XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分析技术
文本分析技术并确定当然内容的相似性
自然语言处理是AI的不断增长的子场，具有不同应用的多种多样。常见且看似直接的应用是文档相似性，通常会实现各种NLP算法。但是，加上其不同技术的多功能性，也有缺点。不同的算法倾向于集中在一个或多个相似性的因素上，这意味着它们可以在一种类型的相似性评估中表现出色，但会与另一种相似性评估。本文研究了三种NLP技术，重点是它们自动化相似性评估的能力。他们的重点是课程内容在课程资格或课程学分之间使用之间的相似性。在此时间点，此比较是手动进行的。确定哪些因素在学分课程中很重要，已经实施了三种算法并在各种课程比较测试中运行。所选的算法和因子是TF-IDF，用于加权项重叠，n-gram，用于上下文匹配，并使用关键字提取进行主题检测。在评估其整体效果时，使用关键字提取的NER似乎是最佳选择。直到显而易见的是，它更加一致，自信地给出错误的答案。它在具有一些相似之处的课程上给出了很高的相似性分数，例如来自同一所大学，但不够相似，无法彼此学分。使用n-grams来确定相似性是在相似和不同课程上最可靠的，并且被证明是可靠的选择。tf-idf的当前词汇表现不佳。总结基于上下文的N-gram的相似性在研究课程自动信用时被证明是一个可靠且有用的因素，但在实际使用之前需要进一步的工作。
情感和情感分析技术的进步
简介：理解和分析人类情绪是研究的关键领域，其应用涵盖了医疗保健，教育，娱乐和人类计算机的互动。目的：利用诸如面部表情，语音模式，生理信号和文本数据之类的模式，本研究研究了深度学习体系结构的整合，例如卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN）和变形金属模型，以有效地捕获错综复杂的情绪简化。方法：此数据集提供了广泛的情感类别和情感分类，它是推进创新的机器学习和深度学习模型的强大资源。结果：这些发现为开发能够适应人类情绪的智能系统的方式铺平了道路，从而促进了人类与机器之间的自然和同情性相互作用。结论：未来的方向包括扩展数据集，解决道德注意事项以及将这些模型集成到现实世界应用程序中。
引用本文Paul S，Rahman M H，Tamanna M，Halder D，Kobir M S，Munshi M H，Hajong P，Anwar M B.杂草管理技术的比较分析技术
杂草管理在芋头种植中构成了重大挑战，因为这是季风季节中长期种植的作物。其延长生长期的温暖，潮湿的条件促进了快速的杂草发芽和生长，使杂草管理工作变得复杂。为了解决这个问题，2021年和2022年在贾肖尔的孟加拉国农业研究所进行了一项研究，以评估塔罗的可持续杂草管理策略。The experiment, designed as a randomized complete block (RCB) with three replications, tested seven weed control methods: T 1 = straw mulching (SM), T 2 = pre-emergence herbicide + SM, T 3 = poly mulching (PM), T 4 = pre-emergence herbicide + PM, T 5 = intercropping + two hand- weeding, T 6 = pre-emergence herbicide, and T 7 =沿t 8 =无杂草和t 9 =杂草控制治疗的四个手质量。结果表明，所有覆盖处理均达到70％至80％的杂草控制效率，将杂草的生长显着降低到出现后120天（DAE）。间作 +手提处理的杂草控制最多90 DAE。在覆盖物中，稻草覆盖导致最高的植物和最宽的植物底，导致产量最高和收益成本比，然后进行其他覆盖物和间作 +手除草处理。出生前除草剂治疗的作用短，因此无效。此外，将覆盖物（SM＆PM）与出生前除草剂相结合，而不是仅覆盖。这些发现将稻草覆盖物作为芋头最有效的杂草管理策略，消除了对除草剂的需求。覆盖物不可用的地方，与手除草相结合可以是有效控制杂草的可行替代方法。
