XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCURATE
基于广泛的用户互动
摘要：当代社会中简短的视频应用程序的普遍存在是由于在移动设备上广泛采用Tiktok的概括而来的。该平台不断升级的用户率和参与时间持续时间表明其影响不断增长。本文研究了Tiktok算法处理广泛的数据集以策划和推荐用户偏爱的内容的能力。通过大学人群中各个年龄人口的一系列调查和分析研究进行，这项研究强调了元数据标签的关键作用和该平台的自主增强算法。By harnessing advanced machine learning and artificial intelligence technologies—such as Graph Neural Networks (GNN), Reinforcement Learning (RL), Temporal Convolutional Networks (TCN), Natural Language Processing (NLP), Generative Adversarial Networks (GANs), and Attention Mechanisms—TikTok effectively tailors its algorithmic learning to user interactions.这种战略整合允许逐步完善用户建议，促进个性化的内容交付，同时确保隐私并提高内容和用户参与度的整体质量。该研究的发现表明，这些技术整合使Tiktok能够更准确地辨别用户的偏好，从而促进提供更多引人入胜且相关的内容。最终，这些改进对平台上的用户体验的丰富具有重大影响。
SleepFM：在大脑活动，ECG和呼吸信号
睡眠是通过记录各种方式来评估一种复杂的生理过程。我们从14,000多个参与者中策划了一个大型的多模式睡眠记录的大型多摄影数据集。掌握了这个广泛的数据集，我们开发了SleepFM，这是第一个用于睡眠分析的多模式基础模型。我们表明，与标准的成对构造学习的表示相比，一种新颖的对比学习方法可以显着证明下游任务绩效。A logistic regression model trained on SleepFM 's learned embeddings out- performs an end-to-end trained convolutional neu- ral network (CNN) on sleep stage classification (macro AUROC 0.88 vs 0.72 and macro AUPRC 0.72 vs 0.48) and sleep disordered breathing de- tection (AUROC 0.85 vs 0.69 and AUPRC 0.77 vs 0.61）。值得注意的是，从90,000个候选者中检索模态剪辑对时，学到的嵌入在检索模态剪辑对方面具有48％的平均准确性。这项工作展示了整体多模式睡眠建模的价值，以完全捕获睡眠记录的丰富性。SleepFM是开源的，可在https://github.com/rthapa84/sleepfm- codebase上找到。
可读性、情感、心理语言学特征的影响
万维网的发展使得人们可以随时随地轻松访问大量信息源，这为更多人依赖在线新闻媒体而非印刷媒体铺平了道路。这种情况加速了在线新闻行业的快速增长，并带来了巨大的竞争压力。在这项工作中，我们提出了一组混合特征，用于在发布前预测在线新闻的流行度。从新闻文章中提取了两类特征，第一类是常规特征，包括元数据、时间、上下文和嵌入向量特征，第二类是增强特征，包括可读性、情感和心理语言学特征。除了分析常规特征和增强特征的有效性外，我们还将这些特征结合起来，得出了一组混合特征。我们整理了一个印度新闻数据集，该数据集由来自评分最高的印度新闻网站的新闻文章组成，用于研究，并为未来的研究贡献了数据集。对印度新闻数据集 (IND) 进行评估，并使用各种监督机器学习模型将其与基准可混合数据集上的性能进行比较。我们的结果表明，所提出的增强特征与常规特征的混合对于在发布前预测在线新闻流行度非常有效。
