XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System识别能力
幼儿中快速且强大的视觉对象识别
成年后，人类从稀疏的视觉显示中迅速识别物体，并在其外观上遇到重大干扰。实现强大的识别能力所需的最小条件是什么？这些能力何时会发展？要回答这些问题，我们研究了儿童对象识别能力的上限。我们发现，在稀疏且干扰的观看条件下，以100 ms（前向和向后掩盖的速度）成功地识别了3岁的儿童。相比之下，具有生物学知情属性或为视觉识别进行优化的范围计算模型未达到儿童级表现。模型只有与儿童能够体验更多的对象示例相匹配的。这些发现在没有丰富经验的情况下突出了人类视觉系统的鲁棒性，并确定了建造生物学上合理的机器的重要发育限制。
2022 Zeng JASA.pdf - CDN
摘要：人工耳蜗是最成功的神经假体，全球有 100 万用户。研究人员使用源滤波器模型和语音声码器设计了现代多通道植入物，使植入者在安静的环境中平均能够实现 70% - 80% 的正确句子识别。研究人员还使用人工耳蜗帮助理解响度、音调和皮质可塑性的基本机制。虽然前端处理技术进步提高了噪音中的语音识别能力，但单侧植入物在安静环境中的语音识别能力自 1990 年代初以来一直处于停滞状态。这种缺乏进展的情况要求采取行动重新设计人工耳蜗刺激界面并与一般神经技术界合作。VC 2022 作者。除非另有说明，否则所有文章内容均根据知识共享署名 (CC BY) 许可证 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 获得许可。
具有大语言模型的元启发式算法的自动设计
在本文中，探索了大语言模型（LLM）对元启发式算法的自主设计和改进，以解决复杂优化问题。利用LLM的庞大知识和模式识别能力建立一个框架，使这些AI系统能够以结构化格式生成新颖的元神经策略，包括伪代码和算法逻辑。
原创研究 中国护理实习生职场暴力管理能力相关因素
目的：近年来，护士和护生遭遇职场暴力 (WPV) 的案例数量高得惊人。然而，管理和发展护生 WPV 能力的报道仍然不足。因此，本研究调查了护理实习生管理职场暴力能力 (MWVC) 的现状，并确定了影响其 MWVC 的相关因素。参与者和方法：2023 年 7 月，来自中国湖南省六家三级医院的 817 名护理实习生参加了本研究。使用职场暴力管理能力量表 (MWVCS)、患者风险识别能力评估问卷和护生专业身份问卷 (PIQNS) 通过在线调查问卷收集数据。结果：在参与者中，91.1% 为女性（n=744），68.1%（n=556）年龄在 21 至 23 岁之间，54.1%（n=442）获得学士学位。工作场所暴力管理能力得分为 123.25（SD=11.06）。多元线性回归分析显示，学历（B=3.152，p<0.001，95%CI：2.087–4.217）、亲历医院职场暴力事件（B=4.274，p<0.001，95%CI：3.164–5.384）、接受过WPV预防技能培训（B=7.196，p<0.001，95%CI：6.007–8.386）、患者风险识别能力（B=1.006，p<0.001，95%CI：1.163–0.893）和职业认同（B=0.693，p<0.001，95%CI：0.571–0.815）是护理实习生MWVC的相关因素。结论：护理实习生的职场暴力风险评估处于中等水平。为提高职场暴力风险评估水平，建议加强对WPV预防和管理的培训，特别是针对具有大专以上学历、无目击WPV事件经验、未接受过WPV预防技能培训、患者风险识别能力和专业认同度较低的实习生。本研究结果可指导制定有针对性的培训计划和支持措施，提高实习生管理WPV的能力，促进其专业成长和心理健康，同时为护理教育者和管理者提供重要的见解和干预技术。关键词：护理实习生，管理职场暴力能力，患者风险识别能力，专业认同，相关因素
USV-YOLO：用于检测环保无人容器表面浮动物体的算法
