XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System排序
针对细胞类型的机器学习序列优先级排序
1 美国匹兹堡卡内基梅隆大学计算机科学学院计算生物学系；2 美国匹兹堡卡内基梅隆大学梅隆科学学院生物科学系；3 美国匹兹堡卡内基梅隆大学神经科学研究所；4 美国匹兹堡大学医学科学家培训计划；5 美国匹兹堡大学转化神经科学计划精神病学系；6 美国匹兹堡大学神经生物学系；7 美国匹兹堡大学脑研究所系统神经科学中心、神经科学中心、认知神经基础中心；8 美国匹兹堡大学眼科学系； 9 美国费城宾夕法尼亚大学兽医学院临床科学与高级医学系实验视网膜治疗科；10 美国匹兹堡大学生物工程系
抗抑郁药戒断效果和安全的排序
•她试图在停止后6周以5mg（测试剂量）的剂量重新染色。她在停止这种症状后会改变症状后，她一直不愿重新尝试该药物•她的症状在重新启动药物时会恶化，她在3天后停止了症状，她在3天后停止了症状。舍曲林由于药物不在她的身上，戒断症状大多是轻度且短暂的•他们诊断出她患有精神病障碍，并决定用抗精神病药来约束和服药，因为她拒绝进一步的药物
COVID-19 疫苗优先排序：工作组考量
* 证据到建议框架：ACIP 用来制定基于证据的透明政策决策的框架。由于目前缺乏数据，尚未评估益处/危害和资源使用领域。https://www.cdc.gov/vaccines/acip/recs/grade/downloads/ACIP-evidence-rec-frame-508.pdf 7
在部分（间隔顺序）信息下进行排序∗
摘要。在本文中，我们研究了如何有效地订购一组不精确的点。在一个维度上，一组点的顺序是它们从低到高的排序顺序。预处理模型中的一组不精确点由一组n个不确定性区域r = {r 1，r 2，。。。r n}和一组n点p = {p 1，p 2，。。。p n}，使每个ri∈R都有一个相关点pi∈P。在一个维度中，集合R是一组间隔，该间隔诱导部分顺序，以使基础真实点P的总顺序p扩展了该部分顺序。我们展示了如何预处理r引起的部分顺序，以便在点集P下，我们可以在不确定性区域最佳时间中揭示基础总顺序。特别是，我们用一个措施来参数重叠的程度，我们称之为r的歧义，我们证明r的歧义是对点p进行分类所需时间的下限。本文可以看作是部分信息下排序的几何变体，这是计算机科学中的一个研究主题。
基于颜色和形状的物体排序的机器人臂
对象分类机器人臂正在彻底改变我们的流程，使它们更有效，并为未来的自动化奠定了基础。它正在开辟我们处理和分类材料的新时代，尤其是随着技术的不断发展。但是，它确实有挑战。机器人臂必须适应不同类型的对象和现实世界环境，这可能很棘手。研究人员一直在努力提高其功能，以确保其顺利集成到各种环境中。随着技术的进步，该机器人部门的潜在应用正在扩大。它可用于详细的装配线，甚至用于个性化的物流。这项技术的持续发展强调了其在转型行业中的重要性。我们正在走向智能机器人系统将播放
FEMA FOIA 2023 日志日期排序.xlsx
2023-FEFO-00027 凯默勒市 我们正在寻找一家据称与 FEMA、美国森林服务局签约的公司的信息和确认，2022 年 10 月 13 日 2023-FEFO-00029 美国第一法律基金会 寻求记录以识别和相关数据，记录所有以政治身份进入该机构任职的员工 2022 年 10 月 12 日 2023-FEFO-00030 我正在请求 (b)(6) FEMA 洪水疼痛管理部门对 Ocean Gate 自治市镇进行访问的现场记录，2022 年 10 月 14 日
填字游戏线索答案检索和排序的多策略方法
填字游戏 (CP) 解析是一种流行的游戏。与几乎所有其他人类游戏一样，可以自动解决这个问题。CP 求解器将其纳入约束满足任务，其目标是最大限度地提高用与线索一致并与谜题方案连贯的答案填充网格的概率。这些系统（Littman 等人，2002 年；Ernandes 等人，2005 年；Ginsberg，2011 年）严重依赖于每个线索的候选答案列表。候选答案的质量对 CP 解析至关重要。如果正确答案不在候选列表中，则无法正确解答填字游戏。此外，即使是排名较差的正确答案也会导致填字游戏填写失败。答案列表可以来自多个求解器，其中每个求解器通常专门解决不同类型的线索，和/或利用不同的信息来源。此类列表主要通过两种技术检索：（1）使用线索表示通过搜索引擎查询网络；（2）查询包含先前回答过的线索的线索-答案数据库。在本文中，我们专注于后者。在从线索-答案知识源中检索候选答案的问题中，答案根据查询线索与数据库中的线索之间的相似性进行排序。相似性由搜索引擎提供，搜索引擎为每个检索到的答案分配一个分数。已经实施了几种方法，通过学习排序策略对候选列表进行重新排序（Barlacchi 等人，2014a；Barlacchi 等人，2014b；Nicosia 等人，2015；Nicosia 和 Moschitti，2016；Severyn 等人，2015）。这些方法需要一个训练阶段来学习如何排序，并且大多数情况下在重新排序方面有所不同。
针对巴尔通体的潜在药物靶点的优先排序...
巴尔通体杆菌 (Bb) 是一种革兰氏阴性致病菌，可导致卡里翁病 (CD)，从而引起溶血性贫血和皮肤病变。（1）这种感染是秘鲁、哥伦比亚和厄瓜多尔部分地区的地方病。它主要与贫困、气候变化和获得的少量财政支持有关。（2）这种疾病有两个不同的临床阶段。早期或急性期（奥罗亚热）症状包括发烧和严重贫血，通常在感染后约 60 天出现。如果不进行抗生素干预，此阶段对 40-88% 的患者来说是致命的，即使经过充分治疗，死亡率也会上升到 9-11%。慢性期或秘鲁疣的特征是出现皮肤疹，称为疣。此阶段很少致命，但病变可能会留下疤痕或出血，并且皮疹可能伴有发烧、头痛、淋巴结肿大、急性关节和骨痛。（3）
使用 Thorpe 排序估计混合的两种方法的比较
使用 Thorpe 排序和尺度分析对 2017 年春季收集的一些高分辨率 CTD 数据进行了分析，包括常用的“Thorpe 尺度”方法和较少使用的方法，该方法基于直接估计“可用翻转势能”（AOPE）：混合“湍流斑块”中原始密度剖面与排序密度剖面的势能之间的差异。剖面仪的速度各不相同，因此空间（垂直）采样不均匀。开发并描述了一种方法，将 Thorpe 缩放和 AOPE 方法应用于这种不均匀采样的数据。 AOPE 方法似乎对“背景”浮力频率 N 的估计（约束性较差）不太敏感。虽然这些方法通常用于首先估计湍流动能的耗散率 « K，但真正的目标是估计密度扩散率 K r，从而估计混合对密度分布的净改变。两个易于测量的无量纲参数被提出作为混合斑块“年龄”或“状态”的可能指标，这可能有助于解决总湍流能量和耗散如何在动能和势能成分之间分配的问题，以及测量的 AOPE 中有多少最终会改变背景分层。下面提供了一个关于其如何工作的推测性示例。