XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System改进的
一种改进的残差网络用于检测和分类
阿尔茨海默病 (AD) 是一种脑部疾病，会显著降低患者的记忆和正常行为能力。通过应用多种方法来区分 AD 的不同阶段，神经影像数据已用于提取与 AD 各个阶段相关的不同模式。然而，由于老年人和不同阶段的大脑模式相似，研究人员很难对其进行分类。在本文中，通过添加额外的卷积层对 50 层残差神经网络 (ResNet) 进行了修改，以使提取的特征更加多样化。此外，激活函数 (ReLU) 被替换为 (Leaky ReLU)，因为 ReLU 会取其输入的负部分，将其降为零，并保留正部分。这些负输入可能包含有用的特征信息，有助于开发高级判别特征。因此，使用 Leaky ReLU 代替 ReLU 以防止任何潜在的输入信息丢失。为了从头开始训练网络而不遇到过度拟合的问题，我们在完全连接层之前添加了一个 dropout 层。所提出的方法成功地对 AD 的四个阶段进行了分类，准确率为 97.49%，精确度、召回率和 f1 分数为 98%。
用生成AI编码的数据：迈向改进的机器学习性能
摘要 - 本文探讨了旨在增强人力资源管理过程的基于生成AI的数据编码系统的设计和实施。解决了人力资源数据的复杂性以及对知情决策的需求，该研究引入了一种新型方法，该方法利用生成的AI进行数据编码。这种方法应用于人力资源数据库，以开发旨在创建工资模拟器的机器学习模型，该模型能够根据工作经验，技能，地理位置和市场趋势等因素来生成准确和个性化的薪资估算。这种方法的目的是提高机器学习模型的性能。实验结果表明，这种编码方法提高了薪资确定的准确性和公平性。总的来说，文章演示了AI如何通过提供创新的解决方案来彻底改变人力资源管理，以实现更公平和战略性的薪酬实践。
针对 ICD-10-CM 改进的 Elixhauser 合并症软件用户指南 (v2025.1)
这项工作最初由医疗保健研究和质量机构 (AHRQ) 资助，合同编号为 HHSA-290-2018-00001-C。AHRQ 衷心感谢加州大学戴维斯分校的临床专家以及 IBM 和 ML Barrett, Inc. 的技术团队的贡献。根据 AHRQ 合同 75Q80123D00001，该软件工具的年度更新将继续进行，这要归功于加州大学戴维斯分校的临床专家以及芝加哥大学 NORC 和 ML Barrett, Inc. 的技术团队的贡献。医疗保健成本和利用项目 (HCUP) 是由联邦-州-工业伙伴关系开发并由 AHRQ 赞助的一系列医疗保健数据库和相关软件工具和产品。如果没有来自美国各地的以下数据收集合作伙伴的贡献，HCUP 就不可能实现：
改进的低深度 SHA3 量子电路用于故障......
摘要：为了在后量子时代构建高效的安全系统，可以通过估算发起量子攻击所需的量子资源来找到防御容错量子计算机的最小安全参数。在容错量子计算机中，错误必须通过错误检测和错误校正达到可接受的水平，这需要额外使用量子资源。随着量子电路深度的增加，每个量子比特的计算时间增加，量子计算机中的错误也会增加。因此，就量子电路中的错误而言，通过增加量子比特的数量来降低深度是合适的。本文提出了一种用于容错量子计算机的SHA3的低深度量子电路实现，以减少错误。所提出的SHA3量子电路是通过在每个函数中的量子比特数、量子门和量子深度之间进行权衡来实现的。与最先进的方法相比，本文提出的方法分别将 T 深度和全深度减少了 30.3% 和 80.05%。我们期望这项工作将有助于建立量子时代的 SHA3 最低安全参数。
改进的主从控制器用于储能微电网稳定电源
当难以直接连接到大型系统时（例如在岛屿或山区），会建造一个用柴油发电机供电的MG来供电。在韩国，柴油发电机为韩国电力公司 (KEPCO) 管理的 57 个岛屿和一些地方政府管理的岛屿供电。在某些情况下，地方政府管理的岛屿上使用一台柴油发电机，但韩国电力公司管理的岛屿至少安装了三台柴油发电机，两台或两台以上的柴油发电机同时运行。根据韩国电力公司的数据，2019 年，韩国电力公司管理的 57 个岛屿为发电消耗了 77,710 千升柴油，而 2020 年由于新冠疫情导致游客数量减少，消耗了 73,489 千升 [ 1 ]。为了减少化石燃料的使用，韩国自 2012 年以来多次尝试利用可再生能源和 ESS 为 MG 供电。在加沙岛的几次试验中，柴油消耗量与安装可再生能源和 ESS 之前相比减少了约 75% [2]。然而，在韩国，大多数用可再生能源和 ESS 取代柴油发电机的尝试都失败了。有一个 ESS 用于充电或放电，出于经济原因，柴油发电机起着重要作用 [3]。当一个 ESS 以恒定频率运行时，它的优势在于 MG 的频率保持恒定在标称频率。然而，如果可再生能源和负载分布在广阔的区域，即使 ESS 将连接点的电压调节为恒定，MG 各部分的电压也会根据可再生能源发电量和负载而波动。此外，如果 ESS 发生故障，MG 就会断电，这会降低电源的可靠性。考虑到长期电力需求的增长，初始投资成本过高，因为从一开始就需要安装容量远大于满负荷的 ESS。此外，由于 ESS 无法在最佳工作点运行，整个 MG 的效率也会降低。考虑到 MG 的稳定性和可扩展性，必须安装并并行运行多个单位容量小于 MG 最大功率需求的 ESS。为了最大限度地提高整个 MG 的效率，需要确定
基于氧化铝的电极，用于稳定和改进的超级电容器应用
