XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模式检测
基于机器学习的激光故障模式检测
1. 引言 传统上，激光器广泛用于天文学、通信、计量和医学检查等各个工业领域。自诞生以来，激光器在光输出功率和波长调谐范围等方面不断发展，可用于各种有着严格工程要求的应用。因此，激光器可靠性的量化已成为一个更具挑战性的问题 [1]。为了应对这一挑战，人们开发了不同的可靠性建模和预测方法，包括基于历史故障数据统计分析的经验方法，如 Telcordia SR- 322[2]，以及物理故障模型。与基于标准的预测方法相比，物理模型可以纳入设计、制造和操作对可靠性的明确影响 [3]。虽然精度有所提高，但仍存在成本和故障建模复杂性等挑战，同时需要详细的制造信息和知识渊博的专家团队。
优化皮质折叠模式检测的对比度学习
人体大脑皮层具有许多颠簸和凹槽，称为Gyri和Sulci。即使主要的皮质褶皱具有高个性的一致性，当我们检查折叠模式的确切形状和细节时，情况并非如此。由于这种复杂性，表征了皮质折叠的变异性并将其与受试者的行为特征或病理相关联仍然是一个开放的科学问题。经典方法包括基于几何距离手动或半自动的几种特定模式，但是最近数以千计的受试者的MRI图像数据集可用于现代深度学习技术，使现代深度学习技术变得特别有吸引力。在这里，我们构建了一个自制的深度学习模型，以检测扣带回区域的折叠模式。我们在人类Connectome项目（1101个受试者）和UKBiobank（21070受试者）数据集上培训了一个对比对比的自我监管模型（SIMCLR），并具有基于拓扑的骨骼骨骼上的增强，这些数据集对拓扑对象进行了基于拓扑的增强，它们是捕获折叠形状的拓扑对象。我们为SIMCLR探索了几个骨干架构（卷积网络，densenet和Pointnet）。进行评估和测试，我们在手动标记的数据库上执行线性分类任务，该任务在扣带回区域中存在“双重并行”折叠模式，这与精神分裂症特征有关。最佳模型，测试AUC为0.76，是一个卷积网络，具有6层，一个10维潜在空间，线性投影头以及使用分支分支的增强。这是第一次将自制的深度学习模型应用于如此大的数据集上的皮质骨骼并进行了定量评估。我们现在可以设想下一步：将其应用于其他大脑区域以检测其他生物标志物。GITHUB存储库可在https://github.com/neurospin-projects/2022 JCHAVAS CATINGULATE抑制控制上公开获得。
人工智能基础模型——解释
虽然基础模型有时被认为与“通用人工智能”（GPAI）完全相同，但实际上它们只是众多 GPAI 类型中的一种（尽管非常强大）。其他 GPAI 类型包括（通常非常基础的）用于一系列任务（例如模式检测或翻译）的 AI 系统。
Vera.ai：人工智能辅助验证
● 泛化：对未知数据和新类型虚假信息的错误率更高 ● 对新数据的鲁棒性：特定于平台的格式、API、元数据 ● 多模式和跨模式检测（例如脱离上下文） ● 高水平的透明度，包括可解释性和可解释性
解读欧盟人工智能法案
《人工智能法案》中概述的大部分义务预计将于 2026 年上半年生效。禁令预计将于 2024 年底生效，有关通用人工智能 (GPAI) 的义务预计最早将于 2025 年生效。GPAI 是指执行普遍适用功能的人工智能系统，例如图像和语音识别、音频和视频生成、模式检测、问答、翻译等，但可以有广泛的用途，包括有意和无意的用途。这些系统可能被用作高风险人工智能系统或作为其他高风险人工智能系统的组成部分。
使用Arima-HIC+ Technology在髓母细胞瘤中检测和表征
HI-C测序和数据分析测序是在Illumina Novaseq平台上进行的。HI-C读数是使用三型读物处理的，并与HIC-PRO对齐HG38人类基因组参考。使用Juicebox进行可视化和接触归一化，并使用Juicer Tools GPU打ic来调用相互作用。根据打ic的相互作用调用手动策划映射到eCDNA的映射。使用纯染色体模式检测到染色体体相互作用。4
一项不能阻止利益发展的法规...
