XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAnaconda
从一群纠结的水蟒中吸取的教训（蟒科：Eunectes Wagler......
最近对水蟒（Serpentes：Boidae：Eunectes）进行了一次修订，其中描述了一个新种绿水蟒，引起了广泛的关注，但由于所用证据不足和命名错误，也引发了相当大的争议。我们在此使用此问题出版物的案例来：（i）强调影响物种划界的常见问题，特别是对线粒体 DNA 数据的过度依赖，并重申最佳做法；（ii）重新分析水蟒的现有数据以确定真实的当前知识状态并强调进一步研究的方向；（iii）分析该属的命名历史和现状。虽然我们的分析揭示了绿水蟒和黄水蟒在形态上都存在显著差异，但要对 Eunectes 进行有意义的物种划界，需要更密集的抽样和对信息丰富的核标记进行分析。通过追溯命名类型的历史，可以确定特立尼达是 Boa murina Linnaeus, 1758 的模式产地，并可以确定该物种的现存后选模式。最后，我们强调期刊和作者都有责任确保已发表的分类学著作满足证实新物种描述所需的证据责任，并确保物种的命名符合动物命名规则。
M. Tech。在生物医学工程
争吵，数据探索和选择模型。Python编程语言简介，重要的Python功能，Python与其他编程语言，Python安装，Windows和Mac的Anaconda Python分发，如何运行Python脚本，Python IDE工作机构，运行Python Basic commands，Python Basics commands，Python python varriables类型和数据类型。模块2：Python基本结构介绍了Python中的基本结构，理解诸如标签和空间之类的凹痕，Python内置数据类型，Python的基本运算符，Python，循环和控制语句（如中断）和控制语句（例如继续，继续，继续，否则，范围（）范围（）等等。和抽象，哪些访问修饰符，实例，类成员，类和对象，功能参数和返回类型函数，lambda表达式。Module 3 : NumPy for Data Transformation Introduction to mathematical computing in Python, What are arrays and matrices, array indexing, array math, Inspecting a NumPy array, NumPy array manipulation Module 4 : Scipy for Mathematical Computing Introduction to SciPy, Functions building on top of NumPy, cluster, linalg, signal, optimize, integrate, subpackages, SciPy with Bayes Theorem.模块5：数据操纵和数据可视化加载来自各种文件的数据（.dat，.json，.h5，.txt，.csv，.xlsx等），示例应用程序，Matplotlib简介，使用matplotlib绘制图形和图表，例如散点，栏，派，派，线等，直方图等，matplotlib apis
基于树的模型需要数据预处理吗？
数据预处理是机器学习管道的重要组成部分（García等，2015; Alasadi和Bhaya，2017;çetinandYıldız，2022），因为它极大地影响了数据质量（Famili等，1997），并发现可以优化机器学习模型的关系，并将其发现。尽管是一个耗时的过程（Anaconda，2022），但这是基本的，尤其是对于大型数据集，降低维度可以在随后的过程中节省时间（García等，2016）。数据预处理不仅包括质量检查，还包括关键元素，例如转换，填充丢失的数据，离群值检测以及模型的变量选择。尽管普遍认为，基于树的模型不需要预处理，因为它们可以在没有任何更改的情况下处理它，但实验表明我们可以通过适当的预处理获得更好的结果（Caruana等，2008； Grinsztajn等，20222）。这种理解可能对自动化机器学习（AUTOML）管道有益，使我们能够优化和实施一个自动化的机器学习过程，该过程可以适当地预处理数据集以获得所选模型以产生更好的结果。本文提出了一个广泛的实验，涉及38个数据预处理策略，用于二进制和多类分类以及回归任务。我们使用五个基于树的模型：决策树，随机森林，XGBOOST，LIGHTGBM和CATBOOST。我们扩展了Forester 1软件，包括更多干扰自动模型学习的预处理。有关该工具的更多信息可在附录A中获得。
