XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFaster
领导小组 – 印度在加快太阳能转型的南北伙伴关系中发挥更大作用
• Indus Towers Ltd 副总裁兼新计划和可持续性主管 Chetna Sharma Baranwal 女士 • Jain Irrigation Services Ltd 副总裁兼高级战略顾问 Surinder Makhija 先生
以将科学置于服务客户的核心以使更好，更安全的产品更快地
借鉴了卓越科学卓越的经过验证的20+年历史记录，我们提供符合CGMP的合同分析服务，以帮助您更快地为患者带来安全有效的疗法。与我们合作，可以访问生物制剂，ATMP和小分子药物以及方法开发，释放测试和稳定服务的广泛能力。我们还提供了最大的配体投资组合之一，用于催化转化以及一套相关的自定义API合成和催化技术服务。
比较 AlexNet、Faster R-CNN 和 YOLOv4 在阿尔茨海默氏症脑部 MRI 扫描多类分类中的架构和性能
尽管磁共振成像 (MRI) 等诊断成像技术的进步使人们对阿尔茨海默病 (AD) 的诊断和治疗有了更深入的了解，但医疗专业人员仍然需要分析图像，这是一个耗时且容易出错的过程。借助神经网络模型，可以更准确、更有效地做出诊断。在本研究中，我们比较了三种著名的基于 CNN 的算法（AlexNet、Faster R-CNN 和 YOLOv4）的性能，以确定哪一种算法在对 AD 患者的脑部 MRI 扫描进行多类分类时最准确。所使用的数据集来自 Kaggle，包含 6400 个训练和测试 MRI 图像，分为四个类别（非痴呆、非常轻度痴呆、轻度痴呆和中度痴呆）。中度痴呆类别的代表性极低。为了获得更准确的结果，通过数据增强将图像添加到该类别中。实验是使用 Google Colab 的 Tesla P100 GPU 进行的。迁移学习应用于所有三个预训练模型，并根据各自的参数调整数据集。增强后，AlexNet 具有最高的 mAP（平均准确率），100% 的时间检测到感兴趣的对象，而 YOLOv4 和 Faster R-CNN 的 mAP 分别为 84% 和 99%。然而，YOLOv4 在混淆矩阵上表现最佳，尤其是对于 ModerateDemented 图像。正如我们的实验所揭示的，像 YOLOv4 这样的单阶段检测器比像 Faster R-CNN 这样的两阶段检测器更快、更准确。我们的研究成功实现了这些模型，并为医学图像诊断做出了宝贵贡献，为未来的研究和开发开辟了道路。
移动机器人的快速学习方法（FLM）向新手高级技术学校学生，以更快地了解机器人
机器人教育是高中生对机器人和相关领域感兴趣的有前途的方式。这对于教师和教育研究人员有很大的潜在机会来研究这一领域。该主题包括教育机器人编程，机器人设计，机器人构造和计算思维[1]。这种学习方法将使学生对此主题感兴趣并与他们互动。对这些主题的研究表明，在学校环境中使用机器人可能会提高学生科学素养。对新手学生的基本技能的理解，没有事先在机器人建筑上的学校经验，这是非常重要的。这种基本知识将探索学生对自己的兴趣，以研究机器人的深入[2]。除了增加学生对机器人学习的兴趣外，机器人教育还可以预期革命4.0的挑战和变化的技术进步，教育从业人员还必须使学生能够通过学习过程来遵循这些挑战和变化。学习机器人的常见术语被称为机器人教育（RE）[3]。该方法的细节如图1。通常，该方法分为三个主要阶段。勘探阶段，解释阶段和通信阶段。每个阶段都有子活动。第一阶段具有探索信念和主题，选择和取消选择信息。第二阶段具有分析和合成任务。他们将来可以更容易适应这种情况。最后一个通信阶段执行学生演示和最终报告。机器人教育旨在使用ER方法确定可以在学习过程中培训哪种技能，以及对适用于学生的哪种合适的机器人进行的评估。高中生学习机器人的另一个重要性和目的是在学生早期适应和发展计算思维[4]。这种年轻的机器人学习方法将尽快引入计算思维的挑战。
区域疫苗实施计划2022-2026
- Around the world, we see that the more people are vaccinated, the less COVID-19 there is – vaccines work - The virus causing COVID-19 does not distinguish between nationalities and ethnicities - Vaccination will protect you against serious illness or death from COVID-19 - The faster the RTG can vaccinate as many people in Thailand as possible, the faster we will see COVID-19 cases and deaths decrease, and the faster lives将返回到前循环-19正常
