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World File Search System掩盖的
基于机器学习的基于机器的细菌分析法医识别分析：身份，种族和现场
面对身份不明的身体时，识别受害者可能会具有挑战性，尤其是在遮盖或掩盖的身体特征时。近年来，法医学中的微生物分析已成为一项尖端技术。它不仅表现出个人特异性，区分不同的人类生物群与发生的各个地点（例如胃肠道，口服，皮肤，呼吸道和泌尿生殖区），每个人都宿主既有不同的细菌种类，还可以洞悉事故的位置和周围环境。机器学习与微生物组学的整合为细菌物种分类与传统测序技术的分类提供了重大改进。本综述讨论了机器学习算法的使用，例如RF，SVM，ANN，DNN，回归和BN，以检测和鉴定各种细菌，包括炭疽芽孢杆菌，乙酰杆菌，乙酰杆菌，金黄色葡萄球菌，金黄色葡萄球菌和链球菌。深层倾斜技术，例如卷积神经网络（CNN）模型和衍生物，也被用来预测受害者的年龄，性别，生活方式和种族特征。预计，大数据分析和人工智能将来将在推进法医微生物学方面发挥关键作用。
第4 iCacit 2024
3 Applying Machine Learning and swarm optimisation Techniques for Real-Time Decision Making in Supply Chain Management 6 An Efficient and Cost Effective Approach for Smart Pharmaceutical Cold Chain Logistics using Internet of Things 7 An advanced vision transformer technique for skin cancer identification 10 ResCrabNet: A Deep Transfer Learning Approach for Improved Crab Species Classification with Explainable AI 11 DenseCucumberNet: An Enhanced Model for Interpretable Detection of Cucumber Diseases 19 Performance Analysis of Dual带有可调节绕组集的定子多相杯笼式转子感应电动机22预测使用机器学习的太阳能潜力和家庭消费和家庭学习和物联网23深度学习方法，以优化可再生能源产生和消耗预测24智能网格中的可再生能源产生和消耗预测24深度学习的太阳能跟踪系统，用于最大程度地发电效率29掩盖的狂潮34在三角形不规则，刚性和初始应力的影响下，各向异性层12:00 pm
第五章：人工智能与国家情报的未来
人工智能将帮助情报专业人员大海捞针、串联线索，并通过辨别趋势和发现之前隐藏或被掩盖的迹象和警告来破坏危险的阴谋。人工智能功能将改善情报周期的每个阶段，从任务分配到收集、处理、利用、分析和传播。人工智能算法可以筛选大量数据以寻找模式、检测威胁、识别相关性并做出预测。人工智能工具可以使卫星图像、通信信号、经济指标、社交媒体数据和其他大型信息源更加易于理解。人工智能可以找到开源数据和其他情报来源之间的相关性，并帮助情报界 (IC) 在其目标确定和收集活动中更加精确、高效和有效。适用于情报任务的当前和新兴人工智能技术包括用于图像分析的计算机视觉、生物识别技术（如面部、语音和步态识别）、自然语言处理以及大型数据库的算法搜索和查询功能等。最重要的是，人工智能能够将不同的数据流融合在一起，形成一幅复合图像。1
基于功能的注意力加权并重新...
视觉注意力作为一种自适应机制而演变，使我们能够应对迅速变化的环境。它可以促进相关信息的促进处理，通常会自动自动并受隐性动机的控制。然而，尽管了解意识和视觉注意力之间的关系最近取得了进步，但无意识的注意力控制的功能范围仍在争论中。在这里，我们提出了一种新颖的掩盖范式，其中志愿者将区分呈现的布里型呈现的变化方向，并呈现掩盖的光栅刺激。结合了信号检测理论和意识的主观度量，我们表明，在不自觉试验中的表现与视觉选择的反复选择是一致的，朝着重复的Gabor斑块方向加权，并响应新颖的无意识地处理方向而重新分配。这在试验中尤其存在，在该试验中，前面特征的加权强度很大，并且只有新颖的功能是看不见的。因此，我们的结果提供了证据表明，看不见的方向刺激可以触发历史引导的视觉选择权重的重新分配。
![arxiv：2312.12468v2 [cs.cv] 2024年4月2日](/simg/b\ba7bbb0213cc4fedecf3901be3dccd7c46ee96ad.webp)
arxiv：2312.12468v2 [cs.cv] 2024年4月2日
生成AI的最新进展具有显着的图像和视频编辑，尤其是在文本及时控制的背景下。最新的方法主要依赖于扩散模型来完成这些任务。但是，基于扩散的方法的计算需求是实质的，通常需要大规模配对数据集进行培训，因此挑战了实际应用程序中的部署。为了解决这些问题，本文将基于文本的视频编辑任务分为两个阶段。首先，我们利用预先训练的文本到图像扩散模型以零击的方式同时编辑一些密钥帧。第二，我们引入了一个名为MaskInt的高效模型，该模型是建立在非自动性掩蔽的生成变压器上的，并使用中等框架的结构指导专门研究了编辑的密钥帧之间的框架。实验性恢复表明，我们的面具具有基于扩散的方法的可比性，而显着改善了推理时间。这项研究为基于文本的视频编辑提供了实用的解决方案，并显示了该域中非自动掩盖的生成变压器的潜力。
