XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索技术
革命性搜索：人工智能和机器学习对信息的影响
人类。 “摘要当今世界，人工智能和机器学习领域日益扩大。人类和机器产生的数据量难以吸收、分析并从数据中做出复杂的决策，而这可以通过人工智能和机器学习算法来实现。聊天机器人是人工智能搜索引擎和机器学习在现实世界中实现的一个很好的例子。它可以响应各种查询并做出相应的响应。因此，它可以成为工业专业人士和监管机构的重要工具。这样的聊天机器人可以提供快速准确的信息，提高合规性并减少搜索相关主题所花费的时间。关键词：人工智能、聊天机器人、自然语言处理、算法、技术、基于知识的系统。介绍由于可用的数据量巨大，搜索信息/数据可能非常具有挑战性。使用先进的人工智能搜索技术和算法可以轻松解决这样的问题。这些技术和算法由“Chatgpt 和 Google Bard”等人工智能搜索引擎实现。他们可以理解自然语言查询，解释用户意图，并根据用户行为和偏好提供个性化推荐。聊天机器人通常是基于人工智能的搜索引擎软件应用程序，旨在模拟类似人类的互动。它们实施各种自然语言处理 (NLP) 和机器学习方法来理解用户查询，从而提供合适的响应。
文章类型：原创研究 如何引用本文：Taghizad Gh、Panahian H、Ghodrati H. (2025)。财务困境预测的估计
目标：本研究旨在提出一种基于偏最小二乘法 (PLS) 和支持向量机 (SVM) 的混合模型来预测企业财务困境，并提高预测过程的准确性和稳定性。方法：本研究使用了两年内 120 家公司的数据集，其中包括 56 家破产公司和 64 家非破产公司。首先，分析财务数据，并使用偏最小二乘法 (PLS) 提取关键特征。然后采用支持向量机 (SVM) 算法，利用网格搜索技术和 5 倍交叉验证来优化模型参数。将所提模型的性能与逻辑回归和人工神经网络等传统方法进行了比较。结果：实证结果表明，混合 PLS-SVM 模型在测试集上的准确率达到 87%，优于传统模型和其他机器学习技术。此外，该模型成功地确定了预测财务困境最相关的财务指标，并确定了每个变量在预测过程中的作用。结论：由于其高准确性、可解释性和显著的稳定性，所提出的模型可以作为金融机构在风险管理、信贷审批和财务规划过程中的有效工具。本研究表明，结合机器学习方法可以提高财务预测能力。关键词：模型、机器学习技术、非线性、复杂相关性、破产。
DNA分析和刑事调查的法医调查方法
脱氧核糖核酸（DNA）自刑事司法系统以来一直是刑事司法系统的重要因素。参考样本的DNA概况通常与犯罪现场刑事案件的证据样本中的DNA概况进行比较。家族性DNA分析也可以识别一个人并提供重要的调查潜在客户，即使没有参考样本以在刑事调查过程中进行比较。使用几种间接数据库搜索技术确定法医生物样品的潜在来源。这些基于DNA的技术包括线粒体DNA（MTDNA）分析，研究性遗传家谱（IgG），家族搜索和Y-STR数据库搜索。本研究检查了这些方法，并在搜索效率，数据库结构，搜索方法，基因分型技术，数据安全性，数据质量和成本方面进行了比较。它还为科学家提出了一些可能的法律和隐私问题，以进一步考虑。本文涵盖了家族性DNA分析的重要性，用于使用家族性DNA查找和识别亲戚的程序，其在取证中的益处均涵盖了本文。此外，还考虑了与家族性DNA分析相关的适当应用该技术以及社会，法律和道德问题的未来选择。
使用多模式大语言模型的进化奖励设计和优化
设计奖励功能是强化学习（RL）实践的关键但具有挑战性的任务，通常要求领域的努力和实质性的努力。最近的研究探索了大型语言模型（LLMS）通过进化搜索技术生成奖励功能的利用（Ma等人，2023）。但是，这些方法忽略了多模式信息的潜力，例如图像和视频。尤其是先前的方法主要依赖于RL环境中的数值反馈来进行进化，忽略了训练过程中所遵循的视觉数据。这项研究通过采用多模式的大语言模型（MLLM）来制作针对各种RL任务量身定制的重新功能，从而引入了一种新颖的方法。该方法涉及向MLLM提供RL环境代码以及其图像作为上下文和任务信息，以奖励候选人。然后，所选代理人接受培训，并作为对MLLM的反馈提供了来自环境的数值反馈以及最佳策略的记录视频。通过通过进化搜索采用迭代反馈机制，MLLM始终完善奖励函数以最大程度地提高准确性。对两种不同的代理进行测试指出了我们的方法比以前的方法相比，这本身超过了83％（Ma等人，2023）由人类专家设计的奖励功能。
