XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System学习曲线
钻石中无序的偶极自旋合奏中的准浮力细胞化
在UTA教职员工和雷神导师的建议下，UT-Arlington CSE团队的成员提供了一个巨大的机会，可以体验现实世界中的发展条件和程序。由于各种各样的必要技术，团队面前的任务涉及陡峭的学习曲线，其中许多是团队成员的新手。最初随着团队驾驶无人汽车开发景观，持续测试，开发和部署的发展，尽管进展缓慢，但事实证明是一种成功的做法，并有助于确保生产满足竞争对手要求的车辆。通过协作，跨学科团队的工作经验丰富了每个参与者，并允许每个成员在软件，硬件和一般最佳实践中扩展其工程技能。我们要感谢雷神公司和乌特 - 阿灵顿允许我们参加这个非凡的机会。
使用Python，机器...
本报告表明，借助人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用生成式预测的变压器，我们可以开发强大的AI应用程序，以帮助客户服务部门使用问题答案系统来帮助客户服务部门。本文使用OpenAI应用程序编程接口（API）解决了问题回答任务。本报告研究了如何从文档中创建一个AI问题来回答应用程序，以对有关这些文档的问题产生正确答案。我们使用两种不同的方法来创建问答系统。一个只是使用OpenAI API。另一个是使用Langchain框架和库。这两个应用程序确实正确地回答了问题。Langchain使用更高的学习曲线使用的代码较少。OpenAI API使用了更多代码，并提供了更多详细的答案。
使用天使一个智能API -ijrpr
由Angel One Smart API授权的算法交易正在改变我们在当今快节奏的金融世界中进行交易的方式。 通过将先进技术的速度与数据驱动的策略相结合，算法交易使交易者可以快速，准确，准确地执行交易，并且比传统方法更效率。 得益于复杂的算法和实时数据分析，交易者可以立即做出决定，自动化其交易流程并在出现后尽快抓住市场机会 - 这曾经是手动交易遥不可及的。 天使一个智能API是这次革命的强大工具。 它可以访问广泛的基本功能，例如实时市场数据，历史数据和高级交易功能。 这包括订单执行，投资组合管理甚至风险管理的功能，使交易者能够无缝处理其交易策略的各个方面。 使Angel One Smart API与众不同的是它的可访问性：无论您是经验丰富的开发人员还是刚启动的人，该平台的用户友好界面都可以轻松整合复杂的算法交易策略而没有陡峭的学习曲线。算法交易正在改变我们在当今快节奏的金融世界中进行交易的方式。通过将先进技术的速度与数据驱动的策略相结合，算法交易使交易者可以快速，准确，准确地执行交易，并且比传统方法更效率。得益于复杂的算法和实时数据分析，交易者可以立即做出决定，自动化其交易流程并在出现后尽快抓住市场机会 - 这曾经是手动交易遥不可及的。天使一个智能API是这次革命的强大工具。它可以访问广泛的基本功能，例如实时市场数据，历史数据和高级交易功能。这包括订单执行，投资组合管理甚至风险管理的功能，使交易者能够无缝处理其交易策略的各个方面。使Angel One Smart API与众不同的是它的可访问性：无论您是经验丰富的开发人员还是刚启动的人，该平台的用户友好界面都可以轻松整合复杂的算法交易策略而没有陡峭的学习曲线。
CCIE企业基础架构，修订版1.1
当今的蓝图修订版，产品和技术的发展速度比以往任何时候都更快。为了跟上快速步伐，我们正在引入一个新的认证生命周期管理流程，该过程将使我们能够更快地将考试与这些更改保持一致：认证路线图。认证路线图将为我们提供迭代敏捷模型，该模型将使我们能够调整计划以匹配行业变化和技术的发展。它将通过允许我们更频繁地更新轨道详细信息（考试蓝图，设备清单和软件）来做到这一点，从而将整体更改保持在最低限度（小于20％），同时仍然在必要时引入更大的更改（超过20％）。这不仅允许我们确保我们的内容保持相关性，而且还可以最大程度地减少修订之间的学习曲线，并帮助候选人更好地为未来做准备。今天，我们正在修改CCIE企业基础架构考试。
