XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemASSISTE
直接奖励，依据艺术。 50，第 1 段，信函。 B) 立法法令。救护车服务第 36/2023 号，配备医生，在 2025 年 1 月 14 日（具有 IT 特征的第 7 号助手竞赛）和 2025 年 1 月 31 日（具有 IT 特征的第 3 号专家竞赛）的竞赛程序之际。
根据第31条规定，授权直接授予。 50，第 1 段，信函。 b) 根据第 36/2023 号立法法令，向 Croce Bianca Italiana Srl 提供救护车服务，配备医生，在 2025 年 1 月 14 日（竞争 7 名具有 IT 背景的助手）和 2025 年 1 月 31 日（竞争 3 名具有 IT 背景的专家）的竞争程序中，金额为 2,600.00 欧元（免征增值税），计入支出项目编号。 2025财政年度预算预测第10337号（“人员选拔支出”）；
关于在各种护理环境中实施药物审查和停药服务的公司间文件 2024
药物审查和停药过程代表了一种针对患者治疗优化的方法，其中包括对正在进行的药物治疗进行严格的、系统的和定期的评估。这一过程在医疗监督下，可以有计划地减少 PIM 的使用，并有效地重组多药物疗法，以改善所服用药物的效益风险状况以及坚持长期服用适当的疗法，最终促进患者的健康和生活质量。 [Dharmarajan et al., 2020] 为了优化多重用药，有必要评估患者服用的药物清单，识别不必要的药物处方（过度治疗）和任何治疗不足的药物（治疗不足），同时考虑到个体患者的治疗目标、临床状况、预期寿命和偏好。
AI辅助代码生成和优化
摘要本文的目的是探索AI驱动的代码生成和优化。代码生成器的持续演变也为自动化重复任务的新可能性开辟了可能性，从而使更大的专注于高级问题解决和设计，而不是低级实现细节。随着技术的不断发展，预计代码生成器在软件开发中的作用将进一步扩展，从而为明天的计算环境的挑战提供了创新的解决方案。最终的愿景是将“创意编码”到一个新级别的程序员，专家使用专业的DSL或自动化软件开发的愿景，我们认为，实用实现的途径确实在于其封闭[1]。在这种情况下，很明显，AI方法和Flex太空技术的整合是研究人员的重要领域，因为它为该领域的持续创新和进步提供了许多机会。随着我们更深入地研究代码生成和优化技术的复杂性，越来越明显的是，进一步的探索和改进至关重要，以解开这些尖端的AI-drien驱动方法的全部潜力。此外，对AI和Flex空间融合固有的挑战的识别和主动缓解措施对于确保成功开发和部署有影响力的解决方案至关重要。在每个代码生成器的基础上是由某些编译器中间形式表示的映射[2]。通过对这些关键领域的细微理解，研究人员和从业人员可以致力于实现AI和Flex太空技术相交的变革性可能性[1]。通过解决与这些先进方法相关的复杂性和细微差别，我们可以促进编程实践和软件开发过程的演变，最终导致了所设想的创造性和高效计算生态系统的实质性化。虽然可以在第一级上理解产生有效的低级代码的高级问题，因为它是找到从可能的程序实现的高维空间到有效的代码输出的良好的低维映射，而固有地，代码生成是编程语言设计的促进者，或实现的依赖性（或实践），或实现的依赖性（或实践），并且是在构成方面的依赖性（或实现），并且在构成方面的依赖性（在实现方面都可以构成）。广泛的程序在其具体语法级别操纵其他程序以生成新程序（代码或数据）或优化或理解它们，称为“代码生成器”。在过去的五十年中，代码生成的使用以各种方式导致了在复杂程序中的专业化：使程序变得较小（通过部分评估），更快的速度（专门用于特定输入）和更安全（通过修复可能的动态输入，例如软件故障攻击）。有限的，通常的标量，运行时值的子表达已被常数替换，并且使用可用的方法对这种编译器支持的可用方法进行了有限的循环计数，循环均已展开。代码生成器操纵源代码的能力彻底改变了程序员开发软件的方式，为以前无法实现的效率，安全性和自定义提供了新的机会。这导致了软件的创建和优化方式发生了重大变化，从而导致了各个行业中更先进和复杂的应用程序的开发[2,3]。
自动水下车辆的数字双辅助
自动驾驶汽车（AUV）是海洋学和军事目的的主要研究工具。这些车辆的建造资本更大，一旦部署在海洋中，它就失去了与陆地世界的所有连通性，并且很难预测AUV的工作状态和健康状况，这不仅会阻碍AUV的透明度，而且还会蚀至现实时代的数据提取能力。本文通过部署与AUV同步移动并在水下与AUV连接的自动型表面车辆（ASV）专门解决了此问题。因此，通过集成IOT Twin Maker Service（Amazon Web Services（AWS）提供的数字双技术服务）来可视化提取的健康和监视数据。此外，可以通过插入AWS提供的Edge Computing软件来实现本地处理数据并进行现场决策的能力。结果描述了AUV的数字双胞胎模型以及其实时健康状况。
了解珊瑚对气候变化的自然适应和辅助进化
免责声明：尽管我们已尽一切合理努力确保信息的准确性，但对于错误或遗漏不承担任何责任。本出版物中使用的名称和材料的呈现方式并不意味着对任何国家、领土、城市或其当局的法律地位，或对其边界和边界的划分发表任何意见。本文件中提及的商业公司或产品并不意味着认可。商标名称和符号以编辑方式使用，无意侵犯商标或版权法。此版本是所有研讨会参与者同意的最终草案。
NIDA 公司计算机辅助...
