XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAware
EAGP：无线传感器网络的能源感知八卦协议
摘要。在无线传感器网络（WSN）中，通常由具有资源限制的节点组成，利用效率的流程对于增强网络寿命以及因此，在超密集和异质环境中的可持续性（例如智能城市）至关重要。特别是平衡在这种动态环境中有效传输数据所需的能量，这对降低数据冗余性的交易构成了重大挑战，这是降低数据冗余性的交易，同时实现可接受的交付率是一个基本的研究主题。通过这种方式，这项工作提出了一种新的能源感知的流行病协议，该协议使用网络能量的当前状态来通过自我调整每个节点转发行为自我调整为渴望或懒惰的局部残留电池来创建动态分布拓扑。模拟的评估证明了其在能耗，输送率和计算负担下的效率与经典八卦协议以及定向协议相比。
自适应迭代反馈提示通过llms
规划对于在复杂的决策任务中运作的代理商至关重要，尤其是在人类机器人互动（HRI）方案中，该方案通常需要适应性和导航动态环境的能力。大型语言模型（LLMS）以其出色的自然语言理解能力而闻名，通过处理上下文和语言提示，可以在HRI中提高HRI的计划。但是，它们的有效性受到空间推理中固有的缺点的限制。现有的基于LLM的计划框架通常取决于与经典计划方法结合或难以适应动态环境，从而限制了它们的实际适用性。本文审查了环境反馈机制和迭代计划是否可以增强LLM的计划能力。具体来说，我们提出了“自适应迭代反馈提示”（AIFP）路径计划框架。在AIFP中，LLM生成了部分轨迹，并通过环境反馈评估了潜在的碰撞。基于评估，AIFP升级了轨迹或重新计划。我们的初步结果表明，AIFP将基线的成功率提高了33。3％，并生成有效的，适当的复杂路径，使其成为动态HRI场景的有希望的方法。
在沙特阿拉伯的父母中，婴儿和幼儿的知识和意识
呼吸咒语（BHS）被称为阵发性非癫痫发作，通常会因触发事件（例如愤怒或挫败感）引起[1]。BHS有两种主要类型：氰和苍白。在氰基BHS中，一个孩子通常会在短时间内哭泣，然后突然停止哭泣并屏住呼吸，直到他们变成蓝ant病并失去意识。他们也可能会变得出汗，体验身体混蛋或失去膀胱控制。幸运的是，这些情节是短暂的，孩子通常在没有任何干预的情况下恢复意识。但是，孩子似乎很困[2]。氰基BHS是最常见的BHS类型。另一方面，苍白的BHS是为了响应痛苦或令人恐惧的经历而发生。在情节中，孩子的心率减慢，孩子停止呼吸，失去意识并变白[3]。也有一种混合类型，表现出氰和苍白的BHS的特征[4]。BHS影响5％的健康婴儿和六个月至六岁的幼儿，
配置IEEE 802.1q Timeaaware塑造器，并使用深度加固学习
摘要 - 围绕行业5.0的讨论强调了完全相互联系的工业生态系统，将AI和数字双胞胎整合在一起。在这种环境中，工业设备必须与人类工人无缝合作，需要低延迟，高数据速率连接才能实时监控。为了满足这一需求，已经开发了时间敏感的网络（TSN）标准。但是，在动态工业网络中配置TSN会带来挑战。IEEE 802.1Q标准提供了诸如时光塑形器（TAS）之类的机制，以在正确配置时达到确定性延迟。在本文中，我们可以在动态网络中处理TA的配置，例如重新配置生产线以适合生产目标或在生产线中部署新应用程序，从而在网络中添加了新的流。我们的解决方案采用了深入的增强学习（DRL），通过模拟进行了训练和评估，从而适应不断变化的网络条件和动态生产线重新配置。
通过时间感知的追索性增强公平性
