XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System引导
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。
在机器人辅助手术期间的自主标记的超声引导系统
摘要 - 虽然只有有限数量的程序在机器人指导手术期间可用图像指导，但他们仍然要求外科医生手动将所获得的扫描引用到其在组织表面上的预计位置。虽然外科医生可以通过电外科标记器官表面上的边界，但肿瘤周围的精确边缘可能会保持可变，并且在病理分析之前不能保证。本文提出了第一次尝试自主提取和标记肿瘤边界，并在组织表面上指定边缘。它提出了通过惯性测量单元（IMU）传感器融合进行刀具 - 组织相互作用控制的第一个概念，并从电信单元（ESU）的电信号中进行接触检测，不需要力感应。我们使用解剖表面几何形状开发并评估了对超声（US）幻象的方法，比较将肿瘤投射到表面上的不同策略，并评估其在重复试验中的准确性。最后，我们证明了将方法转化为前猪肝的可行性。我们能够达到高于0的真正正率。84和低于0的错误检测率。12与虚拟和前体实验的标记轨迹的每个计算和执行的跟踪参考相比。
MRI-CT图像引导的自适应近距离放射治疗和宫颈癌的进展
课程内容•雌性骨盆的正常和病理解剖结构•基于图像的解剖结构，包括我们，诊断时的CT，MRI和常规放射线照相术，在BT•GTV/CTV-HR，CTV-HR，CTV-LR // PTV，用于IG-IMRT和治疗计划概念•ITV和适应性EBRT方法。•GTV-RES，CTV-HR，CTV-IR，剂量处方，D90的概念，D98的靶标和2 cc的桨。•放射性辐射和近距离疗法的放射生物学效应和组合，使用EQD2
Lyapunov引导的深度加强学习，用于语义意识到的AOI最小化，在UAV辅助无线网络中
摘要 - 该论文研究了一个无人驾驶汽车（UAV）辅助语义网络，地面用户（GUS）通过无人机的继电器定期将传感信息定期捕获到基站（BS）。GUS和UAV都可以从大型原始数据中提取语义信息，并将其传输到BS以恢复。较小尺寸的语义信息可降低延迟并改善信息新鲜度，而较大尺寸的语义信息可以在BS上进行更准确的数据重建，从而保留原始信息的价值。我们引入了一种新颖的语义感知年龄（SAOI）度量，以捕获信息的新鲜度和语义重要性，然后通过共同优化UAV-GU关联，语义提取，以及UAV的轨迹来提出时间平均的SAOI最小化问题。我们通过Lyapunov框架将原始问题分解为一系列子问题，然后使用层次深度强化学习（DRL）来解决每个子问题。具体来说，UAV-GU关联由DRL确定，然后是更新语义提取策略和无人机部署的优化模块。仿真结果表明，层次结构提高了学习效率。此外，它通过语义提取可实现较低的AOI，同时确保最小的原始信息丢失，表现优于现有基准。
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
自适应语言引导的对比解释的抽象
摘要：许多机器人学习方法首先从一组人类示范中推断出奖励功能。要学习良好的奖励，有必要在确定应如何使用这些功能来计算奖励之前确定环境的哪些功能。联合特征和奖励学习的端到端方法（例如，使用深网或程序合成技术）通常会产生对虚假国家敏感的脆弱奖励功能。相比之下，人类通常可以通过将强大的先验纳入少量的示范中，从而可以从少量的示范中学习，以了解示威的特征可能对感兴趣的任务有意义。在从新演示中学习时，我们如何构建利用这种背景知识的机器人？本文介绍了一种名为藻类的方法（来自[对比]解释的自适应语言引导的处理），该方法在使用语言模型来迭代地识别所需的人类卑鄙的特征之间交替，然后识别出所需的人类卑鄙的特征，然后识别出标准的逆增强学习技术，将权重分配给这些特征。在各种模拟和现实世界机器人环境中进行的实验表明，藻类仅使用少量的示例来学习在可解释的特征上定义的可通用奖励功能。重要的是，藻类可以识别何时缺少功能，然后提取并定义这些功能而无需任何人类输入，从而可以快速有效地获得对用户行为的丰富表示形式。
互动3D建模的文本引导的可控网格精炼
