XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System第二步
通过特定队列模板改善受损大脑的正常化
图 1 病变患者 ANTs_cohort 流程第 1 步概览。 (a) 对于标准化，我们研究了两种不同的方法，要么 (1) 将病变大脑直接标准化为 MNI-152 模板，要么 (2) 构建一个代表所研究对象的模板 (队列特定模板/CST)，并将病变大脑标准化为模板 (ANTs_cohort)。 (b) 对于后者，使用中风患者的 T1 加权图像以迭代方式构建 CST。 平均图像可用作初始估计值。 在每次迭代中，使用 SyN 微分同胚变换 T i 将原始图像扭曲到 CST。 然后将这些变换的平均值应用于上一步的模板以构建新模板。 重复此过程直至收敛。 通过这种方式，CST 为所考虑的受试者提供了代表性形态——也就是说，它与所有图像“等距”。第二步，使用约束成本函数掩蔽将原始图像归一化为 CST（参见正文）
支持信息纳米级横向 p–n ...
图 S1。石墨烯/ -RuCl 3 器件制造。(A) 石墨烯/ - RuCl 3 器件组装的四个步骤图。在第一步中，使用 PC 涂层玻璃载玻片拾取 SiO 2 /Si 基板上剥离的 - RuCl 3。在第二步中，使用 -RuCl 3 /PC 转移载玻片拾取剥离的石墨烯。在第三步中，翻转转移载玻片并将 PC 从玻璃载玻片上分层并放置在 SiO 2 /Si 芯片上。在最后一步中，使用微焊接方法将铟触点沉积在器件上。1 (B) 石墨烯/ - RuCl 3 器件的光学图像，其中石墨烯以红色勾勒出轮廓， -RuCl 3 以绿色勾勒出轮廓。(C) (B) 中所示堆栈的高对比度放大图像。 （D）沉积铟触点后的石墨烯/-RuCl 3 器件的光学图像。
心脏健康预测和分类：IOMT和AI协作模型
摘要。物联网（IoT）技术已被用作医学互联网（IOMT）来收集传感器数据以诊断和预测心脏病。IOMT允许用户使用机器学习（ML）算法访问实时跟踪信息，并手动估计该人的健康状况。研究建议的主要目标是使用健康信息和医学图像对数据和预测心脏病进行分类。建议的基于IOMT的心脏健康预测和分类（IOMT-HHPC）模型是两个阶段的医学数据分类和预测框架。如果第一阶段的结果有效地预测了心脏病，则第二步是图像分类。最初从附属于该人体的医疗设备收集的数据最初被分类。超声心动图（ECG）图像进行了分析以预测心脏问题。本文使用许多ML技术来预测心脏病。具有ANN的IOMT-HHPC模型的精度为99.02％，超过了其他ML算法的性能。
COVID-19 的治疗策略
严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 临床进展为危重疾病与先天和适应性免疫的全身性和不受控制的炎症反应有关，伴随大量促炎细胞因子的释放，被称为“细胞因子风暴”。由于缺乏有效的治疗方法，人们使用风湿病学武器库中的许多未列入说明书的药物。在这里，我们将从风湿病学家的角度讨论当前治疗 SARS-CoV-2 肺炎危重患者的策略。因此，我们将讨论旨在针对病毒进入宿主细胞及其复制的药物以及那些关注和针对炎症反应的药物。在这种情况下，许多药物已被使用并取得了有希望的结果，但并非所有药物都得到了国际当局和机构的批准。在第一步（病毒进入）中，已批准使用 SARS-CoV-2 单克隆抗体和瑞德西韦，在第二步中，目前使用皮质类固醇以及白细胞介素 6 抑制剂或 Janus 激酶抑制剂。
提高效率和削减排放 - 通过先进的机油三个步骤改善燃油经济性
evonik已确定了三个步骤，以提高相同粘度等级的效率，并降低了CO 2排放。第一步需要使用高级粘度指数设备，该指数提供了超高的粘度指数，并具有剪切稳定性，可优化油的粘度曲线以最大程度地提高效率。第二步是使用较低的粘度基油，从而进一步增加了发动机油的粘度指数。第三步是从汽油/柴油性能软件包切换到低粘性汽油的性能软件包。evonik已经调查了这种“三步方法”在最先进的发动机中的影响，该发动机是在现实的动态和静态发动机操作条件下，直至全负载。三步方法将同一SAE等级的燃油效率最大化超过1％，而不会损害石油消耗。三步方法不仅限于传统的内燃机，并且可以同样应用于混合动力发动机以及氢内燃机。
