XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System和机
将数据同化和机器学习结合起来，从稀疏和嘈杂的观察中效仿动力学模型：使用Lorenz 96模型的案例研究furanoate -iris -universitàdi bologna
图3。XRD结果缓慢冷却（虚线）和老化（实线）样品。黑色箭头指示与中间机相关的最大位置，如Guidotti等人所报道的24，如本工作的讨论部分所示。模式在垂直方向上取代。
人工智能（AI）和机器学习
通过数据保护影响评估确定潜在风险；导航FDA是否将AI的角色归类为医疗设备；通过与AI有关药物开发中的AI相关的模棱两可的FDA指南进行操纵；与生成AI有关的版权法的模糊景观律师；遵守有关AI系统在内容审核和广告中使用的数字通信法律；确保以道德和负责任的方式完成AI系统的使用；减轻合同，电子发现，产品责任，监管和基于侵权的索赔的风险；并通过对复杂的AI平台进行投资和收购来补充其业务，并扩展到新市场。
3D环境中的计算机视觉和机器人导航
我特别荣幸能在2016年担任布雷斯特（Brest）TélécomBretangeInformatics的MaîtredeConconconconcerences的职位。我感谢陪审团的成员，委托我担任IHSEV团队的接待和投资，以及CNRS Lab-Sticc的各种员工的接待和投资。除其他许多外，我特别要感谢AndréThépaut，Ioannis Kanellos，Christophe Lohr，JérômeKerdreux，Serge Garlatti，Gilles Coppin，CédricBuche和最近的Andries Mihai在各种活动中的参与和支持。与今天的IMT Atlantique和Rambo团队的最先进的设施一起，它们构成了为响应社会和工业需求而追求尖端研究的特殊环境。
MALDI-TOF质谱数据的分形和机器学习分析
图4：模型解释的形状结果。a）分形的第一个折叠的形状输出具有数据集。（b）BINNED功能数据集的第一个折叠的形状输出。shap值表示特征对模型输出的影响，正值表示对正类别的分类产生影响，而负值则表示相反。颜色映射指示该特征如何影响模型决策，例如，如果该功能具有高值和高的外形值，则此功能的增加是正类别的特征。
增强培训，技能获取和机器人模拟
在混合现实（MR）设置中使用触觉反馈的引言是改善培训，技能学习和机器人模拟的一种新方法。随着虚拟和增强现实的发展，触摸互动已经变得越来越重要，连接物理和数字体验。触觉反馈通过创建模仿触摸的现实感觉，并有助于学习，尤其是对于复杂的任务来增强用户参与。在培训情况下，这种感官增加有助于受训者立即对其工作进行反馈，从而通过反复练习来支持技能发展。此外，机器人模拟中的触觉信号可以增强人类和机器人如何共同工作，从而创建一种对良好的远程操作和自主系统至关重要的伙伴关系。因此，在MR环境中使用触觉反馈具有改变教学方法并提高各个领域效率的许多潜力。
第6章绿色供应链，循环经济和技术创新：发展中国家的挑战和机遇
本章探讨了绿色供应链的概念，重点是将环境友好的实践结合起来，以最大程度地减少产品开发，制造和分销的各个阶段的废物以提高发展中国家的环境绩效。但是，人口稠密的发展中国家面临着与绿色供应链有关的许多挑战，从线性模型转变为可持续的当地循环经济模型，该模型与社会经济和文化背景相吻合并最大程度地降低了环境影响。鉴于孟加拉国和印度等发展中国家面临的财务限制，本研究旨在为所有利益相关者，政策制定者和商业实践提供可行的建议，以增强发展中国家绿色供应链的可持续性。鉴于孟加拉国和印度等发展中国家面临的财务限制，本研究旨在为所有利益相关者，政策制定者和商业实践提供可行的建议，以增强发展中国家绿色供应链的可持续性。
投资伦敦的公共交通网络支持整个英国的增长和机会，新的分析发现
TFL供应链如何为伦敦提供的关键例子是在阿克顿的铁路工程研讨会上，该车间自1922年以来一直是铁路维护和工程的卓越中心。研讨会继续在保持网络运行中发挥至关重要的作用 - 包括对中央线火车进行5亿英镑的大修，以使其更可靠，更容易访问，改善客户信息并安装CCTV。超过95％的供应商在伦敦以外的位置。对于通过研讨会直接通过供应链支出创造的每项工作，在供应链的其余部分中都支持另外一份工作。以及对公共交通网络的投资，TFL通过其全资产子公司伦敦的地点为经济增长提供了支持。伦敦的地方计划为伦敦人建造20,000套房屋，伦敦各地已经开始工作，这些网站正在提供4,300户房屋，其中有1,300多个房屋已完成。其中54％是可依据的房屋。
