XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System耗时
Octopus Sensing：用于人类行为研究的 Python 库
设计用户研究和收集数据对于探索和自动识别人类行为至关重要。目前可以使用一系列传感器来捕捉心率、大脑活动、皮肤电导率和各种不同的生理线索（Seneviratne 等人，2017 年）。这些数据可以组合起来，提供有关用户情绪状态（Dzedzickis 等人，2020 年；Egger 等人，2019 年）、认知负荷（Mangaroska 等人，2022 年；Vanneste 等人，2021 年）或其他因素的信息。然而，即使数据收集正确，同步来自多个传感器的数据也很耗时且容易出错。无法记录和同步数据可能会导致分析和结果出现错误，以及需要多次重复耗时的实验。为了克服这些挑战，Octopus Sensing 促进了从各种来源同步数据采集，并提供了一些用于设计用户研究、实时监控和离线数据可视化的实用程序。Octopus Sensing 的主要目的是提供一个简单的脚本界面，以便具有基本软件开发技能或没有软件开发技能的人能够更轻松地定义基于传感器的实验场景。
蛋白质：用于蛋白质性质预测和结构理解的多模式LLM
了解生物学过程，药物开发和生物技术进步需要对蛋白质结构和序列进行详细分析，蛋白质研究中的任务本质上是复杂的，并且在手动执行时既耗时又耗时。为了简化此过程，我们介绍了一种最先进的多模式蛋白质聊天系统Proteingpt，它允许用户上传蛋白质序列和/或结构，以进行全面的蛋白质分析和响应式查询。蛋白质Prot无缝将蛋白质序列和结构编码与线性投影层进行精确表示适应性，并与大语言模型（LLM）相结合，以生成准确且上下文相关的响应。要训练蛋白质，我们构建了带有注释的132,092个蛋白质的大规模数据集，并使用GPT-4O来优化指令调整过程。此创新系统可确保使用用户删除数据和提示之间的准确对齐，从而简化蛋白质分析。实验表明，蛋白质蛋白质可以对蛋白质及其相应的问题产生有希望的反应。
供应链支持 - 威尔士商业
有如此多的平台概述了数千种不同的招标机会，与多个不同的门户保持最新状态可能是一项耗时的练习。这就是为什么Sell2Wales对您的业务如此重要的资源：它可以浏览威尔士可用的所有招标机会进入一个数字空间，因此您可以快速，轻松地访问所有内容，而不必担心缺少潜在的机会。
enfinia™DNA-无细胞基因合成
DNA的组装和克隆短片段的漫长而耗时的过程是昂贵的，容易出错的，并且难以自动化。这种方法可能需要数周甚至几个月的时间才能获得多吉尔碱构建体。我们获得专利的克隆技术绕过基于细胞的克隆，以更快，更可靠地提供长长的DNA。
为什么Oracle自主数据库优越，更快，...
•所需的业务结果是在业务中的每个工作流程中实现快速，可访问和可靠的见解。•生成的AI和LLM具有巨大的潜力，可以通过对话将其界定到数据见解来推动这一结果，但是必须减轻幻觉。•培训自定义LLM，甚至通过您的业务数据微调LLM，这可能是昂贵，复杂且耗时的。
数字和人工智能与人类专业知识的交汇之处 - 威立雅
法国各市政府必须遵守有关废物流纯度的规范，否则将对不可回收的废物部分进行处罚。废物的鉴定是一个耗时的手动过程，只能通过取样来完成。这个过程对运营来说是一个巨大的风险管理挑战，因为废物混合物的复杂性正在增加，必须确保操作员的安全。
有效的联合机器学习方法
近年来，联邦学习（FL）作为分布式机器学习范式引起了极大的关注。为了促进“被遗忘的权利”的实施，Feder-Eted Machine Unrearning（FMU）的概念也出现了。但是，当前的FMU方法通常涉及额外的耗时步骤，并且可能没有全面的未学习能力，这使得它们在实际的FL情况下的实用性降低了。在本文中，我们介绍了Fedau，这是一个创新有效的FMU框架，旨在克服这些限制。具体来说，Fedau将轻量级的辅助辅助模块置于学习过程中，并采用直接的线性操作来促进学习。这种方法消除了对耗时的步骤的要求，使其适合FL。此外，Fedau表现出了惊人的多功能性。它不仅使多个客户能够同时执行学习任务，还可以支持各种粒度级别的学习，包括各个数据示例，特定类别，甚至在客户级级别。我们对MNIST，CIFAR10和CI-FAR100数据集进行了扩展实验，以评估Fedau的性能。结果表明，在保持模型准确性的同时，Fedau效率地实现了所需的未学习效果。
![arxiv：2109.06023v1 [eess.iv] 13 Sep 2021](/simg/g:\will\search\icon\source\9\900c49f780caacda4b3605ff8a850be39880980f.webp)
arxiv：2109.06023v1 [eess.iv] 13 Sep 2021
医学成像域的特征是大量数据，但是由于分享数据和获得标签的挑战，其机器学习的可用性受到限制，这需要专家放射线专家的注释，并且耗时且耗时且昂贵。尤其是医学图像中不同疾病的像素或体素分割是一项繁琐的任务。半监督的机器学习似乎是一种自然的选择，可以洞悉用于诊断的医学图像分析，因为它不需要注释，并且很容易利用可用的大量数据。在该领域中特别有价值的是半监督的异常分割（SAS）。在这里，未标记的成像数据用于构建一个系统，该系统可以自动检测到没有看见的数据时与“规范”偏离的任何东西。在医学图像中，此技术特别有用，因为这里的异常通常表明了病理学的形态表现。最近，SAS在MVTEC-AD数据集[8]上在自动工业缺陷检测中取得了令人印象深刻的成功[9,17,13,25]。在医学想象领域中，大多数作品都集中在脑部病理上的检测
KULR Technology Group, Inc. 可持续发展解决方案
7 名宇航员生活在国际空间站上 空间站成本 1500 亿美元 美国宇航局每年花费 31 亿美元 距离地球 254 英里 建造耗时 10 年 组装需要 30 次 5 个航天机构和 15 个国家的合作 我们为商业客户提供与美国宇航局相同的技术，以保护国际空间站及其宇航员