XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System培训程序
用TensorFlow
摘要：许多行业，包括自动驾驶汽车，安全性和图像分析，使用对象检测，关键的计算机视觉问题。您可以使用TensorFlow，这是顶级深度学习框架之一，进行对象标识，此详细指南将带您完成过程的每个步骤。我们将引导您完成初始设置，然后再演示如何从Tensorflow模型动物园中选择预训练的模型，并帮助您自定义它们以执行特定对象标识任务。您将获得有关数据集准备，数据增强和关键模型培训程序的知识。本书还涵盖了模型评估的复杂性，这将帮助您使用平均平均精度（MAP）等指标评估对象检测模型的有效性。我们以实用的重点提供了典型问题和最佳解决方案的洞察力。最后，我们使用您学到的模型来查看有关新鲜图片或视频流的推理的过程。从设置到推理，将向您彻底解释整个对象检测过程，从而为您提供使用TensorFlow所需的信息和能力来满足对象检测需求。关键字：对象检测，张量，设置，推理，深度学习，综合指南
共同自适应训练可以改善fMRI解码的神经反馈
对神经反馈培训研究和相关临床应用的一个重大挑战是参与者在训练过程中学习诱导特定大脑模式的困难。在这里，我们在基于fMRI的解码神经反馈（DECNEF）的背景下解决了这个问题。可以说，用于构建解码器的数据与用于神经反馈训练的数据之间的差异，例如数据分布和实验环境的差异，可能是上述参与者困难的原因。我们使用标准机器学习算法开发了一个共同适应程序。首先，我们使用以前的Decnef数据集通过模拟测试了该过程。该过程涉及一种自适应解码器算法，该算法根据其在神经反馈试验中的预测中实时更新。结果表明，在神经反馈训练期间，解码器性能有了显着改善，从而增强了学习曲线。然后，我们在Decnef培训程序中收集了实时fMRI数据，以提供概念证据证据，表明共同适应增强了参与者在训练过程中诱导目标状态的能力。因此，通过共同适应的个性化解码器可以提高Decnef培训方案的精度和可靠性，以针对特定的大脑表示，并在转化研究中产生后果。这些工具可公开提供给科学界。
一致性策略
摘要 - 由于空间，重量和功率限制，许多机器人系统（例如移动操纵器或四型）无法配备高端GPU。这些约束阻止这些系统利用需要高端GPU才能实现快速政策推断的视觉运动策略的最新发展。在本文中，我们提出了一致性策略，这是学习视觉运动机器人控制的扩散策略的更快且相似的替代方案。凭借其快速推理速度，一致性策略可以在资源受限的机器人设置中实现低延迟决策。通过沿扩散策略的学习轨迹执行自我一致性，从预验证的扩散政策中提炼了一致性政策。我们将一致性策略与6个仿真任务中的扩散策略和其他相关的加速方法进行了比较，以及三个现实世界中的任务，我们在其中演示了笔记本电脑GPU的推断。对于所有这些任务，与最快的替代方法相比，一致性策略会加快推理的速度，并保持竞争性的成功率。我们还表明，统一政策培训程序对预处理的扩散政策的质量是可靠的，这是一个有用的结果，可帮助执业者避免对预审预周化的模型进行广泛的测试。启用此性能的关键设计决策是一致性目标的选择，减少初始样本差异以及预设链条步骤的选择。
Hanooman：一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，受到Hanuman勋爵的启发
摘要本文介绍了Hanooman，这是一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，其灵感来自Hindu Geity Lord Hanuman。Hanooman旨在体现力量，敏捷性和奉献精神的素质，利用尖端的语言处理能力，为用户提供信息丰富且引人入胜的对话。我们探索了哈诺曼的概念框架，架构和培训程序，展示了其在各个领域的潜在应用。我们的评估结果表明，在响应准确性和上下文理解方面，Hanooman优于现有的聊天机器人，使其成为自然语言处理和人类计算机互动的有前途的工具。大语言模型（LLM）和生成AI是人工智能的重大进步，彻底改变了我们与技术的互动，生成内容和理解人类语言的方式。llms，在大量数据集中受过培训，在语言翻译，文本摘要，问题答案和创意写作等任务中表现出色。生成的AI（AI的一个子集）会产生自主输出，通常表现出惊人的创造力和连贯性。印度亿万富翁穆克什·安巴尼（Mukesh Ambani）与IIT孟买和其他八个印度技术学院合作，加入了AI竞赛，以推出“ Hanooman”，这是一集，该集合以22种印度语言培训了大型语言模型。关键字：哈诺曼，大语言模型，人工智能，生成AI1。简介
