XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模式识别
模式识别和机器学习的简介
深度学习和相关的深神经网络主导了模式识别，机器学习，人工智能和计算机视觉的许多相关主题。神经网络在高级语言和视觉问题上特别成功，例如文本翻译，对象识别或视频字幕，但要代价具有非常高的计算复杂性，并且在大多数情况下，对于网络所做的事情或完成任务的方式绝对没有解释性。本文将对数学，方法论和概念性发展进行系统的研究，最终导致深层网络，因此，作为第11.4和12.2节非线性分类器的非线性合奏的一部分，它们在其逻辑上进行了讨论，但是，在其他许多书籍中，有很多其他书籍都涉及到实用的网络学习和网络的实践方面的学习和网络的学习。
地形数据中的建筑模式识别 - GDMC
摘要 建筑物模式是地图综合过程中应保留的重要特征。然而，这些模式无法被自动系统明确访问。本文提出了一个框架和几种算法，用于自动从地形数据中识别建筑物模式，重点是共线和曲线对齐。针对这两种模式，开发了两种算法，能够识别中心对齐和边对齐模式。所提出的方法整合了计算几何、图论概念和视觉感知理论的各个方面。虽然共线和曲线模式的单个算法对每种类型的模式都显示出巨大的潜力，但识别出的模式既不完整，也不够好
量子门模式识别和电路优化
摘要。没有独特的方法将量子算法编码为Quanmu tum电路。具有有限的量子计数，连接性和连贯性时间，电路优化对于在未来十年中充分利用量子设备是必不可少的。我们介绍了两个单独的电路优化想法，并将它们组合在称为AQCEL的多层量子电路优化协议中。第一个成分是一种识别量子门重复模式的技术，开辟了未来硬件优化的可能性。第二个成分是通过识别零或低振幅计算基础状态和冗余门来降低电路复杂性的方法。作为演示，AQCEL被部署在迭代且有效的量子算法上，旨在模拟高能物理中的最终状态辐射。对于此算法，我们的优化方案带来了与原始电路相比，栅极计数的显着降低而不会失去任何精度。另外，我们已经研究了是否可以使用多项式资源在量子计算机上证明这一点。我们的技术是通用的，可以用于多种量子算法。
量子退火器的模式识别算法
摘要带电粒子的重建将是高亮度大型强子对撞机（HL-LHC）的关键计算挑战，其中增加的数据速率导致当前模式识别算法的运行时间大大增加。此处探索的另一种方法将模式识别表示为二次无约束的二进制优化（QUBO），该方法允许在经典和量子退火器上运行算法。虽然提出的方法的总体时间及其缩放量仍待测量和研究，但我们证明，就效率和纯度而言，可以实现LHC跟踪算法的相同物理性能。将需要进行更多的研究以在HL-LHC条件下实现可比的性能，因为增加的轨道密度降低了QUBO轨道段分类器的纯度。
模式识别在电子卫生中录制。 ...
引言和一般性的个性化治疗响应预测提供了一些好处，它可能会减少治疗选择的试验和错误，减轻不良影响并优化治疗结果。该过程涉及从电子健康记录（EHR）中过滤相关特征，例如人口统计信息，病史，实验室结果和先前的治疗反应。使用机器学习方法创建预测模型，即监督学习算法，例如决策树，支持向量机和神经网络。通过使用过去的患者数据，这些模型可以预测新患者对各种疗法的反应。特征选择和提取算法用于识别相关变量，采用机器学习算法进行预测性建模。同样，NLP技术用于从非结构化临床文本中提取信息，以及数据预处理方法，以处理缺失的值，噪声和离群值。这些是电子健康记录中使用的各种工具和技术。
量子增强条形码解码和模式识别
抽象背景早期曲霉素（TXA）治疗可减少创伤性脑损伤（TBI）后的头部损伤死亡。，我们使用在Crash-3试验期间（不闪烁之前）在常规临床实践中获得的脑扫描来检查TXA在TBI中的作用机理。具体来说，我们探讨了TXA对颅内出血和梗塞的潜在影响。方法这是嵌套在Crash-3试验中的前瞻性物质，这是一项孤立头部损伤患者的TXA的随机安慰剂对照试验（在10分钟内加载剂量1 g，然后在8小时内1 g输注）。Crash-3试验患者在2012年7月至2019年1月之间招募。当前物质的参与者是在英国10家医院招收的试验患者的一部分，在马来西亚的4家医院，他们在28天内的常规临床实践中至少进行了一次CT头部扫描。主要结果是在随机分析后进行的CT扫描中测量的掌内出血（IE，挫伤）的体积。次要结局是进行性颅内出血（随机分析后CT显示出> 25％的体积> 25％在随机分别CT中看到的新型颅内出血），颅内内出血（在随机后CT上看到的任何出血CT中的任何出血，但在随机性ct中都没有，但在随机性前CT），脑损坏的任何类型（脑造成的脑部），在任何类型的脑海中都可以看出，只能看到任何类型的刺激性，可以看到，遍及脑部的刺激性，均被视为毫无疑问。