XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System增量
增量采样 - DENIX
样品（包括替代物）在进行任何额外处理步骤之前添加到样品等分试样中。替代物标准的回收率用于监测异常基质效应、严重样品处理错误等。”（EPA 3500C - 4 修订版 3 有机萃取和样品制备，2007 年 2 月）
对话式人工智能的增量式基于图的语义和推理
下一代对话式 AI 系统需要：（1）逐步处理语言，逐个标记，以提高响应速度，并能够处理对话现象，例如暂停、重新开始和自我更正；（2）逐步推理，允许建立超出所说内容的意义；（3）透明且可控，允许设计人员和系统本身轻松确定特定行为的原因并针对特定用户组或领域进行定制。在这篇短文中，我们介绍了正在进行的初步工作，将动态语法（DS） - 一种增量语义语法框架 - 与资源描述框架（RDF）相结合。这为创建增量语义解析器铺平了道路，该解析器在话语展开时逐步输出语义 RDF 图。我们还概述了如何通过 RDF 将解析器与增量推理引擎集成。我们认为，这种 DS - RDF 混合体满足了上面列出的要求，产生了可用于构建响应式、实时、可解释的会话式 AI 的语义基础设施，可以针对特定用户群体（例如痴呆症患者）快速定制。
生成的多模式模型是良好的类增量学习者
在班级学习（CIL）方案中，由于阶级的偏见对当前任务的偏见引起的灾难性遗忘者长期以来一直引起了重大挑战。它主要由判别模型的特征引起。随着生成性多模式模型的日益普及，我们将探索用CIL生成的歧视模型代替歧视模型。，从歧视到生成模式过渡需要解决两个关键挑战。主要挑战在于将生成的文本信息转移到不同类别的分类中。在方面，它需要在生成框架内制定CIL的任务。为此，我们提出了一种新颖的生成性多模式模型（GMM）框架，用于类增量学习。我们的方法直接使用改编的生成模型为图像生成Labels。获得详细的文本后，我们使用文本编码器来阐述文本特征，并采用匹配的功能来确定最相似的标签与分类的标签。在传统的CIL设置中，我们在长期序列的任务方案中取得了更好的影响。under少数CIL设置，与所有当前最新方法相比，我们的精度至少提高了14％，而遗忘的遗忘明显较小。我们的代码可在https://github.com/doubleclass/gmm上找到。
增量动作分割的连贯的时间合成
数据重播是图像的成功增量学习技术。它通过保留原始或合成的先前数据的储存库来防止灾难性的遗忘，以确保模型在适应新颖概念的同时保留过去的知识。但是，它在视频域中的应用是基本的，因为它只是存储了框架以进行动作识别。本文首次探讨了视频数据重播技术的递增动作分割，重点是动作时间段。我们提出了一个时间连贯的动作（TCA）模型，该模型代表使用生成模型而不是存储单个帧的动作。捕获时间连贯性的调节变量的集成使我们的模型了解随着时间的流逝的作用进化。因此，TCA为重播产生的动作段是多种多样的，并且在时间上是连贯的。在早餐数据集上的10任任务增量设置中，与基准相比，我们的AP可以显着提高准确性高达22％。
归纳时空的临时性克里格，具有物理学引导的增量训练策略
摘要 - 用于空气质量的传感器的部署受到高成本的限制，导致网络覆盖不足和某些领域的数据缺陷。利用现有的观察结果，时空kriging是一种在特定时期估算未观察到位置空气质量的方法。具有增量训练策略的归纳时空kriging已证明了其使用虚拟节点模拟未观察到的节点的有效性。但是，虚拟节点和真实节点之间的差异仍然存在，这使从虚拟节点到实际未观察到的学习模式的应用变得复杂。To address these limitations, this paper presents a Physics- Guided Increment Training Strategy (PGITS).具体来说，我们设计了一个动态图生成模块，以将空气颗粒作为物理知识的对流和扩散过程纳入图形结构，并动态调整邻接矩阵以反映节点之间的物理相互作用。通过将物理原理用作虚拟节点和真实节点之间的桥梁，该策略可确保虚拟节点及其伪标签的特征更接近实际节点。Consequently, the learned patterns of virtual nodes can be applied to actual unobserved nodes for effective kriging.Index Terms —Air quality inference, sensors, inductive spatio- temporal kriging, physics principles, increment training strategy
研究在时空变化特征下茶园的增量碳汇
