XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模型拟合
工件过滤应用程序以增加通信BCI中的在线均等：在日常生活中使用
在开发可靠的脑部计算机界面（BCIS）方面，一个重大挑战是在获得的脑信号中存在伪影。这些文物可能会导致错误的解释，模型拟合不佳以及随后的在线绩效降低。此外，在家庭或医院环境中的BCIS更容易受到环境噪音的影响。伪影处理程序旨在通过过滤，重建和/或消除不良信号污染物来减少信号干扰。虽然在概念上且在很大程度上是无可争议的，但在BCI系统中是必不可少的，合适的人工处理应用程序，在某些情况下仍未解决，并且在某些情况下可能会降低性能。使用这些程序的大多数BCI研究中仍未探索的潜在混杂是缺乏在线使用（例如在线平价）的均等。此手稿比较了使用整个数据集的经常使用的离线数字过滤和在线数字过滤方法之间进行分类性能，在线数字过滤方法中，将对闭环控制过程中将使用的分段数据时期进行过滤。在BCI试点研究中招收的健康成年人样本（n = 30）中，旨在整合新的通信界面，在与在线奇偶校验过滤时，模型性能有很大的好处。在线模拟这项研究中的条件上表现出相似的性能，但在线均等的方法似乎没有任何弊端。
云计算和移动技术是针对小型旅游企业的创新和业务增长的营销策略
这项研究研究了云计算和移动技术作为营销策略对创新，小型旅游企业（Stes）的业务增长的影响。移动商务被视为下一代，电子商务是指通过手机或个人数字助手（PDA）等移动设备（PDA）的任何直接或间接交易。移动技术的最重要特征是移动性和可移植性。能够通过无线网络，各种设备在移动中普遍访问服务。这项研究强调了被抛弃的业务风险，并带来了当代研究差距，企业频繁地参与移动技术和创新营销策略。实证主义范式有针对性的人口是南部非洲边境国家的球员。数据分析利用了SMARTPL，测试的CFA，模型拟合，可靠性和有效性，路径建模和假设。Raosoft计算器用于计算样本量。计算认为，在南部非洲旅游服务协会（SATSA）正式注册的大约350个Stes人口，错误的5％差距，90％的置信区间和建议分配50％，并返回了184名受访者的最低样本量。调查结果揭示了交易可以是业务应用程序的业务（针对其他公司，业务针对消费者应用程序（针对最终客户，例如基于SMS/ MMS）电子目录的广告，涉及小型旅游企业在区域和全球层面提供的网络。关键字：云计算，创新，移动技术，旅游企业，营销策略，业务增长简介
计算情报部B.Tech ...
课程目标1。为计算机视觉引入图像处理技术的各种组成部分。2。了解过滤器和计算图像梯度。3。了解细分，模型拟合和跟踪4。传授有关对象注册和对象匹配的知识5。实施可用于对象识别的各种技术。单元I图像形成：几何摄像头模型，内在和外部参数，几何相机校准 - 线性和非线性接近，线性接近，光和阴影 - 推理，对建模间反射，人类颜色感知。单元-II早期视觉：线性过滤器 - 卷积，傅立叶变换，采样和混叠，作为模板的过滤器，相关性，本地图像特征 - 计算图像梯度，基于梯度的边缘检测器，方向，方向，纹理 - 本地纹理形式使用滤镜，形状。UNIT-III MID-LEVEL VISION: Segmentation by Clustering - Basic Clustering Methods, The Watershed Algorithm, Segmentation Using K-means, Grouping and Model Fitting - Fitting Lines with the Hough Transform, Fitting Curved Structures, Tracking - Tracking by Detection, Tracking Translations by Matching, Tracking Linear Dynamical Models with Kalman Filters.单元IV高级视觉：注册，注册刚性和可变形的物体，光滑的表面及其轮廓 - 轮廓几何，Koenderink定理，bitangent射线歧管，使用解释树和旋转图像，分类，错误，错误和损失的对象匹配。教科书：单位V对象检测和识别：图像中检测对象 - 滑动窗口方法，面部检测，检测人，边界和可变形对象，对象识别 - 分类，选择，应用程序，应用程序 - 跟踪人员，活动识别。
![arxiv：2401.01629v1 [cs.lg] 2024年1月3日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1904bc517d8e8e8c1dd7feb32aa47246b6aebc73.webp)
