XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemalgorithm
基于引言的增强遗传算法...
抽象的遗传算法是一种灵感的元元素算法，灵感来自自然选择理论，可以解决各种优化问题。本研究提出了一种方法，目的是促进遗传算法的探索和开发。通过调整初始人口并增加一组固定站，可以提高勘探能力。这种修改增加了解决方案人群之间的多样性，这使算法能够从局部最佳距离中逃脱，并在更少的一代中融合到全球最佳最佳。另一方面，为了增强剥削能力，建议增加了所选父母的数量，并提出了相应的跨界技术。在拟议的技术中，在此过程中产生后代的父母数量是可变的，并且可能超过两个。通过检查几个基准功能和工程设计问题，已验证了所提出方法中修改的有效性。关键字：遗传算法；元式优化；固定车站组；可变的多父跨界。收到：2024年1月17日；接受：2024年3月17日
使用弯曲器分解算法的微电网尺寸和能量管理
微电网具有越来越多的关注，因为它们可以促进可再生能源的整合。为了充分利用微电网，制定并解决了优化问题以确定其最佳计划（即尺寸和能源管理）。但是，这些问题很复杂且耗时解决。在本文中，我们关注基于弯曲器算法的时间分解，以减少计算时间，同时仍然获得最佳解决方案。时间分解将初始问题划分为较小的时间间隔的子问题。这项工作的第一个原始性是将这种时间分解应用于混合企业线性问题的方法的主张，以实现微电网的最佳计划。第二个独创性是研究以下相关参数对基于Benders算法的时间分解时间计算时间的影响：问题的分解周期，问题的性质，整体时间范围和CPU的数量。此外，与以前的文献相反，我们提出的方法表现出计算时间减少。对于经过考虑的案例研究，它们的最高为5.6倍。我们的结果还突出了分解周期的存在，该分解周期最大化了性能。此外，我们发现时间分解特别有效，对于较大的时间范围的混合构成线性问题，并且可以使用超过16个CPU。提出的通用方法和我们的结果对研究人员和旨在在缩短计算时间内找到其微电网的最佳尺寸和运行的微电网项目持有人可能非常有用。
算法中介 - Örebro大学-Diva Portal
摘要在本文中，主要重点是分析调解的概念，以便将其应用于我们时代的主要主题之一：AI技术在社会生活中的影响不断增加。调解本质上是一个关系概念，我将首先将其与社会学理论和后期学后学中开发的关系思维联系起来。我自己的贡献是要采取实质主义的立场，并确定我认为是关系的狂喜维度，并通过“被视为to的概念。”我还将借鉴萨特（Sartre）对调解的社会材料理解，尤其是他对“实践恩特”领域的一般概念化。”研究的最终部分将提出一种比喻方法，以说明人类与AI技术之间的关系。将使用三个隐喻来探索算法介导的含义：“吸血鬼对象”，“迷人的quantients”和“冷冻声音。”这些隐喻将根据经验现象来解释：（a）算法生成的“合成数据”，（b）“高频交易”，以及（c）AI招聘聊天机器人。
使用重生方法的方法，用于在结核分枝杆菌中对全基因胺抗性的全基因组测序预测的改进目录。
。CC-BY 4.0国际许可证。根据作者/资助人提供了预印本（未经同行评审的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月25日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.01.30.635633 doi：biorxiv preprint
药物病毒学算法是针对多哥感染HIV感染的关键人群中耐药性风险的
1。conseil国家de lutte conte le sida et les ist。融洽关系D'Activitésur la riposte au vih/sida au dogo [互联网]。2015。Bitty -Anderson AM，Gbeasor -Komlanvi FA，Tchankoni MK等。2017年多哥女性性工作者的艾滋病毒患病率和风险行为：一项跨分类国家研究。拱门公共卫生。2022; 80：92。 doi：10.1186/s13690-022-00851-0 3。FerréVM，Gbeasor -komlanvi FA，Collin G等。人类乳头瘤病毒，人类免疫缺陷病毒的患病率以及在多哥与男性发生性关系的男性中的其他性传播感染：一项全国性交叉分区调查。临床感染。2019; 69：1019-1026。doi：10.1093/cid/ciy1012 4。sadio AJ，Gbeasor -komlanvi FA，Konu YR等。2017年在多哥与男性发生性关系的男性中，艾滋病毒感染和乙型肝炎的患病率和与之相关的因素。Med Sante Trop。2019; 29：294-301。doi：10.1684/mst.2019.0922 5。Assefa y，吉尔克斯参见。在2030年结束艾滋病毒/艾滋病的流行病：将有艾滋病毒的终结事物，或者是许多国家需要综合卫生系统反应的地方性艾滋病毒。int j Infect dis。2020; 100：273-277。doi：10.1016/j.ijid.2020.09.011
用于映射UMNGENI集水区LULC的机器学习算法，夸祖鲁 - 纳塔尔省
