XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAccuracy
通过动态精度管理将精益数据和数字清醒融入数字孪生
第四次工业革命的到来带来了新技术的出现，每一项技术都具有颠覆性和创新性，例如数字孪生 (DT)，它通常被认为是智能工厂的支柱。DT 的概念最初是在 2003 年 Michael Grieves 在产品生命周期管理 (PLM) [1] 高管培训中提出的。尽管文献中有 50 多个不同的定义 (Julien & Martin, 2021)，但新 ISO 标准 23247 [2] 提供的定义似乎是最全面、最准确的制造应用定义，“可观察制造元素的适合用途的数字表示，并具有使元素与其数字表示以适当的同步速率收敛的方法”。数字孪生在某种意义上被认为是工业 4.0 的先锋，因为它在实施的工具、技术和技能方面是横向的（人工智能、物联网、数据，以及电子工程师、自动化工程师、数据科学家、心理工效学家等），而且在处理的问题方面也是横向的（维护、控制、产品质量管理、供应链管理、预测和故障检测等）。在本文中，我们重点介绍这项技术及其方法。
Kodama：通过准确性最大化的知识发现
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评估野外的顺序建议：关于离线准确性，点击率和消费的案例研究
摘要。顺序建议问题近年来已经增加了研究兴趣。我们对实践中连续算法的有效性的了解是有限的。在本文中，我们在视频和电影流平台上报告了A/B测试的结果，在该平台上，我们根据非顺序，个性化的推荐模型以及基于受欢迎程度的基线对顺序模型进行了测试。与我们从前面的离线实验中期望的相反，我们观察到基于受欢迎程度和非顺序模型导致了最高点击率。但是，就建议而言，在观看时间方面，顺序模型是最成功的模型。我们的工作指出了顺序模型在实践中的有效性，但它也使我们想起了有关（a）经典离线评估的有时含义的预测能力的重要开放挑战，以及（b）优化点击率率的建议模型的危险。
使用合成数据微调Yolov10进行订单准确性验证
图8：MAP50未经合成数据训练的数据的结果与使用合成数据集训练的数据，仅根据真实图像进行评估。合成数据仅用于显示适配器（第2类）。包括合成数据还改进了其他类别的MAP50。
在嘈杂的协作点云获取环境中，基于准确性的传感器奖励
摘要 - 在Point-Cloud获取环境中的常见挑战，例如实现安全性和自动驾驶，是确定传感器和工人的放置以及要支付给他们的奖励。游戏理论可作为一种非常强大的工具，用于确定部署的传感器和工人的适当奖励的问题，并且先前的一些研究提出了使用游戏理论来确定奖励的方法。但是，这些方法并未考虑AI对下游任务的识别准确性的影响，以开发这些适当的奖励。在本文中，我们通过考虑AI的识别准确性提出了游戏理论的新特征功能。为了定义我们的功能，我们研究了观点数量和点云的噪声水平如何影响分类精度。此外，我们分析了识别模型通过使用Shap重点关注的点云的哪一部分，这是一种基于Shapley值改善机器学习的方法。索引术语 - 点云，特征功能，莎普利值，shap，零拍点云识别模型
引用H.R Hanif，人工智能对医学诊断准确性的影响，EJCMPR。 2025; 4（1）：153-175。
a b s t r a c t早期诊断疾病是改善治疗结果的关键措施。人工智能通过使用临床数据，医疗图像和病史来帮助医生更快地识别疾病。例如，深度学习算法用于分析MRI和CT扫描等医学图像，并可以早日识别肿瘤。在2020年的一项研究中，人工智能模型比放射科医生更准确地诊断乳腺癌。AI系统可以通过处理来自医疗记录，测试结果和成像等各种来源的信息来提供更准确的诊断。例如，在诊断传染病时，AI可以同时回顾临床测试结果和临床症状，从而使医生能够更快，更自信地做出决定。这种高精度会导致医疗错误和改善治疗结果的减少，最终提高了患者满意度。不是科学家依靠传统和耗时的方法来测试和检查分子，而是通过数据分析和高级建模来鉴定具有很高潜力的分子。这些方法不仅减少了发现新药所需的时间，而且还大大降低了与之相关的成本。在优化药物生产过程时，可以看到AI的另一种应用。传统上，由于其多重复杂性和生产条件的变化变化，药物生产面临许多挑战。但是，使用AI系统，可以更精确地监视和控制生产过程。这些系统可以分析生产数据，并在达到最终产品之前识别和解决问题和缺陷。此外，AI能够通过使用预测模型来优化各种生产阶段并提高效率。因此，不仅提高了制造药物的质量，而且生产速度也提高了，这有助于降低成本并增加获得新药的机会。