当辅助眼睛跟踪失败时：通过瞳孔适应性反应与脑干患者进行交流 - 案例研究
然而，当动眼控制恶化时，凝视跟踪设备的使用受到阻碍，因为最终发生在ALS的进展中，或者脑病变会影响眼部迁移率。在称为完全锁定状态（CLIS）[7]的条件下，眼睛运动可能会完全丢失。对于这些患者，维持沟通的唯一机会是依靠其他系统，例如基于EEG信号来控制AAC设备。这些方法通常称为大脑计算机界面（BCIS）[8]。在与某些BCI的与CLIS患者沟通方面的部分成功，尤其是基于事件相关电位的BCI [9,10]。但是，这些系统需要相对较长的准备工作以及专门的AAC促进者的存在，并且学习曲线困难，因为患者必须了解对特定生理信号的适当控制[11]。此外，它们通常非常昂贵。因此，需要更简单，更适合患者的方法。
学习远程
•尽量不要拖延。如果您不定期见面，该项目可能是视觉的，遥不可及。抵制推迟它的冲动。取得很小的进步并保持联系。•设定会议目的并使用共享笔记文档。使用视频时会议可能会有所不同，即使您的团队过去确实擅长非正式地工作。尝试提前设定会议的目的。在共享文档中记下笔记，以便大家都可以做出贡献并遵循。•在需要时使用提供的辅导。Sassi Tutors在此期间远程提供援助。在此处登录以查看您的辅导选项。•积极参与。阅读课程材料，在讨论板中发布或在讲座期间提出问题，并与同学和讲师进行互动以模拟面对面的课堂。•对您的讲师保持耐心。假设每个人都尽力而为。这些变化对于学生，教职员工和员工来说都是出乎意料的，因此所有参与者可能都有学习曲线。
机器人手术革命手术中的精度和挑战
地址：巴西里约热内卢电子邮件：md.cepalacios@gmail.com摘要手术机器人技术已经大大提高，提供了更高的精度和效率。本综述研究了有关机器人技术的最新证据，强调了其收益和局限性。机器人手术表明准确性提高，失血降低和术后恢复的加速。与传统方法相比，腹股沟疝机器人修复和机器人胰腺切割术的并发症发生率较低，恢复率更高。此外，机器人胸外科手术等微创技术（例如侵入性技术）还具有显着的好处。但是，机器人平台的高成本以及对专业培训的需求是重大挑战。这些成本可以限制技术的采用，而学习曲线会影响程序的初始有效性。机器人系统的设置时间也可以增加总操作时间。机器人手术代表了准确性和恢复的重要进展，但是克服成本和培训挑战对于采用至关重要
nleis.py：非线性电化学阻抗分析工具箱
随着电化学阻抗谱 (EIS) 社区越来越多地采用 impedance.py（Murbach 等人，2020 年）作为开源软件工具，nleis.py 是 impedance.py 的一个工具箱，旨在提供一种易于访问的工具来执行二次谐波非线性 EIS (2nd-NLEIS) 分析，并能够在未来扩展到更高的谐波分析。该工具箱在设计时考虑了 impedance.py，以最大限度地缩短用户的学习曲线。它继承了 impedance.py 的基本功能，引入了成对的线性和二次谐波非线性电路元件，并能够同时分析 EIS 和 2nd-NLEIS。使用此工具箱，可以选择单独分析 EIS 或 2nd-NLEIS 光谱，或者使用 impedance.py 工作流程同时对线性和非线性阻抗数据进行参数估计。最终，随着采用的增长，nleis.py 工具箱将被集成到impedance.py中，同时保留nleis.py的独立版本作为平台，以便在该领域成熟时开发高级功能。
空间 - 向New Horizons启动GSK生物统计学
