XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图集
人工智能图集
十九世纪末，一匹名叫汉斯的马吸引了整个欧洲。“聪明的汉斯”简直是个奇迹：他可以解数学题、报时、识别日历上的日期、辨别音调，还可以拼写出单词和句子。人们蜂拥而至，观看这匹德国种马用蹄子敲出复杂问题的答案，并且始终能得出正确答案。“二加三等于多少？”汉斯会勤奋地用蹄子在地上敲五次。“今天是星期几？”然后，这匹马会用蹄子敲击特制的字母板中的每个字母，并拼出正确答案。汉斯甚至可以回答更复杂的问题，比如“我心里有一个数字。我减去九，余数为三。这个数字是多少？”到 1904 年，聪明的汉斯已成为国际名人，《纽约时报》称他为“柏林神马”；他几乎无所不能，除了不会说话。”1 汉斯的训练师是一位退休的数学老师，名叫威廉·冯·奥斯汀 (Wilhelm von Osten)，他长期以来一直对动物智力着迷。
HAL 的移动多平台图集
在本文中，我们建议通过不同的在线平台（Facebook、Twitter 和 YouTube）绘制在线社会运动，更准确地说是黄背心运动。我们的目标是双重的：一方面建立黄背心在 Facebook 群组中的活动地图集，另一方面捍卫一种尽可能混合在不同数字平台上收集的痕迹的方法论。黄背心 Facebook 群组将成为我们对该运动的特权观察点。如果对 Facebook 上发布的帖子内容的检查，再加上对每个群体附带的大量元数据的分析，使我们能够界定运动需求空间的轮廓及其聚合动态，我们利用这些出版物中传播的链接来使关于该运动的观点多样化。因此，我们根据在微博平台上转发这个或那个 URL 的人计算出 Twitter 的政治倾向。黄背心在网络上引用外部资源的方式（无论是网站还是 YouTube 频道）也揭示了他们与媒体的关系。因此，我们依靠数字公共空间中主要媒体的现有特征来理解它们与主流、激进媒体（无论是右翼还是左翼）或反信息空间的关系。分析
印度海岸海岸线变化图集
该图集包含使用 2004-06 年和 2014-16 年时间范围内的卫星数据以 1:25,000 比例尺绘制的整个海岸线变化图（第五卷显示奥里萨邦和西孟加拉邦的地图）。地图显示了海岸的侵蚀、稳定和增生区域。简要介绍了所使用的数据、方法、结果、侵蚀和增生区域以及海岸保护措施的现状。在奥里萨邦，144 公里的海岸线发生了侵蚀，99 公里的海岸线正在增生，而稳定海岸线约为 208 公里。奥里萨邦约有 831 公顷土地遭到侵蚀，753 公顷土地因沉积物沉积而增生。西孟加拉邦约有 34 公里的海岸线正在增生，56 公里的海岸线正在侵蚀，67 公里的海岸线是稳定的。西孟加拉邦约有 394 公顷土地遭到侵蚀，约有 141 公顷土地被侵蚀。
QuickNii大脑图集注册v.1
16单击“导出传播”，然后将此XML文件保存为QVN文件夹中的“ Quickn XML.xml”。*没有自动识别为.xml文件，因此需要将“ .xml”添加到名称的末尾。*单击“导出切片”，如果您需要地图集图像，但这对于工作流程不是必需的，并且会使您的文件夹混乱。
UNC-BCP 4D婴儿脑体积图集
时空婴儿专用的大脑图石对于早期大脑发育的神经影像学分析至关重要。然而，由于获得高质量婴儿脑磁共振（MR）图像的困难，在处理获得的数据时面临重大的技术挑战，以及对大型样本量的需求，现有的婴儿地带通常以模糊的外观和稀疏的时间点构建。为了准确研究早期的大脑发育，高质量的空间婴儿脑图集是高度期望的。为了解决这个问题，我们基于UNC/UMN婴儿连接项目（BCP）数据集（Howell等，2019），为婴儿大脑构建了4D体积图谱，称为UNC-BCP 4D婴儿脑体积图集。这个4D地图集具有很高的空间分辨率，较大的年龄范围覆盖范围和密集采样的时间点（即0、1、2、3、4、5、6、7、7、8、9、9、10、11、11、12、15、15、18、11、24个月）。具体来说，使用T1W和T2W序列的542次MRI扫描，从240名婴儿到26个月的扫描年龄，用于我们的ATLAS结构。同时，将广泛使用的FreeSurfer Desikan皮层拟化方案（Desikan等，2006）映射到我们的4D地图集，并手动划定了皮层结构以促进基于ROI的分析。所有图像都扭曲成MNI空间（Mazziotta等，1995）。这个具有非常密集的时间点的4D婴儿体积图集将极大地促进对产后早期阶段中动态和关键神经发育的理解。
基于医学成像的整体图集（WBA）构建框架
论文提出了一种从多个医学成像片段中构建地图集的方法，这些片段显示了身体的不同部分。该方法首先基于少数全身CTS构建一个初始地图集。然后，最终地图是通过注册大量片段来构建的，同时最大程度地减少了偏差。为了说明地图集中编码的信息，进行了地图集空间中的种群分析，并正确识别了可见的亚人群。
当前面向客户的公用事业计划设计和定价图集
注意：本稿件由可持续能源联盟有限责任公司 (Alliance for Sustainable Energy, LLC) 的员工根据与美国能源部 (US Department of Energy, DOE) 签订的合同编号 DE-AC36-08GO28308 撰写。资金由美国能源部建筑技术办公室提供。本报告是作为美国政府机构赞助的工作的记录而编写的。美国政府及其任何机构或其任何员工均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中对任何特定商业产品、流程或服务的商品名、商标、制造商或其他方面的引用并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
病理学家的 PD-L1 图集：适应症、评分、诊断平台和报告系统
1 维罗纳大学诊断和公共卫生系，病理学系，37100 维罗纳，意大利；stefano.marletta@univr.it（SM）；claudio.luchini@univr.it（CL）；matteo.brunelli@univr.it（MB）2 佩德佐利医院病理学系，37019 佩斯基耶拉德尔加尔达，意大利 3 欧洲肿瘤研究所 IRCCS 病理学分部，米兰大学肿瘤学和血液肿瘤学系，20139 米兰，意大利；nicola.fusco@unimi.it 4 布雷西亚大学分子和转化医学系，25121 布雷西亚，意大利；enrico.munari@unibs.it 5 马尔凯理工大学联合医院医学院病理解剖学系，60131 安科纳，意大利； a.cimadamore@staff.univpm.it 6 维罗纳大学与医院信托病理学与诊断学系，37126 维罗纳，意大利；giulia.querzoli@aovr.veneto.it 7 墨西拿大学“Gaetano Barresi”成人与发育年龄人体病理学系，98124 墨西拿，意大利；mmartini@unime.it 8 意大利那不勒斯费德里科二世大学公共卫生系，80100 那不勒斯，意大利；elena.vigliar@unina.it 9 意大利圣博尼法乔 Ospedale Fracastoro 外科病理学系；romano.colombari@aulss9.veneto.it 10 意大利博尔扎诺中央医院病理学分部，39100 博尔扎诺，意大利； ilaria.girolami@sabes.it 11 意大利蒙扎 20900 米兰比可卡大学圣赫拉医院医学和外科、病理学系；fabio.pagni@unimib.it * 通讯地址：albino.eccher@aovr.veneto.it；电话：+39-0458122161；传真：+39-0458122011