XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System过程模型
量子人工智能的圣杯
人工智能本身对于软件工程艺术来说一直很难掌握，也许是因为传统软件工程专注于保持初始一致性（即确保生成的工件符合先前的规范）[21]，而人工智能方法通常从高度混乱的初始配置开始[7]，并且仅逐步引入规则和结构。在将严格工程原则应用于更复杂、适应性更强、固有自治的系统的道路上，已经提出并尝试了各种研究方向（参见[14、22、40、51]等）。作为这些方法的示例，请考虑图 1：经典的软件工程方法保持为一个反馈回路，通常由人类开发人员推动，而运行时发展系统的新方法则作为另一个反馈回路添加，通常由自适应和学习驱动[26]。然而，有各种各样的算法允许自适应和学习，从简单的统计方法（如 SVM 或聚类）到深度神经网络，并且集成这些算法的具体方法也存在很大的差异。在 [22] 中，我们引入了机器学习管道作为许多不同机器学习方法的过程模型，即它是一个
根据客户喜好提议的咖啡店业务策略Tri Hendra Widadi 1，Dina Dellyana 2 1,2 Teknologi Bandung Institut teknologi Bandung 1 Ri
这项研究的目的是根据客户喜好找出针对咖啡店的拟议业务策略。本研究使用定性研究和数据收集使用主要数据和次要数据。这项研究的结果表明，一般而言，Kopi Nalar的销售下降是由Covid-19疫情引起的，这导致了社会限制和参观Kopi Nalar的客户数量的减少。此外，缺乏定量和创新的商业计划导致了Kopi Nalar的总销售额下降。即使经过两年的共同，合理的咖啡的销售也无法从前期前的水平中恢复过来。根据这项研究的结果，在参观雅加达的咖啡店时，已经确定四个因素和16个亚标准会影响消费者的偏好。这些因素已经使用分析层次过程模型（AHP）研究了，并且该分析的结果按以下顺序介绍：最终的产品，地点，服务和营销。前五名的子标准是：口味，清洁和舒适性，快速响应，员工态度以及最终的咖啡店设计，然后根据TOWS Matrix和Diamond Model策略分析，制定了业务策略。
使用基于方案的测试来验证自动驾驶系统：场景生成的FUSE4REP流程模型作为“ Dresden Metho
基于抽象方案的测试是验证自动驾驶系统（AD）的主要方法，从而确保了安全的道路交通。因此，所使用的测试方案应代表相应的操作设计域（奇数）的流量事件，并应涵盖从正常驾驶到事故的交通状况。为此，建议将警察事故数据和基于视频的交通观察数据融合到一个数据库中，以进行后续方案。因此，本文作为Dresden方法的一部分介绍了FUSE4PRESTISTITION（FUSE4REP）过程模型，该过程有助于将异质数据集融合到一个奇特代理数据库中，以实现精益，快速且全面的场景生成。特此，统计匹配用作可能匹配变量的融合方法构建，例如3位事故类型，碰撞类型和参与者的不当行为。此外，本文显示了如何以这种方式生成的方案来假设验证ADS，例如在结合人类驾驶员行为模型的随机交通模拟中。未来的研究应在实践中应用FUSE4REP模型并测试其有效性。
设计具有主动推理的可解释人工智能：透明内省和决策的框架
本文探讨了基于主动推理和自由能原理开发人类可解释的人工智能 (AI) 系统的前景。我们首先简要概述主动推理，特别是它如何应用于决策、内省以及显性和隐性行为的生成。然后，我们讨论如何利用主动推理来设计可解释的 AI 系统，即通过允许我们建模“内省”过程的核心特征并生成有用的、人类可解释的决策过程模型。我们提出了一种使用主动推理的可解释 AI 系统架构。该架构突出了显式分层生成模型的作用，该模型的运行使 AI 系统能够跟踪和解释影响其自身决策的因素，其结构设计为可由人类用户解释和审核。我们概述了这种架构如何整合各种信息来源，以可审计的方式做出明智的决策，模仿或再现类似人类的意识和内省。最后，我们讨论了我们的研究结果对未来人工智能研究的影响，以及开发具有（出现）内省能力的人工智能系统的潜在伦理考虑。
内容 - TeK Associates
Nuttall。这两种算法都在第 2 章中进行了描述。第 3 章描述了对模拟数据进行的实验，首先测试了为本次调查实施的软件工具，并在附录 D、E、F 和 G 中提供了支持性讨论。然后将这些工具应用于实际数据。这些实验指出了在寻求将多通道 LP 建模应用于雷达目标数据时遇到的这两种代表性算法的一些已知优势和劣势。附录 F 指出了在应用这些多通道 LP 算法时遇到的一些一般问题。第 4 章提供了仅使用自回归 (AR) 过程模型而不是显然更通用的自回归移动平均 (ARMA) 过程的考虑因素。第 5 章及其辅助附录 A 讨论了如何有效处理存在的雷达模糊函数效应，这些效应会影响处理结果，因此，如何根据计算的相干函数表示和相关的调节置信区域来缓和最终的互相关结果和结论。第 5 章将这些技术应用于 Tradex RV 尾流数据，作为对表示连续雷达距离门和/或
为德国铁路运输制定物流系统中数字孪生的通用实施策略