不确定性时期的资源
•设置时间限制。分配特定时间检查新闻和社交媒体。使用设备上的应用程序或内置功能来限制屏幕时间，并提醒您休息一下。•策划您的提要。遵循提供平衡和积极消息的帐户和资源。取消持续共享负面内容的含量或静音资源。选择一些可靠的新闻来源，并在指定时间进行检查。这种方法可帮助您保持知情，而不会因不断的信息涌入而淹没。•练习正念。从事冥想，深呼吸或瑜伽等正念练习，以使您保持扎根，并且不太可能参与毁灭性杂志。•从事离线活动。关注不涉及屏幕的爱好和活动。在危机时期，在自然界中花费时间可以提供健康的注意力。找到其他放松的来源，例如阅读和体育锻炼。•与他人建立联系。努力尽可能与朋友和家人建立联系。现实生活中的互动可以提供支持和社区感，抵消孤立的感觉。•寻求专业帮助。如果DoomsCrolling严重影响您的心理健康，请考虑与治疗师或其他心理健康专家交谈。这些专家可以提供有效的策略来管理焦虑和压力。
狼人游戏代理人通过生成AI结合玩家之间的逻辑信息
近年来，基于GPT的AI模型已迅速发展。这些模型能够生成文本，在不同语言之间翻译和以高度准确地回答问题。但是，输出背后的过程仍然是黑匣子，因此很难确定影响其响应的数据。这些AI模型并不总是会产生策略输出，并且以产生不正确的信息（称为幻觉）而闻名，其原因很难确定。此外，尽管采取了各种改进，例如诸如链条的方法，他们仍然在解决需要逐步推理的复杂问题方面面临挑战。不能保证这些模型可以从头开始独立执行逻辑推理，从而引起对其影响的可靠性和准确性的疑问。为了解决这些问题，本研究提出将明确的逻辑结构纳入AI的文本生成过程。作为一个验证实验，是一种基于文本的代理，能够玩狼人游戏，需要演绎推理，是使用GPT-4开发的。通过比较与外部显式逻辑结构和缺乏这种结构的基线的模型进行比较，提出的方法在主观评估中表现出了出色的结构能力，这表明将逻辑框架添加到常规AI模型中的有效性。
SleepFM：在大脑活动，ECG和呼吸信号
睡眠是通过记录各种方式来评估一种复杂的生理过程。我们从14,000多个参与者中策划了一个大型的多模式睡眠记录的大型多摄影数据集。掌握了这个广泛的数据集，我们开发了SleepFM，这是第一个用于睡眠分析的多模式基础模型。我们表明，与标准的成对构造学习的表示相比，一种新颖的对比学习方法可以显着证明下游任务绩效。A logistic regression model trained on SleepFM 's learned embeddings out- performs an end-to-end trained convolutional neu- ral network (CNN) on sleep stage classification (macro AUROC 0.88 vs 0.72 and macro AUPRC 0.72 vs 0.48) and sleep disordered breathing de- tection (AUROC 0.85 vs 0.69 and AUPRC 0.77 vs 0.61）。值得注意的是，从90,000名候选人中获取其他响应的记录剪辑，学到的嵌入在检索其他方式的记录剪辑方面达到了48％的平均准确性。这项工作展示了整体多模式睡眠模型的价值，以完全捕获睡眠记录的丰富性。SleepFM是开源的，可在https://github.com/rthapa84/sleepfm-codebase上找到。
使用胸肌抑制进行乳房分割...
