XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模式变化
通过感官反馈预防模式错误
摘要 研究了使用不同类型的反馈来预防模式错误。两个实验检查了文本编辑任务中模式错误的频率，其中模式错误被定义为在插入模式下尝试发出导航命令，或在命令模式下尝试插入文本。在实验 1 中，在四种不同条件下比较了动觉反馈与视觉反馈的有效性：使用键盘还是脚踏板来改变模式（动觉反馈），交叉存在或不存在视觉反馈来指示模式。结果表明，动觉反馈和视觉反馈在减少模式错误方面都是有效的。但是，无论是在减少错误方面还是在减少与模式变化相关的认知负荷方面，动觉反馈都比视觉反馈更有效。实验 2 测试了以下假设：这种动觉反馈的优越性是由于脚踏板需要受试者主动保持插入模式。结果证实，使用非锁定脚踏板切换模式比使用锁定踏板提供了更显著的模式状态信息来源。根据这些结果，我们认为用户维护的模式状态比系统维护的模式状态更有效地防止模式错误。
使用形式化分析保证航空电子重构方案的时间安排
分布式实时嵌入式系统的重新配置包括更改或修改子系统和/或子系统配置，以便更好地服务于某个目的 [1]。在航空电子系统中，模式变化自然用于适应不断变化的飞行操作条件。虽然模式是预先确定的，但它们可以通过重新配置来实现。重新配置可用于容忍可能导致某些关键功能因外部环境变化、系统用户请求或甚至应用程序中的定时事件而丢失的故障。L¨ofwenmark 等人的调查。[2] 表明容错架构仍然是一个重要的研究领域，将容错与时序保证相结合仍未解决，例如在多核架构存在的情况下。当系统组件发生故障时，可重构航空电子平台会将之前分配给故障组件的功能移动到另一个可用的系统组件中。这种重构方案除了提高可靠性之外，还可以在整个飞机生命周期的演进能力方面发挥作用。从 20 世纪末到现在的 21 世纪，商用飞机的使用寿命一直在增加 [3]，现已达到稳定状态。此外，维护、维修和大修 (MRO) 市场预计将产生强劲的未来需求，因为世界各地的军事空军决定升级传统飞机而不是采购新平台 [4]，从而延长了军用机队的使用寿命。例如，在巴西，最近的一次大修带来了
抗贫血药物的胚胎毒性测试来自...
SelternAnthera Sessilis是湿地本地的一种植物，在菲律宾通常被称为“ Bunga-Bunga”（Tagalog）。目前，A。Sessilis可以作为一种天然产品，可以在菲律宾打击贫血。贫血与糖尿病是怀孕期间经历的并发症之一。这项研究旨在通过测试怀孕小鼠的胚胎毒性和可能的致畸作用来确定塞西里斯的安全性作为孕妇的补充。实验设计包括补充7.3 mg/ml（低）和73 mg/ml（高）A。sessilis对怀孕的大坝，而不是10,000 IU/kg异替诺诺诺（阳性对照），大豆油（车辆对照）和蒸馏水（负对照组）。生殖参数，组织学参数和基因表达模式变化。大坝和胚胎降低了生殖性能和诱导的致畸性。给药低剂量（7.3 mg/ ml）的塞西里斯囊囊没有显示大坝和胚胎发育的生殖性能的显着变化（E11.5）。尽管不显着，但与阴性对照组相比，较高剂量（73 mg/ml）的塞塞里菌会略有降低生殖性能和胚胎生长。根据免疫组织化学结果，与阴性对照组相比，塞西里斯抗体的高剂量基团显着增加了胚胎肝脏中Bcl-2抗凋亡蛋白的表达（E11.5）。这项研究的结果表明，在怀孕期间，使用塞西里斯曲霉作为补充剂可能是有益的。
人与人的细菌传播可以改变新婚夫妇的睡眠方式
摘要 - 目的：肠道菌群的组成在健康个体，失眠症，催眠者和健康的人之间有很大差异。另一方面，在这些人群中共享具有独特的人口内，母亲到侵害和家庭内部传播模式的实质细菌菌株。基于这些前提，我们提出了一个假设，指出人与人之间的细菌传播可以改变夫妻中的睡眠方式。患者和方法：在这项试点研究中，已招募了157对结婚并同时生活5.91个月的夫妇。对参与者进行了广泛的问卷调查，以测量睡眠方式。在两个时间点分析了肠道菌群组成：基线和3个月后。结果：结婚三个月后，具有健康睡眠模式的配偶更有可能类似于其失眠症或催眠伴侣。肠道菌群在正常睡眠模式的参与者中发生了显着变化，并且变得与参与者的配偶相似，即，如果配偶是失眠症或hypersomniac的，则肠道成分分别与他/她的失眠症或高血压配偶相似。调解分析的结果证实了睡眠模式变化与肠道菌群变化之间的关联。我们首次提供了肠道微生物群落结构改变新婚夫妇的证据，这与降低了睡眠数量和质量相关。结论：这项研究将在诊断和治疗睡眠来散发微生物群调制方面具有重要意义，尤其是从诊断，预测，预防和个性化医学的角度来看。
在...