茶园生态系统作为碳池具有重要功能。阐明茶园中碳汇的空间和时间模式，并分析茶园中碳汇的驱动因子，以了解茶园中碳汇的特征，并扩大茶园中碳汇的方式。在这项研究中，我们从2010年至2022年选择了福建省福建省的九个县级城市的数据，并借用了标准偏差椭圆和趋势表面分析方法来阐明碳汇的空间和时间进化，并与地理探测器模型相结合。结果表明：（1）在2010年至2022年期间，福建省茶园的总碳汇率增加了133.12×10 5 mg，显示出持续的增长趋势；在空间分布方面，研究区域中茶园碳汇的强度表明，从西南到东北的迁移和浓度的逐渐和当前趋势。（2）构建茶园中碳汇的评估指数系统，分为社会，生活，工业和人口因素以及其他四个类别的八个指标。（3）茶园碳汇的单因素驱动器表明，它主要受工业规模，人口密度和工业结构的影响，Q值超过0.5。（4）驾驶员的相互作用表明，城乡差异和工业规模具有最高的相互作用效果，Q值达到0.9698。这项研究提供了决策援助，从而扩大了茶园中茶园中增加碳汇的数量的方式，这些角度阐明了对茶园水槽的空间和时间异质性的影响，并揭示了驱动因素。
使用神经网络的一般电流轮廓充电的健康估计和增量能力分析的电池状态
摘要 - 递增能力分析（ICA）和不同的电压分析（DVA）通常需要电池降解监控的恒定当前条件，这限制了它们在现实情况下的适用性。本文提出了一种统一的方法，可以在一般充电当前概况下启用基于ICA/DVA的降解监测，这在文献中尚未解决。首先，提出了一种新颖的虚拟增量能力（IC）和不同电压（DV）的概念。第二，两个相关的卷积神经网络（CNN），称为U-NET和CONC-NET，是为了构建虚拟IC/DV曲线的构建，并估算了跨任何状态（SOC）范围内的一般充电概况的健康状况（SOH），以满足某些约束。最后，提出了两个称为移动U-NET和移动网络的CNN，分别替换了U-NET和Conv-NET以进行车载实现。它们会大大减少计算和内存需求，同时在虚拟IC/DV曲线构建和SOH估计中保留性能。在具有各种快速充电协议和SOC范围的电池模块的广泛实验数据集上进行了测试，拟议的U-NET和移动U-NET构造精确的虚拟IC/DV曲线可以提取有价值的降级功能。建议的Conv-NET和移动网络提供的模块级SOH估计值，根平方误差（RMSE）小于0.5％。关键字 - 增量容量分析；差分伏分析；非恒定电流充电；快速充电；卷积神经网络；健康状况估计
基于快速充电>的高电流增量容量的电池老化模型
摘要：本文在存在以快速充电条件为特征的电池循环专题文件的情况下，基于高电流增量的功能提出了电池老化模型。尤其是，提出了增量容量图下的主要峰面积作为容量指标。分析了丰田研究所的数据集。电池的循环数据以恒定电流的各种单或双步快速电荷为特征，以达到电池充电状态的80％；剩余的充电过程由1C电荷执行。根据电池的不同，将线性或对数模型确定为最适合表示容量 - 峰面积关系的最佳方法。通过对电池组的拟合结果进行推断分析来评估所提出模型的概括能力。最后，我们通过采用交叉验证方法评估了模型的预测性能。
Leidos设计的低调船参加了美国陆军项目Contergence Capstone 4练习，美国。海军和JSDF进行战斧土地攻击导弹训练，联合行动导致可卡因癫痫发作，3月28日红海更新，Kraken与Auterion建立了伙伴关系，以提高美国安全船业的自主能力。海军提供第一架P-8A POSEIDON飞机进行增量3块修改，3月27日红海更新，无人系统帮助海岸警卫队成员导航未来，海军的高级官员训练，与Red Sea Mission的物流，与Red Sea Mission，Krakaken团队，具有Auterion的Kraken团队，以提高安全船的自动驾驶功能
P-8A是国防部唯一的远程全频谱ASW，Cue-to-Kill平台，具有实质性的ASUW和网络ISR功能。增量3块2提供了对P-8A机身和航空电子系统的显着升级，其中包括新的机身架子，辐射，天线，天线，传感器和接线。修改结合了一个新的战斗系统套件，具有改进的计算机处理和更高的安全架构功能，宽带卫星通信系统，ASW信号智能能力，轨道管理系统以及其他通信和声学系统，以增强搜索，检测和定位功能。
增量和个性化的血液透析开始
1肾脏病和透析，勒芒，勒芒，法国医院中心； 2法国勒芒大学的运动，互动和性能实验室（EA 4334）； 3法国圣汉堡大西洋卫生杆Echo协会； 4协会回声，法国乔雷特； 5肾脏和透析单位，临床和实验医学系，A.O.U.G。马蒂诺，意大利墨西拿大学DI Messina大学； 6勒芒医院中心，法国勒芒； 7法国南特斯，肾脏病理研究所，HôtelHôtelHôtelIdiu，Houstel Houstierier Universitaire de Nantes大学； 8 Echo Center，South Health Pole，法国勒芒； 9法国艾格尔斯大学医院中心生物统计学家和方法学系；和10个混合研究单元S 1155，索邦大学，皮埃尔和玛丽·库里·巴黎06号，国家健康与医学研究所，法国巴黎