XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemApproaches
迈向图像编辑方法的定量评估指标
在生成AI的快速发展的领域中，这项工作采取了初步步骤，以建立用于比较图像编辑方法的系统范围。当前，缺乏用于评估IMED编辑任务的定量指标，而新方法主要是定性评估的。我们的方法涉及三个关键组成部分：1）使用gan-Control创建大型合成数据集，该数据集可以生成地面图像，以跨不同面部身份进行一致的编辑； 2）匹配过程，将编辑的图像与相应的地面真相配对； 3）将感知距离指标应用于匹配对。我们通过用户研究和一组仿真实验评估了我们提出的框架的有效性。我们的结果表明，我们的方法可以以与人类判断相符的方式对图像编辑方法进行排名。这项研究旨在为随后的研究中的图像编辑技术建立全面的评估框架奠定基础，并就此主题进行对话。
AI解决Java内存泄漏的方法
Java内存泄漏给开发人员带来了重大挑战，通常会导致性能和系统不稳定。“智能调试：AI解决Java内存泄漏的方法”探索了旨在解决和减轻这些问题的创新人工智能技术。本文研究了AI驱动的工具和方法的集成，包括机器学习算法和异常检测，以更有效地识别，分析和解决Java应用程序中的内存泄漏。通过利用预测模型和自动分析，这些AI方法可以增强调试过程，从而精确的见解记忆使用模式和泄漏起源。本文对传统调试方法与AI增强策略进行了比较评估，强调了检测准确性，分辨率速度和整体系统稳定性的提高。调查结果强调了AI改变内存泄漏管理的潜力，从而提供了有关软件调试未来的前瞻性观点。
使用环境和地球观察，改善了更好整合气候和生物多样性方法的监控
Call: HORIZON-CL6-2024-CLIMATE-01 Topic: EU-China international cooperation on improving monitoring for better integrated climate and biodiversity approaches, using environmental and Earth observation Type of Action: HORIZON-RIA Acronym: BioClima GA Number: 101181408 Duration: 48 months Start Date: 01 Jan 2025 Project Cost: €4,999,437.50
人工智能和机器学习方法
参考文献 1] Klaus Greff 等人。“LSTM：搜索空间漫游。”IEEE 神经网络和学习系统学报，28 (2015): 2222-2232。 https://doi.org/10.1109/tnnls.2016.2582924。[2] Szegedy, C., Liu, W., Jia, Y., Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., Erhan, D., Vanhoucke, V., & Rabinovich, A.(2014)。更深入地了解卷积。2015 IEEE 计算机视觉和模式识别会议 (CVPR)，1-9。 https://doi.org/10.1109/CVPR.2015.7298594。[3] Lee, J., Jun, S., Cho, Y., Lee, H., Kim, G., Seo, J., & Kim, N. (2017)。医学成像中的深度学习：概述。韩国放射学杂志，18，570 - 584。 https://doi.org/10.3348/kjr.2017.18.4.570。[4] Klyuchnikov, N., Trofimov, I., Artemova, E., Salnikov, M., Fedorov, M., & Burnaev, E. (2020)。NAS-Bench-NLP：自然语言处理的神经架构搜索基准。IEEE Access，PP，1-1。https://doi.org/10.1109/access.2022.3169897。[5] Lu, Z., Whalen, I., Dhebar, Y., Deb, K., Goodman, E., Banzhaf, W., & Boddeti, V. (2019)。用于图像分类的深度卷积神经网络的多目标进化设计。IEEE Transactions on Evolutionary Computation，25，277-291。https://doi.org/10.1109/TEVC.2020.3024708。[6] Zhang, T., Lei, C., Zhang, Z., Meng, X., & Chen, C. (2021)。AS-NAS：用于深度学习的具有强化进化算法的自适应可扩展神经架构搜索。IEEE 进化计算学报，25，830-841。 https://doi.org/10.1109/TEVC.2021.3061466。[7] Sun, Y., Sun, X., Fang, Y., Yen, G., & Liu, Y.