使用机器学习的水稻谷物检测系统
稻米是一种重要的主食，是从100多个国家 /地区跨越1.63亿公顷土地的地区收获的，以满足全球约35亿人口的食物需求。实验结果表明，识别整个米饭的正确率超过95％。将借助彩色数码相机获取图像，并执行不同的操作，例如预处理，背景估计和RGB到二进制转换。第二步是构建用于系统培训的数据库。系统通过至少100张具有白色背景的大米的图像来训练。以形态特征，特征值和所有数据库图像的向量形式的数据将存储。分类和质量分析是通过将示例图像与数据库进行比较来完成的。手动质量分析耗时且昂贵。根据物理和化学特性，提出了用于质量分析质量分析的替代解决方案。物理特性包括大小，形状，粉笔，铣削程度，而化学特性则包括胶质化和温度。
进行分级验证和确认的实用方法
不同的 V&V 级别，每个级别都具有适当的严格程度或严谨程度。本文介绍了一种实用方法来估计适当的 V&V 级别，以及为每个特定系统推荐的 V&V 技术。第一步是确定“做什么”，即选择 V&V 类。这里考虑的主要因素是：所需的完整性、功能复杂性、纵深防御和开发环境。提出了使用这些因素对特定系统进行分类的指南，并说明它们如何导致 V&V 类的选择。第二步是确定“如何做”，即根据系统的属性和已选择的 V&V 类选择一组适当的 V&V 方法。其中包括在开发生命周期的不同阶段为每个 V&V 级别推荐的可能的 V&V 方法列表。通过应用此过程，可以为对“做什么”感兴趣的通才以及对“如何做”感兴趣的专家找到解决方案。最后，它还有助于找出 V&V 计划中应包含的主要主题。
新闻中的人工智能
尽管人们对此兴趣日益浓厚，但人工智能对新闻业和我们的信息环境——公共领域——的影响仍然知之甚少。人们对新闻业依赖科技公司发展人工智能的影响也关注不够。通过对美国、英国和德国 35 家新闻机构（包括《卫报》、《巴伐利亚广播公司》、《华盛顿邮报》、《太阳报》和《金融时报》等媒体）的 134 名新闻工作者以及来自行业、学术界、技术和政策领域的 36 位国际专家的采访，本报告研究了人工智能在编辑、商业和技术领域的使用，着眼于人工智能在新闻机构对公共领域的结构性影响。第二步，报告思考了通过人工智能重塑新闻将如何加强新闻机构对技术部门的现有依赖以及这种依赖的影响。第 1 章分为三部分，分别探讨 (i) 新闻机构将人工智能引入其业务的动机； (ii) 人工智能目前用于新闻制作和分发的方式；(iii) 对人工智能实现效率范围的期望。
标准化对创新的影响机器...
第二步，我们构建了反事实后处理（即标准发布后）创新路径的预测。本文将某一技术类别的创新路径定义为该技术类别在一段时间内申请的专利数量。我们将注意力限制在那些在给定时期内建立了标准的技术类别，尽管从第一步开始预测没有建立标准的概率很高。这种选择的直觉如下。考虑一个技术组，公司预计不会发布标准的可能性很高。那么他们在标准事件发生之前的创新活动将与公司在反事实无标准情景中所做的创新活动相对应。在该技术类别中建立标准事件可以看作是对市场的冲击。因此，对于那些技术类别，我们可以使用前处理（即标准之前）信息来预测反事实无处理情况下的未来后处理创新路径。特别是，预处理信息不包含预期效果。
内容效度过程的系统评价方案
我们将对 2010 年至 2020 年在 PubMed、APA PsychInfo、Science Direct、EMBASE Psych、Google Scholar 和 Web of Science 上发表的英语和德语出版物进行系统评价。纳入标准涵盖队列、病例对照、横断面研究、随机对照研究以及会议论文集报告。系统评价将排除一些灰色源材料，特别是社论、报纸文章和博客文章。我们的主要结果是社交媒体上表达的自我报告抑郁症。次要结果将是用于社交媒体抑郁症筛查的 AI 方法类型，以及伴随这些方法的临床验证程序。第二步，我们将利用证据强化人群、干预、比较、结果、研究类型 (PICOS) 工具来完善我们的纳入和排除标准。在两位作者对证据来源的偏倚风险进行独立评估后，数据提取过程将最终形成对所审查研究的主题综合。