XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用监督的机器学习和
630612，印度泰米尔纳德邦1 yoheswari1988@gmail.com摘要：社交媒体的兴起为沟通和互动创建了一个新的平台，但它也促进了诸如网络欺凌之类的有害行为的传播。在社交媒体平台上检测和缓解网络欺凌是需要先进技术解决方案的关键挑战。本文使用监督机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）技术的组合提出了一种新的网络欺凌检测方法，并通过优化算法增强了。拟议的系统旨在实时识别和分类网络欺凌行为，从社交媒体帖子中分析文本数据以检测有害内容。使用有监督的ML算法（例如支持向量机（SVM），决策树和随机森林），该模型在大型标记的欺凌和非欺凌内容的实例上进行了训练。NLP技术，包括情感分析，关键字提取和文本矢量化，用于预处理和将数据转换为适合机器学习的格式。为了优化检测模型的性能，使用网格搜索，遗传算法和粒子群优化等技术可用于微调超参数，从而提高准确性和降低的假阳性。通过在各种社交媒体平台上进行的实验来验证系统的有效性，证明了其高精度检测网络欺凌的潜力。未来的工作将着重于增强模型对社交媒体中新兴语和不断发展的语言模式的适应性。
革命性的时尚：一种生成的AI方法，用于个性化服装设计和定制配件
结论个性化服装设计的生成AI方法代表了应对时装业的持久挑战，风格和可及性的持续挑战。该解决方案通过集成诸如拖动gan，实时样式转移和3D身体重建之类的尖端技术，提供前所未有的自定义和用户参与度。收益范围超出了个人消费者，有望增强的可持续性，成本效益和时尚的包容性。随着技术的不断发展，我们可以预期AI驱动的时装设计的进一步创新，包括改善甘纳斯的概括，增强的物理模拟和跨模式学习整合。这些进步不仅可以彻底改变衣服的设计和生产方式，而且可以改变消费者与时尚互动的方式。服装设计的未来在于AI技术的无缝集成，为更个性化，高效和可持续的时尚生态系统铺平了道路。
分子的摊销模板匹配
生物分子发生构象变化以执行其功能。冷冻电子显微镜（Cryo-EM）可以捕获各种构象中的生物分子的快照。但是，这些图像是嘈杂的，并以未知的取向显示分子，因此很难将符合差异与噪声或投影方向引起的差异分开。在这里，我们介绍了基于冷冻EM模拟的推理（Cryosbi），以推断生物分子的构象和与单个Cryo-Em图像的推理相关的不确定性。Cryosbi建立在基于仿真的推理上，基于物理的模拟和概率深度学习的组合，即使可能性太昂贵而无法计算，我们也可以使用贝叶斯推断。我们从构象合奏开始，可以是分子模拟或建模的模板，并将其用作结构假设。我们使用这些模板中的模拟图像训练一个近似贝叶斯后验的神经网络，然后使用它准确地从实验图像中推断出生物分子的构象。训练只能完成一次，此后，对图像进行推断仅需几毫秒，使Cryosbi适合于任意大型数据集。Cryosbi消除了估计粒子姿势和成像参数的需求，与显式似然方法相比，显着提高了计算速度。我们说明和
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指导（i）改善物流和降低运输成本以支持蓝色经济的高效，弹性和可持续海事运营的设计和准备（ii）改善了海上安全性以及（III）增强对气候和紧急情况的适应力； （iv）海事部门脱碳。
IFRS S2 概述
可持续发展报告、企业风险管理、描述组织识别和评估气候相关风险的流程、描述如何将识别、评估和管理气候相关风险的流程融入组织的整体风险管理中 2024 管理信息通告；战略规划、风险监督和企业风险管理、委员会职责、可持续发展和环境、社会及治理事项 2023 年度报告；我们的战略、风险监督和企业风险管理 2023 CDP 气候变化调查问卷；C2 风险与机遇、C3 商业战略
网络安全后果优先...
