XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System潜力
在汽车行业解锁潜力
联合学习是一种分散的方法，用于训练Glo-Bal机器学习模型而无需在参与者之间共享数据，并且它已成为必须保护有关各方数据的情况下存在的关键解决方案。这在数据驱动的预后，健康管理和异常检测系统中非常重要，因为关键数据所有权在几个原始设备制造商和运营商之间划分。但是，对这项技术的适当提出需要在基础架构上进行大量的前期投资，因为计算，能源和网络能力必须支持边缘上的增加负载，这代表了从集中式范式转移。尽管有这些要求，但汽车行业对这项技术作为协作推动者的潜力表现出了极大的兴趣。该技术的隐私益处得到了充分的认可，但是通常不加区分地使用它，而无需透彻考虑其适当性。为了使这一详细的系统映射进行了详细的系统文献映射，通过分析，我们就联合框架的使用方面的有效性提供了对预测性维护和自动行业中异常检测应用的特定挑战的见解。此外，我们通过确定对该技术实施确实有意义的汽车行业的现实世界应用来做出贡献。我们的研究测试了每个人如何响应不同的数据方案。这些发现突出了对量身定制方法的需求，以满足每个应用程序的独特需求。在此基础上，我们使用广泛采用的模型和聚合策略进行了实验分析，以评估在模拟现实世界条件的各种数据拆分配置下，在各种数据拆分配置下评估了Fedeed Learning的性能。结果表明，FedAvg在平衡数据方面的表现最佳，而FedProx在IMBA分布中表现出色，其正则化技术解决了问题。虽然联邦学习持有承诺，但其实施可能并不总是证明成本是合理的，尤其是如果FraMework仅解决了一些关键挑战时。裁缝联合配置可以优化汽车行业的预测性维护和异常检测，但是要仔细考虑有用性和基础设施成本，这对于长期成功而言是限制的。
发掘学习潜力
黑色素瘤 黑色素瘤是一种皮肤癌，可扩散到身体的其他器官。黑色素瘤是英国第五大常见癌症，每年约有 13,000 例新诊断黑色素瘤病例。超过四分之一的病例发生在 50 岁以下的人群中，与大多数其他类型的癌症相比，这是不寻常的。随着时间的推移，黑色素瘤在英国也变得越来越常见，被认为是由于增加暴露于太阳和日光浴床的紫外线 (UV) 所致。英国每年有超过 2,000 人死于黑色素瘤。在大多数情况下，黑色素瘤形状不规则，颜色不止一种。它们也可能比正常的痣大，有时会发痒或出血。当皮肤中的一些细胞开始异常发育时，就会发生黑色素瘤。人们认为，暴露于天然或人工光源的紫外线 (UV) 可能是部分原因。 诊断黑色素瘤 在大多数情况下，可疑的痣将被手术切除并进行研究以确定其是否是癌症。这被称为活检。患者还可能接受检查以检查黑色素瘤是否已扩散至身体其他部位。这被称为前哨淋巴结活检。治疗黑色素瘤黑色素瘤的主要治疗方法是手术，尽管治疗方法取决于具体情况。如果黑色素瘤在早期得到诊断和治疗，手术通常可以成功。如果黑色素瘤在晚期才被诊断出来，治疗主要是为了减缓癌症的扩散和减轻症状。这通常涉及药物，例如使用放线菌素 D 等药物进行化疗。
微藻的潜力
微藻商业化的主要途径。它们可以用作整体或加工，并且由于其在蛋白质，多不饱和脂肪酸，颜料，维生素和矿物质或天然食品着色方面的丰富成分而被用作食物补充剂（Junior等人2020）。其营养品质证明了它们用于动物营养的应用，尤其是在水产养殖中，在水产养殖中，微藻用于喂养双壳类软体动物，甲壳类动物甚至某些鱼类的幼虫阶段。当时化妆品行业似乎是销售基于微藻产品的最有利可图的领域之一。从这些微生物中得出的生物活性分子用于日光照度，化妆，抗衰老和保湿产物以及护发产品（Junior等人2020）。微藻的化学多样性还提供了开发新的活性成分和药物的可能性。许多分子具有抗肿瘤或抗病毒特性，并且对心血管疾病具有保护作用（Laurienzo，2010； Ghosh等人，2015年）。
准备就绪潜力是什么？
准备性潜力（RP）（请参阅词汇表）或BereitschaftSpotity（BP）是与自愿运动有关的脑信号。它的存在被用来反对自由意志的可能性。最初由Kornhuber和Deeke [1]鉴定，RP从涉及自发或自进度运动的实验任务中记录的脑电图（EEG）数据的分析中出现。当在此任务期间记录的EEG痕迹被锁定为运动开始并平均在一起时，很明显的负面电势会导致运动开始（Box 1）。RP在位于腹部运动皮质区域上方的中央电极位点和移动肢体对侧的峰值上突出。在实验中，来自多个受试者进行自定进度运动的平均数据，RP是高度可复制的。RP传统上被解释为计划和准备运动的标志，它被良好地作为可靠的信号，在小组平均水平的自动运动之前。然而，最近的文献提出了有关RP作为大脑中真正信号的本体论地位的问题，其与动作的关系，其对意志的争论的重要性以及其对自由意志的影响。我们回顾了这一最近的文献，并重新解释了信号的性质，这破坏了其与自由意志的经典论点的相关性。