XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPerformer
脑电图的深度学习方法（...
摘要：在深度学习中，由于时间序列数据的随机性和非线性特性，寻找最佳算法可能具有挑战性。本研究致力于解决采用深度学习算法的 10 类分类和二元分类问题所带来的挑战。我们收集了参与 Corsi Block Tapping 任务的参与者的脑电图 (EEG) 数据，利用多层卷积神经网络 (CNN)、长短期记忆 (LSTM) 和双向 LSTM (BiLSTM) 模型的各种组合，以在不同频带（即 beta 波段 (14-30 Hz)、alpha 波段 (8-13 Hz)、theta 波段 (4-8 Hz) 和 delta 波段 (0.5-4.35 Hz)）上实现最高精度。我们在 10 类分类问题中的研究结果突出了 1 CNN + 4 线性层模型的卓越性能，准确率高达 64.47%。在二元分类领域，1 LSTM + 4 线性层模型表现最佳，准确率高达 93.30%。值得注意的是，β 波表现出增强的预测能力。这些结果对脑机接口实验的设计具有重要意义，特定大脑区域可以以更高的准确率预测反应。此外，未来的应用可能包括认知系统的开发，其中时间和准确性都起着关键作用。
5 年 PHA 计划（适用于所有 PHA）
PHA 名称：休斯顿住房管理局 PHA 代码：TX005 财政年度开始的 PHA 计划：（月/年）：2020 年 1 月 1 日 PHA 计划提交类型：5 年计划提交修订后的 5 年计划提交 PHA 类型：小型高绩效 PHA 库存（基于财政年度开始时的年度供款合同 (ACC) 单位，如上） 公共住房 (PH) 单元数量 3,325 住房选择券 (HCV) 数量 18,391 总计 21,532 信息可用性。除了本表格中列出的项目之外，PHA 还必须让公众随时可以获得以下列出的要素。PHA 必须确定拟议的 PHA 计划、PHA 计划要素以及与公听会和拟议的 PHA 计划相关的所有信息可供公众查阅的具体位置。此外，公共住房管理局必须提供信息，说明公众如何合理地获取标准年度计划中包含的但不包括在其简化提交文件中的公共住房管理局政策的其他信息。公共住房管理局至少必须在每个资产管理项目 (AMP) 和公共住房管理局的主要办公室或中央办公室发布公共住房管理局计划（包括更新）。强烈建议公共住房管理局在其官方网站上发布完整的公共住房管理局计划。还鼓励公共住房管理局向每个居民委员会提供其公共住房管理局计划的副本。
评估欧洲临床试验生态系统
我们的研究表明，尽管欧洲在商业多国临床试验中表现强劲，但其全球份额正在下降，尤其是亚洲和其他地区（从 2013 年的 25% 下降到 2023 年的 19%）。总体商业试验（单一国家和多国）也呈现出类似的趋势 • 份额下降到中国可能与 1 期和细胞与基因治疗试验更有利的监管和融资环境有关，欧洲在这些试验中的试验启动数量明显下降。中国的后期临床试验通常侧重于地方/地区批准，因此可能不会被视为与 EEA 和美国表现的直接“竞争”。 • 份额下降到美国可能是由试验启动时间表造成的。这项研究表明，监管批准时间表并不是美国和欧洲之间最大的差异，相反，欧洲的患者招募时间可能会影响欧洲作为试验地点的吸引力。这是一个多方面的问题，但在小众人群中寻找患者的数据访问可能会限制招募速度。然而，值得注意的是，包括美国在内的大多数西方国家都出现了临床试验设立和招募放缓的现象，这可能反映了试验复杂性的增加以及寻找合适患者的挑战。影响欧洲与美国趋势的其他因素包括生物技术可用的资金水平不同，以及更广泛的并购格局，但本报告并未直接探讨这些数据。
使用基于集成域知识的深度学习Oleksii Kovalchuk A，Pavlo Radiuk A，Olexander Barmak A，Iurii K
