XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMLP
过渡中的风险 - 北伏和skellefteå
本文探讨了诺斯维尔特（Northvolt）在瑞典Skellefteå建立的不同参与者如何通过多层次观点（MLP）和风险观点来感知障碍和风险。该研究采用定性研究设计，并利用文档分析和半结构化访谈来收集数据。这些发现通过在瑞典北部过渡中引入另外两个类别的风险和障碍，并研究这些障碍和风险如何相互作用，从而有助于现有风险框架。分析通过提供对不同利益相关者的作用以及社会技术过渡的复杂本质的新见解来扩展MLP。关键发现突出了政府在满足基础设施需求，弥合能力差距和促进技术创新方面的关键作用。本文为将来的大规模工业机构提出了政策和战略建议。这项研究为参与社会技术过渡的决策者提供了宝贵的见解，并提出了未来研究的方向，以进一步了解和管理这些过渡。
神经网络中非线性潜在结构的动态灵活推理
流形潜在因子和神经观测之间的关系用带有 MLP 编码器和解码器网络的自动编码器 154 建模，其中流形潜在因子是瓶颈 155 表示。从神经观测到流形潜在因子的虚线仅用于 156 推理，不是生成模型的一部分。动态和流形潜在因子共同形成 157 LDM，其中流形因子是动态因子的噪声观测，构成 158 LDM 状态。动态潜在因子的时间演变用线性动态 159 方程描述。所有模型参数（LDM、自动编码器）都是在单次优化中联合学习的，通过最小化未来神经观测与过去的预测误差。在无监督 161 版本中，在训练 DFINE 模型之后，我们使用映射器 MLP 网络来学习 162 流形潜在因子和行为变量之间的映射。我们还扩展到监督式 DFINE，其中映射器 MLP 网络与所有其他模型参数同时进行训练，以达到优化效果，现在可以最小化神经和行为预测误差（方法）。（b）显示了使用 DFINE 的推理过程。我们首先使用每个时间点的非线性流形嵌入来获得流形潜在因子的噪声估计。借助动态方程，我们使用卡尔曼滤波来推断动态潜在因子 𝐱𝐱 𝑡𝑡|𝑘𝑘 并改进我们对流形潜在因子 𝐚𝐚 𝑡𝑡|𝑘𝑘 的估计，下标为
通过机器学习对工业设备故障的检测和预测
条件监测盟友的预测维护行业所使用的设备避免了称为纠正措施的维护，这反过来又可能造成严重的经济损失。使用行业概念4.0作为人工智能来预测和检测此类设备中的故障，从而增加了系统挑战。这项工作着重于应用机器学习技术，例如支持向量机（SVM），随机森林，最近的KNN-LITTLITER（KNN），多层Perptron（MLP），线性回归等，以预测和检测两种工业设备的故障，旨在比较这些技术的性能。根据传感器收集的数据，使用了该设备的工业齿轮箱，用于该设备，使用监督的分类算法来检测可能的故障。获得的最佳结果是使用SVM和MLP算法。第二个工业设备是一种工业切割刀片，因为使用该设备有监督的算法，这种方法与第一种方法不同，因为可以预见的数据是传感器的数值，所执行的最佳预测是使用线性回归的算法。
根据紧急情况优先考虑入院...
摘要此评论将相关研究分为三个主要领域：住院，出院和死亡率预测；基于ML的分类系统；以及疾病的预测和检测。智能系统和数据驱动算法技术迅速部署在急诊医学中。使用医疗照片和电子健康记录（EHRS）的数据集，将高级计算技术，特别是机器学习算法用于疾病预测领域。许多方法证明了在检测模式和预测疾病过程中的功效，包括诸如逻辑回归和天真的贝叶斯分类等技术，这些技术能够实现随机森林，多层感知器（MLP），支持矢量分类器（SVC）和长期记忆网络（长期短期记忆网络（LSTM）。可以分析大量结构化和非结构化数据，并用于查找微妙的趋势和统计关系，包括相关性，这有助于发现人类医疗保健专业人员可能会错过的。关键字 - 逻辑回归，天真偏见，随机，森林，MLP，SVC，LSTM
模块式 - 配体 - 交换金属复合物与...
