XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模数
出版信息Lahon，Rinalini，Sarah Stanley，Ciara O'Dwyer，Mel T. Devine和Damian Flynn。大规模数据中心增长对PO
摘要 - 在大规模采用基于云的技术的驱动下，过去十年在全球范围内经历了巨大的数据中心的增长。除了该行业的能源消耗持续增加外，数据中心的扩散还引起了许多电网挑战。在这项研究中，分析了它们为需求灵活性做出贡献的潜力，从而在日间电力市场中探索了可用的灵活性和系统能源成本之间的权衡。数据中心的运行是在2030年爱尔兰电力部门的最低成本能源混合整数配方中建模的，从可变可再生能源中采购了70％的电气需求。随后对发电和需求时间表，能源成本，可再生能源削减，排放水平，工厂运营时间等的影响。，以证明大规模数据中心的增长如何影响系统履行其可再生义务的能力。
选择的“入门套件”能量系统建模数据
表2列出了发电技术的技术经济参数，包括成本，运营生活，效率和平均能力因素。成本（资本和固定），运营生活和效率数据是从国际可再生能源机构[7,8,9]的报告中收集的，并且适用于整个非洲。这些成本数据包括可再生能源技术的预计成本降低，如表3所示。假定在建模期间，假定化石产生技术的参数的成本和性能是恒定的。在此分析中，仅考虑固定电厂成本，它们捕获可变的操作和维护成本。突尼斯太阳能PV，风能和水力发电技术的特定国家能力因素来自可再生能源忍者和
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... AI中的解释性：数据科学的可解释模型 对... 的比较材料选择电池组外壳 使用机器学习模型预测以太坊价格 将IC发动机改造为两轮车中的EV 使用超声传感器的360度雷达 工业缺陷检测的机器学习算法 基于区块链的碳信用生态系统 大规模数据标签和用法中的道德问题 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
摘要：这项研究着眼于与信用卡盗窃有关的严重问题，并评估机器学习方法如何检测并停止它。更复杂的欺诈是由于互联网交易的增加而造成的，危害了消费者和金融机构。信用卡日益增长的使用需要快速开发有效的欺诈检测系统，这些系统可以识别并停止欺诈性交易。这项研究着眼于一系列机器学习方法，从更常规的决策树或逻辑回归到更复杂的方法，例如支持向量算法，具有人工智能的神经网络，随机生成的森林和混合模型。我们分析了每种方法的优点和缺点，重点是其召回，准确性，精度和能力，以使用不平衡的数据集管理情况。可以通过将混合方法与合奏学习技术相结合，可以提高检测率并降低假阳性。合成的少数群体过度采样技术（SMOTE）提高了训练机学习模型的可靠性，并成功解决了类不平衡。这项研究强调了实时分析数据并采用最先进的技术（例如大数据分析和深度培训），以跟上新的欺诈策略是多么重要。行业 - academia的合作以及该部门正在进行的研发对于成功部署欺诈检测技术至关重要。这项研究强调了对最先进的机器学习方法的紧迫需求，以防止信用卡盗窃。通过增强金融机构识别欺诈的能力，这些技术发展将保护和维护消费者对在线交易的信任。改善了研究结论的目标，改善了所有利益相关者的欺诈检测系统和更安全的经济环境。
大规模数据标签和用法中的道德问题13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
摘要：此AI驱动的Web应用程序将机器学习与高级聊天机器人相结合，以交付个性化的医疗解决方案，以对话方式与用户进行交流，以收集有关其症状的信息，随后通过机器学习系统处理了有关其症状的信息，以建议可能的健康状况。在此评估之后，该应用建议适合确定问题的药物，并提供自然的家庭疗法，以缓解临时症状。独特的健康提醒系统与用户定期检查，跟踪症状进展并提供后续指导。基于用户反馈，该系统可能建议咨询医疗保健专业人员，以支持积极的，以用户为中心的自我保健和健康管理方法。关键字：人工智能，数据集，机器学习。
SPK11R1LM4H-1低功率多模数数字底部port sisonic™麦克风
Parameter Symbol Conditions Min Typ Max Units Supply VoltageVdd1.621.81.98VLow Frequency RolloffLFRO-3dB relative to 1 kHz-20-HzHigh Frequency Flatness+3dB relative to 1 kHz-15-kHzResonant Frequency PeakFresFree Field response-29-kHzLatency@ 4kHz, Fclock = 2.4 MHz-3-μsDC OffsetSEL = 0 / SEL = 1: Fullscale = ±100%-0.0 / -0.39-%DirectivityOmnidirectionalPolarityIncreasing sound pressureIncreasing density of 1'sData Format½ Cycle PDMSensitivity DropVdd(min) ≤ Vdd ≤ Vdd(max)--±0.25dBClock Input CapacitanceCin-8-pFData Output CapacitanceCout-60-pFData Output LoadCload--110pFSELECT (high)Vdd-0.2-VddVSELECT (low)-0.3-0.2VShort Circuit CurrentIscGrounded DATA pin1-20mAFall-asleep Time3,4Fclock < 1kHz--10msWake-up Time3,5Fclock ≥ 380kHz--20msStartup Time3Powered Down →活动，最终值的1dB不超出20mstime到第一个数据位，从有效的VDD和CLK到第一个逻辑位在数据线上驱动到第一个逻辑位。输出为直到第一个数据位为止。初始输出位代表静音音频。音频数据将遵循启动时间。23MMSMODE-CHANGE TIME3，6LOW POWER MODE模式⇔快速模式 - 20ms
SPH51R3LM4H-1多模数数字底端Sisonic™麦克风
SPH51R3LM4H-1是一个微型，高性能，低功率，底部硅数字麦克风，具有单个位PDM输出。使用语法验证的高性能Sisonic™MEMS技术，SPH51R3LM4H-1由声学传感器，低噪声输入缓冲区和Sigma-Delta调制器组成。这些设备适用于远场语音UP和360度电话会议模式，例如笔记本电脑，手机，智能手机，传感器，数码静止摄像机，便携式音乐录音机和其他便携式电子设备，在这些电子设备中，需要出色的宽带音频性能和RF免疫。此外，SPH51R3LM4H-1提供多个性能模式
从大规模数据集中学习的机器人操纵
摘要：从大型多任务演示数据集中学习的模仿学习已成为构建普通能力的机器人的有前途的途径。结果，已经花费了1000个小时来在全球构建如此大规模的数据集上。尽管这种努力不断增长，但我们仍然缺乏对应收集哪些数据来改善机器人数据集的效用的系统性理解，并促进了下游政策学习。在这项工作中，我们进行了一项大规模的数据集组成研究，以回答这个问题。我们开发了一个数据生成框架，以在实际数据集（例如传感器放置，对象类型和安排）中模拟普通多样性，并使用它来生成具有控制组成的大规模机器人数据集，从而实现了在现实世界中会昂贵的数据集组成研究。我们专注于两个实际设置：（1）当未来的研究人员收集大规模的机器人数据集时，应强调哪种类型的多样性，以及（2）当前的从业人员如何从现有数据集中检索相关的演示以最大程度地提高关注任务的下游政策绩效。我们的研究产生了几个关键见解 - 例如，我们发现相机的姿势和空间排列是收集多样性和检索对齐方式的关键维度。在现实世界的机器人学习设置中，我们发现，不仅可以从模拟中进行洞察力，而且我们对现有数据集（例如Droid）的检索策略使我们能够始终如一地超过现有的培训策略高达70％。https://mimiclabs-iclr.github.io/
模数转换器
我们力争走在 ADC 技术和开发战略的前沿。我们拥有 12 种内部发现的 ADC 候选药物，这证明了我们在 ADC 创新方面的实力，包括：(i) 六种临床阶段 ADC，具有广泛适应症的潜力，且具有未满足的医疗需求，根据 Frost & Sullivan 的数据，每种药物在整体或主要适应症开发进度方面均位居全球临床最先进的行列；(ii) 两种下一代双特异性 ADC（“BsADC”）和一种自身免疫 ADC，预计将于 2024 年至 2026 年进入临床阶段；以及 (iii) 多种其他临床前 ADC。我们的三种临床阶段产品，包括核心产品 DB-1303/BNT323 和 DB-1311/BNT324 以及关键产品 DB-1305/BNT325，已获得美国食品药品监督管理局（“ FDA ”）的快速通道认证，DB-1303 已获得 FDA 和国家药品监督管理局（“ NMPA ”）针对某些适应症的突破性治疗认证。DB-1303 是一种后期临床阶段 HER2 ADC 候选药物，目前有两项正在进行的注册试验和一项潜在的注册研究，第一项适应症（表达 HER2 的子宫内膜癌（“ EC ”）预计最早将于 2025 年向 FDA 提交加速批准申请。
生物银行规模数据集的安全且联合的全基因组关联研究
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年8月10日。 https://doi.org/10.1101/2022.11.30.518537 doi：Biorxiv Preprint