摘要心电图（ECG）是一种通过记录其电活动来评估心脏功能的关键临床技术。然而，对心电图信号的准确处理和分析，尤其是对R峰的检测，仍然具有挑战性。R-peak检测中的任何不准确性都会显着影响随后的分析阶段，可能导致诊断和治疗决策不正确。因此，在这项研究中，我们旨在通过将参考ECG信号的知识整合到输入信号中来完善识别ECG信号中R峰的方法，从而解决了在诊断各种心脏病理中准确的R-PEAK检测的关键需求。作者提出了一种新方法，涉及将知识集成到ECG信号中，使用卷积神经网络处理此信息，并在后处理CNN模型的结果以识别R峰。使用各种众所周知的ECG数据库评估该方法。误差率为 +-25 ms的比较结果表明，所提出的方法是几乎所有指标和数据库中的最佳表现者，经常达到0.9999的准确度得分，并证明了高精度，召回和F 1尺寸。基于调查结果，所提出的方法是稳健且可靠的，在QT数据库测试集中取得了最佳性能，为ECG信号中的R-PEAK检测提供了平衡且可靠的解决方案。关键字1医疗保健诊断，心电图，心电图监测，R-peak检测，域知识，深度学习
药物发现和开发以及制药行业中的人工智能
什么是机器智能？人工智能是一种数学计算或计算机控制机器执行任务的能力，通常由计算机、计算机控制机器或像人类大脑一样聪明地判断的程序执行。人工智能通过学习人类智力的模式并解决智力过程而变得熟练。这些研究的结果扩展了智能程序和算法。人工智能的历史以下是人工智能从诞生之日起六十年来发展的简要年表。 1956 年 - 约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 创造了“机器智能”一词并举行了第一次人工智能会议。 1969 年 - Shakey 是第一台通用便携式机器。它是一种直接的智能噪音资产，带有一个功能，而不仅仅是高级命令。1997 年 - 超级计算机“深蓝”问世，在比赛中击败了世界冠军象棋选手。IBM 发明这种强大的计算机是一项巨大的成就。2002 年 - 第一台商业上成功的自动地毯清扫机问世。2005 年 - 2019 年 - 今天，我们拥有由机器人流程自动化 (RPA)、机器人、智能城市和其他创新技术开发或实现的语音识别。2020 年 - 百度向医疗和医疗保健组织发布了 LinearFold AI 解决方案，以在 SARS-CoV-2 (COVID-19) 全球爆发期间开发治疗方法。该算法仅用 27 秒就能预测出细菌的 RNA 序列，比其他系统快 120 倍 人工智能的组成部分机器学习图像识别电子设备专家系统智能机器人系统中的模糊计算机数据人工干预生物神经网络进化算法
2023 年信息技术政策
喀拉拉邦是印度人类发展指数最高的邦，也是印度电子和 IT 行业发展的先行者之一。该邦早在 1990 年就建立了印度最大的也是第一个 IT 空间——科技园。信息园和网络园以及 KSITIL 的建立进一步促进了 IT 技能和就业机会的提升。为了发展一个包容性的 IT 生态系统，该邦在 KSITM 和 C-DIT 下发起了多项电子政务计划，其中许多计划后来成为以公民为中心的政府服务的国家典范。喀拉拉邦是第一个在 KSUM 倡议下制定创业公司发展政策的邦，因此，在印度各邦中，该邦的创业发展一直名列前茅。喀拉拉邦采用了自由和开源软件 (FOSS) 理念，并在包括 IT@School 计划（现为喀拉拉邦教育基础设施和技术 (KITE)，以及后来的国际自由开放软件中心 (ICFOSS)）在内的各种知识协会/社区的领导下进行了推广，这导致了一个充满活力的 FOSS 社区的发展和开源软件在关键应用中的广泛应用。在 IT 人才发展领域，该邦也取得了重大进展，建立了 IIITMK、喀拉拉邦数字大学、喀拉拉邦 ICT 学院等专门机构。最近启动的 KFON 项目将极大地促进该邦的 IT 发展。喀拉拉邦太空公园项目为喀拉拉邦的 IT 领域增添了新的维度。自 1998 年出台第一项 IT 政策以来，通过各种政策措施，喀拉拉邦可以开发一个全面的生态系统来包容性地使用信息技术。
联合兵种中心和堡垒......
