XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemaccuracy
关键的及时工程策略以平衡成本，绩效和准确性
首先，您将需要在提示中清楚地定义所需的响应，以避免AI的误解。例如，如果您要求提供一个新颖的摘要，则清楚地表明您正在寻找摘要，而不是详细的分析。这有助于AI仅专注于您的请求，并提供与您的目标保持一致的响应。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
引用本文为：Giray E，IlerezÖG，Korkmaz MD，Capan N，Karadag Extive E，AydınR。
数字时代，尤其是随着强大的搜索引擎的兴起，使公众更容易获得医疗信息。因此，咨询在线搜索引擎已成为患者及其亲戚寻求理解症状并决定医疗管理的普遍做法。鉴于大型语言模型（LLMS）的庞大数据库和自然语言能力，它们可能会成为未来初步医疗咨询的重要工具。由于大多数CHATGPT用户的年龄为13至44岁，与许多患者及其父母可能对Scheuermann的Kyphphosis有疑问的年龄相对应，我们预计Chatgpt将成为这些关键资源。[5]但是，使用聊天机器人（例如Chatgpt）进行医疗建议会带来风险。虽然搜索引擎和基于LLM的聊天机器人通常会警告用户他们的反应不能替代专业的医疗建议，但许多患者可能会依靠这些信息并得出自己的诊断或治疗结论。这可能导致症状误解，导致对疾病的错误信念，增加焦虑以及潜在的有害自我治疗或避免治疗。但是，不应低估LLM的功能和有效性。利用Chatgpt作为成功导航USMLE（美国医疗许可检查）的工具，这表明LLMS可以对医疗查询提供准确的响应并选择合适的治疗选择。[6]
利用线粒体编程的细胞死亡动力学来增强肺腺癌的预后准确性和免疫疗法疗效
抽象背景肺腺癌（LUAD）是一种高度异质性疾病，对准确的预后预测构成了重大挑战。线粒体在真核细胞的能量代谢中起着核心作用，并可能影响程序性细胞死亡（PCD）机制，这对于肿瘤发生和癌症的进展至关重要。然而，线粒体功能与pCD之间相互作用的预后意义需要进一步研究。方法我们使用机器学习分析了来自七个全球队列中1231名LUAD患者的数据，以开发与线粒体相关的PCD签名（MPCD）。使用六种免疫疗法队列（LUAD，黑色素瘤，透明细胞肾细胞癌； n = 935）和21种肿瘤类型的PAN-CACTER队列进行验证。内部luad组织队列（n = 100）证实了核苷双磷酸激酶4（NME4）的预后意义。体内和体外实验探索了NME4在免疫排除中的作用。结果，MPCD在LUAD患者的预后表现出强烈的预测性能，超过了先前发表的LUAD特征的114个。此外，MPCD有效地预测了免疫疗法患者的结局（包括患有LUAD，黑色素瘤和透明细胞肾细胞癌的患者）。从生物学上讲，MPCD与免疫特征显着相关，高MPCD组表现出降低的免疫活性和冷肿瘤的趋势。nMe4是MPCD中的一个关键基因（相关= 0.55，p <0.05），与高表达的LUAD患者的预后较差有关，特别是在CD8沙漠表型中，通过我们的内部同学验证。多重免疫荧光证实了NME4与免疫细胞（例如CD3+ T细胞和CD20+ B细胞）之间的空间共定位和排除关系。进一步的实验表明，NME4在体外和体内调节了LUAD细胞的增殖和侵袭。重要的是，抑制NME4增加了CD8+ T细胞的丰度和活性，并增强了体内抗编程细胞死亡蛋白-1疗法的抗肿瘤免疫力。结论MPCD为个别LUAD患者提供个性化的风险评估和免疫疗法干预措施。nme4是MPCD中的关键基因，已被确定为一种新型癌基因
DRB® 推出 AI 增强型车牌识别系统，实现最准确、最高效的洗车操作 俄亥俄州阿克伦 – 2024 年 10 月 16 日 – Vontier 公司 (NYSE: VNT) 旗下的领先洗车和车辆护理技术提供商 DRB 很高兴地宣布推出其 AI 增强型车牌识别 (AI-LPR) 系统，这是对其已经先进的 LPR 技术的重大升级。AI-LPR 有望在洗车的运营效率、准确性和客户满意度方面树立新标准。
DRB 是 Vontier (NYSE: VNT) 旗下子公司，Vontier 是一家全球性工业技术公司，致力于将生产力、自动化和多能源技术结合起来，以满足快速发展、更加互联的移动生态系统的需求。凭借领先的市场地位、数十年的领域专业知识和无与伦比的产品组合广度，Vontier 改变了世界的移动方式——为我们的客户和地球提供智能、安全和可持续的解决方案。Vontier 拥有持续改进和创新的文化，这种文化建立在 Vontier 业务系统的基础上，并受到全球同事的欢迎。有关 Vontier 的更多信息，请访问公司网站 www.vontier.com。
我们的参考号：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 先生/女士尊敬的人士， 有关金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您有关金融服务业生成人工智能（GenA.I.）的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“全民银行金融科技化”计划的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，其中人工智能是重点领域。本文深入分析了金融业目前采用 GenA.I. 的状况，强调了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就支持负责任创新的治理结构和部署方法提出了建议。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何彻底测试 GenA.I.，例如通过新的 GenA.I. Sandb
