XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System检验
远洋船舶入级检验规则附件 ...
处所及其可燃性信息、耐火和阻燃分隔开口的关闭装置、门的关闭、罩壳、通风管道、烟囱的环形空间、天窗和货舱、机械舱和泵舱的其他开口，以及消防、火灾报警和探测系统的描述（描述可包含在规范中，参见本附件 3.1）；
多体系统中的量子假设检验
物理学中的关键任务之一是进行测量以确定系统的状态。通常，测量的目的是确定物理参数的值，但也可以提出更简单的问题，例如“系统处于状态 A 还是状态 B？”。在量子力学中，后一种类型的测量可以使用量子假设检验的框架进行研究和优化。在许多情况下，人们可以明确地在极限中找到最佳测量，即人们可以同时访问大量 n 个相同的系统副本，并估计 n 变大时的预期误差。有趣的是，误差估计涉及各种量子信息理论量，例如相对熵，从而赋予这些量操作意义。在本文中，我们考虑量子假设检验在量子多体系统和量子场论中的应用。我们回顾了一些必要的背景材料，并详细研究了想要区分的两种状态在参数上接近的情况。相关的误差估计涉及相对熵方差等量，为此我们证明了一个新的不等式。我们探索自旋链和二维共形场论的最优测量策略，重点研究区分子系统的简化密度矩阵。事实证明，最优策略在实践中实施起来有些麻烦，我们讨论了一种可能的替代策略及其相应的误差。
关于复合量子假设检验
摘要：我们将非对称量子假设检验中的量子 Stein 引理扩展到复合零假设和备择假设。作为我们的主要结果，我们表明，用于检验量子态凸组合 ρ ⊗ n 与量子态凸组合 σ ⊗ n 的渐近误差指数可以写成正则化的量子相对熵公式。我们证明一般来说需要这样的正则化，但也讨论了我们的公式及其扩展变为单字母的各种设置。这包括从假设检验的角度对相干性相对熵的操作解释。为了证明，我们从经典概率分布的复合 Stein 引理开始，并使用量子熵的基本性质将结果提升到非交换设置。最后，我们的发现还意味着在正则化量子相对熵方面，条件量子互信息的可恢复性下限有所改进——具有明确和通用的恢复图。
使用改进的序贯概率比检验在实时功能磁共振成像实验中提前停止
使用改进的序贯概率比检验进行共振成像 Sarah JA Carr 1,2 、Weicong Chen 3 、Jeremy Fondran 4 、Harry Friel 5 、Javier Sanchez-Gonzalez 6 、Jing Zhang 4 和 Curtis Tatsuoka 4,2,* 1. 英国伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所神经影像学系 2. 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学神经病学系 3. 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学计算机与数据科学系 4. 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学人口与定量健康科学系 5. 美国俄亥俄州高地黑兹飞利浦医疗集团 6. 西班牙马德里飞利浦医疗集团 *通讯作者：Curtis Tatsuoka 10900 Euclid Avenue 凯斯西储大学克利夫兰， OH，美国 44106 电子邮件：cmt66@case.edu 关键词：实时 fMRI、自适应 fMRI、动态实验、SPRT、提前停止 摘要简介：功能性磁共振成像 (fMRI) 通常需要较长的扫描时间以确保可以检测到相关的大脑活动。然而，过度的实验会导致许多不良影响，例如学习和/或疲劳影响、受试者不适、过多的运动伪影以及无法持续关注任务。因此，过长的实验会对信号质量和准确的体素激活检测产生不利影响。在这里，我们建议使用一种新颖的统计驱动方法对实时 fMRI 进行动态实验，当观察到足够的统计证据来评估与任务相关的激活时，该方法会提前停止。方法：对 12 名健康青少年受试者和 11 名极度早产 (EPT) 青少年受试者的数学 1-back 任务的 fMRI 扫描实施基于一般线性模型 (GLM) 的体素级序贯概率比检验 (SPRT) 统计数据。该方法基于似然比，并允许基于统计误差阈值进行系统性早期停止。我们采用两阶段估计方法，可以准确估计误差方差。报告了不同第一阶段长度的早期停止性能，并将激活结果与完整持续时间进行比较。最后，对两个早期停止的模型进行组比较
检验医学大数据与人工智能简介
