XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNeighbor
Global Neighbor 与 Redekop 携手革新农业杂草控制，合作应对农业面临的最大挑战之一
Redekop Manufacturing Ltd. 是一家屡获殊荣的创新农业设备技术开发商和经销商，其产品可减少劳动力并提高农场盈利能力。Redekop 与设备制造商合作开发以价值为中心的残留物管理和作物生产技术。在该公司位于萨斯喀彻温省萨斯卡通郊外的 35,000 平方英尺制造工厂中，他们使用最先进的制造技术为全球客户设计和生产高质量、可靠的产品。
glam：通过邻里分区和生成子图编码
将大型语言模型（LLMS）与源自领域数据得出的知识图集成在一起，代表了对更强大和事实发展的重要进步。随着这些模型变得越来越有能力，至关重要的是要使它们能够通过实际知识图进行多步骤推断，同时最大程度地减少幻觉。虽然大型语言模型在对话和文本发电中表现出色，但它们在互连实体的域特殊图上推理的能力仍然有限。例如，我们可以根据私人数据库中的关系和属性查询LLM以确定专业网络中的最佳联系人吗？答案是否 - 这种可行性超出了当前方法。但是，这个问题强调了必须解决的重要技术差距。在科学，安全性和电子商务等领域的许多高价值应用都依赖于编码独特的结构，关系和逻辑共识的专有知识图。我们介绍了一个微调框架，用于开发与g raph一致的la nguage m odels（gl a m），该框架将知识图转换为具有la beled Question-Asswer Pairs的替代文本表示。我们证明，在基于图的特定知识中对模型进行基础，扩大了模型的基于结构的推理的能力。我们的方法论利用了大型模型的生成能力来创建数据集，并提出了一个有效的替代方法，以替代检索增强的生成样式方法。
使用 K 最近邻算法预测中风风险
摘要：中风是一种危及生命的严重疾病，需要尽早发现和干预以减轻其影响。该项目使用 K-最近邻 (KNN) 算法提出了一种中风预测模型，KNN 算法是一种流行的机器学习技术，以其在分类任务中的简单性和有效性而闻名。在 KNN 算法中，数据集被分为两类。第一类是中风风险高，第二类是中风风险低。该项目的目标是开发一个可靠且准确的预测系统，帮助医疗保健专业人员识别有中风风险的个体。该项目使用的数据集包括不同群体的各种人口统计、临床和生活方式特征，包括年龄、性别、高血压状况、婚姻状况、心脏病史、工作类型、吸烟习惯等。项目研究结果表明，基于 KNN 的中风预测模型在准确性、敏感性和特异性方面取得了令人鼓舞的结果。这表明 KNN 可以成为识别可能有中风风险的个体的有力工具，从而可以采取早期干预和预防措施。关键词：中风、k-近邻、逻辑回归、随机森林、机器学习算法
可能影响邻近系统的项目的队列互连研究
KCE NY 29 1123 K ISO-NE / PJM 09/2025 150 Wintergreen Solar 1138 F ISO-NE 03/2029 75 Taproot Solar 1140 E ISO-NE 06/2024 205 Minerva BESS I 1142 J PJM 03/2024 300 Champlain Solar 1146 F ISO-NE 08/2027 100 York Run Solar 1151 A PJM 05/2026 90 Southern Tier Energy Center 1177 C PJM 10/2028 200 OW Ocean Winds East 4 1190 J PJM 09/2029 1600 OW Ocean Winds East 6 1192 J PJM 09/2029 1600 Atlantic Shores Offshore Wind Bight 2 1338 J PJM 12/2029 2100 Atlantic Shores Offshore Wind Bight 4 1340 J PJM 12/2029 2100 Moonlight Flats Solar Power 1343 C PJM 05/2027 250 Goethals 能源存储项目 1345 J PJM 09/2026 500 社区 OSW Goethals 1 1371 J PJM 04/2029 1100 社区 OSW Farragut 1 1372 J PJM 04/2029 1100 社区 OSW Goethals 2 1377 J PJM 04/2029 210 社区 OSW Farragut 2 1378 J PJM 04/2029 210 Attentive Energy 2 1386 J PJM 12/2028 1310 矿产盆地 II 太阳能发电 1393 C PJM 06/2026 222 NY 互连 6 1434 J PJM 06/2027 1050 NY 互连 7 1438 J PJM 06/2027 270
基于邻里覆盖范围和相似性的自动驾驶汽车的几个场景测试
摘要 - 在大规模部署之前，必须调查和评估自动驾驶汽车（AV）的安全性能。实际上，特定AV的测试场景数量受到严格限制的预算和时间受到严格限制。由于严格限制的测试施加的限制，现有的测试方法通常会导致明显的不确定性或难以量化评估结果。在本文中，我们首次提出了“少数测试”（FST）问题，并提出了一个系统的框架来应对这一挑战。为了减轻小型测试方案集中固有的可观不确定性，我们将FST问题作为优化问题，并根据社区覆盖范围和相似性搜索测试方案集。具体而言，在AVS设置的测试方案更好的概括能力的指导下，我们动态调整了该集合以及每个测试方案对基于覆盖范围的评估结果的贡献，利用了替代模型（SMS）的先前信息。通过SMS上的某些假设，建立了评估误差的理论上上限，以验证给定数量有限的测试中评估准确性的充分性。与常规测试方法相比，剪切方案的实验结果表明，我们方法的评估误差和方差显着降低，尤其是对于对场景数量严格限制的情况。索引术语 - 射击测试，自动驾驶汽车，SCENARIO覆盖范围，测试方案集
通过社区建设促进航空航天业务的新产业创造和创新三井不动产将在国立卫生研究院扩大航空航天业务中心
随着国际太空竞赛愈演愈烈，各国大力推进宇宙探索，航天领域的技术进步日新月异，日本迫切需要创新并提升航天领域的技术水平。 JAXA 内部设立了宇宙战略基金（总额约 1 万亿日元），历时 10 年，将支持民间企业、大学等在航天领域进行尖端技术的开发、技术验证及商业化。 内阁府资料 ： https://www8.cao.go.jp/space/comittee/dai108/siryou3.pdf ■ 关于三井不动产集团对可持续发展目标的贡献 https://www.mitsuifudosan.co.jp/english/esg_csr/
使用计算机视觉和机器学习
摘要：预测城市规模的碳排放（CES）对于对各种紧急环境问题（包括全球变暖）的影响至关重要。但是，先前的研究忽略了微观街道环境的影响，这可能会导致偏见的预测。为了填补这一空白，我们开发了一个有效的机器学习（ML）框架，以基于单个数据源，Street View Images（SVI）（SVI）预测邻里级别的住宅CE，该框架在全球范围内公开可用。具体来说，使用语义分段从SVI分类了30多个街道元素，以描述微级街道环境，其视觉特征可以表明重大影响住宅CES的主要社会经济活动。部署了十倍的交叉验证来训练ML模型，以预测1公里网格水平的住宅CE。我们首先发现，随机森林（R 2 = 0.8）的表现优于许多传统模型，证实视觉特征在解释CES时不可忽略。第二，更多的建筑物，墙壁和围栏视图表示更高的CE。第三，树木和草的存在与CES成反比。我们的发现证明使用SVI作为单个数据源以有效预测邻里级别的住宅CE的可行性。该框架适用于各种城市形式的大型地区，向城市规划者提供可持续的城市形式战略，以实现碳中性目标，尤其是对于新城镇的发展。