“停火授予计划（OCGP）的法医和分析技术”
9。项目管理员：有权正式提出组织，地方或国家机构的人遵守赠款申请的所有条款。这必须是非营利组织董事会主席；县行政人员；城市，县或城镇经理；当地的首席官员，例如市长或主管董事长；或者，就国家机构而言，该机构负责人。如果这些官员之一以外的其他人已被授权签署和签署赠款申请，提供信函，备忘录或其他签署当局的其他文件的副本。这样的信必须在代理信函中。这封信可以在资金机会中上传到“附件”组件
2024 NCI IMAT PI 会议第 25 届年度创新分子分析技术首席研究员会议
时间 会议 上午 9:00 芯片实验室 – 纳彻礼堂 基于液体活检的工具包，用于发现癌症免疫治疗中的新抗原和同源 TCR 魏炜，系统生物学研究所 半透性微胶囊技术与应用 Allon Klein，哈佛大学，Linas Mazutis，维尔纽斯大学 血脑屏障微流体平台的高级开发 Sofia Merajver，密歇根大学 用于识别功能性单个 T 细胞的分泌响应水凝胶 Claire Hur，约翰霍普金斯大学 上午 10:20 休息 上午 10:40 核酸技术 原位测定成像核 RNA 外泌体活性用于癌症研究 Vladimir Didenko，贝勒医学院 一种用于识别癌症中单个转录本异构体功能的 CRISPR/Cas13 方法 Megan Schertzer，纽约基因组中心 转移 RNA 测序及其在癌症研究和临床中的应用 Tao Pan，芝加哥大学 上午 11:40 研究领域中实施新工具的策略小组 环境
在可再生能源应用的深度智能分析技术中，主要挑战（产生和返回）
在全球范围内，心脏病是人类发病率和死亡率的主要原因。为了挽救患者的生命并防止其健康进一步恶化，无可否认的早期诊断至关重要。目前，人工智能支持的领先技术（AI）准确地诊断为心脏病[1]。AI应用算法之一是机器学习。根据医学数据[2] [3]，在机器学习中使用了一系列策略来协助增强诊断过程中的决策。但是，选择具有最精确性能的机器学习技术仍在受到审查。此外，任何诊断过程都需要确定代表疾病的非常谨慎选择的一组特征。除了诊断有关的问题外，还应给予更多关注，以保护患者的生物医学数据免受黑客和罪犯未经授权的访问权限。为了确保数据的安全性，可以使用加密方法。密码学经常使用数学技术对已发送的数据进行加密和解密，也称为消息[4]。Cryptography分为两种类型：对称键密码学和公共键密码[5]。用于加密重要数据的常见且安全的对称键技术称为高级加密标准（AES）。幸运的是，加密算法由协议使用，称为加密协议。这些协议实现了一个或多个安全服务，例如：密钥分配，身份验证，保密等。[7]。密钥分布是与此技术相关的问题之一[6]。换句话说，AES假定密钥在参与者之间牢固地分配给参与者，并且在它们之间建立了隐性信任，在所有情况下都不是正确的。这些协议之一是三通道（TP）协议，该协议的开发是为了在发件人和接收器之间交换秘密消息，而无需先前的密钥交换[8]。根据上述辩论，本文着重于执行TP协议来解决AES的问题并增强患者信息的机密性。此外，这项研究还展示了如何建立有效，安全的医疗保健系统，同时利用已经可以使用的心脏病数据集，以创建一种算法，以使用一组临床标记来帮助对心脏病患者进行诊断和分类。与以前的相关研究相比，主要是为了提高性能准确性。本质上，我们分析
分析技术硬件，存储和外围设备行业
技术硬件，存储和外围设备行业受到众多最终市场和类别产品类别的强烈趋势的刺激。5G的进步，对健康的可穿戴设备的需求以及下一代设备的新兴服务是至2022年更广泛的硬件行业的主要前景。然而，诸如贸易战，联盟-19大流行以及衰退迫在眉睫的逆风可能会改变所引起的健康趋势。企业支出被认为不断改善，但鼓励消费者支出在2022年进行喘息。因此，未来12个月的技术硬件，存储和外围设备行业的前景是中性的。这个行业中有许多巨人可以应对苹果和三星电子等逆风，在整体上查看该行业时需要注意。这些公司有能力操纵行业中其他公司所遵循的趋势。
