XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System了使
研究论文的气候和遗传数据增强了使用深度学习分析来改善玉米的产量可预测性
尽管努力收集基因组学和现象学（“ OMICS”）和环境数据，时空的可用性以及对数字资源的访问仍然限制了我们预测植物对气候变化的反应的能力。我们的目标是通过增强气候数据来提高玉米产量可预测性的提高。大规模实验（例如基因组（G2F））是提供“ OMICS”和气候数据的机会。在这里，目标是：（i）通过使用深层神经网络减少气候数据的差距来改善G2F“ OMICS”和环境数据库； （ii）估计气候和遗传数据库增强对玉米产量通过环境（G×E）建模中基因型中的可预测性的贡献； （iii）量化因气候数据增强，G×E模型的实施以及三个试验选择方案的应用（即随机化，排名和降水梯度）。结果表明，由于气候和“ OMICS”数据库增强，可预测性增加了12.1％。随之而来的协方差结构在所有列车检验方案中证明了协方差结构，表明玉米的产量可预测性有所提高。在“基于随机”的方法中观察到最大的改进，这为模型增加了环境变异性。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
大脑 - 计算机界面通道选择优化了使用元式和进化算法
许多大脑 - 计算机界面（BCI）研究由于其固有的复杂性而忽略了通道优化。但是，仔细的渠道选择会提高性能和用户的舒适性，同时降低系统成本。进化的元映射证明了它们在解决复杂问题方面的有用性，但尚未完全利用。该研究的目的是两个方面：（1）提出一种新型算法，以找到每个用户设置的最佳通道，并将其与其他现有的元次素化学进行比较； （2）建立将这些优化策略调整到该框架的准则。共有3个单目标（GA，BDE，BPSO）和4个多目标（NSGA-II，BMOPSO，SPEA2，PEAIL）现有算法已通过3个公共数据库进行了调整和测试：“ BCI竞争III-DATASET II”，“中心拼写“中心拼写者”和“ RSVP拼写”。双前分排序算法（DFGA），这是一种新型的多目标离散方法，特别针对BCI框架设计。的结果表明，所有元数据术的表现都超过了基于P300的BCIS的完整集和常见的8通道集。dfga使用8个通道表现出3.9％的准确性3.9％。并使用4.66个通道获得了类似的精度。地形分析还强大了为每个用户自定义频道集的需求。因此，提出的方法计算具有不同数量的通道的最佳解决方案集，从而使用户可以为下一个BCI会话选择最合适的分布。©2021作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
实时的脑机界面实现了使用生物学启发的神经网络解码器
*通信：Cynthia A. Chestek博士生物医学工程B10-A171 NCRC Ann Arbor MI 48109-2800电话：734-763-1759
b'摘要 提出了一种毫米波\xe2\x80\x90 低\xe2\x80\x90 轮廓宽带微带天线。为了加宽阻抗带宽并同时实现稳定的大增益，在由同轴探针馈电的微带贴片两侧布置共面寄生贴片阵列。在微带贴片上蚀刻双槽以降低 H \xe2\x80\x90 平面交叉\xe2\x80\x90 极化水平。提出了使用 Floquet \xe2\x80\x90 端口模型进行零\xe2\x80\x90 相位\xe2\x80\x90 反射分析以预测寄生贴片阵列的谐振频率。根据理想探针的输入阻抗来验证激发的谐振模式。依次激励两个相邻的宽边谐振，分别以微带贴片的准 \xe2\x80\x90 TM 10 模式和寄生贴片阵列的准 \xe2\x80\x90 TM 30 模式为主导。所提出的天线尺寸为 1.06 1.06 0.024 \xce\xbb 0 3（\xce\xbb 0 为自由空间中 29 GHz 的波长），在 | S 11 | \xe2\x89\xa4 10 dB 时实现 15%（27\xe2\x80\x93 31.35 GHz）的阻抗带宽。实现的峰值增益高达 9.26 dBi，2 \xe2\x80\x90 dB 增益带宽为 15.7%。 H \xe2\x80\x90 平面交叉 \xe2\x80\x90 极化水平在 3 \xe2\x80\x90 dB 波束宽度内小于 14 dB，背部辐射水平小于 17.9 dB。'
b'摘要 提出了一种毫米波\xe2\x80\x90 低\xe2\x80\x90 轮廓宽带微带天线。为了加宽阻抗带宽并同时实现稳定的大增益，在由同轴探针馈电的微带贴片两侧布置共面寄生贴片阵列。在微带贴片上蚀刻双槽以降低 H \xe2\x80\x90 平面交叉\xe2\x80\x90 极化水平。提出了使用 Floquet \xe2\x80\x90 端口模型进行零\xe2\x80\x90 相位\xe2\x80\x90 反射分析以预测寄生贴片阵列的谐振频率。根据理想探针的输入阻抗来验证激发的谐振模式。依次激励两个相邻的宽边谐振，分别以微带贴片的准 \xe2\x80\x90 TM 10 模式和寄生贴片阵列的准 \xe2\x80\x90 TM 30 模式为主导。所提出的天线尺寸为 1.06 1.06 0.024 \xce\xbb 0 3（\xce\xbb 0 为自由空间中 29 GHz 的波长），在 | S 11 | \xe2\x89\xa4 10 dB 时实现 15%（27\xe2\x80\x93 31.35 GHz）的阻抗带宽。实现的峰值增益高达 9.26 dBi，2 \xe2\x80\x90 dB 增益带宽为 15.7%。 H \xe2\x80\x90 平面交叉 \xe2\x80\x90 极化水平在 3 \xe2\x80\x90 dB 波束宽度内小于 14 dB，背部辐射水平小于 17.9 dB。'
目的：本文全面回顾了使用金属粉末制造产品的增材和混合技术的文献，
目的：本文全面回顾了使用金属、合金和陶瓷粉末制造产品的增材和混合技术的文献。设计/方法/方法：对传统粉末工程技术进行了广泛的文献研究。通过使用知识工程方法，指出了各个技术的发展前景。结果：作为先进数字化生产 (ADP) 技术，使用金属、合金和陶瓷粉末制造产品的增材和混合技术分别位于“宽阔的橡树”和“根深蒂固的矮山松”技术树状矩阵的四分之二。这证明了它们具有最大的潜力和吸引力，以及它们在这方面的充分利用吸引力或巨大的发展机会。原创性/价值：根据增强的整体工业 4.0 模型，许多材料加工技术，其中包括使用金属、合金和陶瓷粉末制造产品的增材和混合技术，在产品制造技术中变得非常重要。它们不仅是粉末工程的重要组成部分，也是工业 4.0 概念下制造业发展的重要组成部分。关键词：粉末工程、粉末产品制造、粉末混合技术、粉末增材制造技术、技术潜力和吸引力的树状矩阵、整体增强型工业 4.0 模型对本文的引用应按以下方式给出：LA Dobrzański、LB Dobrzański、AD Dobrzańska-Danikiewicz，使用金属、合金和陶瓷粉末制造产品的增材和混合技术，材料科学与工程档案 102/2 (2020) 59-85。DOI：https://doi.org/10.5604/01.3001.0014.1525
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测