XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemComput
脑部计算机界面，以提供个性化的多感官干预措施
摘要为了揭示神经性疼痛经历的复杂性，研究人员试图使用脑电图（EEG）和皮肤电导（SC）鉴定可靠的疼痛特征（生物标志物）。尽管如此，它们用作设计个性化疗法的临床帮助仍然很少，并且患者处方常见和效率低下的止痛药。为了满足这种需求，新型的非药理干预措施，例如经皮神经刺激（TENS），通过神经调节和虚拟现实（VR）激活外周痛缓解，以调节患者的注意力。但是，所有当前治疗方法都遭受患者自我报告的疼痛强度的固有偏见，具体取决于其倾向和耐受性，以及未考虑疼痛发作的时间的未明确，预定义的会话时间表。在这里，我们显示了一个脑部计算机界面（BCI），该界面检测到来自EEG的神经性疼痛的实时神经生理学特征，并因此触发了结合TENS和VR的多感官干预。验证多感官干预有效减轻了实验性诱发的疼痛后，通过电力诱导疼痛，用13个健康受试者对BCI进行了测试，并在实时解码疼痛中显示了82％的回忆。然后用八名在线疼痛精度达到75％的神经性患者进行了验证，因此释放了在神经性患者疼痛感知中引起显着降低（50％NPSI评分）的干预措施。这为使用完全便携式技术的个性化，数据驱动的疼痛疗法铺平了道路。我们的结果证明了从客观神经生理学信号中实时疼痛检测的可行性，以及VR和TEN的触发组合的有效性以减轻神经性疼痛。
培训计算最佳的大语言模型
Layton，D。“ Chatgpt - 我们如何到达今天的位置 - GPT开发的时间表。” https://medium.com/@dlaytonj2/chatgpt-how-we-we-got-to-wher-we-we-are-today-a-timeline-timeline-fppt-development-f7a35dcc660e（2023）。Lubbad，M。“ GPT-4参数：无限制指南NLP的游戏规则改变者。”https://mlubbad.medium.com/the-ultimate-guide-to-gpt-4-parameters-verything-nything-to-to-to-to-to-to-about-about-about-about-about-about-nlps-changer-changer-109b87678555a（2023）。Shree，P。“开放AI GPT模型的旅程。”https://medium.com/walmartglobaltech/the-journey-open-open-ai-gpt-models-32d95b7b7fb2（2020）。
与计算机视觉的深度学习
深度学习和神经网络：多层感知器：多层感知器体系结构，什么是隐藏的层？每一层中有多少层和多少个节点？激活函数：线性传输函数，重型阶跃功能（二进制分类器），sigmoid/logistic函数，软马克斯函数，双曲线切线函数（TANH），整流的线性单元，泄漏的relu。前馈过程：前馈计算，特征学习。错误函数：错误函数是什么？，为什么我们需要一个错误函数？错误总是正面的，均为正方形错误。跨凝性，关于错误和权重优化算法的最终说明：什么是优化？，批处理梯度下降，随机梯度下降，微型批次梯度下降，梯度下降点击。反向传播：什么是反向传播？，反向传播外卖。
问题集3 - 解决方案 - UMD计算机科学
在X的均匀选择和A'的随机硬币上采取概率。考虑以下PPT对手A：给定输入Y 1（对于随机选择的X 1等于F（x 1）），选择随机x 2，计算y 2：= g（x 2），然后运行a'（y1∥y 2）。然后输出字符串输出的第一半。对于随机选择的x 1，x 2，给出的输入y 1 y 2的输入y 1 y 2分布在f'（x1∥x2）中。这意味着A'以概率ϵ（n）的形式反转其输入。此外，（2）每当''
引用原始发表的论文（记录的版本）：Wang，H.，Salunkhe，O.，Quadrini，W。等（2023）。计算机视觉技术的概述
