XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System引导
智能视频引导传感器 (SVGS)
概述 • 智能视频制导传感器 (SVGS) 专为资源受限系统（例如立方体卫星、小型卫星、小型着陆器）而设计，是高级视频制导传感器的一种低质量、低成本 COTS 实现，专为会合近距操作和捕获 (RPOC)；进入、下降和着陆 (EDL)、舱内导航和 GPS 拒绝导航而设计。 • 使用摄像头捕获图像并使用摄影测量技术分析目标航天器上发光标记的模式，以确定范围和相对方向（6DOF 状态）。 • 可用于业余级（例如 Raspberry Pi、Android）和高端平台（例如 Xilinx US+MPSoC）。 • 在 Linux、FreeRTOS 和 Android 中的软件实现。 • 传感器范围可根据目标配置定制。 • 预计 SVGS 飞行装置的 SWaP： – 尺寸：8.5x6.5x4.5cm – 重量：250g – 功率：5W 摄像头 + 5W 目标
磁共振成像引导聚焦超声
ACR：美国放射学会；MRgFUS：磁共振引导聚焦超声。a 通常适用：该成像程序或治疗在特定的临床情况下适合，对患者具有有利的风险收益比；可能适用：该成像程序或治疗可能在特定的临床情况下适合作为具有更有利风险收益比的成像程序或治疗的替代方案，或对患者的风险收益比不明确；通常不适用：该成像程序或治疗不太可能在特定的临床情况下适合，或者对患者的风险收益比可能不利。
引导跨语义语义解析器
语义解析的最新进展几乎不考虑英语以外的其他语言，但专业翻译的速度可能非常昂贵。我们将接受单一语言训练的语义解析器（例如英语）调整为新的语言和多个域，并具有最小的注释。我们查询机器翻译是否足以替代培训数据，并将其扩展到使用英语，释义和多语言预培训模型的联合培训来调查引导。我们通过在多个编码器上的注意力并提出了ATIS的新版本，并在德语和中文中介绍了新版本，从而开发了一个基于变压器的解析器，将副本酶结合在一起。实验结果表明，MT可以在新的语言中近似训练数据，以便通过多个MT engines进行释义时进行准确解析。考虑到MT何时不足，我们还发现，使用我们的方法仅使用50％的培训数据才能在完全转移的2％内实现解析精度。1
引导骨再生的脚手架的最新进展
摘要：中度至重度大小的肺泡骨缺损的康复通常具有挑战性。当前，使用的治疗方法包括指导骨再生技术与各种骨移植物结合。尽管这些技术得到了广泛应用，但已经报道了几种局限性和并发症，例如发病率，次优的移植/膜补充速率，低结构完整性和尺寸稳定性。因此，具有量身定制特征的仿生支架的发展可能是一种有前途的工具。本文在脚手架的设计和开发中提出了一个关键的考虑，同时还提供了有关这些纳米系统各种制造方法的信息。也将提及它们作为交付系统的利用。
带有解剖学先验的引导变压器
摘要。肌肉体积是运动中有用的定量生物标志物，也是对退行性肌肉疾病的随访。除了体积外，还可以通过从医学图像中分割感兴趣的肌肉来提取其他形状的生物标志物。手动细分仍然是当今此类测量的黄金标准，尽管非常耗时。我们提出了一种在3D磁共振图像上自动分割18个下肢肌肉的方法，以进行这种形态计量分析。从本质上讲，当MR图像中观察到不同肌肉的组织是无法区分的。因此，肌肉分割算法不能依靠外观，而只能依靠参观提示。然而，这种轮廓很难检测到，它们的厚度在受试者之间也有所不同。为了应对上述挑战，我们提出了一种基于混合体系结构的分割方法，结合了汇总和视觉变压器块。我们首次在肌肉分割的背景下首次研究这种混合体系结构的行为以进行形状分析。考虑到一致的解剖肌肉构型，我们依靠变压器块来捕获肌肉之间的长距离关系。为了进一步利用解剖学先验，这项工作的第二个贡献包括基于根据训练数据估算出的合理肌肉邻居的邻接矩阵增加了规则损失。我们对
通过变换引导和路由表面等离子体...