arxiv：2401.01629v1 [cs.lg] 2024年1月3日
用于描述分布，而概率质量函数（PMF）用于离散数据。当综合数据时，可以通过从现有数据的分布中进行采样来生成新的数据点。插值和外推。插值和诱惑涉及在现有数据点之间或之外生成新的数据点。这对于时间序列，地理数据等特别有用。一种常见的插值方法是线性插值，其中新点的值取决于两个已知点之间的线性关系。蒙特卡洛模拟。蒙特卡洛模拟启用随机抽样，以模拟真实系统中的不确定性。在数据综合中，该方法用于通过随机从已知的分布中进行随机采样来生成新样本。它在财务，工程和物理建模中找到了常见的应用。基于模型的采样。此方法涉及利用现有数据的统计模型来预测新的数据点。例如，可以将线性回归模型拟合到存在数据，并且可以通过随机采样模型参数来生成新的数据点。这种方法对于表现线性关系的数据特别有效。内核密度估计。 内核密度估计插入每个数据点周围放置核（通常是高斯内核）并计算每个点的贡献以估计概率密度函数。 这对于捕获数据分布的复杂性和多模式很有用。内核密度估计。内核密度估计插入每个数据点周围放置核（通常是高斯内核）并计算每个点的贡献以估计概率密度函数。这对于捕获数据分布的复杂性和多模式很有用。生成新样本时，可以根据估计的概率密度函数进行随机采样。
通过非线性反转的定量MRI
常规定量MRI基于两步过程，在该过程中，第一个中间图像是重建的，然后将物理模型拟合了像素，以获取参数图。获得足够数量的高质量图像，并需要精心设计的对比度才能获得良好的拟合度。因此，对于许多临床应用而言，这些方法太慢了。相比之下，基于非线性模型的重建方法将图像重建作为单个反问题。他们利用了测量过程的物理模型，并直接从k空间估算了定量参数图。因此，它们可以最佳地使用可用数据，并启用从使用瞬态磁化动力学的序列获得的信号中启用高效的参数映射。1-5这些技术有两个问题：它们在计算上是要求的，需要专门为每个应用程序设计。另外，指纹6使用Bloch模拟获得的查找dictio-nary来映射直接从淡淡的数据中计算出的中间图像的像素来绘制定量参数图。这可以在灵活且计算上有效的框架中启用具有高加速度的多参数映射，但由于缺乏最小二乘数据固定项，因此并不是最佳的。子空间模型可以通过使用较大的线性子空间近似物理信号来利用更有效的映射。对于复杂的自旋动力学，可能需要更大的子空间系数来准确表示信号，从而使子空间方法效率较低。5它们非常有效地减少重建的计算需求，7-11，但仍然不是最佳的，因为线性子空间用于近似可能的信号的歧视。
将技术接受模型应用于瑞典电信行业的人工智能决策
目的人工智能是研究的趋势领域之一。它已成功应用于包括电信行业在内的许多不同领域。本研究的目的是复制人工智能在医疗领域的应用研究，以了解人工智能在电信领域使用的类似挑战。 设计/方法/方法采用基于在线问卷的实证研究，收集了 190 份回复。第一作者比较了医疗领域使用的一般技术接受模型框架，并将其与非人工智能用户进行比较。之后，本研究提出了最适合电信行业的改进 TAM 模型。随后，本研究使用提出的改进模型比较人工智能和非人工智能用户，以了解电信领域对人工智能技术工具应用的接受度。 结果验证性因素分析表明，一般 TAM 模型拟合度足够，适用于医疗领域和电信领域。此外，使用 SEM 进行的假设检验得出结论：医疗行业中与 PU、PEU、SN、ATU 和 BI 相关的结构和变量之间的一般支持路径与电信行业不同。 研究局限性 结果基于电信行业一家较大公司的有限数据集，这可能会导致固有偏见。作者不确定问题中的“AI 技术工具”是否在所有受访者中都有共同的理解。 结果 TAM 模型不能在各个行业中推广。改进的模型已经用于电信行业，以分析用户的行为和对 AI 技术的接受度。已经提出了扩展模型，可以作为本研究的延续。
基因工程技术的社会接受
已经提出了动物的基因工程来解决社会问题，但是公众对这种技术的使用尚不清楚。以前的工作表明，提出技术的信息来源（例如公司，大学），用于描述技术的术语（例如基因组编辑，基因修饰）和遗传工程应用（例如不同的食品）会影响技术接受。我们进行了三项混合方法调查，并使用因果信任认可模型来了解基因工程的社会接受（GE）1）1）提出该技术的信息来源，2）用于描述技术的术语； 3）GE应用程序针对拟议的农场动物的应用。此外，参与者使用一系列术语互换表达了对技术的理解，所有这些都描述了用于改变生物体DNA的技术。我们为每个调查使用了结构方程建模和确认的模型拟合。在每个调查中，对福利的看法对接受的影响最大。按照我们假设的模型，社会信任通过相似的感知福利和感知风险的类似影响对接受有间接影响。其他量词分析表明，信息和技术术语的来源几乎没有影响接受。涉及动物的应用被认为比植物的应用不大，并且牛肌肉生长增加的应用比植物应用更具风险。在评估应用的可接受性时，请考虑对植物，动物和人的影响，对参与者和技术的信任，并权衡GE的益处和缺点。未来的工作应考虑如何最好地确定GE对动物的可接受性，考虑上下文因素并考虑使用归纳框架。
