XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System反火
反事实图表 -
训练图分类器能够区分健康的大脑和功能障碍的大脑，可以帮助识别与特定认知表型相关的子结构。然而，图形分类器的仅预测能力是神经科学家的兴趣，这些神经科学家有很多用于诊断特定精神疾病的工具。重要的是对模型的解释，因为它可以提供新颖的见解和新假设。在本文中，我们提出了反事实图作为对任何黑盒图形分类器进行局部事后解释的一种方法。给定图形和一个黑框，反事实是一个图形，虽然与原始图具有很高的结构相似性，但在其他类别中由黑框分类。我们提出并进行了反对反事实图搜索的几种策略。我们针对具有已知视觉反事实的白盒分类器的实验，表明我们的方法虽然启发式，但可以产生非常接近最佳的方法。最后，我们展示了如何使用反事实图来构建全局解释，从而正确捕获了不同黑盒分类器的行为并为神经科学家提供有趣的见解。
反小型无人机系统战略
我们最初的努力旨在满足各军种和作战指挥官的迫切需求。然而，随着 sUAS 技术和扩散继续以挑战国防部在当前范式下有效响应能力的速度发展，显然我们不能仅仅依靠物资解决方案。相反，我们必须重新审视如何应对 sUAS 给联合部队带来的日益严峻的挑战，方法是考虑和开发涵盖整个条令、组织、培训、物资、领导和教育、人员、设施政策 (DOTMLPF-P) 范围的解决方案。该战略为解决本土、东道国和应急地点的危险和威胁等各种 sUAS 问题提供了框架。随着技术和系统的发展，该战略将需要持续评估以确保国防部跟上步伐。要取得成功，国防部所有利益相关方必须齐心协力。各军事部门、作战司令部、联合参谋部和其他国防部部门将持续关注 sUAS，确保美国及其盟友和伙伴国家采取最有效的应对措施。
将在Transpennine火车上试用的全新电池技术
伦敦，2024年5月24日 - 对英国第一座城际电池列车的测试今天早些时候开始。电池的峰值功率超过700kW，现在已经成功地改造到了Transpennine Express“ Nova 1”火车上（五个carriage Intercity Intercity Class 802），今年夏天在Transpennine路线进行试验之前。这是英国第一次试验，柴油发动机被城际火车上的电池代替。审判是Transpennine Express，Angel Trains和Hitachi Rail之间的合作。单电池单元非常强大，每天存放足够的电力，可以为75座房屋供电。这种令人印象深刻的能量和功率密度将提供相同水平的高速加速度和性能，同时不比它所取代的柴油发动机重。电池的安装将减少排放并提高能源效率。预计，在日立的中心介绍火车上，将排放和燃料成本降低了30％。最重要的是，对于乘客而言，试验将测试中心列车如何进入，下车并将非电动车站放在零发射电池模式下，以提高空气质量并减少噪声污染。利用英格兰东北部已经开发的电池行业，该电池是用桑德兰的Turntide Technologies制造的。该试验将提供现实的证据，以通知业务案例100％击球的式城际火车，能够在电池模式下运行到100公里。它还将演示电池这个非凡的范围意味着可以部署该电池技术，以涵盖未来几年中城间路线的最终非电力段。
锅炉清洁和维护服务
A锅炉2号锅炉：2023年10月1日星期二A锅炉2号锅炉：2023年10月1日星期二A锅炉2号锅炉：2023年10月1日星期二A锅炉2号锅炉：2023年10月1日星期二A锅炉2号锅炉：2023年10月1日星期二A锅炉1号锅炉、热交换器、热水箱：2023年7月2日星期二A锅炉1号锅炉、热交换器、热水箱：2023年7月2日星期二A 1号锅炉、热交换器、热水箱：2023年7月2日星期二A 1号锅炉、热交换器、热水箱：2023年7月2日星期二A 1号锅炉、热交换器、热水箱：2023年7月2日星期二A 1号锅炉、热交换器、热水箱：2023年7月2日星期二A 1号锅炉、热交换器、热水箱：2023年7月2日星期二A
使用机器的森林和陆火脆弱性评估和映射
抽象的森林和土地火（FLF）严重损害了森林生态系统并降低其功能。预测容易发生火灾的地区对于有效的管理和预防至关重要。机器学习（ML）在该领域显示出潜力。到2022年，东努萨·坦加拉（East Nusa Tenggara）（NTT）在印度尼西亚的火灾发生率最高，燃烧了70,637公顷。这项研究使用七种ML方法评估了NTT的FLF漏洞：高斯天真的贝叶斯，支撑矢量机，逻辑回归，人工神经网络，随机森林，渐变升压机和极端的毕业增强机（XGB）。使用ArcGI开发了NTT 2022火灾数据和14个与火灾相关因素的地理空间数据集。使用信息增益比进行特征选择，确定了十二个关键特征：高程，斜率角，坡度，平面曲率，土地覆盖，NDVI，通往道路的距离，建筑物的距离，每年降雨，平均温度，风速，风速和相对湿度。XGB模型表现最佳，训练的AUC值为0.959，测试为0.743。由此产生的脆弱性图显示了关键的火灾因素：高程，柔和的斜坡，弯曲的地形，森林覆盖，植被不良，人类活动，遥远的消防资源，低降雨，高温，高风速和湿度低。建议包括土地管理，防火植被，政策执法，社区教育和基础设施增强。关键字：东努萨·坦格拉（East Nusa Tenggara），森林和陆地火，特征选择，机器学习，映射
减轻贝斯的爆炸风险和火风险（电池...
