XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemUsing
1。使用最先进的信用卡欺诈检测...
10。实时视频和图像的自动角色识别。11。电影角色标识的强大的面名匹配12。检测水果的质量形成图像。13。使用CNN算法14的基于内容的图像搜索。Houser值得使用CNN机器学习从图像预测15。使用机器学习的土壤分类和作物预测16。使用深度学习分析电子政务服务17。Houser值得从CNN机器学习中从图像预测18。使用CNN19。covid 19黑色燃料使用CNN20。通过使用CNN 21训练的IRIS图像进行身份验证的登录。花朵分类和医学使用CNN
利用 CO₂-Plume 地热 (CPG) 能源技术...
CO 2 -羽状地热 (CPG) 技术是一种地热发电系统，它使用地质储存的 CO 2 作为地下热提取流体来产生可再生能源。CPG 技术可以通过提供可调度电力来支持可变风能和太阳能技术，而灵活 CPG (CPG-F) 设施可以同时提供可调度电力、能量存储或两者。我们提出了第一项研究，研究 CPG 发电厂和 CPG-F 设施如何通过将工厂级发电厂模型与系统级优化模型相结合，作为可再生重度电力系统的一部分运行。我们以美国北达科他州为例，展示 CPG 将地热资源基础扩展到通常不考虑地热发电的地点的潜力。我们发现，太阳-风能-CPG 模型的最佳系统容量可以比峰值需求高出 20 倍。CPG-F 设施可以通过在季节性和短期时间范围内提供能量存储，将这种模拟系统容量降低到峰值需求的 2 倍多一点。 CPG-F 设施的运营灵活性进一步提高了 CPG 发电厂的环境空气温度限制，通过在临界温度下储存能量。在所有情况下，需要对二氧化碳排放征收每吨数百美元的税，才能在经济上证明使用可再生能源而不是天然气发电厂是合理的。我们的研究结果表明，CPG 和 CPG-F 技术可能在未来的可再生重电系统中发挥宝贵作用，我们提出了一些建议，以进一步研究其整合潜力。
使用深度学习和蒙特卡洛树搜索的勒索软件检测的混合框架
勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁，其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架，该框架通过蒙特卡洛树搜索（MCT）的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势，从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估，混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性，表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径，从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外，提出的模型还保持了计算效率，使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力，提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。
通过使用聚酯和聚丙烯纤维混凝土
摘要 - 现在，混凝土用于最大的建筑项目，并且在不久的将来，没有其他选择。有必要开发更好的质量混凝土，以延长生存更长的生存并具有提高机械品质，以延长任何结构的使用寿命，因为大量混凝土被用于新建筑工作。不可能改变其天生的易碎性或对任何混凝土结构的拉伸强度的要求。纤维增强混凝土（FRC）似乎是可行的替代品。聚酯和聚丙烯纤维（PP）作为混凝土中的二级加固以改变其脆性特性的实际应用是本研究论文的主要主题。在这项调查中采用了M40级混凝土等级。结果，将不同比例的聚酯和聚丙烯纤维添加到混凝土中。按该顺序按混凝土的重量进行0.32、0.37、0.42和0.47。为了研究聚酯和聚丙烯在混凝土中的使用，进行了一系列受控的实验室测试。对于压缩和弯曲强度，仅在第一个样品中评估了基本混凝土混合物。在0.32、0.37、0.42和0.47％的聚丙烯纤维中分别评估第二个样品的抗压强度和弯曲强度，将其添加到混凝土混合物中。在第三个混凝土样品中测试了聚酯和聚丙烯纤维。演示了如何在混凝土中添加纤维可以提高其质量。
利用封存的二氧化碳作为地热工作流体来发电和储存能量
在本文中，我们描述了一种新型 CPGES，称为地球电池扩展 II (EBE II)，它使用大型表面储罐或气量计在接近大气压的条件下储存二氧化碳。这使得电池放电阶段最多可产生 260 MW e 的电力，而单靠 CPG 只能产生 2.5 MW e。此外，新的 CPGES 系统可以配置为生产可在接近大气压下升华的固体 CO2（干冰），提供 -78 °C 的散热器，可用于一般冷却目的，特别是用于从空气中低温捕获二氧化碳。反过来，这种二氧化碳可用于开发更多这样的 CPGES 系统。如果不需要散热器，可以通过增加（额外）级来优化涡轮机，从而增加电力输出而不会形成干冰。
使用生成式 AI 创建个性化的帕森斯问题和解释：
• 干扰项会增加难度 • Stuart Garner 2007 • Harms、Chen 和 Kelleher 2016 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008 • 将正确块和干扰项块配对会降低难度 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008 • 提供缩进会降低难度 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008 • Ihantola 和 Karavirta 2011 • 较少的块会使问题更容易 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008
m3t：使用多平面和多板变压器
在这项研究中，我们提出了使用多平面和多层跨前（M3T）网络的三维医学图像分类器，以在3D MRI图像中对阿尔茨海默氏病（AD）进行分类。提出的网络协同委托3D CNN，2D CNN和变压器用于准确的AD分类。3D CNN用于执行本机3D表示学习，而2D CNN用于利用大型2D数据库和2D代表学习的预训练权重。使用具有感应性偏置的CNN网络有效地提取局部大脑中与AD相关的异常的信息信息。跨前网络还用于获得CNN后多平面（轴向，冠状和矢状）和多切片图像之间的注意力关系。也可以使用不感应偏置的变压器学习分布在大脑中较大区域的差异。在此期间，我们使用了来自阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）的训练数据集，该计划总共包含4,786 3D T1加权MRI图像。对于有效数据，我们使用了来自三个不同机构的数据集：澳大利亚成像，生物标志物和生活方式旗舰研究（AIBL）（AIBL），开放访问Imaging研究（OASIS）的开放访问系列（OASIS）以及来自培训数据集中的一些ADNI数据。我们提出的M3T基于曲线（AUC）下的区域（AUC）和AD分类的分类精度，与常规的3D分类网络相结合。这项研究表示，所构成的网络M3T在多机构验证数据库中实现了最高的性能，并证明了该方法有效地将CNN和Transformer用于3D医学图像的可行性。
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过过滤动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描中学习此表示，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
使用机器学习预测心脏病...
4 md.devendran@gmail.com 摘要：心脏病仍然是全球死亡的主要原因之一。早期预测和诊断对于预防严重后果和改善患者的生活质量至关重要。该项目专注于使用机器学习技术开发强大的心脏病预测系统。通过分析由各种患者属性（例如年龄、性别、血压、胆固醇水平和其他医疗参数）组成的综合数据集，该系统旨在预测患者患心脏病的可能性。该项目采用各种机器学习算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机 (SVM) 和随机森林来对数据进行分类并提供准确的预测。使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等指标来评估系统的性能，确保它能够在实际应用中提供可靠的结果。此外，还应用特征选择技术来识别导致心脏病的最重要因素，从而提高模型的可解释性。提出的解决方案旨在通过提供早期警报和建议来帮助医疗保健专业人员，最终促进及时干预。该项目促进了人工智能在医疗保健领域日益重要的作用，并展示了机器学习在增强心脏病预防诊断能力方面的潜力。