摘要 - 水资源是人类的基础。表面浮游物体的精确检测是环境保护无人机进行河流清洁操作的主要先决条件。针对当前目标检测算法在复杂场景和低特征识别能力下对水面上的小目标的不良适应性，本文提出了水表面流动物体检测算法USV-yolo，这实现了在内陆河流复杂条件下充电对象的准确识别和检测。最初，设计了一种新颖的C2F频道模块。它优化了特征信息的利用，并通过顺序融合和串联从瓶颈层发出的特征信息来提高检测浮动物体的准确性；其次，该设计介绍了GS-EVC模块，该模块通过合并GSCONV和SHUF-flof flof flof flof flof flof flof flof flof flof flof flopl oterations介绍了表面炉的原始特征信息的利用，增强了远程特征信息之间的依赖性，并增强了特征识别能力；最终，骨干网络中的标准卷积被全尺寸动态ODCONV代替。其中的加权注意机制可以适应复杂目标的特征提取，从而进一步提高了网络的检测精度。实验是在开源数据集（浮动waste-i和flow-img）上进行的，实验结果表明，本文中的USV-Yolo算法提高了平均检测精度，地图50和MAP 50-95，分别提高了4.3％和6.1％，比原始网络更好，这是其他经典的目标。
JDP 2-00：联合行动的理解和情报支持（第 3 版）
1.传统的军事重点是识别和了解对手，以便压制或击败他们。军队通常非常擅长发展这种知识，特别是识别能力、军事基础设施、人文地理、模式和部队类型。现代军队不擅长的是理解塑造对手的恐惧、动机和看法的心理和认知方面，以及影响他们或他们影响的众多其他周围行为者。当代作战环境的现实是，虽然这仍然是他们的主要任务，但军队孤立地关注对手已不再足够。现代作战要求更广泛地了解作战环境、子环境及其中存在的各种网络。
迈向持久陆地传感器模块化自主性...
ASM 能够感知环境、处理原始数据并针对预配置的目标配置文件执行目标检测。在 SAPIENT 概念下，ASM 还能够自主决定自己的传感器参数（例如，被动 EO 传感器的视野、视角、焦点等，或主动传感器的发射功率、光束方向等），以提高检测/威胁识别能力。ASM 是独立的单元，只需要数据连接接口和电源即可运行。ASM 内部有传感器头、数据处理和自主决策等组件（见图 2）。传感器、数据处理和自主决策功能之间的所有内部通信对系统的其他部分都是不可见的。ASM
JDP 2-00：联合作战理解与情报支持（第 3 版）
1.传统的军事重点是识别和了解对手，以便压制或击败他们。军队通常非常擅长发展这种知识，特别是识别能力、军事基础设施、人文地理、模式和部队类型。现代军队不擅长的是了解塑造对手的恐惧、动机和看法的心理和认知方面，以及影响他们或他们影响的众多其他周围行为者。当代作战环境的现实是，虽然这仍然是他们的主要任务，但军队孤立地关注对手已不再足够。现代作战要求更广泛地了解作战环境、子环境及其中存在的各种网络。
战术边缘的陆军机器人技术
hmi ov-1机器人在战术边缘启用了机动：配备了机器人自主系统（RAS），这些机器人自主系统（RAS）是作为传感器和射手的分层网络集成的一部分，步兵士兵为领导者提供了一种感觉，检测和识别能力。这将提高情境意识，并增加决策空间，以使用有机或更高的总部效应（致命和非致命），以塑造战场。“与之关闭并摧毁”仍然是轻步兵地层的基础。机器人启用的操作提供了获得和维持飞行局以外的接触的能力。
创新的人性化一面：建立人工智能增强型劳动力：您可以从 KPMG aIQ 中学到什么？
领导者将越来越多地询问 AI 如何简化项目。为此，公司应在着手推出重大技术之前进行投资，以更好地了解 AI 如何影响生产力。劳动力塑造是转变劳动力和解决未来人才缺口的关键部分。为了最大限度地减少劳动力冲击并管理组织风险，我们采取了跨职能、整体的方法来实现 AI 劳动力转型。更具体地说，我们专注于识别能力、角色和推动因素；激活角色增强；获取价值；以及解决风险和合规性问题。