探索非欧几里得方法：基于图的脑电信号分析技术综合综述
1 加德满都大学理学院数学系，杜利凯尔，尼泊尔 2 加德满都大学工程学院计算机科学与工程系，杜利凯尔，尼泊尔 3 洛夫利专业大学计算机科学与工程学院，帕格瓦拉，印度 4 萨坦·本·阿卜杜勒阿齐兹王子大学计算机工程与科学学院计算机科学系，沙特阿拉伯 5 昌迪加尔大学计算机科学与工程系，旁遮普，印度 电子邮件：harish.bhandari@ku.edu.np (HCB)；yagya.pandeya@ku.edu.np (YRP)；jhakn@ku.edu.np (KJ)；sudan.jha@ku.edu.np (SJ)；s.alisher@psau.edu.sa (SA) *通讯作者 摘要 — 脑电图 (EEG) 信号广泛应用于情绪识别、情绪分析、疾病分类、睡眠障碍识别和疲劳检测。最近的研究突出了利用脑电信号分析神经系统疾病的积极探索。各种机器学习和深度学习技术，使用基于特征和欧几里得的方法，已被用于分析这些脑电信号。然而，非欧几里得方法已被证明在脑电信号研究中比欧几里得方法更有效。这种优势可能源于脑电信号的非线性和动态特性、大脑区域之间复杂的相互作用以及对常见脑电信号噪声的适应性。不幸的是，由于数据集不足、源代码不可用和图形表示的复杂性等限制，对脑电信号的图形表示的研究有限。因此，我们旨在对使用非欧几里得方法进行脑电信号分析的各种图形表示技术、图神经网络、现有方法和可用资源进行调查。此外，基于可视性图的方法已应用于单通道脑电信号，而图神经网络已被证明在多通道脑电信号分析中具有良好的结果。因此，调查得出结论，非欧几里得方法使用图形来映射大脑结构，而不是欧几里得结构。此外，在多通道脑电信号和图神经网络中加入可视性图将证明非欧几里得方法在脑电信号分析中的稳健性。关键词——脑电信号、图形表示、图神经网络、智能处理、深度分析
社论：人类疾病模型的新兴生物分析技术和疗法
对人类疾病进行建模建模，深入了解其进步，并为有效治疗铺平了道路。随着药理学，分子生物学，医学/医学技术和工程的融合的持续进展，可以忠实地审查人类内部各种生理或病理过程的模型，需求越来越多（Moroni等人，2018年； Searson，2018； Searson，2023，2023; Zhou等，2023）。此外，在这些晚期疾病模型的开发过程中，在细胞，亚细胞和分子水平下模型中事件中事件中事件的发作和进展的方法同样重要（Leng等，2023; Clarke等，2021; Fuchs等，2021）。建模和传感技术的整合不仅为新药发现提供了强有力的支持（Guo等，2022a），而且还为开发个性化治疗剂的发展奠定了坚实的基础。到目前为止，传统的二维（2D）细胞培养和动物模型仍然是建立人类疾病模型并进行药物筛查的主要方法。但是，它们无法对药物效率和毒性进行有效，准确的临床前评估（Brancato等，2020）。尽管培养皿中的体外细胞培养是一种简单的高通量药物筛查和测试，但这些细胞模型通常缺乏体内组织微观结构和生理功能，导致无法模拟组织中的细胞功能和信号通路（Linville等，2022222222222222； Guo e Guo et al。因此，迫切需要替代组织此外，动物和人类之间的物种存在显着差异，尽管动物实验是药物发育中临床前验证的金标准（Brancoto等，2020； Jucker，2010）。fda在其最近的现代化法案2.0（Wadman，2023）中撤销了动物测试对新药的要求。动物实验的其他局限性包括微观成像（Cheng and Cheng，2021），存在混杂变量（Schellinck等，2010; Narayan等，2021），成本和可用性，可用性（例如，非人类灵长类动物）（Chu等人）（Chu等，20222），以及动物伦理学。