电动汽车电池寿命延长的实时可实施的集成能量和机舱温度管理
摘要：在许多新兴技术中，电池电动汽车（BEV）已成为对严格排放法规的突出和高度支持的解决方案。尽管受欢迎程度越来越大，但可能会危害其进一步传播的主要挑战是缺乏充电基础设施，电池寿命降级以及实际和有望的全电动驾驶范围之间的差异。本文的主要重点是制定综合能量和热舒适管理（IETM）策略。此策略可最佳地管理供暖，通风和空调（HVAC）单元所需的电能，这是电池负荷上最受影响的辅助设备，以最大程度地减少电池寿命在任何特定的驱动循环中的降解，同时确保实际的机舱温度徘徊在允许的公寓内悬停在参考机舱温度中允许的公寓温度限制内，并且驾驶员的驾驶员启动了驱动器，并始终启动。这项工作结合了健康（SOH）估计模型，高保真舱室热力学模型以及HVAC模型的市售BEV的前向示例模拟模型，以展示提出的增强电池寿命的IETM IETM策略的效果和功效。IETM的瞬时优化问题是通过利用目标函数凸度的黄金搜索方法来解决的。在不同的驾驶场景下进行的模拟结果表明，提议的物品控制器带来的改进可以将电池健康降解最大化高达4.5％，能源消耗量最高2.8％，同时将机舱温度偏差保持在允许的范围内，从而在允许的限制范围内与参考温度保持一致。
自适应计算和机器学习803（NEP 803）
简介：基本概念。监督的学习设置：至少是平方，逻辑回归，感知器，指数家庭，生成学习算法，高斯判别分析，幼稚的贝叶斯，支持向量机器，模型选择和功能选择。学习理论：偏见/差异权衡，工会和切尔诺夫/hoeffding界限，风险投资维度，最坏情况（在线）学习。无监督的学习：聚类，k-均值，期望最大化，高斯人的混合物，因子分析，主成分分析，独立组件分析。强化学习和控制：马尔可夫决策过程，钟声方程，价值迭代和政策迭代，Q学习，价值函数近似，策略搜索，加强，部分可观察到的马尔可夫决策问题。
亚洲大米的未来：观点和机会，2050
南亚和东南亚地区是世界领先的水稻生产国，占2021年全球水稻产量的58％[USDA，2022年]。Asian agriculture, especially rice farming, has been facing stagnant yields [Ladha et al ., 2003], declining productivity of production factors, nutrient deficiencies, or soil degradation [Tripathi and Das, 2017], depleting groundwater, labour scarcity, over-exploitation of natural resources such as water [Humphreys et al ., 2010] and higher cost of cultivation.在简而言之，农业和粮食系统的可持续性处于危险之中。稻米仍然与国家和次国粮食安全必须紧密相关。近年来，亚洲（南亚和东南亚）的稻米生产系统越来越受到气候变化的威胁，例如恶劣天气的增加，包括热浪，干旱，不可预测的降水量，盐分升高，盐分升高，海平面上升，洪水，洪水和淹没[Yan等人[Yan等，2022; Redfern等，2012]。亚洲国家同时更加底漆和脆弱，以改变经济进步的变化。在过去的二十年中，亚洲国家的城市化率更快，工资上升，饮食的多样性增加以及人口密度增加，导致生产农业面积下降[Mishra等，2022； Mottaleb和Mishra，2022年]。在亚洲国家的气候变化（增加的干旱，极端天气，洪水和热量）在粮食生产中发挥了重要作用，因此将对粮食生产，尤其是水稻生产产生深远的影响。如Furuya和Koyama [2005]，Li和Wassmann [2011]和Yan等人所述。[2022]，天气变化或气候变化可能导致世界大米的产量下降并产生差距，并且已经证明对农业生产和农民的社会经济状况产生负面影响。