开始使用适用于 Linux* 的英特尔® 人工智能分析工具包
• 英特尔 ® 针对 PyTorch* 的优化：英特尔 ® oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 包含在 PyTorch 中，作为深度学习的默认数学内核库。 • 英特尔 ® 针对 PyTorch 的扩展：英特尔 ® 针对 PyTorch* 的扩展通过最新特性和优化扩展了 PyTorch* 功能，从而在英特尔硬件上进一步提升性能。 • 英特尔 ® 针对 TensorFlow* 的优化：此版本将 oneDNN 中的基元集成到 TensorFlow 运行时中，以加速性能。 • 英特尔 ® 针对 TensorFlow 的扩展：英特尔 ® 针对 TensorFlow* 的扩展是基于 TensorFlow PluggableDevice 接口的异构高性能深度学习扩展插件。此扩展插件将英特尔 XPU（GPU、CPU 等）设备带入 TensorFlow 开源社区，以加速 AI 工作负载。 • 英特尔 ® 针对 Python* 的分发版：开箱即用，获得更快的 Python 应用程序性能，几乎不需要更改代码。此发行版与英特尔 ® oneAPI 数学核心函数库和英特尔 ® oneAPI 数据分析库等英特尔 ® 性能库集成。 • 英特尔 ® Modin* 发行版（仅通过 Anaconda 提供），您可以使用这个智能的分布式数据框库（其 API 与 pandas 相同）在多节点之间无缝扩展预处理。只有通过使用 Conda* 软件包管理器安装英特尔 ® 人工智能分析工具包才能使用此发行版。 • 英特尔 ® Neural Compressor：在流行的深度学习框架（如 TensorFlow*、PyTorch*、MXNet* 和 ONNX*（开放神经网络交换）运行时）上快速部署低精度推理解决方案。 • 英特尔 ® Scikit-learn* 扩展：使用英特尔 ® oneAPI 数据分析库（oneDAL）无缝加速您的 Scikit-learn 应用程序。
Sn3N2-LiNO3-NaCl/单层BN高导热相变储能材料的热特性
热能存储引起了广泛关注，相变材料 (PCM) 因其有益的物理和化学特性而被广泛使用。虽然氮化物基盐 PCM 通常用于热能存储，但其潜热存储能力仍然有限。这项研究通过加入单层氮化硼来增强氮化物基盐用于热能存储的性能，从而提高热导率和潜热存储能力。Sn₃N₂-LiNO₃-NaCl/单层氮化硼的新型混合物具有高比热容、高潜热值和低相变温度的特点，使其成为热能存储的绝佳候选材料。在 PCM 中添加单层氮化硼可显著提高热导率，将其从 1.468 W/m·K 提高到 5.543 W/m·K。值得注意的是，这些氮化物基三元盐不会相互发生化学反应；它们的相互作用纯粹通过混合来改善热性能。该新型共混物还表现出了良好的热稳定性，在600℃时分解率仅为0.5%，熔化温度为150℃，凝固温度为130℃。三元盐的比热容达到最大值3.5 J/g·℃，表明热流速率更高，充电和放电速率也更高。复合PCM（CPCM）的储热能力在600℃时为600 kJ/kg，这些PCM的组合延长了储热时间。三元盐表现出优异的热稳定性，在100次循环中保持性能而质量没有显著减少。此外，三元盐向单层孔隙中的扩散进一步增强了其有效性。使用基于Anaconda的Jupyter Notebook和Python进行模拟分析。
美国海军陆战队在阿富汗，2001-2002