基因工程技术的社会接受
已经提出了动物的基因工程来解决社会问题，但是公众对这种技术的使用尚不清楚。以前的工作表明，提出技术的信息来源（例如公司，大学），用于描述技术的术语（例如基因组编辑，基因修饰）和遗传工程应用（例如不同的食品）会影响技术接受。我们进行了三项混合方法调查，并使用因果信任认可模型来了解基因工程的社会接受（GE）1）1）提出该技术的信息来源，2）用于描述技术的术语； 3）GE应用程序针对拟议的农场动物的应用。此外，参与者使用一系列术语互换表达了对技术的理解，所有这些都描述了用于改变生物体DNA的技术。我们为每个调查使用了结构方程建模和确认的模型拟合。在每个调查中，对福利的看法对接受的影响最大。按照我们假设的模型，社会信任通过相似的感知福利和感知风险的类似影响对接受有间接影响。其他量词分析表明，信息和技术术语的来源几乎没有影响接受。涉及动物的应用被认为比植物的应用不大，并且牛肌肉生长增加的应用比植物应用更具风险。在评估应用的可接受性时，请考虑对植物，动物和人的影响，对参与者和技术的信任，并权衡GE的益处和缺点。未来的工作应考虑如何最好地确定GE对动物的可接受性，考虑上下文因素并考虑使用归纳框架。
staterss.pdf
在其构想中，我们的书既是对新事物的新事物，又是对旧事物的新事物。以一种方式看着它，我们重点是模式分类，回到根源。我们认为，当今机器学习的实践与1960年代的模式分类非常相似，最近几十年来进行了一些显着的创新。这不是低估了最近的进展。像许多人一样，我们对近年来发生的进步感到惊讶。图像识别已大大改善。即使是小型设备，现在也可以可靠地识别语音。自然语言处理和机器翻译使大量飞跃。机器学习甚至对一些困难的科学问题（例如蛋白质折叠）有所帮助。但是，我们认为不认识到模式分类是这些改进背后的推动力是一个错误。到目前为止，机器学习的许多进步背后的创造力并不在于与模式分类的基本偏离，而是找到了新的方法来使问题适合模型拟合的模型分类技术。因此，本书的第一章相对遵循Duda和Hart的出色文本“模式分类和场景分析”，尤其是1973年的第一版，该文本至今仍然很重要。的确，杜达（Duda）和哈特（Hart）在1973年总结了模式分类状态，并且与我们今天认为是机器学习的核心相似。首先，我们的文本强调了数据集在机器学习中扮演的角色。我们在表示，优化和概括方面添加了新的发展，所有这些发展都是不断发展的积极研究的主题。看着它不同，我们的书从通常教授机器学习的方式以某种方式出发。完整的章节探讨了机器学习基准的历史，重要性和科学基础。尽管无处不在并认为今天是理所当然的，但数据集 - 基准范式是一个相对较新的Devel-
人工智能模型对建筑空间智能辅助设计的探索
为了对AI具体的建筑模型进行全面的设计描述，将AI与建筑空间智能辅助模型深度融合，根据实际情况进行柔性设计。AI辅助生成建筑意向与建筑形态，主要支撑学术与工作理论模型，推动技术创新，进而提升建筑设计行业的设计效率。AI辅助建筑设计让每一位设计师都拥有了设计自由，同时在AI的帮助下，建筑设计能够更快更高效的完成相应的工作。在AI技术的帮助下，通过关键词的调整与优化，AI自动生成了一批建筑空间设计方案。在此背景下，通过对AI模型、建筑空间智能辅助模型的文献调研以及建筑空间的语义网络与内部结构分析，建立了建筑空间设计的辅助模型。其次，从数据源头保证符合建筑空间三维特征，在分析空间设计整体功能结构的基础上，开展基于深度学习辅助的建筑空间智能设计。最后，以UrbanScene3D数据集中选取的三维模型为研究对象，测试AI的建筑空间智能模型的辅助性能。研究结果表明，随着网络节点数量的增加，模型在测试数据集和训练数据集上的拟合度呈下降趋势，综合模型拟合曲线显示基于AI的建筑空间智能设计方案优于传统建筑设计方案；随着网络连接层节点数量的增加，空间温湿度智能得分将不断上升，模型能够达到最优的建筑空间智能辅助效果。该研究对于推动建筑空间设计的智能化、数字化转型具有实际应用价值。