XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实际环境
nything：使用视觉语言模型自动化现实世界机器人
摘要：RT-1 [1]和广泛的社区努力（例如Open-X-敌人[2]）的大规模努力[2]有助于增加机器人演示数据的规模。但是，仍然有机会提高机器人演示数据的质量，数量和多样性。尽管已证明视觉模型可以自动生成演示数据，但它们的效用仅限于具有特权状态信息的环境，它们需要手工设计的技能，并且仅限于与几乎没有对象实例的交互。我们提出了一种nything，这是一种可扩展的自动生成方法，用于现实世界机器人操纵。与先前的工作不同，我们的方法可以在实际环境中运行，而无需任何特权状态信息，手工设计的技能，并且可以操纵任何静态对象。我们使用两个设置评估我们的方法。首先，m anipulate -a nything成功地生成了所有7个现实世界和14个仿真任务的轨迹，显着优于诸如voxposer之类的现有方法。第二，与人类示威的训练或从voxposer [3]，扩展[4]和代码 - 质量[5]产生的数据相比，与训练人的训练相比，可以训练更健壮的行为克隆策略可以训练更健壮的行为克隆策略。我们认为，nything可以是生成用于机器人技术的数据的可扩展方法，也可以是零射击设置中的新任务。项目页面：robot-ma.github.io。
![arxiv：2405.09822v2 [cs.ro] 2024年11月18日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\efb125d0d2f0bdb2f694f4f6433d539f297cc666.webp)
arxiv：2405.09822v2 [cs.ro] 2024年11月18日
摘要 - 本文解决了在实际环境中自主检查中对象目标导航的问题。对象目标导航对于在各种设置中实现有效的检查至关重要，通常要求机器人在大型搜索空间内识别目标对象。当前的对象检查方法没有人为效率，因为它们通常无法像人类那样在事先和常识知识之前引导。在本文中，我们引入了一个框架，该框架使机器人能够使用先前的环境空间配置和语义常识知识的语义知识。我们提出了将语义先验知识与机器人的观察结果相结合的搜索（对象检查任务的语义推理），以更有效地搜索和导航到目标对象。SEEK维持两个表示：动态场景图（DSG）和关系语义网络（RSN）。RSN是一个紧凑而实用的模型，可估计在DSG中的空间元素中找到目标对象的概率。我们提出了一个新颖的概率计划框架，以使用关系语义知识来搜索对象。我们的仿真分析表明，根据对象目标检查任务的效率，在本研究中检查了基于经典计划和大型语言模型（LLMS）的方法。我们在城市环境中验证了对物理机器人的方法，展示了其在现实世界检查场景中的实用性和有效性。
绿色氢能系统.pdf
风能和太阳能等可再生能源的间歇性导致能源供应难以预测，从而导致电网可能出现不匹配。为此，氢气生产和储存可以通过增加系统内的灵活性来提供解决方案。储存的压缩气体氢气可以转换回电能，也可以用作工业原料、建筑环境供暖和汽车燃料。这项研究首次研究了由可再生能源生产和氢气储存组成的综合能源系统的最佳运营策略，并直接使用基于气体的氢气用例。利用马尔可夫决策过程理论，我们为日常决策制定了最佳政策，包括将多少能源储存为氢气，从电力市场购买或出售给电力市场，以及将多少氢气出售用于天然气。我们特别强调实际环境，例如具有合同约束力的购电协议、不同的电价、不同的分销渠道、绿色氢气采购协议和氢气市场价格不确定性。在荷兰北部的背景下进行了广泛的实验和分析，欧洲第一个氢谷正在形成。结果表明，通过引入储氢装置和具有竞争力的氢气市场价格，运营收入可增加高达 51%。对于 4.5 兆瓦风力涡轮机而言，这相当于每台涡轮机每年增加 126,000 美元的收入。此外，我们的结果表明，氢气承购协议对于保持能源转型顺利进行至关重要。
基于注意力驱动的卷积神经网络对物体的视觉识别
摘要 - 感知和识别对象的能力对于与外部环境的互动至关重要。研究它们及其与大脑活动变化的关系由于可能应用到直观的脑机界面（BMI）而增加。另外，已经研究了使数据足够可区分以进行分类的不同视觉刺激时的独特模式。但是，报告的分类精度仍然较低或用于获取脑信号的技术对于在实际环境中使用不切实际。在这项研究中，我们的目标是根据提供的视觉刺激来解码脑电图（EEG）信号。主题呈现了72张属于6种不同语义类别的照片。使用脑电图信号根据视觉刺激进行了6个类别和72个示例。为了达到高分类的准确性，我们提出了一个注意力驱动的卷积神经网络，并将我们的结果与用于对EEG信号进行分类的常规方法进行了比较。我们报告的6级和72级的精度分别为50.37±6.56％和26.75±10.38％。这些结果在统计学上优于其他常规方法。这是可能的，因为使用人类视觉途径应用了注意网络。我们的发现表明，当受试者具有不同语义类别的视觉刺激以及具有高分类精度的示例级别时，可以区分脑电图信号。这表明它可以在现实世界中将其应用于现实的BMI。