本专著不仅仅是讲述海军陆战队在阿富汗的远征行动的故事。它描述了我们国家的敌人是谁；美国如何卷入全球反恐战争；海军陆战队如何努力争取在“持久自由行动”中发挥重要作用，以及海军陆战队员和水兵在帮助执行针对塔利班和基地组织的空中和地面战役时所采取的行动。在后者方面，我们看到第 15 海军陆战队远征部队已于 2001 年 9 月 11 日部署到前方，准备进行非战斗人员撤离行动，确保前方作战基地的安全，或为联合特种作战部队提供快速反应部队，执行战争的初步进攻行动。随后，第 15 海军陆战队远征部队与第 26 海军陆战队远征部队合并，迅速从地中海调动，组建了一支临时海军陆战队远征旅，即第 58 海军远征特遣队。在美国中央司令部陆上和海上部队指挥官的指导下，准将詹姆斯·N·马蒂斯 (James N. Mattis) 率领他的部队与联合特种作战部队一起，在阿富汗南部开展了一系列行动。这些行动包括但不限于建立犀牛前沿作战基地、阻断 1 号公路沿线的敌方通信线、占领坎大哈国际机场、保卫美国驻喀布尔大使馆、拘留数百名战俘，以及在多次敏感地点开发和特殊侦察任务中为特种作战部队提供支持。该专著还描述了第 13 海军陆战队远征队在第 58 特遣队解散仅几天后，在蟒蛇行动期间迅速增援联军的情况。
地球人工智能评论
a 乔治梅森大学空间信息科学与系统中心 / 地理与地理信息科学系 / 大气、海洋与地球科学系，美国弗吉尼亚州费尔法克斯 b 科罗拉多大学博尔德分校大气与空间物理实验室，美国科罗拉多州博尔德 c 劳伦斯伯克利国家实验室地球与环境科学区，美国加利福尼亚州伯克利 d 斯坦福大学地球物理系，美国加利福尼亚州斯坦福 e 加州理工学院喷气推进实验室，美国加利福尼亚州帕萨迪纳 f 密歇根大学信息学院，美国密歇根州安娜堡 g 华盛顿大学土木与环境工程系，美国华盛顿州西雅图 h e 华盛顿大学科学研究所，美国华盛顿州西雅图 i 爱达荷大学计算机科学系，美国爱达荷州莫斯科 j 北卡罗来纳州立大学北卡罗来纳气候研究所，美国北卡罗来纳州阿什维尔 k Anaconda Inc.，美国德克萨斯州奥斯汀 l 马里兰大学信息系统系巴尔的摩县，美国马里兰州巴尔的摩 m 德克萨斯大学埃尔帕索分校地球、环境与资源科学系，美国德克萨斯州埃尔帕索 n 美国科罗拉多州博尔德大气研究中心 o 美国科罗拉多州博尔德国家大气研究中心 (NCAR) p 美国马里兰州格林贝尔特美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心水文科学实验室 q 马里兰大学地球系统科学跨学科中心 (ESSIC)，美国马里兰州帕克分校 r 贝勒大学计算机科学系，美国德克萨斯州韦科 s 华盛顿大学生物系，美国华盛顿州西雅图
M.Tech Applied AI和Communications
课程内容：模块1：使用Python的数据科学简介是什么数据科学，数据科学家会做什么？在行业中数据科学的各种示例，如何部署Python用于数据科学应用程序，数据科学过程中的各种步骤，例如数据争吵，数据探索和选择模型。Python编程语言简介，重要的Python功能，Python与其他编程语言，Python安装，Windows和Mac的Anaconda Python分发，如何运行Python脚本，Python IDE工作机构，运行Python Basic commands，Python Basics commands，Python python varriables类型和数据类型。模块2：Python基本结构介绍了Python中的基本结构，理解诸如标签和空间之类的凹痕，Python内置数据类型，Python的基本运算符，Python，循环和控制语句（如中断）和控制语句（例如继续，继续，继续，否则，范围（）范围（）等等。和抽象，哪些访问修饰符，实例，类成员，类和对象，功能参数和返回类型函数，lambda表达式。Module 3 : NumPy for Data Transformation Introduction to mathematical computing in Python, What are arrays and matrices, array indexing, array math, Inspecting a NumPy array, NumPy array manipulation Module 4 : Scipy for Mathematical Computing Introduction to SciPy, Functions building on top of NumPy, cluster, linalg, signal, optimize, integrate, subpackages, SciPy with Bayes Theorem.模块5：数据操纵和数据可视化加载来自各种文件的数据（.dat，.json，.h5，.txt，.csv，.xlsx等），示例应用程序，Matplotlib简介，使用matplotlib绘制图形和图表，例如散点，栏，派，派，线等，直方图等，matplotlib apis