我们考虑通过文本指导将几何细节添加到3D对象网格的问题。文本到3D生成建模已成功应用于计算机视觉[Poole等。2023;张等。2024]，计算机图形[Khalid等。2022]和地理处理[Gao等。2023; Xu等。2024]应用。这些方法着重于直接从文本中生成3D网格[Poole等。2023; Wang等。2023]没有为用户提供控制输出形状粗糙结构的能力，从而限制了需要仔细控制生成过程的艺术家的实际实用性。其他方法着重于生成3D网格的纹理[Cao等。2023;理查森等。2023]，但它们在几何形状上没有执行任何变化。虽然有一些方法[Gao等。2023; Metzer等。2023]向用户提供控制并能够修改给定形状的几何形状，这些方法通常很慢，因为它们依赖于昂贵的得分蒸馏采样[Poole等。2023]。在本文中，我们提出了一种创建3D对象与丰富几何细节的方法，同时允许用户保留对全局形状结构（通过输入粗网格）和本地几何细节（通过输入文本提示）的控制。随着文本引导的生成方法的最新成功[Metzer等。2023; Poole等。2023;理查森等。2023; Wang等。2024;张等。2023]，我们在大型预训练的文本对图模型上构建了我们的方法[Rombach等。2022]并使用语言指导几何细节的生成。我们的公式不需要配对的粗几何图和细几何训练数据，而是使用大型预训练的文本对图像模型作为监督，以指导通过可区分的渲染器添加几何细节的过程。我们的主要见解源于以下事实：训练以深度信息指导的文本对图像生成的模型[Mou等。2023]最终创建包含其他几何提示的图像。如图2所示，这些提示是如此突出，即使是现成的正常估计模型也可以提取它们。即，即使小鼠图像仅从三个球体产生，其正常估计（最右图像）显示了与描绘眼睛，鼻子和耳朵的表面相对应的正态。但是，此过程只能从单个角度创建可见的细节，而我们希望将细节添加到给定形状的整个可见表面。我们的方法在三个阶段中将几何详细信息添加到输入网格中。第一阶段基于输入文本提示和输入粗网格生成单视RGB图像。此RGB图像可以看作是如何将其添加到输入网格的几何详细信息的预览。第二阶段根据第一阶段和输入粗网格的单视输出进行多视图生成。第三阶段根据第二阶段的多视图生成来完善输入网格的几何细节。由于每个阶段的输出是非提交的，人类可理解的图像或效果图，因此此属性允许在完成之前的早期瞬间，以便用户决定更改参数或返回并更改/修改输入。此外，前两个阶段仅涉及运行预训练网络的推断，最后阶段直接在网格上运行。每个阶段都可以在几秒钟内完成，因此允许我们的方法用于支持
磁共振引导的集中超声心理切开术 - 临床确定和适应症 - 美国退伍军人事务部
必需震颤是一种神经（神经系统）疾病，会导致身体部位的非自愿摇动或发抖。基本震颤也可能被称为良性基本震颤，是最常见的震颤类型，在任何年龄都可以发生，但在40岁以上的人中最常见。没有已知的原因震颤的原因，但是50％的病例与遗传危险因素有关。研究表明，小脑，丘脑和皮层（大脑结构的组成部分）参与了必需震颤的机制。症状可能包括摇摇欲坠/颤抖的声音，点头点头和握手，影响写作，保持对象或使用工具的能力。症状可能是由某些药物，情绪，疲劳，咖啡因或温度变化引起的。
通过Lagrange Points在真空中引导带电的粒子
，我们提出了一种通过采用拉格朗日点的外来特性来指导带电颗粒（例如电子和质子）的方法。通过围绕这些平衡点展开的动力学使这种飞跃成为可能，稳定地捕获了这种粒子，类似于木星轨道上的木马小行星的方式。与传统的方法论不同，该方法可以使带电颗粒的聚焦或三维储存，而拟议的方案可以指导小型横截面区域中的非偏见和相对论电子和质子在长期不变的情况下以长期不变的方式引导，而无需任何可观的能量损失 - 与光子传输相似于光子的光合物。在这里，通过采用扭曲的静电电势来实现粒子引导，而静态电势又在真空中引起稳定的拉格朗日点。原则上，可以在由此产生的波导的基本模式中实现指导，从而提出了在量子域中操纵这些颗粒的前景。我们的发现可能在科学和技术追求的广泛应用中很有用。这些应用可以涵盖电子显微镜和光刻，粒子加速器，量子和经典通信/传感系统，以及量子网络中节点之间的纠缠量子的方法。