XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用机器学习的图像进行分割
摘要：在计算机视觉领域，图像分割通过将复杂的图像划分为不同的段或区域，从而起着至关重要的作用。此过程可以对各种应用程序进行更深入的分析和对视觉数据的理解。我们的项目着重于通过最先进的机器学习技术来推进图像细分。通过利用深度学习，尤其是U-NET及其变体等卷积神经网络（CNN），我们的方法旨在实现高度精确的细分。除了单纯的像素分类之外，我们的目标是生成复杂的面具，以准确描述每个图像中的边界和结构。这项努力不仅旨在实现技术卓越的目标，而且还努力模仿类似人类的知觉，确保我们的模型可以有效地处理多样化和细微的视觉信息。
在电动汽车维护和开发过程中应用机器学习
Nyíregyháza，Sóstóiout31/b，Nyíregyháza，H-4400，H-4400，匈牙利4克拉古杰夫克大学工程学院，SestreJanjić6，SestreJanjić6，SestreJanjić6，Kragujevac 34000，Kragujevac 34000，塞尔维亚34000，serbia摘要，为越来越多的能源提供了能源，并且在越来越明显的动力上，并在范围内进行了更加清晰的工具，并在reNEWES中提供了不断的效果。运输系统的移动性。同时，机器学习在数字双技术中的应用极大地有助于车辆和系统的开发和优化，节省时间和资源以及物质资源。在电动汽车组件方面，电池代表了机器学习最昂贵的元素，可以帮助您在开发过程中优化特征并预测维护时间及其寿命。本文与未来研究的可能领域有关，这些领域通过加强数字双技术的数字化和机器学习，将影响组件的应用和处置的改善，但是在整个生命周期中，包括回收的整个生命周期中，电动汽车的完整系统。
沃尔玛使用机器的销售预测...
摘要：销售预测对于当今的企业至关重要，因为它是改善它的关键因素。“销售预测”是一个人使用不同技术来预测即将到来的几周，几个月或几年的销售的过程。在本研究论文中，文献综述是关于不同研究人员应用的机器学习算法来预测沃尔玛的销售。不同的算法研究人员使用的是神经网络，OLS回归，XGBoost，SVM，Lasso回归，随机森林，额外的树回归，KNN和线性回归。从应用的所有算法中，额外的树回归表现良好，精度为98.20％。最后，我们比较了沃尔玛销售的随机森林，额外的树回归，XGBoost算法和KNN回归模型。Xgboost在其中排名最高，最高准确性为98.24％。这项研究证明了在这一销售预测领域中机器学习的潜力，并开辟了广泛的未来研究范围，以提高准确性。
标准教学和研究职位描述
职位目的 该职位旨在设计和实施一系列实验，以对小麦作物基因序列进行功能分析。该职位将使用最新的基因组编辑技术和分子筛选来改善小麦的生殖特性，以支持杂交育种。该职位代表正在进行的研究计划的延续，并将利用现有数据集来确定目标，包括在受控和田间条件下种植植物、转基因、基因分型/测序、组织化学分析、高分辨率显微镜检查以及进行全面的数据分析以识别和功能验证影响小麦繁殖的基因。对于对具有实际应用的研究感兴趣并希望与国内外作物遗传学行业领导者合作的人来说，这是一个绝佳的机会。该研究由澳大利亚研究委员会资助，是默多克大学“食品和农业”的优先研究领域。关于默多克大学 默多克大学是一所年轻而充满活力的大学，致力于环境、社会公正和包容，并让更多人接受教育。默多克大学成立于 1974 年，是西澳大利亚州的第二所大学，如今在珀斯、新加坡和迪拜设有校区，拥有 21,000 多名学生和 1,700 名教职员工。默多克大学拥有超过 90,000 名校友，毕业生遍布世界各地，为社会做出了积极贡献。我们的战略 – Ngala Kwop Biddi。共同建设更美好的未来 – 指导着大学的发展方向，并重申了我们共同的目标，即通过无障碍教育和研究改善生活和社会。该战略侧重于三个关键主题：
AI在Ediscovery中的兴起：机器学习如何革新法律数据处理
