XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System传统方法
加入订单选择深入加固学习
加入订单选择（JOS）是查询操作的基本挑战，因为它会显着影响查询性能。但是，由于近似较大的搜索空间，找到最佳的联接顺序是NP牢固的问题。尽管经过数十年的努力，但传统方法仍然受到限制。深度增强学习（DRL）方法最近越来越兴趣，并且表现出了比传统方法卓越的表现。这些基于DRL的方法可以通过反复试验策略来利用先前的经验，以自动探索最佳的联接顺序。本教程将通过提供各种方法的全面概述，重点介绍最近基于DRL的方法进行加入订单选择。我们将首先简要介绍加入顺序的核心概念和JOS的传统方法。接下来，我们将通过提供有关这些方法的详细信息，分析其关系并总结其弱点和优势，从而提供一些有关DRL的初步知识，然后对基于DRL的联接订单选择方法深入研究。为了帮助观众对JO的DRL方法有更深入的了解，我们将提出两个开源演示，并比较他们的差异。最后，我们将确定研究挑战和开放问题，以提供对未来研究方向的见解。本教程将为JOS开发更实用的DRL方法提供宝贵的指导。
使用广义线性模型和准可能方法分析病毒感染中基因表达动力学和差异表达
结果：差异表达分析揭示了IAV，MPV和PIV3感染触发的基因表达的显着变化。MAS和RMAS算法能够对生物标志物进行重点识别，从而揭示了所有病毒中干扰素刺激的基因（例如IFIT1，IFIT2，IFIT3，OAS1）的一致激活。我们的GO分析提供了对宿主的防御机制和利用宿主细胞功能的病毒策略的深刻见解。值得注意的是，细胞结构（例如纤毛组装和线粒体核糖体组装）的变化表明细胞优先级的战略转移。使用多项式逻辑回归对呼吸道病毒感染进行分类的92％的平均准确性得到了验证，这表明我们的方法比传统方法的效率优于传统方法。
颅内突变病 - 神经手术
内镜下辅助条颅骨切除术（也称为内窥镜辅助毛切除术）是一种用于颅骨突变性手术的新方法。与传统方法一样，神经外科医生和整形外科医生删除了闭合的缝合线 - 但与传统方法不同，内窥镜手术不包括手术期间的颅骨重塑。这种微创手术通常是针对四个月以下的婴儿进行的，因为它取决于脑生长极快，以帮助重新定位颅骨。内窥镜辅助舒道切除术通常在手术室需要更少的时间，并且需要较短的住院时间。内窥镜手术进行颅骨突变病后，孩子将戴颅骨头盔以帮助重塑头骨。有关更多信息，请访问suturontromy.org
基于计算机视觉的机器人手势
本文提出了一种使用YOLO算法估算车速的新方法。通过分析车辆沿连续线的运动，系统可以计算车辆的移动速度以及覆盖已知距离所需的时间。与基于物理数据的传统方法不同，此方法仅使用视频数据，使其无创和可用作为现有监视摄像机。Yolo附加使用或复杂安装。与传统方法相比，这种方法侧重于诸如准确性，适用性和及时性等因素。通过成功的实验，我们证明了基于YOLO的系统可以高精度估算车辆速度，并为自动驾驶汽车控制和交通管理提供了良好的解决方案。该计划还提供了一个机会，可以通过为全球交通监控提供成本效益和大规模的解决方案来改变交通监控。
以人为本的工程：STPA 的新扩展
麻省理工学院的 Nancy Leveson 开发的因果关系模型。该模型启发了几种新方法，从事故分析（如基于 STAMP (CAST) 的因果分析）到危险分析（如系统理论过程分析 (STPA)）。与基于事件链因果关系模型且通常仅识别组件故障的传统方法不同，STPA 可用于识别设计缺陷、组件交互以及导致事故的人为因素。尽管 STPA 比传统方法对人为错误采取了更为周到的方法（要求分析师考虑系统条件如何导致“错误”），但它并未提供广泛的指导来理解人类行为方式的原因。之前已经做出努力将此类指导添加到 STPA，但尚未出现一种使用 STPA 检查人类行为的广泛接受且易于使用的方法。
原始文章 - 出院时的Vexus得分...
加压素拮抗作用在心力衰竭中的疗效：对Tolvaptan（Everest）评分的结果研究是一种临床工具，用于评估ADHF患者的充血和指导断路疗法。10,11然而，当前的证据表明，评估充血的传统方法，例如胸部X射线照相和临床评估，可能会受到限制。肺超声（LUS）已成为评估肺部充血的有前途的工具，其精度比传统方法更高。尤其是12,13，LUS上的B线的存在可预测HF患者的再入院或死亡风险更高。14评估全身充血的另一种方法是静脉超声（VEXUS）评分，它结合了肝，门户和肾上静脉的下腔静脉（IVC）扩张和脉冲波多普勒。15虽然Vexus得分在评估HF方面越来越受欢迎，但其在
迈向自动化织物缺陷检测：对最近的计算机视觉方法的调查
摘要：缺陷检测是许多行业中管道的关键部分。在纺织业中，1尤其重要，因为它将影响最终产品的质量和价格。但是，这是2个由人类代理商进行的，据报道，他们的性能差，还有3个昂贵且耗时的培训过程。因此，在过去的20年中，自动化该过程的方法已越来越多地探索。虽然有许多传统方法解决这个问题，但随着深度学习的出现，基于机器学习的方法现在构成了6个可能的方法中的大多数。其他文章以更一般的方式探索了传统方法和7种机器学习方法，并详细介绍了它们的演变。在8本评论中，我们将总结过去5年中最重要的进步，并主要集中于9种基于机器学习的方法。我们还概述了10日未来最有希望的研究途径。11
人工智能模型治理：重新思考我们的方法
模型治理（包括模型验证）是一门实践良好的学科。多年来，传统方法在业界发挥了良好的作用。这些方法通常涉及回溯测试、执行方法和文档审查、对模型进行基准测试以及进行定性评估等活动。此治理流程的核心部分是模型可解释性，其中了解确切的变量及其权重被视为关键。在新兴的人工智能 (AI) 和机器学习模型领域，理解模型组件通常非常困难，传统方法可能并不理想。这种被称为黑箱模型的新模型需要我们重新思考如何进行模型治理。本文提出了一个新的模型治理框架，它不依赖于了解模型内部的具体细节。这种方法可以使机构（尤其是受监管的金融机构）能够放心使用黑箱模型。
机器人sapocococopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopex
机器人sapocococolecopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopexy是一种用于泌尿生殖器脱垂的手术管理的高级侵入性技术。与传统方法相比，它具有卓越的精度，减少的失血和降低的转化率。但是，较长的手术时间，更高的成本和对专业培训的需求仍然是机器人手术最重要的挑战。与传统方法相比，机器人sapocrococococopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopexy。但是，描述的是涉及更长的手术时间，成本增加以及对专业培训的需求。此外，该技术显示出减少肥胖患者并改善美容结果的并发症的显着潜力。Comparative studies highlight that robotic and laparoscopic sacrocolpopexy yield similar long-term outcomes, with differences primarily in operative time and cost-ef fi ciency robotics.缺乏标准化协议仍然是一个限制，需要关于耐用性和成本效益分析的长期数据。未来的研究应优先考虑优化结果，降低成本并提高对机器人泌尿瘤手术的可及性。