无服务器计算近年来对云服务提供商及其客户群都引起了极大的兴趣。该模型需要将用户应用程序资源管理的整个问题转移到服务提供商。在无服务器系统中，鉴于涉及的颗粒计费模块，提供商具有高度动力，可以实现其基础架构的经济高效使用。但是，由于无服务器工作负载和系统的动态和多租户性质，在维护功能性能的同时实现有效的资源管理是一项艰巨的任务。应用程序的需求水平的快速变化导致函数实例的实际资源使用模式变化。由于资源争议，这会导致共同确定的功能的性能变化，这些功能竞争类似的资源。大多数现有的无服务器调度工作提供了用于功能调度的启发式技术，这些技术无法捕获由多租赁和不同用户请求模式引起的这些系统中的真实动态。此外，他们很少考虑实现提供商资源效率以及应用程序绩效的双重目标。在本文中，我们提出了一种新颖的技术，其中包含了深度强化学习（DRL），以克服在具有异构计算资源的高度动态无服务器计算环境中功能调度的上述挑战。我们在实用的环境中训练和评估我们的模型，该设置合并了kubeless，这是一个开源的无服务器框架，该框架部署在23节点的kubernetes群集设置上。©2023 Elsevier B.V.保留所有权利。与基线技术相比，在该测试床环境中进行的广泛实验显示出令人鼓舞的结果，分别提高了24％和34％的成本。
动态数据的自适应模糊启发式算法...
物联网（IoT）设备的爆炸爆炸创造了大量的实时数据，需要复杂的数据挖掘方法（DMT），这些方法可以快速提取有价值的见解。管理处理高数据量的计算复杂性，整合各种物联网数据格式，并确保系统可以扩展是最重要的问题之一。模糊动态自适应分类器优化分析（FDACOA）是一种方法，已被建议作为一种方法，以解决数据模式变化，实时处理和数据异质性引起的困难。通过合并自适应模糊逻辑（AFL）和启发式优化，FDACOA提高了数据分类的精度和效率，同时确保该算法可以适应数据流的变化。这种适应性在物联网应用中至关重要，在物联网应用中，数据波动可能会影响分析质量。FDACOA使用动态适应来根据实时反馈改变分类器参数，以提高预测准确性并降低计算成本。优化层微型模糊规则和成员资格功能，以优化跨数据情况的性能。仿真分析证明了该算法以高准确性和低计算成本进行分类的能力。智能医疗保健，工业物联网中的预测维护和智能运输系统使用FDACOA进行实时决策和数据驱动的见解。FDACOA是一种可行的方法，用于在IOT支持的大数据上下文中进行动态数据挖掘，因为它的速度更快，更准确且更适应性地适应性模拟结果。关键字：模糊启发式算法，动态数据挖掘，物联网，集成的大数据环境，分类优化。
使用人工智能自动评估造口周围皮肤变色和渗漏面积
对于接受造口术的患者来说，造口周围皮肤并发症 (PSC) 是术后最常见的挑战。PSC 的一个视觉症状是造口周围皮肤变色（发红），这通常是由于造口输出物漏到底板下造成的。如果不加以治疗，轻微的皮肤病可能会发展成严重的疾病；因此，密切监测变色和渗漏模式非常重要。造口皮肤工具是目前最先进的造口周围皮肤评估工具，但它依赖于患者定期拜访医疗保健专业人员。为了能够长期密切监测造口周围皮肤，需要一种不依赖于预约咨询的自动化策略。多个医疗领域已经实施了基于人工智能的自动图像分析，这些深度学习算法已越来越被认为是医疗保健领域的宝贵工具。因此，本研究的主要目标是开发深度学习算法，以提供对造口周围皮肤变色和渗漏模式变化的自动、一致和客观的评估。总共使用了 614 张造口周围皮肤图像来开发变色模型，该模型预测变色的造口周围皮肤面积的准确率为 95%，精确度和召回率分别为 79.6% 和 75.0%。基于 954 张产品图像开发了预测泄漏模式的算法，确定泄漏面积的准确率为 98.8%，精确度为 75.0%，召回率为 71.5%。综合起来，这些数据首次展示了人工智能在自动评估造口周围皮肤变色和泄漏模式变化方面的应用。
DXC 技术