摘要算法求程（AR）通过提供可行的建议来解决自动决策中的不利结果。但是，当前的最新方法忽略了特征的相互依赖性，并且不考虑时间维度。为了填补这一空白，时间卡是一种整合时间信息的开创性方法。基于这种表述，这项工作调查了公平的背景，特别关注对边缘化人群群体的影响。由于漫长的等待时间会极大地影响社区的财务，教育和个人生活，探索与时间相关的因素如何影响这些群体的公平待遇对于建议潜在的解决方案以减少对少数人口的负面影响至关重要。我们的发现为对个人需求敏感的更公平的AR技术奠定了基础，最终提出了更公平的建议。
如何引用本文Zope S A，Dongare S S，Suragimath G等。 （2025年2月15日）对知识，意识和实践的比较评估
医疗保健，牙科领先于临床和教育目的采用AI [3]。今天，AI技术（例如机器学习，计算机视觉和自然语言处理）支持精确诊断，增强患者的沟通，并促进牙科学生的远程学习。CHAT生成的预训练的变压器（CHATGPT）是一种对话AI模型，有望加强牙科的沟通，教育和临床决策[4]。在牙科中的Chatgpt整合表明，AI和医疗保健的融合方面有一个重大的飞跃。其理解自然语言，提供准确的信息以及协助患者和从业者可以彻底改变牙科护理的能力，从而使其更容易获得，高效和以患者为中心[5]。在放射学中，卷积神经网络（CNN）有助于检测龋齿，根尖病变和上颌鼻窦炎，其精度非常准确[6]。专注于根尖的X光片，CNN在诊断牙周损害的前磨牙和磨牙方面达到了81.0％和76.7％的精度[7]。AI驱动的工具还通过自动化头形测量分析并提高治疗精度来增强正畸技术。在假肢中，AI简化了工作流程，例如设计假牙和优化材料选择[8]。此外，AI通过识别根部骨折并分析管道解剖结构来支持牙髓术[9]。在有希望的同时，这些应用需要进一步验证，以确保在临床环境中的可靠性和道德遵守。然而，尽管已广泛探索了AI在诊断，治疗计划和工作流程优化方面的应用，但在牙科专业人员中，人们对诸如CHATGPT之类的AI工具的意识和实际使用的研究有限。
环境教育：关于使用数字工具来促进可持续性意识
摘要：最近，随着气候变化和环境影响的增加，可持续发展实践的关注增加了。鼓励可持续性意识的干预措施正在发展，因此通过教育来促进它们至关重要。在该领域进行的基于证据的研究表明，使用不同的数字工具来促进环境学习的增长，并提高学生之间的可持续性意识。按照Prisma方法，我们发现2013年至2023年之间发表的21篇文章表明，对在环境教育中使用数字工具以促进学习者的可持续性意识的兴趣。的发现表明，虚拟现实工具和气候变化主题是该研究领域最流行的。此外，结果显示了使用数字工具对学生对地球可持续性的关注的积极影响。
不确定性意识到伪装对象检测中的人机合作
伪装的对象检测（COD）是识别在其环境中识别对象的任务，由于其广泛的实际应用范围很快。开发值得信赖的COD系统的关键步骤是对不确定性的估计和有效利用。在这项工作中，我们提出了一个人机协作框架，用于对伪装物体的存在进行分类，利用计算机视觉模型（CV）模型的互补优势和无创的脑部计算机界面（BCIS）。我们的方法引入了一个多视障碍，以估计简历模型预测中的不明显，利用这种不确定性在培训过程中提高效率，并通过基于RSVP的BCIS在测试过程中为人类评估提供了低信任案例，以实现更可靠的决策。我们在迷彩数据集中评估了框架，与现有方法相比，平衡准确性（BA）的平均平均提高为4.56％，F1得分的平均提高为4.56％。对于表现最佳的细节，BA的改善达到7.6％，F1分数为6.66％。对培训过程的分析表明，我们的信心措施和精度之间存在很强的相关性，而消融研究证实了拟议的培训政策和人机合作的有效性