经典图像到量子图像的转换、表示、处理和降噪
Shyam R. Sihare 博士 APJ 阿卜杜勒卡拉姆政府学院，计算机科学与应用系，印度西尔瓦萨 电子邮件：shyams_sihare1979@rediffmail.com 收到日期：2022 年 3 月 31 日；修订日期：2022 年 4 月 19 日；接受日期：2022 年 5 月 27 日；发表日期：2022 年 10 月 8 日 摘要：量子计算机和经典计算机的图像表示截然不同。在经典计算机中使用位。然而，在量子计算机中使用量子位。在本文中，量子图像表示与经典图像表示相似。为了表示量子图像，使用了量子位及其相关属性。量子成像以前是通过叠加完成的。因此，使用叠加特征实现量子成像。然后使用酉矩阵来表示量子电路。对于量子表示，我们选择了一张适度的图像。为了创建量子电路，使用了 IBM 的 Qiskit 软件和 Anaconda Python。在 IBM 实时计算机和 Aer 模拟器上，运行了 10,000 次的量子电路。IBM 实时计算机中的噪声比 IBM Aer 模拟器中的噪声降低得更多。因此，Aer 模拟器的噪声和量子比特误差高于 IBM 实时计算机。量子电路设计和图像处理均使用 Qiskit 编程完成，该编程是本文末尾的附录。随着拍摄次数的增加，噪声水平进一步降低。当图像以较低的拍摄次数运行时，噪声和量子比特误差会增加。通过电路计算拍摄次数增加完成的量子图像处理、降噪和误差校正。量子图像处理、表示、降噪和误差校正都利用了量子叠加概念。索引词：Aer 模拟器、实时量子计算机、量子图像、量子图像像素、叠加、量子力学。
人工智能衍生的青蒿素药物化合物可作为对抗 SARS-CoV-2 受体的有效候选药物：一项对抗 CO 的计算机模拟研究
背景：冠状病毒在全球爆发，迫使全世界寻找药物来对抗当前的流行病。重新利用药物是一种很有前途的方法，因为它为应对新出现的 COVID-19 提供了新的机会。然而，在大数据时代，人工智能 (AI) 技术可以利用计算方法通过 In-silico 方法寻找新的候选药物。目的和目标：我们目前工作的目的和目标基本上是设计一种针对 COVID-19 受体的植物衍生化合物，该化合物可能作为有效的治疗方法，并使用深度学习程序语言 python (anaconda) 2.7 版本预测疾病的结果。方法：人工智能技术通过计算机辅助药物设计过程 (CADD) 帮助理解冠状病毒与受体的相互作用。使用 Maestro (Schrödinger) 程序准备配体-蛋白质相互作用，该程序有助于研究青蒿素化合物与 SARS-CoV-2 受体（如 7CTT、非结构蛋白 (NSP) 和 7MY3 刺突糖蛋白）的对接姿势。因此，人工智能技术使用深度学习机器算法构建的神经网络检查药物-靶标相互作用，并使用 python 程序语言预测疾病的结果。结果：青蒿素对 SARS-CoV-2 受体（如 7CTT 和 7MY3）表现出最高的抗病毒活性。从 PubChem 开放化学数据库中检索了配体和 SARS-CoV-2 受体的三维结构。配体-蛋白质相互作用是在 Maestro（Schrödinger）程序的帮助下进行的，该程序揭示了 7CTT 与抗疟化合物衍生配体相互作用的 MM/GBSA 值，例如 D95（-45.424）、青蒿素（-35.222）、MPD（-31,021）、MRD（-21.952）和 6FGC（-34.089），而 7MY3 刺突糖蛋白相互作用的 MMGBSA 值 D95（-26.304）、MPD（-18.658）、MRD（-28.03）和 6FGC（-13.47）结合亲和力遵循 Lipinski 规则 5，并进一步用随机森林决策树预测结果，使用 python 程序的准确率约为 75%。结论：通过计算机模拟方法重新利用该药物对抗 SARS-CoV-2 病毒，揭示了其抗病毒作用。对接研究方法显示了 XP 分数、滑行能量和 MMGBSA 值，这些值是使用人工智能技术构建的深度学习程序预测的。