Qualiti：量子机学习硬件选择用于推理的顶级性能
摘要 - Quantum机器学习（QML）是一个加速研究领域，它利用量子计算的原理来增强和创新机器学习方法论。然而，嘈杂的中间尺度量子（NISQ）计算机遭受噪声损坏量子的量子状态并影响训练和推断准确性。此外，量子计算机具有长期访问队列。单个执行预定量的镜头可能需要花费数小时才能达到等待队列的顶部，这对于迭代本质上是迭代性的量子机器学习（QML）算法尤其不利。许多供应商都提供了具有各种量子技术，量子数，耦合体系结构和噪声特征的量子硬件套件。但是，当前的QML算法不会将其用于培训程序，并且由于成本和培训时机在真实硬件上的开销而经常依靠本地噪音/嘈杂的模拟器。此外，通常在较少数据点的还原数据集上执行推断。考虑到这些约束，我们进行了一项研究，以最大程度地基于硬件选择的选择来最大程度地提高QML工作负载的推论性能。具体来说，我们在虹膜上对量子分类器（通过硬件队列等待时间的训练和推断）进行了详细的分析，并在噪声和不同条件下的数字数据集（例如不同的硬件和耦合图）上进行了减少的数字数据集。我们表明，使用多个随时可用的硬件进行培训，而不是依靠单个硬件，尤其是如果它具有长期排队的工作深度，则可以导致只有3-4％的绩效影响，同时降低了训练等待时间的45倍。
%2 录像带录制作为一种技术
问题：复杂空军武器系统的组成部分是系统的重要组成部分。如果人员配备或系统的人机工程等工作杂乱无章，系统的效率就会降低，执行系统任务的成本就会上升，操作和维护系统的人员甚至可能会处于危险之中。为了防止发生此类错误，并确保空军系统从人的角度设计良好，正在开发的系统要经过称为人员子系统测试和评估 (PSTE) 的过程。PSTE 的目的是检查各种人员子系统元素（例如，人体工程学、定性和定量人员需求信息、培训设备）在系统开发的各个阶段（I、II 和 III 类测试）的充分性。原则上，PSTE 过程应确保系统从人为因素的角度得到良好设计。在实践中，PSTE 并不总是有效的。其中一个原因是 PSTE 通常集中在系统开发过程的后期（例如，II 类测试）。到这个时候，系统设计已经冻结，以至于更改成本极高且耗时。当存在安全问题或培训程序的修改似乎可行时，通常每天进行更改。另一个原因是，用于进行 PSTE 的测量工具通常仅限于访谈、清单和问卷。这些方法无法产生关于人类在系统环境中表现的非常好的数据。因此，研究问题是开发一些客观衡量人类在系统环境中表现的 STE 技术。此外，必须证明这些技术在现场系统测试练习中使用时可能会影响系统设计。为此，必须在设计完全固定之前的情况下应用这些技术，并且它们必须产生令人信服的足够数据来说服设计工程师、测试官员和系统计划办公室 (SPG) 人员进行设计和/或程序更改。
bumedinst 1500.27b - 海军部
海军医学和外科局 7700 ARLINGTON BOULEVARD FALLS CHURCH VA 22042 BUMEDINST 1500.27B BUMED-N10 2024 年 9 月 18 日 BUMED 指令 1500.27B 来自：医学和外科局局长 主题：指定医疗部门人员的辐射健康培训 参考：(a) OPNAVINST 6470.2D (b) NAVMED P-5055，2011 年 2 月 1 日。目的。为指定海军医学人员（除水下医疗官和水下医疗检查员（医疗团军官海军军官职位分类 0107，附加资格代号 6UA））规定辐射健康计划培训程序，这些人员经过培训并获得资格认证，可以进行辐射医疗检查 (RME) 和核现场值班检查。本次修订澄清了第 5 段中规定的人员培训要求。这是一次完整的修订，应完整阅读。2.取消。BUMEDINST 1500.27A。3.范围和适用性。本指令适用于所有海军和海军陆战队活动，无论是在岸上还是在海上，执行 RME 和核现场值班检查以支持海军辐射健康和核推进计划。4.背景。海军医学人员，无论是军人还是平民，都需要了解辐射健康计划，以支持参考文献 (a) 中描述的放射控制计划。辐射健康防护要求在参考文献 (b) 中描述。为支持正确进行参考文献 (a) 和 (b) 中描述的计划的 RME 和核现场值班检查，海军培训课程目录中的辐射健康灌输 (RHI) 课程 (B-5A-1050) 由康涅狄格州格罗顿的海军水下医疗研究所 (NUMI) 举办。5.政策 a。RHI 课程是分配到本指令 5a(1) 至 5a(4) 子段所列岗位的必要条件，并应在报告之前或报告之后尽快完成：(1) 核动力水面舰艇上的高级医务官岗位。
