XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System重复性
一个简单的精制DNA最小化操作员启用了两个快速计算
动机：最小化概念是序列草图的数据结构。标准规范最小化器通过根据预定义的选择方案同时比较窗口中的前向和反向k -mers从给定的DNA序列中选择K -MER的子集。它通过序列分析（例如读取映射和组装）广泛使用。k -mer密度，k- mer重复性（例如k -mer偏差）和计算效率是最小化选择方案的三个关键测量值。尽管最小化变体之间存在权衡。通用，有效和高效始终是高性能最小化算法的要求。结果：我们提出了一个简单的最小化操作员，作为标准规范最小化器的改进。只需要几个操作即可计算。但是，它可以提高K -Mer重复性，尤其是对于词典秩序。它适用于总订单的其他选择方案（例如随机订单）。它在计算上是有效的，密度接近标准最小化器的密度。精制的最小化器可能会受益于高性能应用程序，例如binning和读取映射。可用性和实施：本工作中基准的源代码可在GitHub存储库中获得https://github.com/xp3i4/mini_benchmark联系人联系：
FS10A 分析仪流量开关/监视器
FS10A 是一款通用流量监测器和开关，专为气体和液体过程分析仪采样系统而设计。FS10A 是一种响应速度快、重复性高的传感器，可轻松安装到标准三通管接头或新型 SP76 (NeSSI) 模块化歧管中。FS10A 采用成熟的热扩散流量测量技术和 FCI 专有的等质量传感技术，可实现出色的灵敏度和重复性。该仪器的湿润部件采用耐腐蚀性能优异的 316L 不锈钢制成，并配有哈氏合金 C-22 传感器尖端。还提供可选的全哈氏合金 C-22 传感器元件。传感器元件没有移动部件，不会结垢、堵塞或维护，从而确保持续可靠性且无需维护成本。没有空腔、孔口或死角来捕获或污染样品，从而保持样品的完整性并缩短系统采样时间。FS10A 电子设备封装在坚固的全密封铝制外壳中，可在所有工艺条件下提供出色的保护和长寿命。电子元件可以与传感器元件集成安装，从而形成一体式独立单元（FS10A-1、FS10A-2），或者电子元件也可以与传感器分离，以便进行远程安装
ChatGPT：人工智能可以生成校准证书吗？
ChatGPT 被要求根据 ISO/IEC 17025:2017 标准生成一份详细的测试报告（见附件 A）。该报告包含基于 EURAMET CG-18 指南的指示误差、重复性和负载偏心率测试结果，这些结果对于评估非自动称重仪器的性能至关重要。通过综合测试数据并遵守标准的格式要求，ChatGPT 生成了一份综合报告，展示了其管理和解释复杂数据的能力。
用于空气数据系统的高性能压力传感器
Crane 压力传感器采用蓝宝石硅基传感技术，具有出色的精度、可靠性和稳定性。直接位于压力膜片上的集成温度传感器可提供最佳温度补偿。Crane 压力传感器比传统的机械共振型传感器尺寸更小，耗电量更少，同时提供更好的热瞬态响应。出色的重复性和稳定性使用数字补偿可将异常精度提高到满量程的 0.01% 以内。
斯宾克控制 - 中流有限公司
� 精度：+/- 1.5% FSR。� 量程能力：10:1 � 重复性：+/- 0.25% FSR � 温度额定值：-50 至 120 °C。� 压力额定值：80 kg/cm2 � 流动方向：从底部到顶部 � 端部连接：法兰连接以满足客户要求。� 湿润部分：适合特定液体或气体。� 安装位置：垂直。� 指示：数字流量 � 传输：2 线环路供电。� 外壳：防火/防风雨。� 电源：9 VDC 电池
人工智能辅助高效生成乳房模型的方法
背景：超声是致密型乳腺癌早期筛查的首选方法之一。临床上，医生必须手动书写筛查报告，费时费力，且容易漏写。目的：我们提出了一种基于超声图像自动生成AI乳腺超声筛查报告的新流程，旨在协助医生提高临床筛查效率，减少重复性报告书写。方法：利用AI高效生成个性化的乳腺超声筛查初步报告，特别是针对占大多数的良性和正常病例。医生根据初步的AI报告进行简单的调整或更正，即可快速生成最终报告。该方法已使用4809个乳腺肿瘤实例的数据库进行了训练和测试。结果：实验结果表明，该流程使医生的工作效率提高了90％，大大减少了重复性工作。结论：与基于固定模板或包含填空选项的非智能报告相比，个性化报告生成在临床实践中更受医生的认可。关键词人工智能、超声、乳腺癌、早期筛查、报告生成、自动分类、BI-RADS、良性特征。
人工智能对劳动力市场和工作场所的影响：社会对话发挥什么作用？
1.人工智能（AI）技术 - 基于机器的系统，能够针对一组给定的人类定义目标做出影响真实或虚拟环境的预测、建议或决策 1 - 将对劳动力市场、工人和工作场所产生重要影响。因此，工人和公司将需要应对重大的转变和调整。近年来，人工智能技术的开发和采用取得了快速进展，特别是在图像、文本和语音识别、计算机编程和预测分析领域。例如，这些发展引发了人们对大规模失业的担忧，这种担忧源于人工智能能够越来越多地自动化重复性和非重复性任务 2 ，以及它影响经济各个部门的潜力。与此同时，人工智能还将创造全新的任务和职业，并彻底改变其他任务和职业的性质：因此，一些任务可能变得更安全、更不单调，但其他任务可能存在非人性化甚至去技能化的风险。此外，不同工人和不同公司利用人工智能带来的好处的能力也可能引发劳动力市场的不平等：虽然这不是什么新鲜事，但适应技术较慢的工人可能被排除在外的风险可能会因人工智能的传播而加剧，因为“让算法驱动经济活动将进一步赋予特权阶层特权”（Schor，2018 年 [1] ）。