实验室医学中的大数据和人工智能简介 目前，由于计算能力的不断增长和数字数据的日益普及，数据科学在实验室医学的未来发展中发挥着重要作用。然而，大数据 (BD) 和人工智能 (AI) 的概念仍然可以以各种方式进行解释。临床实验室无疑是产生大量可视为 BD 数据的医疗保健组织之一，而且它们是首批在其工作流程中实施计算机系统的卫生组织之一，这绝非巧合。通过称为数据挖掘的过程，可以使用自动或半自动方法从 BD 中提取有用的信息，但必须先进行数据清理，以确保数据本身的清洁度和正确性。关于数据分析，可以使用多种基于不同算法或神经网络功能原理的机器学习或深度学习技术；对于这些技术的开发，R 和 Python 编程语言非常有用。尽管许多应用程序在实验室医学中很有用，但仍有一些障碍需要克服，包括数据协调性差或来源分散；此外，必须将患者的隐私作为优先事项来管理数据可访问性问题。最后，由于这些新方法的存在，人们对实验室医学领域在不久的将来必然会出现的创新的认识越来越担心。为了应对这些挑战，实验室医学的专业人员必须熟悉这些主题。本文件的目的是分享有关 BD 和 AI 的信息，以促进实验室医学领域这些方法的引入和发展。
指导 - 动物和植物卫生检验局 - 美国农业部
APHIS 法规第 7 CFR 第 340 条规定了某些通过基因工程改造或生产的生物体的移动。法规规定了某些植物不受法规约束（7 CFR § 340.1(b)、(c)）。在含有可通过常规育种实现的基因改造（即改变植物基因组）的植物中，只有含有 7 CFR § 340.1(b)(1-3) 中列出的一种类型的单一基因改造的植物最初不受法规约束。随着时间的推移，APHIS 预计新的植物育种创新将随着科学技术的进步而发展，以及与常规植物育种相关的科学信息的进一步发展。为了确保法规与科学技术的进步保持同步，法规第 340.1(b)(4) 条建立了一个流程，管理员可以通过该流程确定植物可以包含并不受法规约束的其他改造，这些改造基于可通过常规育种实现的改造。例如，通过这一过程，管理员可以根据特定物种豁免含有多种基因改造的植物，或者管理员可以列出任何植物都可能含有并免受监管的新型基因改造。
评论文章资源受限环境下的胃肠内窥镜人工智能：现实检验
人工智能 (AI) 在胃肠病学的不同领域得到了越来越多的探索，特别是在内窥镜图像分析、癌症筛查和预测模型方面。考虑到内窥镜医师处理的大量数据和所进行的关键分析的复杂性，人工智能被广泛吹捧为常规内窥镜检查不可或缺的一部分。然而，在资源受限的环境中将人工智能应用于内窥镜检查仍然充满问题。我们使用 PubMed 数据库对涵盖人工智能在内窥镜检查中的应用以及在资源受限的环境中遇到的困难的文章进行了广泛的文献综述。我们试图在本综述中总结可能阻碍人工智能在此类环境中应用的潜在问题。希望这篇综述能让内窥镜医师和卫生政策制定者在尝试将人工智能在技术先进的环境中的进步推广到在多个层面受到限制的环境中之前，对这些问题进行思考。关键词：人工智能、自动检测、计算机辅助检测、深度学习、发展中国家、病变检测、卫生资源、卫生服务可及性。欧亚肝胃肠病学杂志 (2020): 10.5005/jp-journals-10018-1322
检测、检验和认证行业的价值
TIC 公司为各种行业提供合格评定服务——从能源和公用事业到食品和农业和化学品——以及跨行业领域的事务，例如气候变化和人工智能。合格评定可能包括各种活动，从测试和检查到确认和验证，再到认证、上市前和上市后监督或其中的一些组合。将合格评定应用于产品、服务和系统可增强信任和信心，确保在公共卫生、安全和福利、环境保护、农业和食品安全、数据隐私和网络安全以及消费者保护等领域始终满足所需或期望的特性，并可为大大小小的企业提供市场准入。
风洞试验检验防冻液 - RHEA 集团
本报告内容反映 APS Aviation Inc. 的观点，不一定代表加拿大交通部交通发展中心的官方观点或意见。交通发展中心不认可任何产品或制造商。贸易或制造商名称出现在本报告中仅仅是因为它们对其目标至关重要。 文件来源和批准记录 编制人：___________________________________________________ Marco Ruggi，工程师，工商管理硕士 日期 项目负责人 审核人：___________________________________________________ John D’Avirro，工程师，PBDM 日期 项目经理 批准人：** ___________________________________________________ John Detombe 日期 总工程师 ADGA Group Consultant Inc. 在材料表之前找到了一份法语报告。