XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于智慧树规则的方法
每年重组每个索引，此时，如果必要时，每个组件的重量都会调整，以反映其在索引中的股息加权。股息权重定义为每个组件的预计现金股息将在来年支付，除以同一指数中所有组件在同一指数中支付的预计现金股息总和。此商是年度重建索引中分配给指数中每个组件的百分比。预计将要支付的现金股息是通过将公司指定的年度每股股息乘以未偿还的普通股来计算的。每个指数都被计算出来旨在捕获价格升值和总回报，假设股利已重新投资于索引的组成部分。索引是使用可用的主要市场价格计算的。
使用基于云的 AI 平台的优势和挑战
然而，尽管有这些优势，基于云的 AI 平台也面临着一系列挑战。数据隐私和安全问题十分突出，尤其是当敏感数据存储在第三方提供商的异地时。组织必须确保云提供商遵守必要的监管标准并投资安全措施以降低风险。此外，企业还面临着供应商锁定的问题，这可能会限制灵活性并增加对特定云提供商的依赖。与现有 IT 系统（尤其是遗留基础设施）的集成可能非常复杂且耗费资源，从而延迟采用并增加成本。最后，对于希望充分利用基于云的 AI 解决方案的组织来说，缺乏 AI、机器学习和云技术方面的熟练人才仍然是一个主要障碍。
添加剂低热量甜味剂及其对健康基础L. 1月1日，Ajaz Ahmad 1，Khalid M. Alkharfy 1 *，Mohammad Raish 2，Shahida Parvee
对含糖食品和饮料的健康影响的担忧导致了无糖替代品的消费量增加。人造甜味剂通常比糖多数百倍，被广泛用作替代品。尽管被认为是安全的，但它们对肠道菌群的影响，葡萄糖不耐症和甜味受体仍然存在争议。新兴证据表明，诸如三氯蔗糖，糖精和阿斯巴甜等人造甜味剂可能会破坏肠道菌群，从而减少多样性和平衡。这种破坏是通过粪便移植传播的，与葡萄糖不耐症有关，葡萄糖不耐症是代谢性疾病（例如胰岛素抵抗和肥胖）的危险因素。鉴于越来越多的证据将肠道微生物群与代谢健康相关，了解甜味剂对微生物组和整体身体稳态的影响至关重要。本评论强调了对甜味剂消费的健康影响的更多深入研究，以指导知情的饮食选择。rezumat
用于...
摘要：乳腺癌是乳腺组织中发生的一种肿瘤。它仍然是全球最普遍，最威胁生命的疾病之一，成为女性与癌症相关死亡的第二大主要原因。乳腺癌开始于恶性细胞和癌细胞开始从乳腺细胞生长。自我测试和定期临床检查有助于早期诊断，并显着提高生存机会。早期诊断乳腺癌很小而没有扩散，可以使疾病更容易治疗，从而增加了患者的生存机会。由于乳腺癌检查的医学重要性，已经开发出计算机辅助检测方法来检测异常情况，例如钙化，质量，建筑扭曲和双侧不对称。微钙化不过是乳房组织中的微小矿物沉积物。它们看起来像小白色斑点。它们可能是癌症引起的，也可能不会引起的。这是乳腺X线照片难以进行乳腺癌检测的原因之一，因为乳房X线照片的结果差异很大，具体取决于患者的年龄，乳房密度和存在的病变类型。乳房密度可能导致恶性区域的对比度差异，并可能导致不正确的结论。我们的研究描述了一种自适应中值滤波器的AI方法，该方法执行空间处理以确定图像中的哪些像素受噪声影响。要在不同阶段检测肿瘤，我们使用具有不同学习技术的神经网络来获取高斯混合模型（GMM）分割。人工神经网络（ANN）模型基于卷积神经网络（CNN），作为输入数据，我们选择了260张乳房X线照片图像，将它们分为三类：正常乳房X线照片，乳房X线图和乳腺X光检查和癌症。在训练过程之后，我们使用了名为RESNET50的CNN模型来比较结果。由于处理能力较低，我们选择了一个小数据集。我们的结果表明，与高斯混合模型分割相比，具有3*3卷积层的CNN模型的性能更好。
关于帮助和指导视障人士的人工智能和基于视觉的方法的最新进展的调查
方法 % 至论文参考。到论文 SLAM 16.7 [ 19 , 26 , 29 , 38 , 40 ] 编码器/解码器 16.7 [ 22 , 28 , 40 , 46 , 48 ] RANSAC 16.7 [ 23 , 24 , 26 , 29 , 47 ] A* 16.7 [ 19 , 25 , 26 , 29 , 30 ] 卡尔曼滤波器 16.7 [ 23 , 25 , 26 , 30 , 39 ] YOLO 16.7 [ 32 , 33 , 35 , 42 , 45 ] VGG 13.3 [ 25 , 28 , 36 , 44 ] Inception 10 [ 37 – 39 ] 特定算法 20 [ 28 , 30 , 41 , 42 , 47 , 48 ]
开发基于ML模型的解决方案来完善验证码
对验证的强烈依赖作为保护自动攻击的一种手段，这为访问Uidai开发的门户网站的居民带来了巨大的可用性问题。虽然验证码已被证明在破坏DOS/DDOS攻击方面非常有效，但它始终阻碍用户体验和参与度。本文建议使用基于ML的新型被动提高验证验验功能，该功能可以区分人类运营商和机器人，而无需主动用户参与。机器人检测的主要指标是通过浏览器上下文捕获的环境参数。基于此类指标的高级AI/ML模型将通过后端系统分析，以确保API保护是无缝的。在只有环境数据不足的情况下，作为后备，使用最小的用户交互以及直观的提示，这符合UIDAI的核心隐私政策。拟议的解决方案旨在与UIDAI的现有应用程序堆栈集成，因此，在传统的验证码中提供了可靠，可扩展的替代方案，同时使用户满意度更高。本研究记录了拟议系统的设计，实施和评估，以证明能力，而无需妥协用户体验。