下一代高能效 AI 加速器 (DRP-AI3)：自主系统高级 AI 中 10 倍更快的嵌入式处理
随着出生率下降和老龄化人口比例增加导致劳动人口减少，工厂、物流、医疗、城市服务机器人、安防摄像头等社会各个领域都需要先进的人工智能 (AI) 处理，例如识别周围环境、做出行动决定和控制动作。系统需要在各种程序中实时处理先进的人工智能 (AI) 处理。特别是，系统必须嵌入到设备中，以便快速响应不断变化的环境。AI 芯片在嵌入式设备中执行先进的 AI 处理时功耗更低，并且严格限制发热量。
ASG 简报 | 2022 年 12 月 IceNet：使用基于 AI 的新工具进行更快、更准确的海冰预报
对于未来两个月的海冰情况，IceNet 的准确率达到 92-97%（取决于季节），优于最先进的基于物理的模型。 研究人员发现，IceNet 在标准笔记本电脑上的运行速度比基于物理的模型在超级计算机上的运行速度快 2,000 倍，并且可以快速整合新的实时数据来应对快速变化的海冰情况。 该工具可以为未来季节提供准确的预测：这个时间表对于在北极生活和工作的人们的决策至关重要。 IceNet 将与 BAS 运营的皇家研究船 (RRS) Sir David Attenborough 的数字孪生（虚拟模型）集成，帮助绘制穿越海冰的省油路线，从而支持 BAS 到 2040 年实现净零排放的目标。 BAS 与世界自然基金会 (WWF) 和当地政府合作，目前正在探索如何将 IceNet 应用于加拿大北极地区危险海冰状况的保护规划和预警系统。 IceNet 是自然环境研究委员会于 2022 年发布的首个数字战略中关于人工智能工具在环境科学中的应用的案例研究。为什么图灵的 ASG 计划具有独特的优势来做到这一点？
2024年2月，测量对人性球菌和海洋生物多样性目标的贡献•生物多样性的下降速度比任何O
2024年2月，测量对人性化和海洋生物多样性目标的贡献•在不可持续的经济活动的驱动下，生物多样性的下降速度比人类历史上其他任何时候都要快的速度下降。•世界各地的企业，政府和民间社会缺乏以可比和一致的方式衡量其对生物多样性的潜在积极影响的能力。•为了实现全球生物多样性框架，该框架指导了未来十年及以后的保护行动，我们需要能够量化为保护全球生物多样性的贡献。•物种的减少和恢复（Star）估计特定位置对国际生物多样性目标的特定行动的潜在贡献。•星光指标可以帮助所有参与者 - 公司，金融行业，政府和民间社会 - 更好的计划项目，这些项目将为受威胁物种带来利益，评估生物多样性风险，并符合实现全球目标的贡献。问题是什么？
智能高速公路：我们如何到达这里，我们在哪里，...
方法：•替代常规扩大范围•没有DCO的成本较低，交付速度•用户相等或更好的安全性能•技术可以闭合车道，降低速度和驾驶员信息信息 - 支持工人 - 支持工人（但请注意，硬肩移除>交通官员的担忧会提高对交通人员的担忧）•车道控制速度不在行驶时，速度/可靠性的速度和速度较高的稳定性•旅行时间/可靠性•多余的弹性•乘坐范围均可恢复•多余的FASTER•多余的FASTER
边界
肿瘤出芽被认为是癌细胞活动的标志，是肿瘤转移的第一步。本研究旨在通过对直肠癌出芽病理图像训练基于区域的Faster R-CNN，建立直肠癌出芽病理自动诊断平台。选取青岛大学附属医院2015年1月至2017年1月236例直肠癌患者术后病理切片图像进行分析，使用Label图像软件标记肿瘤部位，利用Faster R-CNN对学习集图像进行训练，建立肿瘤出芽病理分析自动诊断平台。使用测试集图像验证学习结果。通过受试者工作特征（ROC）曲线对诊断平台进行评估。通过对肿瘤出芽病理图像进行训练，初步建立了直肠癌出芽病理自动诊断平台。对训练集中结节类别的准确率和召回率绘制准确率-召回率曲线，曲线下面积=0.7414，说明Faster R-CNN的训练是有效的；在验证集中验证ROC曲线下面积为0.88，说明建立的人工智能平台在肿瘤出芽病理诊断中表现良好。建立的用于直肠癌肿瘤出芽病理诊断的Faster R-CNN深度神经网络平台可以帮助病理医生做出更高效、准确的病理诊断。