(2020)。一种用于进化神经架构搜索算法性能预测器的新型训练协议。IEEE 进化计算学报，25，524-536。https://doi.org/10.1109/TEVC.2021.3055076。[8] Verma, M., Sinha, P., Goyal, K., Verma, A., & Susan, S. (2019)。一种用于爬山领域的神经架构搜索的新框架。2019 IEEE 第二届人工智能与知识工程国际会议 (AIKE)，1-8。https://doi.org/10.1109/AIKE.2019.00009。[9] Zhang, H., Jin, Y., Cheng, R., & Hao, K. (2020)。通过采样训练和节点继承实现注意力卷积网络的有效进化搜索。IEEE
经济学社会研究中的定量和计算方法
首先，近几十年来出现的一组定量和计算方法既大又多样。本集不仅包括经典统计的方法，还包括网络分析，自然语言处理以及与当代数据科学相关的其他计算方法。这些方法今天很容易访问，并且已经在社会科学和人文科学中广泛使用（Weingart，2015； Nelson，2020； Do等，2022； Grimmer等，2022）。它们已用于研究有关经济学的各种问题。这种方法的一个例子是锻炼，它允许对特定的研究领域，期刊，机构和时期进行统计分析（请参阅美国经济协会的Hoover andSvorenčík，2023年； Rossier和Benz，2021年，Swiss经济学家；勒巴伦和Dogan，2020年，在中央银行家）。另一个例子是越来越多地用于映射学科发展和学术领域的相互关系（Claveau and Gingras，2016; Truc，2022）或研究特定经济问题（例如通货膨胀（GoutsMedt，2021）和个人科学贡献（Andrada，2017年））的文献计量方法。网络分析已被证明是研究思想循环（Herfeld and Doehne，2019年），专业关系（Goutsmedt等，2021）以及经济学家与政策机构之间的联系（Helgadóttir，2016; Flickenschild and Afonso，2019年）。最后，诸如文本挖掘之类的工具还为解决经济学社会研究中的研究问题（例如特定概念的发展（Cherrier andSaïdi，2018），《经济学的分散》（Ambrosino等，
多机器学习方法用于建模小...
超参数优化和严格的模型评估被实施，以识别最佳XGBoost模型。随后，使用Shapley添加说明（SHAP）分析来查明关键监测站（例如，站点C）。（2）VOC源代码分配：阳性基质分解（PMF）应用于关键站点的32个VOC物种，解决六个排放源：石化化学过程（PP），燃料蒸发（FE），燃烧源（CS），燃烧源（CS），Solvent使用（SU），（SU），Polymer Fabrication（Pff），Polimer Fabrication（Pf）和车辆（VEVE）（VE）（VE）。（3）因子影响量化：从XGBoost模型得出的形状值为200
Banpu Primes 4提高能源交响曲策略的方法：提高现金流，重新平衡资本结构，优化投资组合和ustholdin
In 2024 , the Company reported total sales revenue of USD 5,148 million (**approximately THB 181,549 million), the earnings before interest, taxes, depreciation and amortization (EBITDA) of USD 1,330 million (**approximately THB 46,970 million), operating profits of USD 83.3 million (**approximately THB 2,964 million) and a net loss of USD 2367万（**约68242万泰铢）。这是由于日本Nakoso发电厂撤资的影响以及由于泰国泰晤士报对美元的欣赏而导致的未实现的外汇翻译损失的影响。无论如何，该公司在上一年还取得了重大业务进展，包括美国纽约证券交易所BANPU的子公司BKV Corporation（BKV）IPO；撤资日本的中田电厂的股份；日本经济，贸易和工业部（METI）授予的补贴旨在在日本开发两个新的电池储能系统（BESS）项目 - AIZU和TSUNO项目，总生产能力为208 MWH，预计将在Q2/2028中开始商业运营； BKV的CCUS项目的开发名为“ Eagle Ford”，预计每年将隔离90,000吨二氧化碳等效含量，并预测到第一季度/2026年将完全运行。有关更多信息，请访问：www.banpu.com和https://www.facebook.com/banpuofficialth *ebitda是指利息，税收，折旧和摊销之前的收入。**根据2024年的平均汇率计算出1：THB 35.2936