精湛的创新者 坚持不懈的奉献精神 先进的知识 高度积极性 强大的主动性 完全可靠 坚定不移的奉献精神 终极专业 备受尊敬 极大的热情 熟练的承担 坚定的奉献精神 强硬的竞争对手 结果导向 无尽的动力 相当大的天赋 一个自我创业者 不知疲倦的工人 顶级专业人士 有价值的成就 克服逆境 坚韧而精力充沛 总是付出 100% 非常有条理 足智多谋、精力充沛 真正的团队合作者 在压力下保持镇定 榜样 专业自豪感 付出额外的努力 驱动力 迎接各种挑战 采取行动 伟大的个人动力 积极寻求额外的责任 表现经常超出标准 强烈的成功愿望 克服障碍的能力 自力更生，值得信赖 一丝不苟地关注细节 在压力下保持镇定 取之不尽的动力 点燃他人的热情 目标导向 让积极的事情发生 “负责”的人会让好事发生 无尽的热情和热情在重要的责任上蓬勃发展 不屈的奉献和忠诚 强烈的超越愿望 体现最高标准 寻求成长的机会 强烈的责任感 不可替代的知识来源 时刻准备着，随时待命 坚强的性格 总是能完成任何任务树立榜样 精力充沛，乐于助人 致力于最高标准 坚定地接受挑战 取得积极成果 在所有任务中坚持不懈 在压力下表现出色 不知疲倦地努力追求卓越 成功应对所有挑战 无论存在何种差异都能取得成功 极强的自制力 卓越的标杆 对自我提升永无止境的渴望 无与伦比的高效工人 远见卓识
使用联邦学习的糖尿病预测
摘要：联合学习是一种在医学领域中用于解决集中化，隐私和机密性等问题的创新方法。它收集了来自几个本地模型的多种数据，并在仅共享结果而不是数据的全球模型中汇总了它。它是一种协作模型培训方法，可实现最佳性能。我们为糖尿病患者预测建立了框架工作，该框架由人工神经网络（ANN），经常性神经网络（RNN）和长期短期内存（LSTM）网络组成。这些模型对分布在多家医院的本地数据进行独立培训，以确保隐私和数据安全。为了改善数据集和地址类不平衡，使用了探索数据分析（EDA）技术和合成少数民族过度采样技术（SMOTE）。EDA有助于理解数据的基本模式和特征，而Smote会生成合成数据点以平衡类。和在全球模型中，我们汇总了所有本地模型权重，并根据其预测精度检查现有本地模型之间的最佳模型。在我们的框架工作中，ANN的精度为89％。因此，考虑这些值进行预测。在训练不同的模型后，我们通过RNN获得了89.00％的精度，ANN的精度为89.99％，精度为89.08％。使用LSTM模型。因此，我们继续使用ANN模型来预测糖尿病。成功提交所有权重后，我们通过全球模型中的最佳性能策略获得了这些精度水平。这种方法可确保绩效最高的模型用于鉴定，从而在协作医疗保健环境中增强糖尿病患者鉴定系统的整体有效性和实际性。
农业工程 V 学期文凭
理由：没有灌溉和排水工程，农业生产就无法满足与时俱进的要求。资源。农业工程文凭持有者不仅要监督灌溉水源、开发方法指挥和水管理规划，还要通过合适的排水系统处理农田中的多余废物。他必须熟悉从结构参数到土壤水植物关系的知识。他必须在不同情况下开发和执行高效的系统执行器，以实现现代和科学的农业系统的目标。目标：本课程的设计方式是为了让学生能够获得与农民需要的灌溉和排水工程相关的知识和能力，从灌溉源到最新的发展，以便他能够根据需要施加实际压力，从而与时俱进地引导我们的农业生产。以下主题可实现目标：主题讲座 01.介绍 02 02.地下水 03 03.灌溉源 02 04.存储结构 03 05.灌溉参数测量 02 06.渗透 02 07.土壤水分保持与运动 03 08.土壤水植物关系 03 09.灌溉效率 02 10.灌溉方法 03 11.灌溉与渠道 03 12.淤泥理论与设计参数 02 13.排水、排水系统 03 14.小型灌溉 03 15.管井工程 03 16.泵 03 总周期：- 42
SIGAR 21-05-SP 更新了 2018 年 1 月 1 日至 2019 年 12 月 31 日期间 SIGAR 监督工作发现的浪费、欺诈和滥用行为的数量
我们在绩效审计、检查和特别项目中发现了 209 起浪费案例，价值约为 15 亿美元。这些案例包括缺乏明确项目目标、绩效衡量标准和质量数据来支持管理决策的计划和项目，以及未使用、废弃或造成安全隐患的资产。例如，在审查阿富汗儿童阅读计划时，我们发现四分之一接受检查的学校的校长和教师发现提供给学校的书籍状况不佳，该计划旨在通过向学校提供书籍来支持教育服务。6 另一个例子是，在审查美国国务院昆都士省的“优秀表现者倡议”项目时，我们发现一个为社区使用而建的体育场没有被使用。据我们会见的设施主管说，体育场没有被使用，因为它的设计不适合举办足球比赛，也没有一个正常运行的灌溉系统。据负责该省的官员称，禁毒部没有与他们协调以确保满足设计要求。此外，尽管该体育场使用率低且相对较新，但 SIGAR 发现该设施和场地遭到损坏，因为阿富汗国家安全局 (NDS) 将该体育场用作军事行动基地