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端到端可解释人工智能：衍生心智理论指纹以区分自闭症和典型发育及社交症状的严重程度
摘要 — 心智理论 (ToM) 是一种不断发展的能力，对人类的学习和认知有重大影响。早期发展的心智理论能力使人能够理解他人的目标和抱负，以及与自己不同的思维方式。自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种普遍存在的广泛性神经发育障碍，参与者的大脑似乎以整个大规模大脑系统的弥漫性变化为标志，这些大脑系统由功能上连接但物理上分离的大脑区域组成，这些大脑区域在意志行为、自我监控和监控他人意图方面出现异常，通常称为心智理论。虽然功能性神经成像技术已被广泛用于确定与心智理论有关的神经相关性，但具体机制仍需阐明。当前大数据和人工智能 (AI) 框架的可用性为系统地识别自闭症患者和正常发育患者铺平了道路，通过识别神经相关性和基于连接组的特征来生成准确的社会认知障碍分类和预测。在这项工作中，我们开发了一个 Ex-AI 模型，该模型量化了正常发育和 ASD 个体之间 ToM 大脑区域变异的共同来源。我们的结果确定了一个特征集，可以在该特征集上训练分类模型以学习特征差异并更清晰地对 ASD 和 TD ToM 发展进行分类。这种方法还可以估计 ASD ToM 亚型内的异质性及其与基于社会认知障碍的症状严重程度评分的关联。基于我们提出的框架，我们使用可解释 ML (Ex-Ml) 模型获得超过 90% 的平均准确率，使用可解释深度神经网络 (Ex-DNN) 模型获得平均 96% 的分类准确率。我们的研究结果基于静息状态下 ToM 区域功能连接模式的关键差异和异质性，以及对早期发育阶段轻度至重度非典型社会认知和沟通缺陷的预测，在 ASD 样本中确定了三个重要的亚组。
网络操作的端到端自动化
以及采用多代理系统进行自主决策制定，中兴通讯说，其解决方案利用了复杂的任务调度算法。“这种协同作用可以使复杂的跨域任务的无缝协调和执行。”“结果是一个完全集成的闭环系统，可以使业务，网络和服务流程保持一致。通过自动化这些关键操作，架构确保了更高的效率，适应性和响应能力，为一个真正自主网络生态系统铺平了道路，以满足数字时代不断发展的需求。”目的是实现流程的无缝端到端集成，分解业务运营和网络操作之间的传统孤岛，并确保所有网络层的凝聚力性能
增强的无线端到端物联网水培系统
在不受控制的环境中摘要，全球变暖的影响对有效的植物种植面临着重大挑战。最近的技术进步弥合了农业实践与物联网技术之间的差距，突出了精确的肥料管理以优化生产成本的重要性。本研究提出了一种基于物联网的系统，旨在用于水培农业，以监视和调节施肥的施用。利用ESP32设备，一个端点从测量pH，湿度和温度的传感器中收集数据。主节点汇总了此数据，将其显示在LCD上，建立本地Wi-Fi连接，并将信息传输到Cayenne IoT平台以进行全面监视。该系统通过nodemcu连续监视pH值，通过继电器激活泵，根据需要分配精确的肥料。此自动化系统可以通过Cayenne仪表板启用方便的数据访问，并大大降低了过量的肥料使用，证明在Wi-Fi连接有限的地区特别有效。关键字：水培，物联网，范围广泛，监视系统
端到端电动主席解决方案
总宽度11 23.25“ 23.25” 24.5“ 24.5” 22.5“ 23” 22.25.4“ 25.4” 22.75” 22.75” 23.75” 23.75” 24.25” 24.25“ 24.5” 24.25“ 24.25” 29.25“ 29.25” 29.25”前轮6”实心赌场6”实心式6”固体式6英寸固体Casters 6“实心赌场6”固体6”固体6”固体6“”固体6“”固体6“”“”固体抗tips 3英寸固体抗tips 6英寸固体全颗粒量3英寸固体抗tips 4英寸固体抗尖端驱动车轮10英寸实心10”实心10.75”实心8.5”实心9”实心9“实心9”实心13.75“固体13.75”固体13.75固体的13.75”实心10”实心14“实心14”固体填充14“ 14” 14”。脚轮N/A N/A 3“ 3”实心抗小点3英寸固体抗tips 5”固体6”实心6”实心6”实心脚轮6“固体脚轮6”实心脚轮6“实心omni casters 6”实心omni-Casters 6”实心脚轮9英寸实心castension sustmension Sustmension sustmension sustmensive type active-Tracs®（ATX），具有中轴6®技术悬浮液，乘坐6®®ATCENTICE-6®ATCENTICE-TRACSISIDER-TRACSINGESSING-TRAC-6®MID-6® Active-TRAC®（ATX）完整独立的前后Active-TRAC®（ATX）完整独立前和后Active-TRAC®（ATX）有限的Active-TRAC®（ATX）有限的Active-Trac®（ATX），具有中轮6®技术有限的6®技术
全球供应链中的端到端可视性：区块链和人工智能