粗糙的金属表面会导致表面等离子体极化子 (SPP) 严重散射，从而限制 SPP 的传输效率。在此，我们提出了一种设计超紧凑等离子体路由器的通用方案，该路由器可以在任意形状的粗糙表面上限制和引导 SPP。我们的策略利用了最近提出的变换不变超材料。为了说明这种方法的优势，我们进行了有限元模拟，结果表明所设计的表面波路由器的性能不受厚度变化的影响。因此，1/6 厚度的变换不变超材料层可以显著抑制任意形状的金属凸起或缝隙的散射。我们还给出了基于周期性金属/ε 近零 (ENZ) 材料堆叠实现这种超紧凑表面波路由器的蓝图。
通过引导模拟和塑造添加说明
机器学习方法在医疗领域广泛使用。但是，这些模型的可靠性和功效很难评估，这使得研究人员难以确定哪种机器学习模型适用于其数据集。我们评估了模型指标（例如AUROC，灵敏度，特异性）的方差计算是否通过自举仿真和外形加性解释（SHAP）可以提高模型透明度并改善模型选择。使用了英格兰国家健康服务心脏病预测队列的数据。在比较了XGBoost，随机森林，人工神经网络和自适应增强的模型指标之后，本研究中使用XGBoost作为选择的机器学习模型。BOOST-STRAP模拟（n = 10,000）用于从经验上得出模型指标的分布和协变量增益统计。整体添加说明（SHAP），以提供机器学习输出和仿真的解释，以评估模型精度的差异。对于Xgboost建模方法，我们观察到（通过10,000个完成的模拟），AUROC的范围为0.771至0.947，差异为0.176，平衡精度为0.688到0.688到0.894，敏感性差异为0.632差异为0.632差异0.632到0.3920差异0.932差异0.30777939，均为0.939，均为0.939，均为0.939，均为0.939，均为0.939，均为0.939，均为0.939，范围差0.944，0.394差异。使用仿真来凭经验评估模型指标和解释算法的可变性，以观察协变量是否与文献相匹配，这对于提高了运输，可靠性和机器学习方法的实用性是必需的。在完成的10,000个模拟中，我们观察到，胆固醇的胆固醇的增益范围从0.225到0.225到0.456，差异为0.231，差异为0.148范围为0.148至0.178，最大心率（MAXHR）的差异为0.178，范围为0.081至0.200，范围为0.200，范围为0。 0.098。这些差异统计数据，结合模型精度统计数据可以帮助研究人员确定给定数据集的最佳模型。
欧洲董事会如何引导可持续发展报告？
网络研讨会由董事会事务负责人兼 EMEIA 公共政策负责人 Andrew Hobbs 主持，并由公司治理专家兼董事会事务中心成员 Martijn de Jong 作了介绍性演讲。1 月 23 日，ecoDa 与安永组织了一场网络研讨会，主题为“欧洲董事会如何指导可持续发展报告？”。网络研讨会阐明了安永最近的一份相关报告，该报告强调公司需要解决 DMA 确定的问题，例如制定政策、确定目标和收集数据。它强调了审计委员会记录其对可持续发展信息完整性的判断的重要性。总体而言，该报告呼吁加强治理结构、风险管理和利益相关者参与，以满足新的透明度和报告要求。在简要介绍报告后，与两位高级董事会成员的对话强调了可持续发展在公司决策中的战略重要性，特别是在 CSRD（企业可持续发展报告指令）的背景下。 GoAct 创始人、审计和风险委员会主席兼“Compagnie du Bois Sauvage”非执行董事 Karen Dumery 和业务和可持续发展主管 Riikka Joukio 分享了他们的经验。小组成员认为，CSRD 是公司将可持续性与长期战略相结合的机会，而不仅仅是合规负担。他们强调，只关注合规可能会阻止公司将可持续性融入其核心战略，而这对于长期价值创造至关重要。该指令旨在提高可持续性数据的质量和可访问性，从而促进明智的决策并加速可持续性转型，特别是在应对气候变化和生物多样性丧失方面。两位发言者都强调了将可持续性纳入公司战略和风险管理的重要性。他们指出，董事会负责确保通过实质性评估 (DMA) 等流程正确识别实质性主题，这需要整个公司的广泛参与。
重新发明生产力以引导变化
，我们为当年的收入提供了650亿美元的收入，占当地货币增长2％，同时继续以四季度滚动的市场份额，这是我们最接近的全球公开交易竞争对手的篮子，这是我们计算市场份额的方式。我们将调整后的运营利润率提高了10个基点，并传递了调整后的EPS增长2％，同时继续对我们的业务进行大量投资，并以66亿美元的战略收购，12亿美元的研究和开发和12亿美元的学习和发展投资。