XiaoMi-AI文件搜索系统
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将更深入地挖掘到Oncospan的NGS数据
基因组学查看器（IGV）：高性能基因组数据可视化和探索。简短的生物信息。2013; 14（2）：178-192。 doi：10.1093/bib/bbs0172013; 14（2）：178-192。 doi：10.1093/bib/bbs017
网络安全AI：挖掘更深的教育指南
网络安全：Dig Geeper是为针对7-14岁的学生量身定制的一小时引人入胜且启发了一小时的课程。它的设计是由单身玩家在自己的设备上进行的，并以最少的教师干预的方式体验。这次冒险旨在增强数字素养，培养数字公民身份，并教给学生浏览AI-Driven World所需的批判性思维技能。学生将了解验证信息，了解偏见并负责任地使用AI技术的重要性。在整个经验中，学生将遇到各种互动场景，这些场景突出了人工智能的道德使用，多个信息源的必要性以及错误信息的影响。本教育工作者指南提供了所有必要的材料，以促进围绕AI的有意义的讨论和活动，从而确保学生对其数字职责有全面的了解。让我们开始这一旅程，以使下一代在AI增强社会中蓬勃发展所需的技能。
IArch：深入挖掘考古数据的人工智能工具
摘要 — 人工智能 (AI)，尤其是机器学习 (ML)，在考古学中的应用正在蓬勃发展，开辟了文物分类、遗址位置预测和遗迹分析等新的可能性。这方面的主要挑战之一是缺乏精通机器学习的合格考古学家。在本研究中，我们介绍了 IArch，这是一种无需特定编程技能即可让考古学家进行可解释人工智能 (XAI) 数据分析的工具。它特别允许执行数据分析以验证现有的数据支持假设或生成新假设。该工具涵盖了应用 ML 的整个工作流程，从数据处理到解释最终结果。该工具允许使用监督和无监督 ML 算法，以及 SHapley Additive exPlanations (SHAP) 技术为考古学家提供对预测的整体和个体解释。我们通过蒙古草原上的匈奴墓地（公元前 100 年 / 公元 100 年）的数据证明了它的应用。
语言的神经网络模型甚至更深的问题
https://www.cambridge.org/journals/behavia-balam-lefs-lep.a8a8a8a8a.8a8a.8a8a8aa8a8a8a8a8c8https://www.cambridge.org/journals/behavia-balam-lefs-lep.a8a8a8a8a.8a8a.8a8a8aa8a8a8a8a8c8
设计严格：为评估更深层学习的基础奠定基础
cport dok级任务的特定于内容示例为每个DOK级别提供了一系列可能性：考虑DOK的多种方式不限于这些描述符，但为教学和评估计划提供了一些指导
高级规则 #1 策略课程网络研讨会 #1 – 深入探索
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AI和传统学习：更深层学习的互补策略
了解生成AI的使用如何影响学习成果是为教育中的AI创建有效指南的关键。Microsoft Research（MSR）和剑桥大学出版社和评估是对大语言模型（LLMS）对学习基础的影响的首批大规模定量研究之一：理解和保留信息。
对电池管理系统上的开放式电线检测进行了更深入的研究
在电池管理系统（BMS）中，单个单元格和电池监视器电路之间存在广泛的接线连接。这些接线连接对于通过细胞监视器进行可靠的细胞参数监视，包括电压，电流，温度和其他连接至关重要。此外，这些接线连接可能是电池被动平衡放电的当前路径或继电器控制信号的传输路径。BMS中要管理的单元格数通常非常大，因此需要使用大量的接线连接。这些接线连接众多，有些甚至很长，因为它们通常需要在不同的印刷电路板（PCB）和PCB和电池组之间跨越（包括许多单独的单个单独的单元）。他们还需要许多连接组件的结合使用。应大力避免BMS中开路的发生。毕竟，如果单元格经历开机，则意味着对其状态的有效监测将被削弱或丢失，而无监测的细胞会对整个BMS构成隐藏的安全危害，并威胁到任何未知时间对系统致命的威胁。确实发生了打开的电线时，主要任务是快速，准确，有效地确定开路的位置并及时提供通知。有效，准确的开放式检测算法将大大提高BMS的可靠性，并促进BMS和电池组的故障排除。在手动故障排除过程中，算法通过算法进行准确的故障定位可以有效地减少许多不必要的重复检查以及拆卸和组装工作。