推荐引用 推荐引用 Mitrovic, Snezana；Saini, Vinay；Xavier, Alwin；以及 Grobel, Wojciech，“基于人工智能的偏远地区 5G 卫星覆盖节能解决方案”，技术披露共享资源，（2024 年 12 月 18 日）https://www.tdcommons.org/dpubs_series/7657
推荐引用 推荐引用 Mitrovic, Snezana；Saini, Vinay；Xavier, Alwin；以及 Grobel, Wojciech，“基于人工智能的偏远地区 5G 卫星覆盖节能解决方案”，技术披露共享资源，（2024 年 12 月 18 日）https://www.tdcommons.org/dpubs_series/7657
基于 GIS 的开放空间与犯罪可能性分析
本研究使用地理信息系统 (GIS) 确定多个大都市区域的犯罪行为趋势，探索奥韦里首都特区的开放空间与犯罪发生率之间的空间关系。奥韦里首都特区的开放空间是休闲、社交活动和植被的重要场所，但存在一些特殊问题，可能成为犯罪活动的潜在中心。本研究使用空间分析来研究这些开放区域及其周围的土地使用、人口密度和基础设施如何影响不同的犯罪水平。数据研究通过确定犯罪率较高的特定区域（这些区域与照明不足、能见度低和交通不便等环境特征有关），强调了城市建筑的物理方面如何影响安全。
太阳能光伏：基础知识 - CSIRO 研究
美观且坚固地安装在建筑物上。在澳大利亚，这通常意味着屋顶；在远离赤道的国家，也可以使用垂直表面。 的位置应避免在一天刚开始或快结束时遮光。 尽可能面向赤道方向安装。 具有适当的额定功率，这样系统可以在当地太阳能条件下产生合理比例的居住者电力需求，而不会太大而将其大部分输出输出到电网。 每串具有理想的模块数量。这个数字取决于所使用的光伏模块和当地天气条件，因此将取决于每个安装。 串中的所有模块都朝向完全相同的方向和倾斜度。如果要将安装在建筑物上的系统拆分到多个屋顶部分，则这些部分必须具有相同的几何形状，或者每个部分必须有一个单独的串，需要一个新的逆变器或具有多个输入的逆变器。 拥有可靠的逆变器，功率等级适当。功率较高的逆变器允许将来添加更多 PV 模块，而功率较低的逆变器可能更具成本效益。使用容量低于已安装模块铭牌额定值的逆变器是合理的。虽然“尺寸过小”的逆变器在太阳辐照度非常高时会导致一些输出被丢弃，但这通常可以通过在太阳辐照度适中的情况下更高效的运行来补偿，这种情况更常见。 以良好的通风方式连接到建筑物上，以实现自然冷却。 的位置应允许安全进入以进行维护、检查和清洁（如有必要）。 的安装方式完全符合澳大利亚标准 AS/NZS 5033。
基于人工智能的结构健康监测的专利计量分析 Pradnya DESAI 1,*、Sayali SANDBHOR 2,*、Amit Kant KAUSHIK 3、Ajit PATIL 4、Vaishnavi DABIR 5 1 研究学者，土木工程系，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 2 副教授兼土木工程系主任，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 3 助理教授，建筑与建筑环境系，诺森比亚大学纽卡斯尔，英国 4 助理教授兼土木工程系主任，DYPU，印度浦那。 5 美国佐治亚州 Green Cube Consulting LLC 首席顾问 * 通讯作者：sayali.sandbhor@sitpune.edu.in , pradnya.desai.phd2022@sitpune.edu.in
基于人工智能的结构健康监测的专利计量分析 Pradnya DESAI 1,*、Sayali SANDBHOR 2,*、Amit Kant KAUSHIK 3、Ajit PATIL 4、Vaishnavi DABIR 5 1 研究学者，土木工程系，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 2 副教授兼土木工程系主任，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 3 助理教授，建筑与建筑环境系，诺森比亚大学纽卡斯尔，英国 4 助理教授兼土木工程系主任，DYPU，印度浦那。 5 美国佐治亚州 Green Cube Consulting LLC 首席顾问 * 通讯作者：sayali.sandbhor@sitpune.edu.in , pradnya.desai.phd2022@sitpune.edu.in