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摘要本系统文献综述（SLR）研究了灵活工作安排对马来西亚员工绩效的影响。目的是评估现有证据，并对灵活工作安排对马来西亚员工绩效的影响提供全面和循证的理解。数据是使用各种搜索技术获得的，包括对三个最重要的期刊数据库，Scopus，Web of Science和Google Scholar进行彻底搜索。获得数据后，使用系统搜索策略（SSS）过程对其进行分析，以获得精确而准确的材料。获得的材料分为三个步骤：识别，筛选和资格。成功识别并总结了36种材料。分析的重点是（1）出版趋势，（2）出版年，（3）研究国家和（4）过去五年中使用的灵活工作安排类型。SLR没有揭示有关灵活工作安排对马来西亚员工绩效的影响的具体研究。然而，对国际研究的综述表明，灵活工作安排对员工绩效的影响取决于上下文，并且可以产生正面和负面结果。在实施灵活的工作安排时，组织应仔细考虑员工的需求，并监控其对员工绩效的影响。关键字：系统文献综述；灵活的工作安排，员工绩效，HRD，马来西亚
选修课-I：人工智能与机器人技术
第一单元：人工智能问题：人工智能技术 – 成功标准 – 将问题定义为状态空间搜索 – 生产系统 – 特征 – 问题特征。第二单元：启发式搜索技术：生成和测试 – 爬山法 – 最佳优先搜索 – 问题简化 – 约束满足 – 手段最终分析。第三单元：知识表示问题：知识表示方法 – 框架问题 – 可计算函数和谓词 – 解析 – 程序性知识与陈述性知识。第四单元：机器人基础：机器人简介、分类、机器人历史、机器人的优缺点、机器人组件、机器人自由度、机器人关节和坐标、机器人工作空间、机器人范围、机器人语言。UNIT-V -：传感器：介绍机器人的内部和外部传感器、位置传感器、速度传感器、加速度传感器、声纳和红外传感器、触摸和触觉传感器。机器人的应用：机器人的应用、机器人的选择、机器人应用的经济因素和理由；安全要求。教科书 1.Elaine Rich 和 Kevin Knight，《人工智能》，Tata McGraw Hill，第二版。2.Craig J J，“机器人学、力学和控制导论”，Pearson Education，新德里，2004 年。参考书 1.Saeed B Niku，“机器人学导论”，Pearson Education，新德里，2003 年。2.George F Luger，“人工智能”，Pearson Edition 出版物，第 4 版
机器学习调查的系统评价
摘要：自杀是全球范围内难以预测的首要死亡原因，对预防工作提出了挑战。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已成为研究大型数据集以增强风险检测的一种手段。使用 PubMed / MEDLINE、PsychInfo、Web-of-Science 和 EMBASE 对评估自杀行为的 ML 调查进行了系统评价，采用与自杀和 AI 相关的搜索字符串和 MeSH 术语。数据库由手动搜索技术和 Google Scholar 补充。纳入标准：(1) 期刊文章，提供英文版，(2) 原始调查，(3) 使用 AI / ML，(4) 评估自杀风险结果。根据摘要搜索确定了 N = 594 条记录，并确定了 25 份手动搜索的报告。删除重复项后保留 N = 461 份报告，摘要筛选后排除 n = 316 份。在 n = 149 篇经过评估符合条件的全文文章中，n = 87 篇被纳入定量综合，并根据自杀行为结果分组。报告在方法和结果方面差异很大。结果表明，在预测自杀行为方面，风险分类准确率（> 90%）和曲线下面积 (AUC) 水平很高。我们报告了使用 AI/ML 框架指导进一步研究的关键发现和主要局限性，这些研究有可能对自杀产生广泛的影响。
