XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System最小的
在最小的空间内实现高性能。
1) 选项：“Extreme”版本，带参考图像功能应用程序 2) 偏离 EN 12543-2：基于 25% 阈值评估焦点 3) 可选 4) CT 选项仅适用于 ZEISS BOSELLO HEX 50.70 CNC
最小的机器学习冰川质量平衡模型
摘要。冰川撤退提出了重要的环境和社会挑战。了解旋转驱动器对冰川进化的局部影响至关重要，大规模平衡是一个核心概念。这项研究介绍了最小的机器学习模型Miniml-MB，该模型旨在针对非常小的数据集实现年度点表面质量平衡（PMB）。基于极端的梯度提升（XGBoost）体系结构，将最小MB应用于瑞士阿尔卑斯山中各个地点的PMB建模，强调需要适当的训练框架和降低降低技术。最小值MB的实质性附加值是其数据驱动的局部质量平衡关键驱动因素的识别。使用两个预测指标实现了最佳的PMB预测性能：平均空气温度（5月至8月）和总降水量（10月至2月）。最小MB模型PMB准确，平均绝对误差（MAE）为0.417 m W.E.在所有站点上。值得注意的是，Miniml-MB证明了相似的，并且在大多数情况下，具有出色的预测能力（PDD）模型（MAE为0.541 M W.E.）。与PDD模型相比，最小值MB在重现极端质量平衡阀方面的有效性较小（例如，2022）属于其训练范围。因此，只要缺少一年的气候条件在训练范围内，最小值MB作为一个不完整的PMB测量站点的空隙填充工具显示出希望。这个
grbalpha：最小的天体物理空间天文台
András Pál 1, Masanori Ohno 2, László Mészáros 1, Norbert Werner 3, Jakub ˇ Rípa 3, Balázs Csák 1, Marianna Dafˇcíková 3, Marcel Frajt 4, Yasushi Fukazawa 2, Peter Hanák 5, Ján Hudec 4, Nikola Husáriková 3, Martin Kolács 3, Martin Koleda 7, Robert Laszlo 7, Pavol Lipovský 5, Tsunefumi Mizuno 2, Filip Münz 3, Kazuhiro Nakazawa 8, Maksim Rezenov 4, Miroslav Šmelko 9, Hirromitsu Takahashi 2, Martin Topinka Jean-Paul Breuer 3，TamásBozóki11，Gergely Dale 12，Teruaki Enoto 13，Zsolt Frei 14，Gergely Fresh 14，GáborGalgóczi14.15 14.15，Filip Hroch 3，Yuto Ichinohe 16，Yuto Ichinohe 16，Kornélkapás17,18，15，15，15，15，15，15，15，15，15，15 你好。 Poon 2，AlešPovalaEvenc 6，Johnakátsy14.15，Kento Torigoe 2，Nagomi Uchida 20和Yuusuke Uchida 21András Pál 1, Masanori Ohno 2, László Mészáros 1, Norbert Werner 3, Jakub ˇ Rípa 3, Balázs Csák 1, Marianna Dafˇcíková 3, Marcel Frajt 4, Yasushi Fukazawa 2, Peter Hanák 5, Ján Hudec 4, Nikola Husáriková 3, Martin Kolács 3, Martin Koleda 7, Robert Laszlo 7, Pavol Lipovský 5, Tsunefumi Mizuno 2, Filip Münz 3, Kazuhiro Nakazawa 8, Maksim Rezenov 4, Miroslav Šmelko 9, Hirromitsu Takahashi 2, Martin Topinka Jean-Paul Breuer 3，TamásBozóki11，Gergely Dale 12，Teruaki Enoto 13，Zsolt Frei 14，Gergely Fresh 14，GáborGalgóczi14.15 14.15，Filip Hroch 3，Yuto Ichinohe 16，Yuto Ichinohe 16，Kornélkapás17,18，15，15，15，15，15，15，15，15，15，15 你好。 Poon 2，AlešPovalaEvenc 6，Johnakátsy14.15，Kento Torigoe 2，Nagomi Uchida 20和Yuusuke Uchida 21