本文是由Sandia，LLC国家技术与工程解决方案的员工根据合同编号DE-NA0003525与美国能源部（DOE）。 员工拥有和对本文的所有权利，所有权和权益，并对其内容负责。 美国政府保留和出版商，通过接受该文章的出版物，承认美国政府保留了美国政府的非排他性，有偿，不可撤销的，全球广泛的许可，以发表或复制本文已发表的形式或允许其他人这样做，以实现美国政府的目的。 DOE将根据DOE公共访问计划https://www.energy.gov/downloads/doe-public-access-plan提供公众对联邦赞助研究结果的公开访问。DE-NA0003525与美国能源部（DOE）。员工拥有和对本文的所有权利，所有权和权益，并对其内容负责。美国政府保留和出版商，通过接受该文章的出版物，承认美国政府保留了美国政府的非排他性，有偿，不可撤销的，全球广泛的许可，以发表或复制本文已发表的形式或允许其他人这样做，以实现美国政府的目的。DOE将根据DOE公共访问计划https://www.energy.gov/downloads/doe-public-access-plan提供公众对联邦赞助研究结果的公开访问。
集中竞标和奖项委员会
V.背景和理由：食品和药物管理局 - 现场监管运营办公室（FDA FROO）在为所有客户提供最高标准的监管检查服务标准，以确保所有监管健康产品的质量，功效和安全性在符合ISO/IEC/IEC/IEC 17020：2012：2012和FDA FROO质量管理系统。该国际标准指定了进行检查的身体能力以及其检查活动的公平性和可靠性的要求。上述干预措施体现了FDA FROO承诺采取适当措施以促进诚信，问责制，建立有效的实践以及预防移植物，腐败和透明度，并遵守共和国法案号11032或2018年的业务和高效政府服务交付法案。作为ISO/IEC 17020：2012认证的预备活动的一部分，FROO已经进行了差距评估和分析。采取了适当的措施来解决确定的差距，例如对FDA-FROO质量手册，质量系统程序（QSP）和相关质量工作程序（QWP）的审查和修订，以支持ISO/IEC 17020：2012年的IEC/IEC 17020：2012要求。现在，要查看流程和文件的遵守情况，以及标准和质量系统手册的实施，即FDA FROO“客户”，希望从ISO/IEC 17020：2012：2012年认证检验机构中寻求“咨询公司”的帮助。
瘫痪手臂的机器人康复
中风是导致死亡的主要原因，也是长期残疾的主要原因。每年，全球约有 1500 万人受中风影响，其中 500 万人死亡，500 万人残疾。这给家庭护理人员带来了压力，增加了医疗保健系统的利用率，功能衰退是常见影响。中风后功能衰退大部分是由手臂功能受损或上肢残疾引起的，80% 的中风后患者受此影响。上肢缺陷包括肌肉无力、手臂（尤其是手和手指或肘部和肩膀）移动困难以及感觉减弱，导致幸存者无法活动或从事身体活动。最近的研究报告了机器人康复对中风患者的有效性。瘫痪和中风患者无法移动上肢和下肢。他们需要定期锻炼。瘫痪患者的物理治疗师和护理人员的短缺问题日益严重，并很快成为一个严重的问题。目前，印度有超过 95,00,000 名瘫痪患者。但印度只有近 30,000 名物理治疗医生。比例为 300:1（每 300 名患者配备 1 名医生）。一名物理治疗师每天为 300 名患者进行锻炼非常困难。因此，需要对瘫痪身体部位进行体育锻炼的患者人数也在不断增加。康复是一门庞大的科学，需要投入更多的时间。当前的机械臂模型是让患者进行锻炼的系统。我们的系统致力于提供基于治疗的解决方案，通过机器人辅助进行锻炼的初始康复阶段来补充物理治疗师。所提出的系统考虑了名为 CIMT 的疗法，该疗法可确保神经可塑性，从而帮助患者更快地康复。
使用正规化多重卷积神经网络（RMCNN）的服装图像分类模型 * 1 Shuwa Ayongo，1 Muhammad Abdullahi，1 Nustap
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。 但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。 但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。这是一个关键字：正规化，神经网络，分类，人工智能，计算机视觉，过度拟合，辍学的介绍在过去几十年中，机器正在逐渐接管人类的日常活动，例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能，例如颜色，设计和衣服的形状，以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术，可以适当地检测和对服装设计进行分类，以使机器执行在线购买的任务，并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品，并吸引来自不同位置的更多客户，从而提高销售额。对客户的口味，文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助（Henrique等，2021）。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务，但对于机器来说是复杂的。
Jen-1 Dreamstyler：定制的音乐con
大型文本到音乐生成的模型已取得了重大进展，从而创造了从呈现的文本提示中创建高质量和各种音乐作品。但是，输入文本提示可能无法精确地捕获用户要求，尤其是当目标是生成从指定参考集合中得出的特定概念的音乐时。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，用于定制的文本到音乐生成，该方法可以从两分钟的参考音乐中限制概念，并生成一段符合该概念的新音乐。我们通过使用参考音乐微调验证的文本到音乐模型来实现这一目标。但是，直接对所有Pa-Rameters进行微调会导致过度拟合的问题。为了解决此问题，我们提出了一种关键参数调整方法，该方法使模型能够在保留其原始生成能力的同时吸收新概念。此外，我们在将多个概念引入验证的模型中时确定了潜在的概念冲突。我们提出了一种概念增强策略，以区分多个概念，从而使微型模型同时生成音乐，以同时融合了个人或多个概念。由于我们是第一个从事定制音乐生成任务的人，因此我们还为新任务引入了一个新的数据集和评估协议。我们提出的Jen1-Dreamstyler在定性和定量评估中都优于几个基线。演示将在https://www.jenmusic.ai/research#dreamstyler上找到。