XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVector
利用车载浏览器：自动驾驶汽车中的新型攻击载体
Android Automotive是直接在车载硬件上运行的操作系统和平台。这是一个全栈，开源，高度可定制的平台，为信息娱乐体验提供动力。Android Automotive支持为Android构建的应用以及为Android Auto
病毒载体制造中宿主细胞蛋白的分析
符合安全要求。FDA出版了2022年的指南，该指南为开发人类基因疗法（GT）产品提供建议，以影响影响成人和儿科患者的神经退行性疾病。建议基于最先进的制造业，剩余的HCP水平与合理达到的水平一样低。此外，在单克隆抗体（MAB）生物处理过程中进行了许多HCP监测以及评估相关风险的工作。病毒矢量生产为mAb提供了其他挑战。3关键因素包括向量类型，HEK293表达系统本身以及上游和下游过程的变化之间的差异。2 HCP可以通过掺入，封装或共纯化与病毒载体相互作用。在重组病毒载体产生的情况下，也应考虑辅助病毒或辅助病毒成分。通过早期测量HCP含量，可以大大降低过程开发成本。
使用支持向量的心脏病分类...
摘要：心脏病是一种死亡率高的疾病，全世界都有超过1200万人死亡。心脏病的诊断非常具有挑战性。经常遇到的问题是分类过程中缺乏准确性。因此，需要系统来对心脏病进行早期诊断。这项研究的结构是从Kaggle获取心脏病数据集。然后，将通过预处理清洁数据。进行的预处理过程是更改表名称，检查缺失值并归一化。820数据将使用支持向量机进行培训，并将测试205个数据，以了解模型可以执行分类的程度。总共1025个数据的培训和测试结果将形成分类模型。使用支持向量机形成的模型获得了88的混淆矩阵结果，是真实的正数据，93是真正的负数据，10是假阳性数据，而14个是假阴性数据。因此，模型训练的结果的准确度为88％。关键字：支持向量机，心脏病，分类
国家向量控制策略（2023-2027）2023年4月
该文件的完成是由卫生部，疟疾和媒介传播疾病协调的。以下部门和利益相关者参与了该战略的制定：省级疟疾消除计划，南非疟疾消除委员会（SAMEC），媒介控制小组委员会（SVC），来自NDOH的各种单位，NDOH，不可否认：环境健康，可传染病控制，宣传疾病控制（CDC），港口健康和健康促进；环境事务部（现任环境，林业和渔业部）农业改革和农村发展部，包括美国国家传染病研究所，包括南非医学研究委员会的研究机构；学术界（比勒陀利亚大学，Witwatersrand和夸祖鲁 - 纳塔尔大学）；克林顿健康访问计划以及其他发展伙伴和非政府组织。
流查询矢量化的HD-MAP构造
高清地图（HD-MAP）的至关重要目的是为地图元素提供厘米级别的位置信息，并在自主驾驶中的各种应用中扮演着关键的角色，包括本地化[6,23，32,33,35,38]和Navigation [1,2,11]。传统上，HD-MAP的构建是通过基于SLAM的方法[30,40]离线进行的，这既是耗时又是劳动力密集的。最近的研究努力已转向使用船上的预定范围内的本地地图的建造。尽管许多现有的作品框架构造作为语义序列任务[17,24,27,29,41]，但这种方法中的栅格化表示表现出冗余的信息，缺乏地图元素之间的结构关系，并且通常需要广泛的后处理工作[17]。响应这些局限性，MAPTR [19]采用了一种端到端的方法来构建vecter ver的地图，类似于Detr范式[4,5,21,42]。
评估随机森林，决策树，支持向量回归的性能和流量预测的梯度提升
这项研究利用一系列机器学习算法来预测Ikpoba河的小时流量。数据收集依赖于沿河沿线安装的水透度系统，收集每小时测量量高度，环境温度和大气压。将量规高度转换为流量数据，从Ikpoba河等级曲线中提取了涵盖2015年至2020年期间的历史量规和流量数据，并使用曲线拟合技术对水流和量规高度之间的精确关系进行了分析。使用各种拟合度措施，例如调整后的R平方值，估计标准误差和确定系数，用于识别最佳拟合关系。随后使用土壤和水评估工具对估计的流量数据进行了验证，并结合了研究区域的数字高程模型，以及其他输入参数，例如土壤，坡度，每日最大降水量和每日最高温度。使用Microsoft Excel中生成的回归图进行了验证结果。从机器学习结果中，随机森林算法在预测流量方面的其他方法优于其他方法，均为0.02的均值误差和确定系数为0.98。相反，决策树在预测单个数据点方面表现出了较高的准确性，最低的根平方误差为0.02。
模仿从单个演示中学习的，利用载体量化机器人收获
摘要：机器人解决复杂的非重复任务的能力将是为仍涉及劳动密集型，潮流和身体苛刻活动的农业应用中新的自动化水平的关键。收获是一个这样的例子，因为它需要将动作组合在一起，通常可以将其分解为视觉宣传和操纵阶段，而后者通常直接直接进行预编程。在这项工作中，我们专注于新鲜蘑菇收获的任务，该任务由于其高复杂性而由人类采摘者手动进行。一个关键的挑战是通过低成本硬件和机械系统来启用收获，例如软握把，它们与刚性相比提出了其他挑战。我们设计了一种使用矢量量化的模仿学习模型管道来直接从视觉输入中学习量化嵌入。我们在基于人类专家收集真正蘑菇的录音设计的现实环境中测试了这种方法。我们的模型可以用柔软的气动驱动器来控制一个笛卡尔机器人，以成功复制蘑菇的超越序列。我们在不到20分钟的数据收集的干扰物中取下蘑菇，包括单个专家演示和辅助，非专家，轨迹。整个型号管道需要在单个A4000 GPU上少于40分钟的训练，并且大约需要。20 ms用于推断标准笔记本电脑GPU。
使用支持向量机（SVM ...
Ahmad 2，Almhdie Aboubaker Ahmad Agila 3软件工程系1，计算机工程系2技术科学学院 - 塞巴尔1，Gharyan大学2，技术学院，技术学院Ahmad 2，Almhdie Aboubaker Ahmad Agila 3软件工程系1，计算机工程系2技术科学学院 - 塞巴尔1，Gharyan大学2，技术学院，技术学院
细胞特异性单病毒载体 CRISPR/Cas9 编辑和中枢及外周神经系统中的基因编码工具传递
（AAV）。为了克服这些限制，我们开发了一种替代基因编辑策略，使用单个 AAV 载体和表达 Cre 依赖性 Cas9 的小鼠系，实现整个神经系统内有效的细胞类型特异性编辑。从基因组位点表达 Cre 依赖性 Cas9 提供了空间，可以将用于基因编辑的指导 RNA 与 Cre 依赖性、遗传编码的工具一起包装在一起，以使用单个病毒来操纵、映射或监测神经元。我们用神经科学中的三种常见工具验证了这一策略：ChRonos（一种通道视紫红质），用于使用光遗传学研究突触传递，GCaMP8f 用于使用光度测定法记录 Ca 2+ 瞬变，以及 mCherry 用于追踪轴突投射。我们在多个脑区和细胞类型中测试了这些工具，包括伏隔核中的 GABA 能神经元、从腹侧苍白球投射到外侧缰核的谷氨酸能神经元、腹侧被盖区中的多巴胺能神经元和外周的本体感受神经元。这种灵活的方法可以帮助通过一次病毒注射识别和测试影响突触传递、电路活动或形态的新基因的功能。