线束是现代汽车车辆中电子系统的必不可少的硬件。随着汽车行业向电力和自动驾驶的转变，越来越多的汽车电子设备负责能源传输和关键安全功能，例如操纵，驾驶员援助和安全系统。此范式转移从安全角度来看，对汽车线束的需求更大，并强调了在车辆中高质量的线束组件的更重要性。但是，熟练的工人仍然手动执行电线线束组件的大多数操作，并且某些手动过程在质量控制和人体工程学方面都是有问题的。行业对提高竞争力并获得市场份额的需求也持续存在。因此，需要确保组装质量，同时提高人体工程学并优化人工成本。由机器人或人类机器人协作完成的机器人组装，是实现越来越苛刻的质量和安全性的关键推动力，因为它可以使比完全手动操作更具复制，透明和可理解的过程。然而，由于可变形物体的灵活性，在实际环境中，机器人的汇编组装在实际环境中具有挑战性，尽管在简化的工业结构下提出了许多初步的自动化解决方案。先前的研究E↵Orts提出了使用计算机视觉技术来促进线束组件的机器人自动化，从而使机器人能够更好地感知和操纵灵活的线束。本文介绍了针对机器人线束组件提出的计算机视觉技术的概述，并得出了需要进一步研究的研究差距，以促进更实用的机器人丝带线束。
计算机视觉 / ML工程师实习生< / div>
理想的候选人将具有强大的背景：计算机科学，机械工程，电气工程，生物医学工程或相关领域。如果有兴趣，候选人将暴露于从头开始发展初创公司的各个方面（R＆D，光学系统集成和原型化）。工作将主要在我们的马里兰州哥伦比亚办事处进行。工资与经验相称（至少$ 17/hr）。我们的紧密联系的团队很高兴欢迎有才华的申请人并一起发展我们的冒险！
软计算：理论和应用 - （SOCTA2024）
上一次SOCTA会议在以下场所成功组织：SOCTA2016：印度斋浦尔的Amity University Rajasthan。（2016年12月28日至30日）SOCTA2017：印度北方邦的Bundelkhand University Jhansi。（2017年12月22日至24日）SOCTA2018：印度旁遮普邦Jalandhar的B R Ambedkar Nit博士。（2018年12月21日至23日）SOCTA2019：印度比哈尔邦巴特纳国家理工学院国家理工学院。（2019年12月27日至29日）SOCTA2020：在虚拟模式下（由于大流行19）。（2020年12月25日至27日）SOCTA2021：印度印度信息技术研究所，印度。（2021年12月17日至19日）SOCTA2022：喜马al尔邦大学Summerhill，印度西姆拉。（2022年12月16日至18日）SOCTA2023：印度印度信息技术研究所UNA，印度。（12月24日至26日，2023年）第9系列，SOCTA2024在印度拉贾斯坦斋浦尔国家理工学院（MNIT）在印度斋浦SOCTA2024是在印度旁遮普邦Jalandhar的B R Ambedkar Nit博士的技术合作中组织的； Shobhit认为大学Meerut和科学，技术，工程与管理（STEM） - 研究学会。会议有5个主题演讲，由来自世界各地的著名院士和从业人员发表。总的来说，在18个口头演讲会议上介绍了12个不同的会议不同主题的技术论文。我们感谢Springer Plc。给我们机会在网络和系统（LNNS）中发表诉讼的机会。我们真诚地感谢您持续的支持，鼓励和信任我们。提交给SOCTA2024的所有论文都经历了同行评审过程，随后进行了修订，然后最终被接受。SOCTA系列成功的荣誉，请参阅我们的导师，主题演讲和邀请演讲者，首席嘉宾，荣誉嘉宾，顾问委员会成员，顾问委员会（国家与国际），计划委员会成员，Springer团队作为出版伙伴（特别是Aninda Bose，特别是Aninda Bose，尤其是执行编辑 - 跨学科应用科学委员会；我们也期待在即将到来的SOCTA系列中获得这种出色的支持。我们很高兴通知您，SOCTA系列中的下一个，即SOCTA 2024计划在印度的Mnit斋浦尔拉贾斯坦邦。期待在SOCTA系列中做出重大贡献……
弗罗茨瓦夫大学计算机科学研究所的大多数职位
该研究所始终被评为研究波兰计算机科学的最佳场所之一，并主持了从事算法，组合优化，逻辑和数据库理论的紧凑型群体。我们的学生在ICPC编程竞赛中取得了很高的成绩，其中一些人参与了我们的研究活动。PI及其合作者（也将在该项目上工作）定期发布顶级算法会议（Soda，ICALP Track A）。