XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System辅助的
连续体辅助的时空光子晶体的非蓝宝学理论
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无人机辅助的Visual Slam生成重建的3D场景图
摘要 - 空中机器人在各种应用中起着至关重要的作用，在各种应用中，机器人对环境的意识是基本需求。作为一种用例，在受GPS贬低的环境中的无人机需要配备不同的传感器（例如，视觉传感器），这些传感器在执行姿势估计和本地化时提供了可靠的传感结果。在本文中，针对了安装在无人机上的摄像头，重建室内环境的地图，以生成3D场景图，以进行高级表示。因此，建造并使用配备了配套计算机和RGB-D相机的空中机器人与作者提出的同时定位和映射（VSLAM）框架合适地集成在一起。在重建地图，各种结构元素（包括门和墙壁）的同时提高机器人的情境意识，上面标有印刷的信托标记，其中拓扑关系的词典被馈送到了系统中。VSLAM系统检测标记并重建室内区域的地图，并具有更高级别的语义实体，包括走廊和房间。另一个成就是生成基于多层视力的情境图，其中包含室内环境的增强分层表示。在这方面，将VSLAM集成到所采用的无人机中是本文为GPS污染环境提供端到端机器人应用程序的主要目标。为了显示系统的实用性，已经在具有不同结构布局的室内场景中进行了各种现实状况实验。评估表明，提议的无人机应用程序可以进行足够的W.R.T.地面真相数据及其基线。
机器学习辅助的蒙特卡洛在抽样中失败了计算困难问题
为了使这些研究更加系统，并真正评估了方法的性能，重要的是具有良好的基准，即当地MCMC确保很难采样的问题。在90年代初期，必须面对同样的问题，以评估寻找优化或满足性问题解决方案的本地搜索算法的性能[21]。在这种情况下，通过引入研究的随机实例的集合来解决生成良好基准的问题[21 - 24]。随后在数值和分析上都显示了这些随机优化/满足性问题需要在N中成倍缩放，以在某些参数空间的某些区域在足够低的温度下进行适当的采样[2]。因此，它们为采样算法提供了很好的基准。然而，最近将机器学习方法应用于加速抽样的尝试尚未考虑这些基准。在本文中，我们考虑了一个典型的难以样本的随机问题，即随机图的着色，我们表明所有提出的方法都无法解决。我们的结果证实，这类问题是抽样方法的真正挑战，甚至在智能机器学习的动作的帮助下。[20]中研究的模型可能属于此类。此外，我们讨论了一些实际问题，例如学习辅助模型时的模式崩溃，当目标概率分布具有多个峰值时，并且辅助模型仅学习其中一个（或一个子集）。
微型飞行器辅助的基于视觉的腐蚀检测在船舶检查应用中
摘要：船舶维护需要定期对船体进行目视检查，以检测钢结构的典型缺陷情况，例如涂层破裂和腐蚀等。这些检查通常由训练有素的检验员以高昂的成本进行，因为需要提供通道（例如，脚手架和/或升降机），使检验员能够伸手够到被检结构。本文介绍了一种缺陷检测方法，包括一种微型飞行器，用于从被检表面收集图像，特别关注检验员无法目视的偏远区域，以及一种基于三层前馈人工神经网络的涂层破裂/腐蚀检测器。正如本文所讨论的，检查过程的成功不仅取决于缺陷检测软件，还取决于空中平台控制架构提供的许多辅助功能，其目的是提高图像质量。本文的不同部分描述了这项工作的两个方面，以及所获得的分类性能。
教育中的AI：对学校环境实施辅助的教学和道德分析
教育中人工智能的框架是技术，组织和环境的（联合国教科文组织，2023A，2023b）。技术环境（联合国教科文组织，2023a，2023d，2023e）包括正在使用或在市场上使用的技术。组织环境（Francesc等，2019; Xu＆Ouyang，2022; Unesco，2023a）与组织的可用资源和特征（例如其结构，沟通过程，组织准备及其规模）有关。也重要的是组织的人力资源，员工之间的连接结构，组织内的通信过程以及未使用的资源数量。环境环境（Francesc等，2019；牛津大学出版社，2023;联合国教科文组织，2023a）提供了可以领导或限制创新的因素，例如对工业的支持，对技术创新的支持，政府规则，文化因素，文化因素，利益相关者的影响力。
由计算机视觉技术辅助的建筑结构的数字双胞胎：概述和初步结果
