XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System改进的
基于改进的堆积...
癌症是全球死亡的主要原因，它在2020年夺走了近1000万生命，或者在其网站上的世界卫生组织（WHO）表示，相当于每6人死亡的死亡人数近1人。脑肿瘤是大脑中异常细胞的肿块或生长。有不同类型的脑肿瘤。有些是非癌的（良性），有些是癌变（恶性）。脑肿瘤可能在大脑区域（“原发性脑肿瘤”）开始，或者癌症可能从体内其他地方开始，并作为次要（转移）脑肿瘤扩散到大脑。脑肿瘤生长的速度差异很大。肿瘤的生长速度和位置决定了它如何影响神经系统功能。脑肿瘤治疗选择取决于肿瘤的类型，大小和位置。脑肿瘤的大小，位置和生长速率都会影响可见的症状和体征。与脑肿瘤相关的一般体征和症状可能包括：新的头痛攻击的开始或头痛模式的转移逐渐恶化，并且发生呕吐或恶心，而不会引起视力问题，例如双重或模糊视觉或降低外周视觉逐渐
基于改进的yolov8
Methods: This paper aims at the problem of target detection of Yunnan Xiaomila under complex background environment, in order to reduce the impact caused by the small color gradient changes between xiaomila and background and the unclear feature information, an improved PAE-YOLO model is proposed, which combines the EMA attention mechanism and DCNv3 deformable convolution is integrated into the YOLOv8 model, which improves the model ' s feature extraction capability and小米在复杂环境中的推理速度，并实现了轻巧的模型。首先，EMA注意机制与Yolov8网络中的C2F模块结合使用。C2F模块可以很好地从输入图像中提取本地特征，而EMA注意机制可以控制全局关系。两者相互补充，从而增强了模型的表达能力；同时，在骨干网络和头网络中，引入了DCNV3卷积模块，该模块可以根据输入特征映射自适应地调整采样位置，从而有助于针对不同尺度和轻量级网络的目标目标更强的功能捕获功能。它还使用深度摄像头来估计小米的姿势，同时分析和优化不同的遮挡情况。通过消融实验，模型比较实验和态度估计实验验证了所提出的方法的有效性。
改进的应变计仪器...
5.1.10 三种模型 (OFAT、FCD 和带二次项的 FCD) 的比较 ............................................................................................................................. 128 5.1.11 逆回归过程 ............................................................................................................. 129 5.1.12 逆回归过程 ............................................................................................................. 130
改进的量子数据分析
统计数据中最基本的问题，无监督的学习和属性测试涉及以下方案：可以观察到被认为是从未知概率分布p中明确绘制的数据；说P是离散的，并且在[D] = {1，2，。。。，D}。任务是学习，测试或估计p的某些属性。完全估算p到误差ǫ（例如，总变化距离）需要θ（d/ǫ2）样本，因此，当d很大时，可能只想学习或测试p的部分方面。进行检查，一个人可能只想估计一些已知的，固定的随机变量A 1，。。。，a m：[d]→[0，1]（有时在学习/隐私文献中称为“统计查询”）。或者，一个人可能想在某些两个或多个假设分布q 1中执行假设选择。。。，[d]上的q m。通常很简单地确定这些任务所需的最佳样本复杂性。例如，很容易证明一个人可以同时估计所有期望e p [a 1]，。。。，e p [a m]使用n = o（（（log m） /ǫ2）样品（独立于d）的批次的精度±ǫ：一个人简单地计算每个a i的经验平均值，重用每个计算中的样本。
通过改进的SVM分类器
摘要：在信息和通信技术的时代，确保形象安全已成为面对网络威胁，未经授权的访问和篡改的优先事项和关注。传统技术提供了一定程度的安全性，但实际上缺乏处理图像异常的能力，因此提出机器学习技术并改善支持向量机（SVM）分类器的挑战。本研究通过使用加密和特征提取系统来提高分类器，以增强图像中的数据安全性，该系统依赖于较高的混沌权重来图像的特定部分。所提出的方法将图像的尺寸降低到截面，从那里从图像的实际维度降低。在混淆和扩散的两个主要阶段创造复杂的随机性方面，改进的分类器的准确性更高。实验结果证明了分类器在熵= 8方面的有效性，并且是有效的值，直方图均匀性，异常检测和加密复杂性。这些结果在许多领域提供了可靠且可扩展的解决方案，例如医疗保健，经济学和社交媒体信息传播。可以通过将所提出的方法与保护图像数据的其他方法相结合来提供全面的方法。关键字：支持向量机，图像，加密1。引言在我们当前的时间以及互联网和通信技术的发展中，图像是互联网上最重要的交流形式之一。因此，传统加密算法的挑战和建议出现了。图像用于许多设施，例如安全性，社交通信，医疗领域和通信。因此，由于其广泛的蔓延，对未经授权的人使用数据的使用引起了安全问题。图像通常包含敏感数据，并且必须保留，尤其是在当前广泛的网络攻击中[1]。尽管具有有效性，但网络攻击的加速已成为每个人的痴迷，并且需要挑战，以找到与快速技术发展保持同步的新的和先进的方法。近年来，随着技术和通信的发展以及社交网站和云存储的传播，在网络攻击和数据安全的框架内，暴露于攻击已成为所有军事，财务，经济和其他专业的优先事项[2]。图像是攻击最脆弱的数据，因为它们具有高容量，强大的互连和像素之间的重复。全世界当前正在寻求的目标是数据安全性，最有效的方法之一是加密，这只能使数据不可读取，只能由能够检索它的授权人员。由于先前的研究中提到了许多加密方法，因此加密成为挑战的主题。