MOD 6 - 交流电路简介. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 MOD 7 - 交流测试设备. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 模块 8 — 电感和 RL 电路 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..................................................................................................................................................................................................................................................................12 MOD 11 - 共振........................................................................................................................................................................................................................................................................................12 MOD 12 - 变压器........................................................................................................................................................................................................................................................................12 MOD 12 - 变压器.................................................................................................................................................................................................................................................................. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 型号 13 - 继电器和开关. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 型号 1403 - 模拟电路
人工智能辅助历史文献数字化
关键词：历史文献、手写、数字化、数字化、文化遗产、保存。摘要：保存历史档案遗产不仅涉及保护这些宝贵文本的物理措施，还涉及提供数字保存。然而，仅仅将手稿和抄本数字化是不够的。还需要进一步的步骤：数字化其内容，即逐字转录扫描的文本。此过程可以准确保存其文本内容，从而更易于搜索信息和进行进一步分析。借助人工智能，特别是深度神经网络 (DNN)，可以执行自动手写识别。在本研究中，我们使用了一种成熟的 DNN 类型的卷积循环神经网络 (CRNN) 来确定自动转录五个不同语言和时间段不同的历史数据集所需的最少标记数据量。结果表明，在几乎所有情况下，仅使用几百行标记文本就可以实现低于 10% 的字符错误率 (CER)。
使用HRMAS的机器学习协助对脑肿瘤边缘的术中评估
对肿瘤的完整切除对于神经胶质瘤患者的生存很重要。即使达到了总切除术，在切除腔风险中剩下的微尺度组织复发。高分辨率魔术角旋转核磁共振（HRMAS NMR）技术可以使用生物标志物代谢物的峰强度来区分健康和机构组织。该方法是快速，敏感的，并且可以与小型和未经处理的样品一起使用，这使其成为手术期间实时分析的良好功能。然而，只能制作出有针对性的肛门，可以制造出已知肿瘤生物标志物的存在，这需要具有化学背景的技术人员，并且在手术期间就具有有关肿瘤代谢的知识的病理学家。在这里，我们表明我们可以实时执行此分析，并可以使用机器学习以不定目标的方式分析完整的频谱。我们在神经胶质瘤和对照样品的新型和大型HRMA NMR数据集（n = 565）上工作，该数据集也标有定量病理分析。我们的结果表明，基于森林的随机方法可以用肿瘤细胞的样品准确和对照区分，以中位AUC为85.6％，AUPR为93.4％。我们还表明，我们可以进一步区分良性和恶性样本，中位AUC为87.1％，AUPR为96.1％。我们分析了分类的特征（峰值）重要性，以解释分类器的结果并验证已知的恶性生物标志物（如肌酸和2-羟基氯丁烷）在区分肿瘤和正常细胞方面起着重要作用，并提出了新的生物标志物区域。