XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测试图
零售投资组合和条形码测试图
•在任何环境下在快速步伐上毫不费力的扫描：数据含量DE2121-DL扫描引擎 +绿色点 +绿色点 + DeepSight™解码技术•在拥挤的环境中可靠且稳定GG7•最终灵活性，具有三种不同的充电选项：USB-C，有线摇篮，无线摇篮•用备忘录12-17：Android™13带有GMS（可升级到Android 18）•启用毫无努力的付款：Memor 12接受该设备的付款，这要多于我们独特的多项式NFC Dive Tection NFC NFC NFC NFC NFC nf/difce nfc nfc nfc nfc nfc nfc nfc nfc nfc nfc nfc nfc nfc nfc nfc，却是毫无用处，
电视测试套件设备手册
1.1 图 图 1：ABC 测试图 8 图 2：电源+数据输出（左）LAN 输入（右） 8 图 3：设备连接图 10 图 4：手动预测试菜单 11 图 7：测试显示 11 图 5：能源之星预测试菜单 12 图 6：替代（VA）预测试菜单 13 图 8：设备按钮位置（左）设备配置菜单（右） 13 图 9：摄像头配置菜单 14 图 10：功率计配置菜单 15 图 11：带标签的摄像头 16 图 12：将摄像头距离设置为 1.76-1.78 x 43 英寸电视屏幕的宽度（用于将卷尺与传感器标记对齐的参考） 16 图 13：将摄像头置于中心 17 图 14：测试显示，覆盖中心点切换为开启（在显示 Focus.mp4 之前拍摄的屏幕截图） 17 图 15：安装卡式反射卡将减少边缘卷曲，如上图未安装的卡所示。 18 图 16：照度光度计传感器位于中央的 ABC 传感器上 19 图 17：照度光度计上的软盖可保护电视屏幕 19 图 18：将胶带将绳子固定到电视背面 20 图 19：遮蔽胶带通道 20 图 20：非 ABC 测试图 21 图 21：测试显示 22 图 22：屏幕配置提示 22 图 23：点光度计与相机成一线 23 图 24：使用 Basler 偏移进行的 lum_center 测量 24 图 25：点光度计偏移到 Basler 相机左侧 24
验收测试人工智能 – AIQ
可以应用于许多 AI 程序的一项测试是简单的“你答对了多少”。例如，AI 的一个常见应用是识别图像中的对象。通常，应用程序使用一组已识别的图像进行训练。然后使用第二组图像进行测试，以查看它是否正确识别了它们。假设目标是正确识别包含狮子、老虎和熊的图像。验收测试可能是 99% 或 99.9% 的测试图像被正确识别。测试集可能还包括不是狮子、老虎和熊的图像，以检查应用程序是否正确地将所有这些图片或 99% 或 99.9% 的图片确定为“以上都不是”。一个常见的测试实例是白噪声（随机数据）图像，不应将其识别为任何东西。
在分子图中优化OOD检测
尽管分子表示学习最近取得了进展，但其有效性还是在近世界的假设上假定的，即训练和测试图来自相同的分布。开放世界测试数据集通常与分布（OOD）样本混合在一起，在该样本中，部署的模型将难以做出准确的预测。在药物筛查或设计中分子特性的误导性估计会导致湿lab资源的大量浪费并延迟发现新疗法的发现。传统检测方法需要对OOD检测和分布（ID）分类性能进行贸易，因为它们共享相同的表示模型。在这项工作中，我们建议通过采用基于辅助扩散模型的框架来解析OOD分子，该框架比较了输入分子和重建图之间的相似性。由于产生构建ID训练样品的产生偏见，OOD分子的相似性得分将要低得多以促进检测。尽管在概念上很简单，但将此香草框架扩展到实际检测应用程序仍然受到两个重大挑战的限制。首先，基于欧几里得距离的流行相似性指标无法考虑复杂的图形结构。第二，涉及迭代脱氧步骤的属性模型众所周知，尤其是在大量药物库上运行时。为了应对这些挑战，我们的研究先驱者是一种旋转型G raph r生态建构的方法，该方法被称为pgr-mood。具体来说，PGR-MOOD取决于三个创新：i）一个有效的指标，可根据离散的边缘和连续节点特征全面量化输入和重建分子的匹配程度； ii）构建