改进的结果突出显示
前瞻性陈述：本版本中的某些陈述可能包括1995年《私人证券诉讼改革法》的含义，包括不受限制的陈述，关于雇用销售人员和扩展我们的分销渠道的影响的陈述。前瞻性陈述是基于当前期望和假设的预测，预测和其他关于未来事件的陈述，因此，风险和不确定性都受到风险和不确定性的影响。Many factors could cause actual future events to differ materially from the forward-looking statements in this release, including, without limitation, those risk associated with our post-market clinical data collection activities, benefits of our products to patients, our expectations with respect to product development and commercialization efforts, our ability to increase market and physician acceptance of our products, potentially competitive product offerings, intellectual property protection, FDA regulatory actions, our ability to integrate acquired businesses, our expectations regarding预期的协同效应和收益的福利，以及我们提交给SEC的文件中描述的其他风险和不确定性。前瞻性陈述仅是制作日期的说法。daxor不承担任何义务公开更新或修改任何前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。本演示文稿不构成出售或征求购买任何安全性的要约。
使用改进的机器学习
尽管许多研究都集中在海洋事故的可能性上，但很少有人专注于分析后果的严重程度，甚至更少的预测严重程度。为此，在本研究中提出了一个新的研究框架，以准确预测海洋事故的严重性。首先，开发了一种新颖的两阶段特征选择（FS）方法，以选择和对风险影响因素（RIF）进行排列，以提高MA Chine学习（ML）模型的准确性（ML）模型和FS的解释性。第二，提出了一种全面的评估方法，以根据稳定性，预测性能改善和统计检验来衡量FS方法的性能。第三，使用了六个完善的ML模型，并比较了不同预测因子的性能。发现光梯度提升机（LightGBM）具有对海洋事故的严重性词典的最佳预测性能，并被视为基准模型。最后，LightGBM根据提出的FS方法选择的RIF来预测事故严重程度，并从定量的角度对风险控制措施的效果进行了反作用。这项有关改进ML方法使用的创新研究可以有效地分析和预测海洋事故的严重性，为在安全评估和预防事故预防研究中使用人工智能（AI）技术提供新的方法，并触发了新的方向。源代码可公开可用：https：//github.com/fengyinleo/pgi-sdmi。
基于改进的人类飞行安全评估...
人为失误是影响航空安全的最重要风险因素之一。原有为核工业开发的认知可靠性与误差分析方法 (CREAM) 对于人为可靠性量化是可靠的，但它并不完全适用于航空中的人为可靠性分析，因为它忽略了长时间飞行的特点。本文，我们提出了一种改进的 CREAM 方法来预测飞行中的人为失误概率，并为关键操作提供一些改进措施。建立了一组性能影响因素 (PIF)，例如飞行程序和地面支持，以反映飞行中的操作场景。然后，我们开发了 PIF 的预期影响指数和场景影响指数，以构建人为可靠性的定量模型。利用改进的 CREAM 方法计算了进近和着陆阶段每个操作的人为失误概率，结果表明影响人为可靠性最重要的认知功能是误操作。考虑到长时间飞行，该方法可能是一种适用于航空人为可靠性量化的工具。该方法对提高飞行安全性也具有重大的实际意义。
改进的 GNSS-R 测高方法
摘要：全球导航卫星系统反射测量 (GNSS-R) 仪器的测高性能取决于接收器的带宽和信噪比 (SNR)。测高延迟通常根据直接信号波形的峰值与反射信号波形导数的最大值之间的时间差计算得出。机载微波干涉反射仪 (MIR) 在澳大利亚和塔斯马尼亚之间的巴斯海峡收集的双频数据表明，这种方法仅适用于平坦表面和大带宽接收器。这项工作分析了使用 GNSS-R 计算测高可观测量的不同方法。一种提出的新方法，窄带代码（例如 L1 C/A）的 3 次导数的峰值到最小值 (P-Min3D) 和大带宽代码（例如 L5 或 E5a 代码）的峰值到半功率 (P-HP) 在使用真实数据时表现出更好的性能。这两种方法也与峰峰值 (P-P) 和一阶导数峰峰值 (P-Max1D) 方法进行了比较。这些方法之间的主要区别在于确定反射信号波形中的延迟位置以计算高度可观测量。比较不同方法、波段和 GNSS-R 处理技术的机载实验结果表明，可以实现厘米级精度。