最小的破坏性合作巷改变操纵
摘要 - 如果没有邻近的汽车的合作，在拥挤的高速公路上进行的换车行动可能会严重破坏甚至是不可行的。但是，与其他车辆的合作不能保证执行的操纵不会对交通流的负面影响，除非合作控制器设计中明确考虑它。在这封信中，我们为公路上任意数量的骑士的合作车道换行操作提供了一个符合社会符合的框架，旨在尽可能地中断交易。此外，我们通过使用Reachabil-Ity集理论明确地在优化公式中施加了可行性约束，从而导致了一项统一的设计，该设计消除了对先前工作中使用的迭代过程的需求。我们对框架的有效性进行了定量评估，并将其与先前提供的方法相比，就操纵时间和吞吐量破坏而言。
用最小的认知网格分析仿生系统的解释力
在本文中，我认为混合仿生系统的人工组成部分不起直接的解释作用，即，在模拟的术语中，在它们嵌入的系统的总体上。更准确地说，我声称确定这种人工设备的输出，替换生物组织并与其他生物组织相关的内部程序不能直接解释它们代替它们的生物组分的相应机制（因此，无法用来解释该本地机制来解释该生物学或认知的局部机制，以确定这种总体或认识性的模型。i对使用最小认知网格（MCG）的分析进行了这种分析，这是一个在Lieto中提出的新框架（人工思维的认知设计，2021年），以对生物学上和认知上平淡的人工系统的认识论和解释性状态进行排名。尽管缺乏人工组件的直接机械解释，但是我还认为，混合仿生系统可以具有与使用整体结构设计方法构建的AI系统相似的间接解释作用（但包括部分功能组件）。尤其是，生物系统部分的人工置换可以为i）在混合生物学 - 人工系统的整体功能和ii）全球洞察力的整体功能中提供该部分的局部功能说明，以实现与此类艺术元素相关的生物学元素的结构机制。
难民健康，考虑到我们在MCH Care中最小的新来者
•归因于成立的人因种族，宗教，国籍，特定社会群体或政治观点的成员身份而受到迫害的恐惧，在他的国籍之外，无法或由于这种恐惧而不愿意利用自己的保护和以前的事件，因为他不愿意为自己的境地而遭受过任何习惯，而不是为自己的求助而成为习惯，这是他的境地。返回它'
使用最小的多级机器学习（M3L）减少培训数据需求
1多伦多媒介研究所，M5S 1M1，加拿大2，多伦多大学化学系，多伦多大学，圣乔治校园，多伦多，多伦多，加拿大，加拿大，加拿大34132 Kassel，34132 KASSEL，34132 KASSEL，34132 KASSEL，34132 KASSEL，40 Heinrich-Plett-Straße40，34132德国Kassel，5维也纳大学，物理学院，Kolingasse 14-16，AT-1090 AT-1090 WIEN，奥地利6化学系 - Ångström实验室，Uppsala大学，Uppsala University，uppsala University，box 538多伦多的乔治街，位于加拿大M5S 3H6上，8能源转换和存储部，DTU，Anker Engelunds VEJ，DK-2800公斤。Lyngby, Denmark 9 Department of Materials Science and Engineering, University of Toronto, St. George campus, Toronto, ON, Canada 10 Department of Physics, University of Toronto, St. George campus, Toronto, ON, Canada 11 Machine Learning Group, Technische Universität Berlin and Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data, Berlin, Germany ∗ Author to whom any correspondence should be addressed.
ASME 第 III 条对安全或风险贡献最小的物品的替代要求
轻水反应堆机组首次建造时，系统、结构和部件被确定性地分为两类：安全相关或非安全相关。这些分类决定了建造是否符合核法规（安全相关）或工业法规（非安全相关）。当前的法规和规范最初是基于这种方法制定的。20 世纪 90 年代中期，开始从确定性规则转向基于评估堆芯损坏频率 (CDF) 和大型早期释放频率 (LERF) 的风险知情方法。这种转变主要是出于确保将工厂资源引导到对工厂安全案例风险最高、影响最大的领域的愿望。