我们的参考。：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 尊敬的先生/女士， 关于金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您关于金融服务业生成人工智能 (GenA.I.)的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力。及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“所有银行都采用金融科技”倡议的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，人工智能是重点关注领域。本文深入分析了 GenA.I. 在金融领域采用的现状，重点介绍了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就治理结构和部署方法提出了建议，以支持负责任的创新。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何对 GenA.I.进行全面测试，例如通过新的 GenA.I.沙盒 1 ，并负责任地集成到授权机构的运营、服务产品和风险管理系统中。如果您对本文有任何疑问，请通过 All-banks- go-fintech@hkma.gov.hk 与我们联系。此致， Carmen Chu 执行董事（银行监管） 附件
使用不同的迁移学习模型检测 MRI 图像中的阿尔茨海默病并提高分类准确性 M. Rajendiran Rese
使用不同的迁移学习模型在 MRI 图像中检测阿尔茨海默病并提高分类准确性 M. Rajendiran 研究学者，印度奇丹巴兰安纳马莱大学计算机与信息科学系 电子邮件：rajendiranmaha@gmail.com KP Sanal Kumar 博士 助理教授，印度切格阿尔帕图 RV 政府艺术学院计算机科学系 PG 电子邮件：sanalprabha@yahoo.co.in S. Anu H. Nair 博士 印度奇丹巴兰安纳马莱大学 CSE 系助理教授[委派到 WPT，钦奈] 电子邮件：anu_jul@yahoo.co.in 摘要 --- 阿尔茨海默病 (AD) 是一种神经退行性疾病，会损害脑细胞并随着时间的推移削弱患者的记忆力。如果及早发现，患者可以避免永久性记忆丧失和脑细胞的进一步损害。近年来，已经开发出各种用于检测阿尔茨海默病 (AD) 的自动化技术和技术。有多种方法可以快速、准确、尽早识别病情，以减少对患者心理健康的负面影响。机器学习模型大大提高了医学成像系统对阿尔茨海默病 (AD) 的诊断性能。然而，多类分类存在一个主要困难，即存在极其密切相关的大脑结构特征。通过增加层数并在分类层次结构的所有级别包含特征和分类器，可以改进深度学习。然而，绝大多数深度学习模型（如传统的 CNN 模型）在现实世界中都无法提供可接受的结果。本研究中提出的不同迁移学习模型（如 AlexNet、VGG-16 Net、ResNet-50 和 Google Net）分类模型旨在提高稳健性。我们已经建立并比较了各种迁移学习模型。基于 OASIS 数据集，我们收集了 8,980 张 MRI 图像来测试我们建议的
Thales Eric Belhaire
•100Gbit Rosa（接收器光学子组件）x，y <2,5µm•网络可插入，长距离，100Gbit，（SMF准备，fer子，fer子）•收发器 - 纤维到数据中心的GBIT耦合，数据中心的链接，MMF•高度精确•精确键•精确•除精度•除精度•除
基于 PNP 的温度传感器，具有连续时间读出和 $\pm$ 0.1 $^{\circ}$ （3） $\sigma$ ) 不准确之处 $-$ 55 $^{\circ}$ C至125 $^{\circ}$ 碳
摘要 — 本文介绍了一种基于 PNP 的温度传感器，它既能实现高能效，又能达到高精度。两个电阻将基于 PNP 的前端产生的 CTAT 和 PTAT 电压转换为两个电流，然后由连续时间 (CT) 16 调制器将其比率数字化。斩波和动态元件匹配 (DEM) 用于减轻元件失配和 1/f 噪声的影响，同时在室温 (RT) 下对 V BE 和两个电阻比率的差异进行数字调整。该传感器采用 0.18 µ m CMOS 工艺制造，面积为 0.12 mm 2 ，电源电压范围为 1.7 至 2.2 V，耗电 9.5 µ A。对同一批次的 40 个样品进行测量表明，在 − 55 ◦ C 至 125 ◦ C 范围内，其误差为 ± 0.1 ◦ C (3 σ )，相应的电源灵敏度仅为 0.01 ◦ C/V。此外，该传感器还具有较高的能效，分辨率品质因数 (FoM) 为 0.85 pJ · K 2 。
引用BălăeţM，Alhajraf F，Bourke NJ，Welch J，Razzaque J，Malhotra P，Hu MT和Hampshire A（2024）Parkinso
元认知是指在自己的认知过程中自我反射的能力。准确地建立自己的形象是人类活动行为调节（1）的关键（1），并直接为决策，解决问题和一般福祉提供了信息（2，3）。元认知准确性的结构衡量了人们对认知绩效的判断与实际任务绩效之间的一致性，这对心理学研究产生了重大兴趣。良好的元认知准确性，在预测和实际表现之间具有密切的对应关系，表明了良好的自我评估能力。元认知准确性的度量是由任务绩效得出的，已被证明是个人元认知过程功能完整性的关键指标（4）。