具有MMWave应用的可刺激糊状的高性能结构
移动通信领域（5G，6G），（自动）移动性和物联网（智能城市，可穿戴设备，对象跟踪，智能电网，视频安全性）的抽象发展在万维世界研究和工业环境中都是主题的。为此，需要更高的传输带宽，因此需要更高的工作频率> 60 GHz。为了能够利用这一潜力，需要新的技术来产生高频电路，而距离较窄的导体轨道在10-30 µm的范围内都可以实现较窄的距离。为此，在Fraunhofer Ikts开发了厚膜糊，可以使用紫外线将其照相，并可以实现所需的几何分辨率。目前的工作旨在概述Fraunhofer Ikts的可刺激性（PI）糊状物中的当前发展，并应比较PI Technologies。一方面是基于掩盖的PI工艺，适用于大规模生产，另一方面是激光直接成像（LDI）工艺，它提供了制造原型制造的可能性。关键词激光直接映像，LTCC，mmwave，可刺激的糊状，厚实的胶片糊。
有条件扩散模型作为自我
不规则的时间序列在医疗保健中无处不在，应用程序从预测患者的健康状况到归咎于缺失值的应用。条件扩散模型中的最新开发方法，这些模型基于观察到的数据预测缺失值，对定期定期时间序列的构成有很大的希望。它还通过用注入可变量表的噪声替换部分掩盖的局部掩盖来概括了掩盖重建的自我监督学习任务，并显示了图像识别的竞争结果。尽管对扩散模型的兴趣日益增强，但它们对不规则时间序列数据的潜力，尤其是在下游任务中，仍然没有被逐渐置换。我们提出了一个有条件的扩散模型，该模型设计为一种自我监督的学习骨干，用于此类数据，集成了可学习的时间嵌入以及一种跨维度注意机制，以解决数据的复杂时间动态。该模型不仅适合有条件的生成任务，而且还获得了隐藏的状态，对歧视任务有益。经验证据证明了我们的模型在插补和分类任务中的优势。
低光3D医疗图像分割的替代基线--- Atlas Perspective
低射击（一次/几次）分割引起了越来越多的注意力，因为它在有限的注释方面效果很好。状态低射击分割方法通常集中于每个新颖类的隐式表示学习，例如学习原型，通过掩盖的平均池来得出指导特征，以及使用特征空间中的余弦相似性进行分割。我们认为，医学图像上的低射击序列应进一步，以明确了解图像之间的密集对应关系以利用解剖学相似性。核心思想的灵感来自多ATLAS分割的策略实践，其中基于地图集的分割的不可分割部分，即，注册，标签繁殖和标签融合均未验证为我们的工作中的一个框架。特别是，我们提出了两个替代基本线，即暹罗基线和个体差异意识到的基线，其中前者针对的是解剖上稳定的结构（例如脑组织），而后者则具有强大的普遍化能力，可以进行大量的大型形态学变异（例如大型形态学或 - ab domalminal ab domalminal（例如abansminal）。总而言之，这项工作为低射击3D医疗图像分割建立了基准，并阐明了对基于ATLAS的几片分段的理解。
大语言扩散模型
自回旋模型（武器）被广泛地成为大型语言模型（LLMS）的基石。我们通过介绍LLADA挑战了这一概念，这是一种扩散模型，该模型在训练和监督的细调（SFT）范式下从头开始训练。llada通过向前数据掩盖过程和反向过程进行分散模型，该过程由香草变压器参数列出以预测掩盖的令牌。通过操作可能性结合的可能性，它为概率引发提供了一种限制的生成方法。在广泛的基准测试中，Llada表现出强大的可伸缩性，表现优于我们的自我建造的手臂基线。明显地，LLADA 8B具有强大的LLM，例如LLAMA3 8B在秘密学习中，并且在SFT之后，在诸如多转变型号之类的案例研究中表现出令人印象深刻的跟随能力。此外，Llada解决了诅咒，在逆转诗的完成任务中超过了GPT-4O。我们的发现将扩散模型建立为武器的可行且有前途的替代方案，挑战了上面讨论的关键LLM功能固有地与武器相关的假设。项目页面和代码：https：//ml-gsai.github.io/llada-demo/。
增强DNA基础模型以解决掩盖效率低下
掩盖语言建模（MLM）作为预处理目标已在基因组序列建模中广泛采用。虽然审计的模型可以成功地作为各种下游任务的编码器，但在预处理和推理之间的分离转变会对性能产生不利影响，因为预处理的任务是映射[蒙版]对预测的标志，但是[mask]在下游应用程序中却没有[mask]。这意味着编码器不会优先考虑其非[蒙版]令牌的编码，而是在部署时间与MLM任务相关的工作，并在与MLM任务相关的工作中计算参数并计算。在这项工作中，我们根据掩盖的自动编码器框架提出了一个修改的编码器架构，旨在解决基于BERT的变压器中的这种低效率。我们从经验上表明，所产生的不匹配特别是在基因组管道中有害的，在基因组管道中，模型通常用于特征提取而无需微调。我们在Bioscan-5M数据集上评估了我们的方法，其中包含超过200万个独特的DNA条形码。与因果模型和通过MLM任务预测的因果模型和双向体系结构进行比较时，我们在封闭世界和开放世界分类任务中实现了可观的性能增长。