图1：培训数据和主动学习工作流程：a）水溶液中Mg 2+的训练子集，b）乙腈中PD 2+的训练子集（MECN），c）用于训练机器学习电位（MLP）的主动学习工作流程的方案。
负责任的人工智能发展案例研究
美国国际开发署自 2017 年以来就一直将负责任的人工智能纳入其规划，因此更需要探索哪些方法有效，哪些方法无效。美国国际开发署的《人工智能行动计划》概述了该机构致力于在其规划中负责任地使用人工智能，并呼吁采取更系统的方法来了解人工智能的影响并记录有助于成功的因素。这些经验将有助于塑造未来的人工智能投资，以利用现有的成功经验并增强发展影响。本报告朝着这个方向迈出了一步，并描述了对参与美国国际开发署资助的两个项目工作人员进行关键线人访谈的结果，这两个项目正在利用基于人工智能的解决方案解决发展挑战：和平机器学习 (MLP) 和消除结核病和应对传染病的变革性研究和人工智能能力 (TRACE-TB)。MLP 正在通过向民间社会提供更好、更及时的数据和实地事件预测来应对全球对民主和人权日益增长的威胁。 TRACE-TB 正在通过一套 AI 工具加强印度的医疗保健系统，以改善结核病 (TB) 的预防、检测和治疗。
基于机器学习
背景：当前的独立车辆通过仅允许外部变量（底部，道路状况等等）来决定其驾驶系统。）不考虑车辆内部状态。目标：为了解决这个问题，本文提出了“驾驶决策策略（DDS），该策略（DDS）以AI为基础的驾驶汽车，该策略不仅通过分解外部变量，还分解了车辆的内部基础（可消耗条件，消耗条件，rpm rpm情况），从而决定了理想的音调车辆的理想系统。统计分析：DDS从pall中放下的车辆学习了可遗传的计算练习探测器信息，并决定了音调式车辆的理想驾驶程序。发现 /应用程序和改进：本文改变了DDS和MLP，进一步的RF神经系统模型授权DDS。在解剖中，DDS的误差率比车辆条目低约5，而DDS决定了RPM，速度，指导点和路径变化的变化比MLP快40，比RF快22。
脑电信号伪差自动检测与滤波的初步研究*
摘要 —EEG 记录中最大的问题之一是伪影造成的信号污染，因为这些干扰会阻碍对真实神经信息的分析。因此，在研究 EEG 之前，在尽可能多地保留大脑数据的同时消除伪影是一个关键步骤。为了解决颅面伪影的自动去除问题，本文提出了一个两阶段程序：前一个阶段是检测阶段 - 同时应用 MLP 神经网络和动态阈值法来检测 EEG 的污染区域，而后一个阶段是去除阶段 - 结合 CCA 和 EEMD 算法仅去除伪影数据。实验结果表明，两种检测方法相当，但动态阈值检测略优于 MLP。此外，组合技术可以完全去除散布在所有 EEG 通道中的伪影。本研究将扩展到需要更复杂模型的眼部伪影。索引术语 —癫痫、EEG、伪影检测、伪影去除
perovs-opant：掺杂散装结构的机器学习潜力
探索新的掺杂材料对于提高半导体的性能，效率和多功能性至关重要。perovskites具有多种结构和可调性，已成为下一代半导体的有前途的候选人。机器学习潜力（MLP）在有效预测散装材料的材料特性方面表现出了巨大的希望。然而，缺乏用于钙壶的全面掺杂数据集阻碍了数据驱动技术在该域中进行高通量筛选和材料发现的应用。在这项工作中，我们提出了一个掺杂数据集“ perovs-opant”，其中包含来自438个不同掺杂的钙钛矿材料宽松轨迹的20,000多个密度功能理论（DFT）数据点。使用perovs-opants，我们评估了在散装材料轨迹上预先介绍的基础模型MACE-MP，以标记最先进的MLP的性能。我们的结果表明，尽管MACE-MP在散装晶体上表现出色，但Perovs-opants代表了分布的挑战，并具有重大的预测错误。我们通过对MACE-MP进行填充以实现佩洛斯型和原始散装晶体的比较建模来赎回这些效果。
使用人工智能检测石头、剪刀、布游戏中的人类行为模式
作为娱乐工具，电脑游戏是世界上的重要现象，被认为是一种流行的媒介、一种有效的教育解决方案和一项可观的经济资源。本文使用多层感知器 (MLP) 神经网络来检测石头、剪刀、布游戏中的人类行为模式。人工神经网络 (ANN) 与人脑的相似性是本研究的主要动机。使用 MATLAB 软件实现网络代码。这些代码包括两个阶段：1) 训练 ANN 学习考虑四十种游戏的人类行为模式。2) 通过进行十场游戏与人类进行真实对战。在网络实施后，研究了其在检测人类行为模式方面的有效性。对 40 人（20 名女性和 20 名男性）进行了网络测试。每位选手分三个阶段使用目标网络进行比赛。本研究结果显示，配备MLP神经网络的计算机在60场比赛中的获胜率为男性57.5％，女性60.8％。而没有神经网络且使用随机选择的计算机在60场比赛中的获胜率为男性52.5％，女性42.5％。