ORCID：- 0000-0002-8133-8323。通讯作者：- * Gonesh Chandra Saha。摘要：- 全球供应链的端到端可视性已成为实现运营效率、透明度和弹性的关键因素。现代供应链的复杂性以多利益相关者和跨境货物流动为特征，对跟踪、监控和确保产品的真实性提出了重大挑战。本文探讨了区块链技术与人工智能 (AI) 的整合，以增强全球供应链的端到端可视性。区块链提供了一个不可变的、分散的账本，可以实现透明的商品跟踪，而人工智能则增加了预测分析和实时决策能力以优化运营。通过结合这些技术，组织可以实现更高的可追溯性，降低欺诈风险，增强库存管理，并提高整体供应链绩效。该研究重点介绍了现实世界的案例研究，并研究了在供应链中实施区块链和人工智能所带来的挑战和机遇。这种方法代表着向更安全、更高效、数据驱动的供应链管理的转变。关键词：端到端可视性、全球供应链、区块链、人工智能、AI、透明度、供应链优化、预测分析、可追溯性、库存管理、欺诈预防、分散式账本、实时决策。1. 简介：- 全球供应链是现代商业的支柱，使商品和服务能够
咨询 - 连接端到端审查
主题 1 - 连接数据的可见性和准确性 ...................................................... 16 主题 2 - 在整个客户旅程中提高服务标准 .............................................. 25 主题 3 - 对网络满足连接日期的要求 .............................................. 33 主题 4 - 连接报价和相关文件的质量 .............................................. 39 主题 5 - 连接报价的目标 ...................................................................... 44 主题 6 - 小型连接 ............................................................................. 48 主题 7 - 确定的规定和指导 ............................................................. 56
人工智能驱动的端到端工作流程优化和自动化
摘要 AI 驱动的端到端工作流优化和自动化系统可以解决阻碍生产力和增长的低效率和资源限制问题，从而彻底改变中小企业 (SME)。这些企业通常依赖手动流程和分散的数据系统，限制了它们扩大规模和有效竞争的能力。通过 AI 集成，中小企业可以提高生产力、减少错误并推动增长，从而在竞争环境中更具弹性。AI 驱动的工作流优化结合了几种核心技术：数据集成、流程映射、预测分析和通过机器人流程自动化 (RPA) 等工具实现的自动化。数据集成将不同的数据源整合到一个集中式存储库中，从而可以全面了解运营情况。AI 算法分析这些数据以映射当前的工作流、识别瓶颈并建议完成任务的最佳途径。预测分析使中小企业能够做出明智的决策、预测需求并优化供应链流程，而 RPA 可以自动执行重复性任务，减少人为错误并让员工专注于更具战略性的活动。人工智能驱动的系统为中小企业提供了关键优势，包括提高效率、节省成本和增强决策能力。通过自动化日常
面对威胁的操纵：评估端到端视觉语言动作模型中的物理漏洞
摘要 — 最近，在多模态大型语言模型 (MLLM) 进步的推动下，视觉语言动作模型 (VLAM) 被提出以在机器人操作任务的开放词汇场景中实现更好的性能。由于操作任务涉及与物理世界的直接交互，因此确保此任务执行过程中的鲁棒性和安全性始终是一个非常关键的问题。在本文中，通过综合当前对 MLLM 的安全性研究以及物理世界中操作任务的具体应用场景，我们全面评估了面对潜在物理威胁的 VLAM。具体而言，我们提出了物理脆弱性评估管道 (PVEP)，它可以结合尽可能多的视觉模态物理威胁来评估 VLAM 的物理鲁棒性。PVEP 中的物理威胁具体包括分布外攻击、基于排版的视觉提示和对抗性补丁攻击。通过比较 VLAM 在受到攻击前后的性能波动，我们提供了关于 VLAM 如何应对不同物理安全威胁的通用分析。我们的项目页面位于此链接
Yolov10：实时端到端对象检测
在过去的几年中，由于计算成本和检测性能之间的有效平衡，Yolos已成为实时对象检测领域的主要范式。研究人员探索了建筑设计，优化目标，数据增强策略以及其他方面的造型，取得了显着的进步。但是，对后处理的非最大抑制（NMS）的依赖阻碍了Yolos的端到端部署，并不利地影响了推断潜伏期。此外，Yolos中各个组件的设计缺乏全面而彻底的检查，从而导致了明显的计算冗余，并限制了模型的能力。它提高了次优效率，并具有相当大的提高性能。在这项工作中，我们旨在从后处理和模型体系结构中进一步提高Yolos的性能效率边界。为此，我们首先介绍了对Yolos的无NMS培训的一致双分配，这同时带来了竞争性能和较低的推理潜伏期。此外，我们介绍了Yolos的整体效率 - 准确性驱动模型设计策略。我们从效率和准确性的角度都全面优化了Yolos的各种组成部分，从而大大降低了计算开销并增强了功能。我们努力的结果是新一代的Yolo系列，用于实时端到端对象检测，称为Yolov10。广泛的实验表明，Yolov10在各种模型尺度上实现了最先进的性能和效率。
端到端 PFAS 处理和管理解决方案，打造更安全、更清洁的未来
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