收益电话会议。（操作员指示）现在我想将会议交给投资者关系主管 Roger Sachs。Roger，你可以开始了。Roger Sachs^ 谢谢，操作员。大家下午好。欢迎参加 DXC Technology 的第三季度收益电话会议。我们希望您有机会查看发布在 DXC 网站 IR 部分的收益报告。今天电话会议的发言人是我们的总裁兼首席执行官 Raul Fernandez；以及我们的首席财务官 Rob Del Bene。我们的议程如下：Raul 将概述我们的业绩并更新我们的战略举措。然后，Rob 将向您介绍我们本季度的财务表现，并向您介绍我们的全年前景，并介绍我们对第四季度的一些想法。然后，Raul 和 Rob 将回答您的问题。今天电话会议上发表的某些评论是前瞻性的，受风险和不确定性的影响，这些风险和不确定性可能导致实际结果与电话会议上表达的结果大不相同。您可以在我们的 10-K 表年度报告和其他 SEC 文件中找到有关这些风险和不确定性的详细信息。我们不承诺在今天的电话会议中更新任何前瞻性声明。此外，在本次电话会议中，我们将讨论我们认为为投资者提供有用信息的非 GAAP 财务指标。与最可比的 GAAP 指标的对账包含在今天的收益报告中的表格中。说完这些，让我把电话交给 Raul。Raul Fernandez^ 谢谢，Roger。大家下午好。感谢您今天参加我们的 2025 财年第三季度收益电话会议。我对第三季度的表现感到满意。我们的运营模式变化和对严格执行的关注反映在我们的业绩中。收入、调整后的息税前利润率和非 GAAP 每股收益均超出预期。我们还实现了强劲的自由现金流。我们改进的上市方式正在产生回报，推动预订量大幅上升。回顾担任首席执行官的第一年，我比以往任何时候都更加确信我们走在正确的道路上。
带有BCI
动力学运动图像（KMI）在运动皮层（称为事件相关的（DE） - 同时化，ERD/ERS）上产生特定的脑模式，使KMI可以通过电脑范围（BCI）通过电脑（EEGEEG）信号来检测到KMI。由于执行KMI任务会刺激突触可塑性，因此基于KMI的BCIS对许多需要长期KMI实践的应用（例如，运动训练或中风后康复）有望。但是，缺乏对基于KMI的BCI相互作用的研究，尤其是关于人际因素与运动模式变化之间的关系。这项试验研究旨在更好地理解给定个人的脑运动模式如何随着时间的流逝而变化，（ii）人际因素是否可能影响BCI实践，以及（iii）BCI用户的经验会随着时间的推移调节KMI任务（即ERDS和ERS）的脑运动模式。为此，我们在这项心理任务中招募了一名专家，他在五个月的时间内在26个不同的课程中进行了2080公里的时间。这项研究的原始性在于对来自EEG信号，BCI数据性能和13个不同调查的交叉引用数据的详细检查。结果表明，这种重复和延长的实践并没有减少他的福祉，尤其是对任务的自动化感。，我们观察到随着会话的积累，ERD振幅的进行性衰减和运动区域的浓度。所有这些元素都指向神经效率的现象。情绪，任务控制，饮食等）如果通过其他研究确认，这种现象可能会质疑BCI在向用户提供持续刺激时的质量。此外，这项试验研究的结果表明了可能影响运动皮层反应的洞察力（例如，和有希望的改善旨在长期使用的BCI的教学设计的机会。
中国羊毛科的空间多样性的定量分析
在科学预测中迫切需要在全球变化下经济必不可少的森林物种的分布模式变化，大规模的空间建模是至关重要的工具。使用通过地理信息系统（GIS）获得的多样性模式指标和其他数据以及从已发表数据获得的莫拉西种类的空间数据，我们定量研究了中国Moraceae中属的空间多样性模式。结果表明，具有多种物种的斑块的丰富度，多样性指数和总形状指数明显高于单型属的斑块。单型属没有空间多样性，在空间多样性模式中没有分布。Maclura的空间分布最集中，并且是中国羊毛科中最低的分布面积。斑块的数量和总面积最小，而最重要的贴片指数最高。Maclura没有空间多样性。s treblus的斑块丰度最高。streblus的斑块数量最少，分布的总面积，最低的空间分布和较小的总形状指数，表明其浓缩分布。香农多样性指数（SHDI）和辛普森多样性指数（SIDI）的值最高，空间分布是物种较少的属中最多样化的。Streblus的贴片类型的值比其他属的值更大，但是斑块的数量很少，总形状索引较低。这些地区大多数都是山区。streblus主要分布在云南，广西西部，海南和中部的南部和广东南部。温度随升高而降低，为狭窄的属属提供了不同的环境条件。在中国的莫拉西（Moraceae）中，ficus的空间分布是最多样化的，斑块，斑块类型，总形状指数，SHDI和SIDI值的数量最多。五花体的空间多样性可以用作中国羊毛科的保护区。