本文探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）对法律行业中的杂质的变革性影响。它研究了数字数据的指数增长以及AI技术如何解决这些问题所带来的挑战。本文讨论了文档审查中的关键AI应用程序，包括预测性编码，自然语言处理以及无监督的学习模式识别。它提出了一个地标性Da Silva Moore诉Publyis Groupe案的案例研究，该案件为法律程序设定了AI的先例。本文还深入研究了法律数据处理中AI的道德考虑因素，并提供了对该领域未来发展的见解，例如更复杂的语言模型，区块链集成和特定于行业的AI模型。在整个过程中，本文强调了AI不仅如何提高eDiscovery的效率和准确性，而且从根本上改变了法律专业人员在数字时代的数据分析和案例准备方式。
hitachi itpower ups for
•现金提取和存款：ATM的主要功能是促进现金提取。现代ATM还允许用户存入现金和支票，为访问银行分支机构提供了方便的替代方案。•余额查询和迷你声明：ATM使客户能够检查其帐户余额并获得迷你声明，帮助他们跟踪其财务交易。•基金转让：许多ATM都支持银行间和内存基金转移，使用户可以在帐户之间无缝地移动资金。•账单付款和移动充值：一些ATM为公用事业，信用卡和其他费用提供账单支付服务。此外，用户可以通过ATM为手机充电。•无卡交易：随着技术的进步，无卡交易成为可能。用户可以使用移动银行应用程序或QR码提取现金，从而增强便利性和安全性。ATM应用程序中的技术进步
利用机器图理论的力量
图理论是数学的一个基本领域，探索了顶点之间的关系，这些关系可以代表各种类型的对象，并通过边缘连接。该领域已成为理解和分析各种应用程序（包括社交网络，分子网络，疾病网络和网络建模）中复杂关系的重要组成部分。随着人工智能（AI）的出现及其在日常生活中的蓬勃发展的作用，Graph Doys的应用已扩展到机器学习中。通过利用图理论概念，我们可以降低数据集和简化分析过程的维度，从而增强机器学习模型。本文探讨了如何有效地将图理论应用于机器学习，从而证明了其提高模型性能和数据解释的潜力。
机器视觉标准产品目录
出色的机器视觉系统需要具有基本功能，例如稳定的获取，有效的处理，执行准确性和高质量的图像。在典型的图像采集系统中，有光源，镜头，相机，采集协议，数据传输和数据处理。摄像机与镜头和照明单元合作，以确保高质量的原始图像并最大化目标特征和背景之间的差异，并通过合适的传输协议进行稳定的传输和收集。最后，通过软件从背景中提取目标特征信息，并执行有效的算法处理以获得目标图像。Hikrobot致力于为客户提供视觉系统的一站式采购服务。产品涵盖工业区域扫描摄像头，线扫描摄像头，板级摄像头，红外摄像头以及框架抓框，镜头，光源和电缆等配件。实现视觉系统的构建，供客户满足各种行业的各种应用需求。
ECE 381-应用机器学习
学分和联系时间：3个学分，3个联系时间讲师：Tao Han博士，电子邮件：tao.han@njit.edu目录课程描述：本课程是为学生准备机器学习和人工智能的新环境。该课程由两个主要部分组成：1）基本应用机器学习技术，包括深度学习，回归，分类，卷积神经网络，生成的对抗性网络和模型压缩； 2）介绍Pytorch，Colab和Jupyter笔记本，并为学生提供开发和实施机器学习解决方案的实践经验。
使用机器的房屋价格预测模型...
摘要 - 近年来，机器学习已经快速增长，导致了各种应用和算法的发展。一个值得注意的应用是房价的预测，随着房地产价值不断上升，这变得越来越重要。准确的房价预测模型可以极大地帮助潜在的买家做出明智的决定。这项研究的重点是使用诸如卧室数量，房屋年龄，交通运输的可及，靠近学校的交通年龄以及附近的购物中心等特征来预测印度的房价。所提出的模型采用各种机器学习算法，包括线性回归，决策树，随机森林和支持向量回归。最终，该解决方案将使买卖双方都能更有效地谈判其优先级，从而最大程度地减少财务和时间损失。