储能的发展将在未来几十年中增加，以达到2030年全球400 gw的存储空间，而迄今为止100 GW。[1]固定存储系统使用锂离子电池，这些电池可能会出现热失控的风险并导致严重的火灾，在某些情况下会导致爆炸。存在BESS失败事件的数据库[2]，并表明自2018年以来，发生了62起事件，导致BESS发生火灾或爆炸，该事件平均每年平均有10个严重事件。此外，在大多数情况下，这些事故发生在不到3年历史的储能系统上。考虑到该数据库中记录的信息，考虑到储能项目的大量部署，很难想象每年的事故数量可能会减少。考虑到该数据库中记录的信息，考虑到储能项目的大量部署，很难想象每年的事故数量可能会减少。
反欺凌的学习资源让善良的燃料仁慈这个反欺凌周
这次学习会议支持尊重我的竞选主题“一个类似的单词”，该主题已与年轻人共同设计为反欺凌周，第2021周。主题已由英国领先的反欺凌组织（包括尊重我）进行了考虑和改编。我们承认，今天的善良比以往任何时候都重要。去年的隔离强调了几乎没有考虑行为可以打破障碍，并使周围人民的生活更加亮起。我们想探索欺凌和善良的外观和听起来，并讨论积极的行为和言语如何阻止其轨道上的伤害行为。“一个同类词”促进了我们对善良的理解，以及这如何对他人产生巨大影响。这一切旨在为年轻人提供至关重要的代理意识，围绕一个人的同情心和友善的话语通常可以改变他人的行为。如果您有额外的时间，您也可能希望回顾我们的“使它变得更好？”学习资源，这些资源支持年轻人探索青年主导的反欺凌策略，以帮助使经历欺凌的所有年龄段的人更好。可以在www.whatmadeitbetter.com
地雷战 反地雷战的阶段
扫雷舰是一种使用声纳探测并摧毁水雷的军舰。任何被归类为“可能为水雷”的声纳回波都必须进行目视识别，以确保物体的性质。这种视觉识别是由配备摄像头的无人机（Poisson Auto Propulsé - PAP）或扫雷潜水员进行的。
人们的反应和应用的文化差异 - ...
在当今技术驱动的世界，机器人、算法和人工智能 (AI) 正迅速普及。2020 年，全球有 300 万台工业机器人在运行，创下了历史新高（IFR，2021a）。尤其是亚洲，它已成为工业机器人的最大市场，中国、日本和韩国等国家分别继续成为第一、第二和第四大市场参与者。除了工业机器人之外，亚洲在社交机器人的发展方面也占有一席之地，预计到 2025 年，仅在亚太地区，社交机器人的市场规模就将增长 36%，并主导欧洲和美国等其他市场（Technavio，2022）。与主要用于工厂的工业机器人不同，社交机器人旨在与人类互动。例如，日本拥有一些机器人酒店（Yam、Bigman、Tang 等人，2021 年）、机器人宠物（Craft，2022 年）以及养老院的机器人护理员（Lufkin，2020 年）。在中国，在新冠疫情封锁期间，机器人被用来运送食品和药品，以及对医院进行消毒（Fannin，2020 年）。除了机器人之外，亚洲在人工智能技术领域也取得了长足的发展（国际通信研究所，2020 年）。在新加坡和日本，大型保险公司已采用机器学习算法来自动化索赔流程。在中国，人工智能帮助农民监控