摘要：在数字化过程中，数字孪生 (DT) 的概念近年来变得越来越重要。因此，最初的概念方法侧重于工业生产中的用例。尽管该概念对于资产密集型且日益重要的德国铁路运输部门具有多种潜力。由于对 DT 的研究水平仍然很低，因此关于如何以目标为导向的方式实施这一有前途的概念的经验价值很少。在定性探索性研究设计中，这项工作重点回答了如何设计德国铁路运输物流系统中 DT 的通用实施策略 (GIS) 的问题。这项工作的核心成果是经过验证的 GIS，它具有足够的细节级别，可用于有针对性地实施 DT。由于其社会技术系统重点，该过程模型首次实现了面向用户的开发和考虑德国铁路运输的复杂框架条件。GIS 的前瞻性使用以及派生的行动建议的利用有助于实现 DT。因此，该工作将被视为实现轨道交通资产运营优化和智能管理的重要手段。
已知或怀疑的冠状动脉疾病（CAD）
AAA = abdominal aortic aneurysm ACS = acute coronary syndrome ASCVD = atherosclerotic cardiovascular disease AF = atrial fibrillation AV = atrioventricular BPM = beats per minute CABG = coronary artery bypass CAC = coronary artery calcium CAD = coronary artery disease CCTA = cardiac CT anciography CPG = clinical practice指南CPM =护理过程模型CT =计算机断层扫描CTNI =心脏肌钙蛋白-I ECG =心电图=心电图回声echo =超声心动图FDG =荧光氧化葡萄糖FFR =分数流量储备GFR = GFR = GFR = GFR = glomerular滤过率 catheterization LVEF = left ventricular ejection fraction MRI = magnetic resonance imaging mSv = milli-sievert NSTEMI = non-ST-elevation myocardial infarction PAD = peripheral artery disease PCP = primary care provider PET = positron emission tomography PPM = permanent pacemaker PVC = premature ventricular contraction SPECT = single-photon emission computed tomography STEMI = ST-elevation心肌梗塞VT =心室心动过速
解读姓名回忆难题——认知处理和
摘要 本文研究了介绍后立即忘记姓名这一普遍问题，在 458 人的样本中，这一问题的失败率为 89%。我们认为，这种记忆缺失的根本原因不是记忆保留或检索的固有问题。相反，它与一种特定的认知现象有关，即口头信息（姓名）触发了与该姓名相关的先前认识的个体的内部可视化。这种内部图像叠加在新介绍的人的视觉感知上，造成了口头和视觉成分之间的脱节，导致记忆不足。我们认为这不是记忆失败，而是信息分类问题。初步实验表明，在介绍时让个人意识到内部视觉成分，并用本文描述的技术对他们进行训练，可以有效地促进姓名回忆。我们的研究结果揭示了这种被忽视的认知现象，并为认知增强和记忆技能以外的教育带来了新的前景。关键词：认知过程、姓名回忆、记忆保持、视觉联想、认知心理过程、记忆认知现象、认知增强、认知过程模型
AI-mole：未知非线性动力学的自主迭代运动学习，具有广泛的实验验证*
摘要 - 这项工作提出了自主迭代运动学习（AI-mole），该方法使具有未知的非线性动力学系统可以自主学习解决参考跟踪任务。该方法迭代地将输入轨迹应用于未知动力学，基于实验数据训练高斯过程模型，并利用该模型更新输入轨迹，直到达到所需的跟踪效果为止。与现有方法不同，所提出的方法会自动确定必要的参数，即ai-mole Works插件播放，而无需手动参数调整。此外，AI-mole仅需要输入/输出信息，但也可以利用可用的状态信息来加速学习。通常仅在模拟或使用手动调谐参数的单个现实世界测试床上验证其他方法，但我们介绍了在三个不同的现实世界机器人上验证所提出的方法的前所未有的结果，总共九个不同的参考跟踪任务而无需任何先前的模型信息或手动参数调谐。在所有系统和任务上，AI摩尔迅速学习以跟踪参考文献，而无需任何手动参数调整，即使仅提供输入/输出信息。
用AI
摘要全球诊断出的医疗状况最少的是抑郁症。已经证明，当前的抑郁症早期检测的经典程序不足，这强调了寻求更有效的方法克服这一挑战的重要性。最有希望的机会之一是在人工智能领域中引起的，因为基于AI的模型可能有能力提供快速，广泛访问，无偏见和有效的方法来解决此问题。在本文中，我们比较了三个不同数据集上的三种自然语言过程模型，即Bert，GPT-3.5和GPT-4。我们的发现表明，通过微调的BERT，GPT-3.5和GPT-4在从文本数据中识别抑郁症方面显示了不同水平的功效。通过比较诸如准确性，精确度和回忆等指标的模型，我们的结果表明，即使没有以前的微调，GPT-4都优于BERT和GPT-3.5模型，即使没有以前的微调，也可以在文本数据上使用其巨大的潜力来用于自动抑郁症检测。在本文中，我们介绍了新介绍的数据集，微调和模型测试过程，同时还解决了局限性并讨论了未来研究的进一步考虑。