人工智能理学硕士
简介 塔布克大学计算机与信息技术学院开设了一个新的人工智能硕士课程。该课程是沙特阿拉伯首批专业人工智能研究生课程之一。旨在为学生提供人工智能方面的全面知识。这是一门研究生专业课程，旨在让学生为在人工智能行业中竞争高需求的工作做好准备。该课程采用基于项目的方法，帮助学生在最后两个学期将核心课程中学到的概念应用到项目中。为了实现课程目标，该课程必须让学生参与广泛的课程，为他们提供代表人工智能基础的核心概念。为了增加和扩展学生的知识，我们为学生提供了各种以人工智能为主的选修课。我们的人工智能硕士课程将配备一个人工智能实验室以及我们新的工业创新和机器人中心及其所有宝贵的设备。该课程通过在整个学习学期提供实习机会，使个人有资格扩展他们的知识。该项目课程将培养学生对人工智能、机器学习、深度学习、机器人技术、基于模糊的方法和数据科学的最新技术以及这些技术在自动驾驶和计算机视觉中的应用的深刻理解和掌握。该课程还包含一个项目，使学生能够将核心课程材料应用于实际环境中的实际项目。该项目旨在使毕业生能够获得开发职位并在这个快速发展的领域进行研究
使用机器学习检测心脏病的基于物联网的框架
摘要 - 如果可以从患者的历史和家庭数据中对它们进行分析或预测，则可以预防多种疾病。预测诊断取决于患者收集的临床和生理数据。收集到的临床和医疗保健数据越多，医疗支持系统可能支持的知识越多。因此，基于物联网技术（IOT），对患者的实际监测临床和医疗数据是这十年的趋势。物联网模型通过轻松地远程收集临床数据来识别疾病，从而促进人类的生活，如果早期被诊断出来，易于治疗的疾病。本文提出了一个由两个模型组成的框架：（i）心脏病发作检测模型（HADM）； （ii）心电图信号心脏心跳多类分类模型（ECG-HMCM）。GridSearch用于用于不同机器学习（ML）技术的超参数优化。HADM中的使用数据集由1190名患者和14个功能组成。作为诊断心血管疾病的基础是心律失常检测，因此我们建议使用MIT-BIH心律失常和PTB诊断ECG Signal DataSet数据集，提出ECG心跳多级分类模型，其中包含五个类别的109446个样品。K最近的邻居（KNN）技术还用于构建ECG-HMCM，除了使用GridSearch算法进行超参数优化，旨在提高分类的准确性，该分类的准确性达到97.5％。所提出的框架旨在通过远程收集临床数据来促进人类生活。实验的结果表明，建议的框架在实际环境中效果很好。
比较和评估患有和不患有慢性疾病和/或残疾的不同人群的身体活动和久坐行为指南：系统评价方案
摘要 针对不同人群，无论是否患有慢性疾病或残疾，都需要制定身体活动指南，以满足不同人群的不同功能和生理需求，从而实现最佳健康效益。随着身体活动指南在促进最佳健康和福祉方面的重要性越来越受到重视，迫切需要对其进行系统评估，以确保其仍然有效、适用并与不断发展的健康需求和科学见解保持一致。本研究旨在系统地回顾、批判性地评估和比较全球身体活动和久坐行为指南，包括成人、孕妇和产后妇女以及患有慢性疾病和/或残疾人士的运动频率、强度、时间和运动类型。我们遵循系统评价和荟萃分析协议的首选报告项目清单。我们将搜索 2010 年至 2024 年 10 月之间的联合和补充医学数据库、APA PsycInfo、护理和相关健康文献累积索引、Cochrane 图书馆、教育资源信息中心、Google Scholar、MEDLINE、PubMed、Scopus、SPORTDiscus、Web of Science 和灰色文献数据库。两位审阅者将独立选择指南、提取数据并使用研究和评估指南评估 II 工具评估方法学质量。主要建议将根据既定标准进行总结并归类为“强”和“有条件”。对当前指南的全面评估将确定它们的异同，并揭示它们在实际环境中的相关性。研究结果将指导医疗保健专业人员、研究人员和政策制定者实施基于证据的建议，以管理目标人群的身体活动和久坐行为。
D3.3. 用户生态系统特征-大数据价值