梯度法自 Semmlow 等人 [ 9 ] 的早期工作以来就一直被使用，他们利用空间滤波器和 Sobel 边缘检测器获得乳房边界。类似地，M´endez 等人 [ 10 ] 使用两级直方图阈值获得乳房区域，然后将其向上划分为三个部分，使用梯度法跟踪边界。使用“准确”或“接近准确”标签对分割质量进行评估。他们成功地将他们的结果与 Yin 等人 [ 5 ] 提出的工作进行了比较。Karssemeijer 等人 [ 14 ] 提出的工作利用了多分辨率方案，在低分辨率下处理并推断结果。他们使用全局阈值技术获得一个初步区域，然后使用 3x3 Sobel 算子对其进行处理，并通过 Hough 变换估计胸肌位置。Abdel-Mottaleb 等人 [12] 提供了一种基于不同阈值的方案来查找乳房边缘。使用两幅图像的梯度及其并集，他们获得了可能的乳房轮廓。他们在 500 张测试图像中的 98% 中找到了边界。Morton 等人 [13] 提出的分割是另一种基于梯度的方法。通过初始阈值减去背景后，通过逐行梯度分析找到边缘。Zhou 等人 [11] 提出了最后一种方法的改进。
显微镜观察含 R 环的 DNA
摘要 R 环杂交和电子显微镜已用于测定克隆基因的细胞 RNA 浓度。在质粒 DNA 序列过量的情况下，所有互补 RNA 都被驱动到可通过电子显微镜分析的 R 环结构中。为测定特定 poly(A)+ RNA 的浓度，将质粒 DNA 每 2000-5000 个碱基对与三氧沙林和紫外线交联一次，以 DNA 序列过量的方式与各种已知量的总 poly(A)+ RNA 杂交，并通过用乙二醛处理来稳定 R 环。如有必要，可使用 Sepharose 2B 色谱法去除多余的未杂交 RNA，从而能够可视化较少的转录本。重建实验表明，通过电子显微镜测定含有特定 RNA 环的质粒 DNA 分子的比例可以给出总 poly(A)+ RNA 群体中特定 RNA 重量比例或浓度的准确值。这些方法还用于测定 TRT3 上与序列互补的五种 RNA 物种的浓度，TRT3 是一种重组 DNA 质粒，含有酵母组蛋白 2A 和 2B 基因以及另外三种非组蛋白基因。所描述的方法允许人们可视化丰富和非丰富转录本的 R 环结构，并通过确定含有 R 环的 DNA 分数来估计这些 RNA 物种的浓度。
高斯煎饼：对现实的内窥镜重建
摘要。在结直肠癌诊断中，常规结肠镜检查技术面临着临界局限性，包括有限的视野和缺乏深度信息，这可能会阻碍检测预癌病变。当前的方法很难为结肠表面提供全面和策划的3D重建，这可以帮助最大程度地减少缺失的区域并重新进行癌前息肉。解决这个问题，我们介绍了“高斯煎饼”，这种方法利用了3D高斯分裂（3D GS）与经常基于神经网络的同时定位和映射（RNNSLAM）系统相结合。通过将几何和深度正则化引入3D GS框架 - 我们的方法可确保高斯与结肠表面更准确地对齐，从而使3D重建更加顺畅，并对详细的纹理和结构进行了新颖的观看。在三个Di-verse数据集中进行的评估表明，高斯煎饼增强了新型视图的合成质量，超过了当前的领先方法，PSNR增长了18％，SSIM提高了16％。它还提供了超过100×的更快渲染和超过10倍的培训时间，使其成为实时应用程序的实践工具。因此，这有望实现临床翻译，以更好地检测和诊断结直肠癌。代码：https：//github.com/smbonilla/gaussianpancakes。
ginet：整合顺序和上下文感知...
摘要 - 电池的飙升需求需要高级电池管理系统，其中电池容量建模是关键功能。在本文中，我们旨在通过从电池动力学的历史测量中学习来实现电池容量的预测。我们提出了一个封闭式的复发单元G i n et，以预测电池的容量。G I N等的新颖性和竞争力在于它的能力，可以从原始电池数据中捕获顺序和上下文信息，并以时间动力和长期依赖性来反映电池的复杂行为。我们根据公开可用的数据集进行了一项实验研究，以展示G I N等人对电池行为的全面了解并准确预测电池容量的力量。g i n et达到0.11的平均绝对误差，用于在不知道历史电池容量的情况下以一系列未来的时间插槽预测电池容量。与知情人相比，它的表现也胜过最新算法，平均误差降低了27％。有希望的结果强调了算法和电池知识的定制和优化集成以及对其他行业应用的启示的重要性。索引术语 - 电池能力，充电状态，机器学习，工业人工智能