XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System发出信号
使用无线信号
摘要 - 物联网领域（IoT）中的杂货应用涉及跟踪人员和商品，其质量受室内位置精度影响的质量。信号方法的模式匹配，也称为特征指纹方法，是众多室内定位方法之一。由于存在嘈杂的环境情况，因此在定位中实现精度很容易中断。需要有效的稳定技术来减轻对本地化质量的负面影响。本研究介绍了几种新型机器学习方法和索引方法，旨在提高室内定位应用的准确性。遗传算法和部分最小二平方理论提议为此目的共同起作用。传统的指纹定位方法，例如粒子群优化（PSO），高斯模型还测试了验证目的。这种方法通过PSO算法试图近似接收信号强度指示器（RSSI）信号的噪声频谱，从而通过PSO算法来调整高斯模型的主要频率/振幅。与PSO/Gaussian模型指纹方法相比，遗传算法（GA）/部分最小二乘（PLS）/K-Nearest邻居（KNN）方法可以达到92％的室内定位精度，同时需要最小的开发时间。在复杂的实验室和走廊设置中，当目标位置验证程序中包括加权KNN算法时，总准确率可以达到95％，分辨率为16 cm。总体而言，我们建议的GA/PLS/KNN方法优于传统方法和基于许多无线技术的当前静态定位方法，例如WiFi，4G/5G，蓝牙低能（BLE）等。关键字 - 事物（IoT）本地化，粒子群优化（PSO）算法，部分最小二乘（PLS）算法，遗传算法（GA），智能定位
声音和电气信号
对生物医学信号的记录，处理和分析及其显示和解释是现代医学实践中的标准诊断程序。了解代表这些症状的病理症状与信号参数之间的联系有助于医生更容易地研究和理解它们，这对于诊断非常重要，也对治疗和治疗该疾病非常重要。声学和电气心脏信号是心脏活动的反映，因此通过解释那些信号，我们可以解释心脏的工作。信号在时间和频率上显示和解释。心脏的生物活性引发了通过心脏的电流（心脏的电活动）。通过通过经过的时间显示此活动，我们获得了一个电信号，该信号显示了心脏的电活动。通过心脏电的电流引发了产生声音的心脏的机械活动，即心脏的声活动。通过将心脏的声音转换为电信号并通过经过的时间显示出来，我们可以录制心脏的声音活动。
LED 驱动控制专用电路TM1640
微处理器的数据通过两线总线接口和TM1640 通信，在输入数据时当CLK 是高电平时，DIN 上的信号必须 保持不变；只有CLK 上的时钟信号为低电平时，DIN 上的信号才能改变。数据的输入总是低位在前,高位在后 传输.数据输入的开始条件是CLK 为高电平时，DIN 由高变低；结束条件是CLK 为高时，DIN 由低电平变为高 电平。
Axon Neuroscience 研发出一种有前景的肽疫苗
Axon 利用其成熟的肽基疫苗平台生产了一种新型预防性 COVID-19 疫苗，旨在治疗受感染患者并保护健康个体免受感染。Axon 的疫苗仅含有能够诱导所需 T 细胞和 B 细胞介导的免疫反应的选定表位，以防止病毒刺突 (S) 糖蛋白与其目标人体细胞相互作用，从而阻止病毒进入细胞并扩散。这种方法旨在防止在先前针对 SARS-CoV 的传统疫苗研究中观察到的不良严重副作用。
RIO Buzz Vol 57 我很高兴发出我的第一个......
IMA 战略审查团队需要您的帮助来收集有关行政工作量和 IMA 完成各种任务所需时间的相关数据。这是一份匿名问卷（是的，我们知道它在 Google 中，但我们只跟踪数据）。从现在到 10 月 15 日，收集尽可能多的兼职 IMA 回应对我们来说很重要。我们感谢您的时间！调查请点击此处。（请注意，此链接无法在政府计算机上使用，但可以通过个人计算机或设备访问。）再次感谢您，我期待与这样一支才华横溢、积极进取的团队合作，
Skyrmion人工智能元素
图 3 skyrmion 物理储层元件的波形识别。（a）输入信号的波形。输入信号是正弦波（红色）和方波（蓝色）的随机组合。 （b）经 skyrmion 物理储存器元件转换的输入信号波形。 （c）最终输出（灰色）和正确值（红色和蓝色）。最终的输出是经过一定权重的skyrmion物理储存器转换的信号之和。权重经过优化（训练），如果输入信号是正弦波，则输出为 1，如果输入信号是方波，则输出为 -1。将数据分为前半部分和后半部分，前半部分数据用于优化。可以看出，即使是后面这个没有用于训练的数据（测试），也能得到正确的输出。
埃尔帕索县公共卫生部门发出的百日咳警报
在帕尔默里奇学校管理部门的支持下，埃尔帕索县公共卫生局 (EPCPH) 正在调查学校内百日咳疫情。2024 年 11 月 4 日，当学校首次发现百日咳时，EPCPH 向各家庭发出了百日咳通知。从那时起，又报告了更多病例，现在已构成疫情。EPCPH 和学校管理部门正在分享这些信息，以便让学校社区了解情况，并强烈鼓励采取措施帮助遏制疾病的传播。
ARS 开发出预测医院床位饱和度的方法
Capgemini Invent 是凯捷集团不可或缺的一部分，凯捷集团是咨询、数字化转型、技术和工程服务领域的全球领导者。该集团走在创新的前沿，致力于在不断发展的云、数字和平台世界中解决客户面临的各种机遇。凭借其 50 年的悠久历史和深厚的行业专业知识，凯捷集团通过从战略到运营的一系列服务帮助组织实现其业务抱负。凯捷集团是一家负责任的多元文化公司，在近 50 个国家/地区拥有 265,000 名员工，其宗旨是通过技术释放人类能量，实现包容和可持续的未来。与 Altran 一起，该集团报告称 2019 年全球总收入为 170 亿欧元。
UniCoRN：统一认知信号重建，连接认知信号和人类语言
从认知信号（例如 fMRI）中解码文本刺激增强了我们对人类语言系统的理解，为构建多功能脑机接口铺平了道路。然而，现有的研究主要集中于从受限词汇表中解码单个单词级别的 fMRI 数据，这对于实际应用来说过于理想化。在本文中，我们提出了 fMRI2text，这是第一个开放词汇任务，旨在将 fMRI 时间序列与人类语言联系起来。此外，为了探索这项新任务的潜力，我们提出了一个基线解决方案 UniCoRN：用于脑解码的统一认知信号重建。通过重建单个时间点和时间序列，UniCoRN 建立了一个用于认知信号（fMRI 和 EEG）的鲁棒编码器。利用预先训练的语言模型作为解码器，UniCoRN 证明了其在各种分割设置中从 fMRI 序列中解码连贯文本的有效性。我们的模型在 fMRI2text 上实现了 34.77% 的 BLEU 得分，在推广到 EEG-to-text 解码时实现了 37.04% 的 BLEU，从而超越了之前的基线。实验结果表明了解码连续 fMRI 体积的可行性，以及使用统一结构解码不同认知信号的有效性。