放射科学家在增强诊断准确性和患者护理方面的作用
结论：放射学技术人员在卫生部门非常重要，因为他们将高科技成像工具的作用转化为患者的整体卓越治疗。药剂师的责任包括技术知识和患者护理，团队合作和专业精神，并专注于安全，包括专业精神的各个方面。在一年中，放射科医生将不得不解决并克服的挑战和创新，以实现改善诊断确认和护理结果的目标。通过教育，培训和工作场所支持的赞助，这个职业领域可以利用放射学技术人员在医疗保健环境中的优势。因此，它有助于保持此类专业人员的活跃，因此继续为不断创新的医学成像领域提供巨大的价值。放射技术专家的道路是持续教育，团队合作的道路，以及今天在有才华的练习中寻找晚餐的贡献，这是医疗保健行业改善的重要组成部分。关键字：角色，放射学，技术人员，增强，诊断，准确性和患者护理
血清素，化学素霉素免疫测定的准确性
在这项研究中，根据CDC标准进行了早期临床活性原发性，继发性和潜在梅毒的诊断。在这项研究中，所有梅毒患者均被证实患有梅毒感染。如果患者表现出一个或多个无痛的堂，则进行原发性梅毒的诊断。患者被证实患有皮肤和粘膜病变，均在整个人体中，有或没有区域淋巴结肿大，并且可以被诊断为继发性梅毒。在具有这些临床标准的患者的非骨骼和三骨血清学检测的阳性结果可能是诊断初级和继发性梅毒的基础。在去年遇到以下标准之一的在去年初期感染的无症状患者被诊断出患有早期潜伏的梅毒：1）在过去的12个月中，已记录了血清转化或四倍的非骨骼测试滴定器的四倍； 2）去年与原发性或继发性梅毒一致的症状； 3）与被诊断为确认或可能的初级或继发性梅毒或可能的潜在梅毒的伴侣发生性接触（独立记录了不到一年）；或4）在过去12个月中可能暴露后，对非股东和毛进行teponemal测试的阳性结果。 从2023年1月至11月，纳希丁·苏迪罗胡索多医院及其网络医院的性传播感染（STI）的个人被送往2023年1月至11月。。在去年初期感染的无症状患者被诊断出患有早期潜伏的梅毒：1）在过去的12个月中，已记录了血清转化或四倍的非骨骼测试滴定器的四倍； 2）去年与原发性或继发性梅毒一致的症状； 3）与被诊断为确认或可能的初级或继发性梅毒或可能的潜在梅毒的伴侣发生性接触（独立记录了不到一年）；或4）在过去12个月中可能暴露后，对非股东和毛进行teponemal测试的阳性结果。从2023年1月至11月，纳希丁·苏迪罗胡索多医院及其网络医院的性传播感染（STI）的个人被送往2023年1月至11月。将招募所有愿意参加研究并符合纳入标准的人群，包括具有性传播感染风险的人，将被招募为样本。不同意参加这项研究的患者将被排除在外。
电子系统中故障预测的基于自发的时间点过程模型：提高准确性和解释性
现有的用于预测电子设备故障率的模型通常会显示出差异，与实际测量相比，稳定时期的预测值较高，在流失期间的值较低。尽管它们经常用于模拟时间序列过程中的强度函数，但复发性神经网络（RNN）却难以捕获事件序列之间的长距离依赖性。此外，强度函数的固定参数形式可以限制模型的概括。为了解决这些缺点，提出了一种新颖的方法，利用注意机制在不依赖强度函数的情况下生成时间点过程。为了量化模型和现实分布之间的差异，模型使用Wasserstein距离来创建损失函数。此外，为了提高可解释性和概括性，使用一种自动机制来评估过去事件对当前发生的影响。比较测试表明，这种方法的表现超过了可能的可能性模型，而没有先前了解强度功能和类似RNN的生成模型，从而将相对错误率降低了3.59％，并将错误预测准确性提高了3.91％。
AI 和 CRISPR：提高基因编辑的准确性。
CRISPR（成簇的规律间隔的短回文重复序列）为基因编辑提供了一种精确而强大的工具，彻底改变了基因工程。切割和修改特定 DNA 区域的能力在医学、农业和生物技术等领域具有巨大的潜力。然而，与任何技术一样，CRISPR 也存在挑战——尤其是在脱靶效应方面，即基因组的非预期部分被改变。为了应对这些挑战，人工智能 (AI) 发挥着越来越重要的作用，提高了基于 CRISPR 的基因编辑的准确性、效率和可预测性。本文探讨了 AI 和 CRISPR 如何协同工作以改善基因编辑结果，并讨论了这种动态组合的未来潜力 [1]。