使用智能报告和回归模型的原始文章运动员绩效预测
1,2，教育科学和培训工程学多学科实验室（LMSEIF）。运动科学评估和体育锻炼教学。摩洛哥哈桑二世卡萨布兰卡大学的普通高中（ENS-C）。在线发布：2024年8月31日被接受出版：2024年8月15日doi：10.7752/jpes.2024.08214摘要：这项研究探讨了报道的数据和预测分析作为运动员培训计划的长期生成方法的使用。从607名高等教育学生那里收集的数据（平均年龄= 16.86； STD = 1.22），包括从物理测试和活动记录中进行的测量。数据集包含29个变量，这些变量是对培训程序的预测准确性的。我们利用Microsoft Azure机器学习来确定特征对结果的重要性，并利用Power BI可视化聚合特征对跑步距离的影响。初步发现表明，专注于训练工作的最佳年龄范围在16至17岁之间。该结果由Spearman相关系数为0.42支持，根据关键骨料特征规定了年龄组和预测的性能结果之间的中等正相关关系。特别是四个关键特征会显着影响性能，而其他变量的影响很小。该研究强调了这些总特征在预测训练成功方面的重要性。总而言之，该研究强调了强大的报告过程的重要性以及在制定培训计划中使用预测分析的重要性。它标识了四个关键特征，这些功能对实现的性能产生了重大影响。虽然这四个功能至关重要，但研究还承认，尽管有影响力较小，但其他变量仍然可能影响结果。这种全面的数据收集和分析方法为优化运动员培训计划提供了坚实的基础，以确保培训工作既有目标又有效。这些发现为旨在通过数据驱动的培训策略提高运动表现的教练和体育科学家提供了宝贵的见解。关键字：绩效优化，运动分析，数据驱动培训。简介
2024 年 2 月 1 日 551-88H-4001 监测外部吊索负载...
环境：环境保护不仅仅是法律，也是应该做的事情。这是一个持续的过程，从深思熟虑的规划开始。在训练和执行任务期间，始终注意保护环境的方法。这样做，您将为维持我们的训练资源做出贡献，同时保护人民和环境免受有害影响。请参阅当前的环境考虑手册和当前的 GTA 环境相关风险评估卡。所有士兵和 DA 文职人员都有责任保护环境免受损害。AR 200-1 规定了 TRADOC 的职责，即整合条令、组织、培训、物资、领导和教育、人员和设施 (DOTMLPF) 中的环境要求，并确保所有培训程序、材料和条令都包括合理的环境实践和考虑。陆军的环境愿景是成为环境和自然资源管理方面的全国领导者，为当代和后代服务，这是所有陆军任务不可或缺的一部分。这个培训支持包符合这一标准。环境保护不仅仅是法律，也是应该做的事情。这是一个持续的过程，从深思熟虑的规划开始。在训练和执行任务期间，始终注意保护环境的方法。这样做，您将为维持我们的训练资源做出贡献，同时保护人员和环境免受有害影响。请参阅 ATP-45.5 环境注意事项和 GTA 05-08-002 环境相关风险评估。安全：在训练环境中，领导者必须根据当前的风险管理原则进行风险评估。领导者将根据 TRADOC 安全官在计划和完成每项任务和子任务期间完成当前的深思熟虑风险评估工作表，通过评估任务、敌人、地形和天气、部队和支援可用时间以及民事考虑因素 (METT-TC)。注意：在 MOPP 训练期间，领导者必须确保监控人员以防潜在的热伤害。在高温类别增加时，必须遵守当地政策和程序，以避免与热相关的伤害。考虑 MOPP 工作/休息周期和水更换指南 IAW 当前的 CBRN 原则。在训练环境中，领导者必须按照 ATP 5-19《风险管理》进行风险管理。领导者将在规划和完成每项任务和子任务期间填写 DD 表格 2977 故意风险评估工作表，评估任务、敌人、地形和天气、部队和支援可用时间和民事考虑因素 (METT-TC) 以及任何其他变量。所有行动都将执行，以保护和维护陆军人员和财产免受意外损失。程序将为陆军行动和活动附带的公共安全以及安全和健康的工作场所、程序和设备提供保障。遵守有关电力、电缆和线路的所有安全和/或环境预防措施。在设备操作期间为废气提供通风，并在需要时使用听力保护装置，如《美国陆军武器装备法》第 385-10 号、《清洁空气法》（CAA）和《清洁空气法》修正案以及 OSHA 危害通报标准。事故是陆军任务、战备、士气和资源的不可接受的障碍。各级决策者将采用风险管理方法，有效地排除与此任务相关的人员和财产安全不可接受的风险。（a）承担个人责任。（b）实践安全操作。（c）识别不安全的行为和条件。（d）采取行动防止事故发生。（e）报告不安全的行为和条件。由于可能触电或损坏，禁止在电气设备（CPU、文件服务器、打印机、投影仪等）附近或周围进食或饮水