随着时间的流逝和潜在的改进人工智能（AI）是一个科学领域，与可以以通常需要人类智能的方式学习和行动的机器相关的科学领域，或者涉及对数据的分析和处理的分析和处理，其规模超过了人类可以分析的数据。 div>AI的发展是一个广泛的领域，需要许多学科的汇合，例如计算机科学，分析和统计，硬件和软件工程，商业，语言学，神经科学甚至心理学。 div>虽然其开发的细节根据AI的不同技术而有所不同，但中心输入围绕数据旋转。 div>AI系统通过接触大量数据来学习和改进，这允许识别模式和关系。 div>这个学习过程通常涉及算法，这些算法是指导AI的分析和决策制定的规则或指令。 div>，例如人类智能，通过持续的学习和适应，AI系统越来越熟练执行特定任务，从图像识别，模式检测，推论实现到语言翻译。 div>
EDUTEC 人工智能与教育报告
AI可以定义为“基于关系算法的自动化”。当机器和应用程序根据数据关联（或从专家知识推断出的关联）自动进行推理时，会发生两个超越传统教育技术的根本变化：一方面，从捕获数据转变为检测同一数据中的模式；另一方面，从提供教育资源访问权限转变为自动化有关教学和其他培训过程的决策。检测模式和自动化决策都是可委托给计算机系统的责任级别的飞跃。但开发人工智能系统的过程可能会导致模式检测中的偏见和决策中的不公平。因此，作为教育工作者，我们必须批判地关注人工智能系统的使用。本报告概述了利用人工智能改善教育的机会，认识到将出现的挑战，并提出了指导新政策制定的建议。
检测癫痫发作的量子网络
背景：机器学习 (ML) 为科学家开发有效的计算机辅助诊断 (CAD) 系统铺平了道路。近年来，使用脑电图 (EEG) 数据和深度学习模型进行癫痫发作检测引起了广泛关注。然而，在深度学习网络中，瓶颈是大量可学习的参数。方法：在本研究中，提出了一种新方法，包括用于特征提取的 1D 卷积神经网络 (CNN) 模型，然后是用于分类的经典量子混合层。所提出的技术只有 745 个学习参数，这是迄今为止报道的最少的。结果：所提出的方法在 Bonn EEG 数据集上的二元分类中实现了 100% 的最大准确度、灵敏度和特异性。此外，还检查了所提出模型的噪声鲁棒性。据作者所知，这是第一项使用量子机器学习 (QML) 检测癫痫发作的研究。结论：因此，开发的混合系统将帮助神经科医生以在线模式检测癫痫发作。
情报任务的 AI
CACI 为情报界提供人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 解决方案，以自动化信息收集、处理、利用和传播过程。我们的 AI 模型提高了数据分析速度、目标识别和跟踪的准确性，并识别有意和无意的数据异常。我们通过应用 AI 和 ML 工具进行特征提取、对象检测、全动态视频分析、射频 (RF) 签名跟踪和异常事件检测以及语言翻译解决方案来改善客户的通用情报图景。我们快速结合开源和多 INT 数据，实现高效准确的模式检测。我们部署人机交互技术，作为强大的工具，帮助分析师改进他们的 AI 模型输出，而无需昂贵的算法开发。我们是大规模部署机器学习操作 (MLOps) 的专家，并将先进的 AI 技术与可立即投入生产且经济高效的架构相结合，能够满足全球乃至战术前沿不断变化的战略和战术需求。我们将 AI 技术与我们的任务专业知识相结合，为我们的客户提供任何规模的决策优势。