能源可用性和温室气体排放已成为与传统不可再生来源过度消耗有关的问题（Wang等，2013）。迫切需要开发和寻找可再生绿色能源资源，同时迫切需要更好的能源存储系统。超级电容器引起了广泛的兴趣（Wang等，2007; Sarno等，2015），因为它们的高能量密度，出色的周期稳定性，高特异性电容和长寿（Xia等，2012）。根据不同的储能机制，可以将超级电容器分为两个主要类别（Yang等，2012）：双层电容器和伪能力。在双层电容器（例如，碳材料）中，电极通过使用界面双层的静电电容来存储能量。伪电容器的电容比双层电容器更高，它通过快速且可逆的氧化还原反应保持电荷。作为电极材料，金属氧化物由于其在氧化还原反应中的高电容特性而引起了极大的兴趣。已经使用了许多过渡金属氧化物和导电聚合物。氧化铝具有许多独特而有吸引力的特性，例如较大的特定表面积，良好的导热性，对大多数酸和碱的惰性，机械强度和刚度，耐磨性，高吸附能力以及热稳定性。此外，Al 2 O 3也是无毒的，高度磨料且廉价的（Mallakpour和Khadem，2015； Mirjalili等，2011； Gunday等，2019）。这些特性使Al 2 O 3适用于各种应用，例如催化剂，传感器和超级电容器。尤其是，据报道，由γ-Al 2 O 3纳米颗粒，多脏和氧化石墨烯还原构成的三元电极的超级电容器性能（Azizi等，2020）。证明了Al 2 O 3在改善和增强导电聚合物电化学稳定性和电容的有益作用，这要归功于催化的氧化还原反应能力。然而，据我们所知，唯一具有高纯度和形态均匀性的氧化铝构成的电极的电化学特性从未被报道过。为了形成稳定，廉价且执行的电极，在这里，我们报告了由热等离子体技术制备的Al 2 O 3粉末用于超级电容器应用。在高纯度和细粉合成过程中，避免了通常在化学过程中所需的复杂且昂贵的制备步骤的蒸气相反应，即降水和纯化，特别有助于生产具有较窄尺寸分布的毛胶状颗粒（Iovane等，2019; Hong和Yan。，2019; Hong and Yan，2018）。扫描电子显微镜（SEM），热重分析（TG），傅立叶
改进的 Fisher MAP 滤波器用于高分辨率图像去斑...
Fisher分布由于其尖峰厚尾的特点以及理论合理性和数学易处理性而成为高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像的流行模型。基于SAR图像的Fisher建模，提出了最大后验(MAP)滤波器。在Fisher模型中，图像外观参数被认为是固定的以对应于多视强度图像的形成机制，而其他两个参数则基于第二类统计数据从SAR图像中准确估计出来。为了改进Fisher MAP滤波器特别是在斑点抑制方面，利用点目标检测、自适应加窗方法、均质区域检测和最均匀子窗口选择，提出了基于结构信息识别的Fisher MAP滤波器。高分辨率SAR图像去斑点实验表明，基于结构信息检测的改进Fisher MAP滤波器能够抑制均质区域和边缘区域的斑点，有效保留细节、边缘和点目标。
改进的鞘氨花科基因组编辑系统
开放研究平台是一个开放式平台。预先的报告，观看审查和编辑决策。2023年12月；显然是2024年4月5日；出版于2024年发表的作者：1 Andalusia，41013 Sevilla，西班牙； 2缅甸科学师。*cormpectives：关键字：生物化；遗传托尔斯；基因组eding;突变; sphanomomamadaadeae; SpunomAdds。累积：AP，AMPILLIN；氨苄西林抗性。 BP，基对； GSR，一般的压力反应； KB，Kulobriese Parity； KM，Knamycin； KMR，Hamas抗性/抵抗力； KMS，灵敏度/灵敏度； PCR，聚合酶链反应； PEG，聚乙烯乙二醇； PVA，聚乙烯醇； Str，Strattomycin； StrR，肌霉素耐药性； strR，胸霉素敏感性/敏感性； wt，野生型； 。。00075.v3©
大规模数据中心中的基于LSTM的资源和工作量的改进的预测方法
摘要 - 准确的工作量和资源预测是为了实现积极，动态和自适应资源分配，用于构建具有成本效益，能源良好和绿色云数据中心（CDC），为用户提供令人满意的优质服务，并为云提供者提供高收入。这很具有挑战性，因为CDC中急剧增加和大规模的工作量和资源使用的模式随时间而变化显着。当前的预测方法通常无法处理隐式噪声数据，并在工作量和资源时间序列中捕获非线性，长期和短期和空间特征，从而导致预测准确性有限。为解决这些问题，这项工作设计了一种名为VSBG的新型预测方法，该方法无缝且创新地结合了变分模式分解（VMD），Savitzky Golay（SG）滤波器（SG）滤波器，双向长期短期内存（LSTM）和GRID LSTM和GRID LSTM和GRID LSTM，以预测工作量和资源在CDC中的工作量和资源使用。vsbg在执行其预测之前，以四步骤的方式以四步方式整合VMD和SGFURTER。VSBG利用VMD将非机构工作负载和资源时间序列分为多种模式函数。然后，在VSBG中，这项工作设计了二次惩罚，用拉格朗日乘数将其最小化，并采用对数操作和SG滤波器来平滑第一个模式功能，以消除噪声干扰。最后，VSBG首次系统地捕获了具有两个Bilstm层的流量和复杂时间序列数据的深度和时间特征，在此之间，GridLSTM层在其中，从而准确地预测了CDC中的工作量和资源。具有不同现实世界数据集的广泛实验证明，VSBG在预测准确性和收敛速度上的整体最新算法都优于整体。