Digital Twin是基于传感器测量数据来分析，可视化和解释产生结构状况的有效平台。基于从构建结构的数据流入，相关的模型（通常是有限元模型）被更新，并且在虚拟空间中复制了结构的全部行为。尽管具有潜力，但数字双胞胎概念的现场实施通常会面临挑战，因为传感器类型/位置，结构模型开发和数据融合算法的特定形式的特定形式在很大程度上取决于特定于案例的目标。专注于由计算机视觉技术辅助的数字双胞胎概念，该研究旨在通过在不同的应用程序环境中介绍数字双胞胎的定义，设置和初步结果，包括基于多种测量值的数字结构评估和长期结构健康监测，从而促进这些概念的实施。这项研究有望为数字双胞胎概念在结构工程界的更广泛影响做出贡献。
从电力技术辅助的Microalga Haematococcus pluvialis中提取有价值的生物分子
摘要：淡水微藻骨球菌是众所周知的天然锦黄素的细胞工厂，占其总干重的4-7％。h. pluvialis囊肿中astaxanthin的生物蓄积似乎是一个非常复杂的过程，取决于其培养过程中不同的不利条件。在不利的生长条件下，H. pluvialis的红色囊肿会形成厚而刚性的细胞壁。生物分子通常需要应用相当复杂的细胞破坏，提取和纯化技术。此简短的综述提供了对H.Pluvialis上游加工中不同步骤的分析，包括生物量的插入和收集，细胞破坏，提取和纯化技术。收集了有关H.倍虫细胞，生物分子组成，特性和脂肪生物活性的有用信息。特别重点是在生长阶段的不同电气技术应用方面的最新进展，并帮助从H.Pluvialis恢复不同的生物分子。
用蛋白体辅助的SARS-COV2峰值蛋白质疫苗具有免疫原性和有效性的小鼠和仓鼠
Felicity C. Stark 1，Akache Bassel *1，1 1 1，Anh Tran 1，Mathew Stuible 1，Yves Ducher 1，5 Michael J. McCluskike 6 Makinen 1，Joseph 2，David 7 Zarley 7，Terrence R.8
设计一个计算机辅助的诊断系统，用于心脏全面检测和放射学报告一代
抽象的胸部X射线（CXR）是用于心理评估的常规诊断工具，具有高度的成本效益和多功能性。然而，随着放射科医生评估的扫描数量越来越多，它们可能会遇到疲劳，这可能会阻碍诊断的准确性并减缓报告的生成。我们描述了计算机辅助诊断（CAD）管道启动计算机视觉（CV）和自然语言程序（NLP），该诊断（NLP）对公开可用的模拟物数据集进行了培训。我们执行图像质量评估，查看标签，基于分割的心脏肿大严重性策略，并将严重性分类的输出用于基于大语言模型的报告生成。四位认证的放射科医生评估了CAD管道的产出准确性。Across the dataset composed of 377,100 CXR images and 227,827 free-text radiology re- ports, our system identified 0.18% of cases with mixed- sex mentions, 0.02% of poor quality images (F1=0.81), and 0.28% of wrongly labelled views (accuracy 99.4%), furthermore it assigned views for 4.18% of images which have unlabelled views.对于二元心脏肥大的分类，我们实现了95.2％精度的最新性能。评估报告的语义和放射科医生的正确性的放射科医生协议为0.62（严格的协议）和0.85（放松的同意），类似于0.55（严格）和0.93（宽松）的放射科医生-CAD协议（放松）。未来的改进围绕着改进的文本生成和为其他分歧的CV工具开发。我们的工作发现并纠正了对模拟CXR数据集的几个不正确或缺失的元数据注释，并且我们的CAD系统的性能表明与人类的放射性人士相当。
回顾细菌辅助的纳米材料的运输以改善癌症治疗中的药物递送
摘要：目前，用于治疗不同病理的纳米材料的设计对生物医学研究产生了重大影响。因此，纳米颗粒代表了一种成功提供大量药物治疗癌症的策略。不同的纳米tems被设计用于对抗这种病理。然而，这些纳米材料渗透到肿瘤组织中的渗透不良可防止药物进入肿瘤的内部区域。由于鞭毛，一些细菌菌株具有自我刺激和指导能力。由于存在不同的化学吸引因素，他们还倾向于在某些肿瘤区域积聚。生物结合反应允许以简单的方式在生物系统（例如细胞或细菌）中结合纳米颗粒。因此，细菌被用作纳米颗粒的运输载体，促进其渗透和随后释放肿瘤的药物。本综述将总结有关不同的锚定方法的文献