摘要：集水区的土地使用/土地覆盖（LULC）的分析是保护淡水资源的第一个措施。流域中的LULC信息已在自然科学领域中广受欢迎，因为它可以帮助水资源管理者和环境卫生专家根据可用的定量内形式制定自然保护策略。因此，遥感是解决集水层面与环境相关问题的问题。In this study, the performance of four machine learning algorithms (MLAs), such as Random Forests (RF), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN), and Naïve Bayes (NB) was investigated to classify the catchment into nine rele-vant classes of the undulating watershed landscape using Landsat 8 Operational Land Imager (L8-OLI) imagery.对MLA的评估是基于对分析师的目光检查和常用的评估指标，例如用户的准确性（UA），生产者的准确性（PA），整体准确性（OA）和KAPPA系数。MLA产生了良好的结果，其中RF（OA = 97.02％，Kappa = 0.96），SVM（OA = 89.74％，Kappa = 0.88），Ann（OA = 87％，Kappa = 0.86）和NB（OA = 68.64 kappa = 68.64 kappa = 0.58）。结果表明，RF模型在SVM和ANN上具有较小的边缘的外观性能。NB产生令人满意的结果，这可能主要受到其对有限训练样本的敏感性的影响。相比之下，RF的稳健型号可能是由于能够用有限的火车数据对高维数据进行分类的能力。关键字：翁根尼河流域；机器学习； lulc; Landsat 8;遥感
自主驾驶系统中的路径计划算法
这项综合审查的重点是自主驾驶系统（ADS），该系统旨在减少人为错误，这是大约95％的汽车事故的原因。广告包括六个阶段：传感器，感知，本地化，评估，路径计划和控制。我们解释了每个阶段中使用的主要最新技术，分析了275篇论文，其中162个专门针对路径计划，因为其复杂性，NP-HARD优化性质和在AD中的关键作用。本文将路径规划技术分为三个主要组：传统（基于图，基于抽样的，基于梯度，基于优化的，插值曲线算法），机器和深度学习以及元数据效果优化，详细介绍了他们的优势和缺陷。的发现表明，代表我们研究的23％的元海拔优化方法是成为能够处理复杂问题的一般问题解决者的优先选择。此外，它们具有更快的收敛性和局部最小值的风险降低。占25％的机器和深度学习技术，以其学习能力和对已知方案的快速响应而受到青睐。混合算法的趋势（27％）结合了各种方法，合并了每种算法的好处并克服了对方的缺点。此外，自适应参数调整对于提高效率，适用性和平衡搜索能力至关重要。本评论阐明了自动驾驶系统中路径规划的未来，有助于应对当前的挑战并解锁自动驾驶汽车的全部功能。
通过直接数字合成
摘要 - 本文对各种设计辅助技术对本机RRAM对硅的固有性能和可靠性的影响进行了全面评估。设计和技术的协作优化在替换传统闪存作为领先解决方案方面起着至关重要的作用。我们展示了使用读取之前的读取，电流限制和写入终止技术导致编程操作期间的功耗分别减少了47％，56％和13％。通过与写入验证和误差校正代码机制的结合，这些增强能够统称能源消耗减少83％，访问时间降低了55％。通过引入一种新颖的智能写算法（SWA），使这些进步成为可能。利用130nm CMOS技术实施的代表性128KB RRAM宏，这项研究显着有助于RRAM在嵌入式应用中的可行整合。对硅的实验评估验证了可靠性的提高，在经历了100万个周期后，读取了28.1µA读取边缘，而不会遇到任何读取错误，从而保持低于10 -7的位错误率（BER）。索引术语 - 无挥发性内存，ECC，智能算法，自适应和可重新配置系统，变体耐受
RAP-G：使用遗传算法进行深度边缘计算的可靠性感知服务放置
摘要 - 为了确保较低的延迟，服务提供商越来越多地转向边缘计算，将服务和资源从云到网络的边缘，尽可能靠近用户。但是，由于视频和图像处理应用程序在计算上特别密集，因此它们的部署通常基于边缘和云之间的分布式配置，这在依靠不可靠的网络时可能会增加故障的风险。在这项工作中，我们提出了算法RAP-G（具有遗传学的可靠性意识服务放置），该算法使用遗传算法（GA）考虑了网络链接的可靠性并在云和边缘之间分发服务。我们还开发了一种称为RF2（可靠性意识的第一拟合）的第一拟合算法的新变体，该算法在合理的时间内考虑可靠性。评估了RAP-G算法的性能，并将其与RF2算法进行比较。实验结果表明，考虑在服务提供的可靠性和RAP-G的优势方面的重要性。索引术语 - 边缘计算，人工智能，超可靠的低潜伏期通信，服务编排
基于情绪智力Jaya算法
摘要。要及时检测到早期的火灾，并追踪产生的气体，从而避免了人类生命和财产的丧失，并减少了对生态环境的损害，本文提出了一种基于情绪智能Jaya Algorithm（EijAYA）的火烟追踪方法。该算法在可追溯性任务中为无人机（UAV）分配了拟人化的精神状态，以实现其自我评估和社会评估。在模拟浓度场，EijAAYA算法，基本Jaya算法和PSO算法中用于验证仿真燃气透胶质性的模拟，并且模拟结果证明了eijaya算法的优势在成功率和迭代时间上。在本文中，选择TT无人机作为实验工具，以充分利用其扩展模块的功能，并通过将其与相应的传感器结合来构建实验硬件系统。相应的实验场景是在室内环境中构建的，EijAAYA算法用于使多个无人机合作并进行可食用性实验，该实验验证了实际应用中的算法可行性，并证明该算法可以快速并准确地追踪火烟雾。