在为协调和增加影响力而建立关系的背景下，PPP 的主要目标群体之一，因此也是 WP3 感兴趣的，是不同工业部门的组织，特别是“用户”的参与。我们用这个术语来指代那些在其领域采用大数据技术的组织，在许多情况下，这些组织也是数据所有者。让这些参与者参与进来通常与专门从事该领域的供应商的参与相辅相成（例如，应用大数据和其他技术的物流解决方案提供商，通常不向其他部门提供此类解决方案）。由于 PPP 是一项非常注重技术的计划，因此这是一个挑战。在这里，用例和试点成为最有效的工具，可以展示大数据在实际环境和应用中的优势和影响。在此交付成果中，我们从与用户部门社区互动的角度描述了 PPP 的持续发展，其中包括对 PPP 投资组合试点的描述。我们提供了在第一个报告期内开展的行动的详细信息，以从部门角度丰富生态系统，让大数据技术的潜在采用者了解 PPP 的结果，并与 PPP 涉及的每个领域的相关参与者保持对话。还介绍了大数据格局，这是一种在地图上直观表示所有参与者和资源的工具，因为它将是我们用来连接利益相关者和社区的工具之一。最后，我们描述了未来的行动计划，重点是将于秋季与 WP2 合作推出的网络研讨会议程，其中包括技术和商业性质的主题。尽管我们遵循了 D3.2 中描述的策略，但我们还是以一定的灵活性来处理这项活动，以适应 PPP 及其周围环境的变化和发展。作为本 WP 的一项成就，在 BDVA 背景下，已经创建并正式确定了一个针对食品行业大数据的特定子工作组。此外，还制定了围绕公共部门发展数据社区的现实计划。
SJMLS 第 9 卷 2024 年 12 月 4 日
总结这些替代品的潜力，这些替代品可以改变输血医学并改善血液储存，输血强调了患者的结果。需要有效的常规血液制品替代品。本综述提供了全面的关键词：人工血液替代品，人工血液替代品概述，生物工程，血红蛋白基氧载体，全氟碳乳剂，输血医学。输血具有固有风险，包括感染和兼容性问题，1.0 简介导致对安全和有效替代品的需求增加。早期尝试血液替代品由于外科手术增加而不断增加，已经发展成为复杂的创伤护理，癌症治疗和老化产品，包括全氟碳 (PFC) 人口。然而，捐赠的乳剂、血红蛋白基氧载体血液的供应有限，由于保质期短而加剧 (HBOC) 和干细胞衍生的血液制品。每种类型都表现出独特的储存和氧气运输机制以及优势和运输限制，特别是在偏远或资源有限的地区。这些限制使其稳定性降低。最近的临床试验越来越难以维持足够的成功率和供应量，导致在实际环境中应用这些替代品的挑战，特别是在创伤和全球外科环境中。然而，与毒性、监管障碍和生产成本有关的问题此外，输血并非没有风险。输血具有被广泛采用的重大障碍。生物工程和纳米技术的结合有可能增强感染的传播，例如乙肝、丙肝和艾滋病毒，尽管人工血液制品的功能性有所进步，但筛选和检测技术。基因编辑和分子生物学方面的进展也可能导致溶血反应等个性化输血反应，特别是在紧急情况下为个体患者量身定制血液替代品，在这种情况下，血型和需求可能不匹配。随着研究的进展，必须优化交叉配血以应对现有的挑战（Spahn and Kocian，2020 年）。其他并发症，用于临床的人工血液替代品。本综述包括输血相关急性肺损伤（TRALI）和输血相关循环系统持续研究和创新以充分实现超负荷（TACO），进一步强调需要
不要害怕危机
注意：性能是以内部吞吐率 (ITR) 比率表示的，该比率基于在受控环境中使用标准 IBM 基准进行的测量和预测。任何用户将体验到的实际吞吐量将因多种因素而异，例如用户作业流中的多道程序数量、I/O 配置、存储配置和处理的工作负载。因此，不能保证单个用户将实现与此处所述的性能比率相当的吞吐量改进。IBM 硬件产品由新部件或新的可维修的二手部件制造而成。无论如何，我们的保修条款均适用。本演示文稿中引用或描述的所有客户示例均作为某些客户使用 IBM 产品的方式及其可能实现的结果的说明。实际环境成本和性能特征将因各个客户的配置和条件而异。本出版物在美国出版。IBM 可能不会在其他国家/地区提供本文档中讨论的产品、服务或功能，并且信息可能会随时更改，恕不另行通知。请咨询您当地的 IBM 业务联系人，以获取您所在地区提供的产品或服务的信息。有关 IBM 未来发展方向和意图的所有声明如有变更或撤销，恕不另行通知，且仅代表目标和目的。有关非 IBM 产品的信息来自这些产品的制造商或其发布的公告。IBM 尚未测试这些产品，无法确认与非 IBM 产品相关的性能、兼容性或任何其他声明。有关非 IBM 产品功能的问题应向这些产品的供应商提出。价格如有变更，恕不另行通知。请联系您的 IBM 代表或业务合作伙伴，了解您所在地区的最新价格。此信息仅提供可在专用引擎（例如 zIIP、zAAP 和 IFL）（“SE”）上执行的工作负载类型和部分的一般描述。IBM 授权客户仅使用 IBM SE 来执行 IBM 明确授权的特定程序的合格工作负载的处理，如 www.ibm.com/systems/support/machine_warranties/machine_code/aut.html 提供的“IBM 机器授权使用表”（“AUT”）中所述。任何其他工作负载处理均无权在 SE 上执行。IBM 提供的 SE 价格低于通用处理器/中央处理器，因为客户仅被授权使用 SE 来处理 IBM 在 AUT 中指定的特定类型和/或数量的工作负载。