前随机分析）和颅内出血体积（脑内 +脑室内 +硬膜下 +硬膜外）的人（在接受神经外科手术疏散的患者）中。结果包括1767例患者。我们计划进行敏感性分析，不包括在基线时受伤重伤的患者。二分法结果，并使用线性混合模型进行连续结果。三分之一的患者的基线GC（格拉斯哥昏迷评分）为3（n = 579），24％的患者具有单侧或双侧无反应学生。46％的患者被扫描前随机化和随机分析（n = 812/1767），仅扫描19％的患者，仅扫描前随机化（n = 341/1767），仅在随机化后扫描35％（n = 614/1767）。在所有患者中，没有证据表明TXA
物理康复中的运动模式识别
摘要：本文提出了一种解决方案，以支持现有和未来的运动康复应用。所提出的方法结合了基于人机交互的运动疗法的优势以及智能决策系统的认知特性。通过这种解决方案，治疗可以完全适应患者和病情的需求，同时保持患者的成功感，从而激励他们。在我们现代数字时代，人机交互界面的发展与用户需求的增长同步。现有技术存在局限性，这可能会降低现代输入设备（如 Kinect 传感器或任何其他类似传感器）的有效性。本文介绍了多种新开发和改进的方法，旨在克服这些局限性。这些方法可以使运动模式识别完全适应用户的技能。主要目标是将该方法应用于运动康复，其中主管、治疗师可以通过基于距离矢量的手势识别（DVGR）、基于参考距离的同步/异步运动识别（RDSMR/RDAMR）和实时自适应运动模式分类（RAMPC）方法来个性化康复练习。
comp4026计算机视觉和模式识别（3,2,1）
CILOS类型TLA 1-3学生将通过讲座和教程学习计算机视觉和模式识别知识。为了帮助学生有良好的了解，将设计实验室会议，以便学生可以在讲座中运用他们所学的知识。此外，书面作业，实验室练习和最终考试将旨在评估学生的理解水平。1-4根据他们学到的计算机视觉和模式识别理论，要求学生使用API（例如OpenCV和Pytorch）开发应用程序原型。还要求学生对其项目进行初步演示和最终正式演讲。在这两种情况下，讲师，助教和其他学生都会提出与他们的项目有关的问题。以这种方式，我们可以评估他们对计算机视觉和模式识别的理解以及他们提出的方法。评估：
法医模式识别证据教育模块
在物理痕迹之间建立关联。通常，一个或多个痕迹的关联可以支持可能有助于犯罪调查的推论。指纹是法医模式证据最具代表性的形式，但其他类型包括枪支和工具痕迹、咬痕、笔迹、鞋类和轮胎印记、头发和纤维等。法医模式证据通常可以与其他类型的法医证据区分开来，因为它包括图像、印象或痕迹的视觉比较和尝试关联。非模式证据的法医学科可能包括药物分析、毒理学、纵火和爆炸物以及医学检查。为什么这些不是模式证据尚不完全清楚。这些技术似乎不是比较性的，因为它们往往不会定期比较一个或多个图像、印象或痕迹。（然而，在某种意义上，所有技术都是比较性的：例如，声称某种物质是药物确实会引起与该药物已知样本的某些标准测量值的隐含比较，即使并非在每种情况下都进行比较。）同样重要的是，一些非模式证据，如药物分析，使用仪器分析。法医模式证据绝大多数依赖于人类观察者的分析。
模式识别受体和微生物群的作用
肥胖与组织代谢与调节葡萄糖稳态相关的低度炎症的激活。肠道微生物群已与肥胖期间在肥胖期间观察到的炎症反应有着广泛的联系，该反应强调了肥胖期间宿主免疫和代谢之间的互连。肠道菌群以及肠道屏障功能的改变，为在先天免疫细胞和非免疫细胞中表达的模式识别受体（PRR）提供了无数的循环配体。PRR依赖性信号传导驱动了广泛基因的表达，这取决于靶向细胞的特定功能和生理环境。PRRS激活可能会对宿主代谢炎症产生相反的影响。核苷酸结合寡聚结构域1（NOD1）或含有3（NLRP3）活化的NOD样受体吡啶结构域可促进代谢炎症和胰岛素耐药性，而NOD2激活可改善肥胖症期间胰岛素敏感性和胰岛素敏感性。Toll样受体（TLRS）2、4和5还对代谢组织显示了特定的影响。TLR5有效的小鼠易于肥胖，并且响应高脂饮食而受到炎症，而将TLR5配体（伏氨酸脂蛋白）注射对饮食诱导的肥胖具有保护作用。对相反的TLR2和4个激活在肥胖期间与有害代谢结果有关。TLR4激活通过源自肠道微生物群的分子激活来增强代谢炎症和胰岛素耐药性和TLR2的激活，促进了肥胖的发作。现在很明显，细菌衍生分子对PRR的激活在宿主代谢调节中起关键作用。prr在各种细胞类型中表达，使对肥胖症中PRRS激活/沉默和代谢炎症之间关系的机制的理解变得复杂。本评论概述了当前对肠道微生物群和PRR之间相互关系的理解，重点是其对肥胖和相关代谢疾病的后果。