摘要在当今以数据为中心的环境中，拥有用于统计计算和数据科学的现代拟合技术领域是追求将最佳药物和疫苗带给患者更快，更低成本的关键因素。像行业中的许多人一样，GSK以一种名为Space（统计和编程分析计算环境）的大型和雄心勃勃的计划的形式开始了设计和实施这种景观的旅程。与这种传统方法不同，GSK选择采用敏捷的交付框架，这也意味着共享的学习曲线。该计划的目的是为交互式数据可视化，现代统计计算环境（SCE）以及计划，发布和共享结果提供功能。空间被视为转化GSK生物统计学的关键推动因素。我们将在接近计划的结论中分享我们的旅程的故事，包括我们面临的挑战，我们完成的目标，学习的教训以及我们计划如何继续旅程。
数据集大小和长期基于 ECoG 的 BCI 使用对深度学习解码器性能的影响
通过思维与效应器进行交互，可以使这些患者在日常生活中恢复一定的自主权。例如，基于运动想象的 BCI 已被用于控制脊髓损伤后截瘫或四肢瘫痪患者的上肢（ Hochberg 等人， 2012 年； Collinger 等人， 2013 年； Wodlinger 等人， 2014 年； Edelman 等人， 2019 年）、下肢（ López-Larraz 等人， 2016 年； He 等人， 2018 年）和四肢（ Benabid 等人， 2019 年）的假肢或外骨骼。在本研究中，我们重点研究基于皮层脑电图 (ECoG) 的运动 BCI，这是一种很有前途的工具，与更具侵入性的方法相比，它可以实现神经假体控制的连续 3D 手部轨迹解码，同时降低植入风险 ( Volkova 等人，2019)。BCI 记录神经元活动并将其解码为效应器的控制命令。解码器通常以监督的方式使用机器学习算法进行训练。在绝大多数研究中，由于对记录的访问有限，训练数据集受到严格限制。同时，数据集大小是机器学习分析中的一个重要因素，会极大地影响整个系统的性能。与最近的计算机视觉和自然语言处理研究（Kaplan 等人，2020 年；Rosenfeld 等人，2020 年；Hoiem 等人，2021 年）相比，对于 BCI，很少研究训练数据的最佳数量，即解码器性能在给定应用中达到稳定状态的数量（Perdikis and Millan，2020 年）。尤其是学习曲线，它提供了对模型性能和训练集大小之间关系的洞察，但却很少被提出。学习曲线可用于模型选择、减少模型训练的计算量或估计向训练数据集添加更多数据的理论影响（Viering and Loog，2021 年）。考虑到人类记录的数据集的访问权限有限，最后一点在 BCI 中尤为重要。如果不知道系统性能和数据集大小之间的关系，就很难确定提高解码器准确性的策略：增加训练数据量还是增加模型容量。对于基于 ECoG 的运动 BCI，大多数模型的容量有限。所使用的解码器是卡尔曼滤波器（Pistohl 等人，2012 年；Silversmith 等人，2020 年）并且大多是线性模型的变体（Flamary 和 Rakotomamonjy，2012 年；Liang 和 Bougrain，2012 年；Nakanishi 等人，2013 年、2017 年；Chen 等人，2014 年；Bundy 等人，2016 年；Eliseyev 等人，2017 年）。在大多数这些研究中，解码器优化都是在包含几分钟或几十分钟信号的数据库上进行的。这会产生可用的模型，但并未提供有关可以通过更多数据实现的性能提升的任何信息，也没有比较多个解码器之间的数据量/性能关系。在 BCI 中，模型特征和学习曲线并不是影响解码器性能的唯一因素。人类生成独特脑信号模式的能力对于 BCI 系统至关重要。近年来的研究主要集中在开发越来越高效的解码器上，例如深度学习 (DL)（Bashivan 等人，2015 年；Elango 等人，2017 年；Schirrmeister 等人，2017 年；Du 等人，2018 年；Lawhern 等人，2018 年；Pan 等人，2018 年；Xie 等人，2018 年；Zhang 等人，2019 年；Rashid 等人，2020 年；´ Sliwowski 等人，2022 年），而不是耐心学习或共同适应（Wolpaw 等人，2002 年；Millan，2004 年），尽管一些研究表明