CIVIS 开放科学战略
● 开放科学政策（机构/国家 OA 政策、研究诚信行为准则、FAIR 原则、机构和欧盟 OS 政策）； ● 数据管理计划； ● 权利和许可（版权、GDPR、知识共享和数据收集的许可限制）； ● 搜索和收集数据（现有数据库、档案和存储库中的搜索技术、功能和选项；数据收集、数据提取方法和工具、TDM（文本和数据挖掘）、新数据集合的创建）； ● 数据存储（数据安全、共享平台、访问条件、个人数据保护、匿名化、假名化和元数据）； ● 数据处理（可视化、编程、建模和结构化的方法和工具）； ● 开放可重复研究（开放方法论：可视化、编程、建模和结构化的方法和工具）； ● 归档数据和长期存储（FAIR 原则、FAIR 与开放数据、数据类型、元数据和文档、数据访问、PID、许可证、数据管理、存储库和档案、数据归档和保存（短期和长期保存））； ● 发布数据（数据发布平台、FAIR 原则、FAIR 与开放数据、PID、许可证、开放链接数据、RDM）； ● 科学出版/学术交流（出版物类型、OA 和非 OA、同行评议期刊和其他媒体）； ● 开放获取出版和传播（开放获取期刊和出版平台；开放存储库、相关法律要求、版权问题和成本（例如 APC））。
研究文章 审视数字化转型和数字化创业：基于 PRISMA 的系统评价
本研究旨在确定影响数字化转型和数字企业家的因素。此外，该研究还确定了有助于数字企业家创造价值的数字化转型战略和技术平台。由于发展中经济体的企业家尚未充分利用新兴技术，因此该研究采用定性方法来收集二手数据。当前的研究采用了 PRISMA 标准，该标准专门用于对观察数据进行系统评价和荟萃分析。研究人员对出版物进行了研究，包括 Scopus、PubMed、Web of Sciences、DOAJ、Direct Science 等全球数据库，以确定 1170 份出版物。本研究采用了一种搜索技术，该技术结合了与调查主要重点相关的关键术语，包括数字化转型、数字企业家、PRISMA、中小企业、创业工作和数字化转型的影响。该技术还确定了 185 篇其他论文以纳入研究。根据研究结果，许多学者将技术创业定义为创业活动与技术创新的交集。企业家可以通过创办新企业来识别和利用技术机会。本研究重点关注创业数字化转型的潜力，这是数字技术融入创业各个方面所带来的范式转变。本研究还阐明了创业数字化转型的过程，重点介绍了其各个阶段。此外，本文还深入了解了影响技术驱动型创业的因素以及技术对生产者、消费者和政策制定者的影响，所有这些都对一个国家的经济发展做出了重大贡献。
基于代码的密码分析的量子筛选及其对 ISD 的局限性
摘要。使用近邻搜索技术进行筛选是基于格的密码分析中一种众所周知的方法，在经典 [BDGL16] 和量子 [BCSS23] 设置中，它都能为最短向量问题提供当前最佳的运行时间。最近，筛选也已成为基于代码的密码分析中的重要工具。具体来说，使用筛选子程序，[GJN23、DEEK24] 提出了信息集解码 (ISD) 框架的变体，该框架通常用于攻击解码问题的密码相关实例。由此产生的基于筛选的 ISD 框架产生的复杂度接近于解码问题中性能最佳的经典算法，例如 [BJMM12、BM18]。因此，很自然地会问量子版本的表现如何。在这项工作中，我们通过设计上述筛选子程序的量子变体引入了第一个用于代码筛选的量子算法。具体来说，使用量子行走技术，我们提供了比 [DEEK24] 中最著名的经典算法和使用 Grover 算法的变体更快的速度。我们的量子行走算法通过添加一层局部敏感过滤来利用底层搜索问题的结构，这一灵感来自 [CL21] 中用于格子筛选的量子行走算法。我们用数值结果补充了对量子算法的渐近分析，并观察到我们对代码筛选的量子加速与在格子筛选中观察到的类似。此外，我们表明，基于筛选的 ISD 框架的自然量子类似物并没有比第一个提出的量子 ISD 算法 [Ber10] 提供任何加速。我们的分析强调，应该对该框架进行调整，以超越最先进的量子 ISD 算法 [KT17,Kir18]。