XiaoMi-AI文件搜索系统
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建议引用这项工作：AgustínA。Irizarry-Rivera，Marcel J. Castro-Sitiriche，Lionel Orama-Exclusa，Eduardo A. Lugo-Hernández，“分发 div>
尽管需求减少归因于许多因素：能源效率，改变能源需求模式和分布式太阳能光伏发电，但我们发现需求减少与辐照度曲线密切相关。由于减少需求的时间范围很短，我们的分析滚动窗口为一年，我们提出了以下假设：由于加速采用了分布式太阳能光伏系统，我们看到需求减少。但是，仅净计量太阳能光伏系统并不能说明还原的幅度。我们目前正在完善我们的计算，以估计非NET计量分布式太阳能光伏生成。
Original citation: Zhang, X., Kang, L., Zhang, Q., Meng, Q., Pan, Y., Yu, Z., Shi, N., Jackson, S., Zhang, X., Wang, H., Tör, M. and Hong, Yiguo (2019
原始引用：Zhang，X.，Kang，L.，Zhang，Q.，Meng，Q.，Pan，Y.，Yu，Yu，Z.，Shi，N.，Jackson，S.，Zhang，X.，Wang，H.，H.功能和综合基因组学。ISSN印刷：1438-793X在线：1438-7948（在印刷中）
MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。
结合锁定热成像和鼓风机激励检测建筑物外墙的空气泄漏
摘要 建筑外围护结构中的空气泄漏是建筑物供暖和制冷需求的很大一部分原因。因此，快速可靠地检测泄漏对于提高能源效率至关重要。本文介绍了一种从外部确定建筑外围护结构中空气泄漏的新方法，将锁定热成像和鼓风机门系统的热激发相结合。鼓风机在建筑物内产生周期性的过压，导致外表面（立面）泄漏附近的表面温度发生周期性变化。通过以已知频率激发的温度变化，以激发频率对热图像的时间序列进行傅里叶变换，可得到突出显示泄漏影响区域的幅度和相位图像。红外摄像机的周期性激发和检测称为锁定热成像，广泛用于表征半导体器件和无损检测。激发通常通过光、电或机械能量输入实现。在本研究中，在 75 Pa 压差下，以三个 40 秒的激励周期对外墙进行了测量，总测量时间仅为 2 分钟。在光照、风和云量变化很大的条件下，空气温差为 5 至 7 K 时进行了测量。与最先进的差分红外热成像测量相比，测量结果显示检测质量更高，受环境条件变化的影响更小。该方法仅在激励频率下突出显示振幅图像的变化，从而过滤掉由环境影响引起的变化。因此，低至几开尔文的温差就足够了，可以从外部检查大型外墙。该振幅图像已经比用差分热成像创建的图像更清晰。使用标量积对振幅进行相位加权，可以进一步减少图像中不需要的伪影。关键词 锁定、热成像、鼓风机门、气密性、泄漏检测、建筑围护结构、建筑节能 1 引言 不受控制的气流通过建筑围护结构，造成 30-50% 的建筑物供暖能耗 (Kalamees，2007 年；Jokisalo 等人，2009 年；Jones 等人，2015 年)。因此，气密性评估，特别是快速可靠地定位泄漏，对于减少供暖能源需求至关重要。风扇加压法或鼓风机门测试在多项国际标准 (Deutsches Institut für Normung e. V.，2018 年；ASTM，2019 年) 中有规定，用于测量建筑物的整体气密性。然而，泄漏定位很麻烦，需要
建议的引用：lOrešković和Sgrgić，“新的欧盟空间法规：欧盟的一小步或一个巨大的飞跃？” （2021）17 CYELP 77。
摘要：本文分析了由欧盟与太空相关活动的新倡议的新推动力，该活动是由新法规（EU）2021/696或欧盟空间调节的动机。欧盟在世纪之交左右在这一领域采取了第一步，但实际上在过去十年中取得了切实的进步。尽管欧盟的太空计划与全球太空行业的其他国家的水平相当，但公众仍然在很大程度上不熟悉它。因此，本文试图通过其法律和技术方面分析该计划，以解释欧盟在当今与太空相关活动的主要领域的活动 - 沟通，对地球及其周围环境的监视以及不同的基于位置的服务。为了强调由于新法规而向每个成员国开放的机会，迄今为止，在太空行业中对克罗地亚活动的简短概述。尽管该法规是一份大量文件，但仍将某些问题打开，例如成员国对太空计划的责任，并且在本文的第三部分中进行了讨论。本文通过回答标题中提出的问题结束 - 这种新的太空政策是否真的可以将欧盟带到当今发展最快的部门之一的前端。
用户对Rotem引导止血复苏的看法：一项混合定性 - 定量研究
摘要：粘弹性的护理止血复苏方法，例如Rotem或TEG，对于决定时间柔性的个性化凝结干预措施至关重要。国际输血指南强调患者的安全性增加和降低治疗成本。我们分析了护理提供者对Rotem的看法，以识别感知的优势和改进领域。我们进行了一项单中心，混合的定性 - 定量研究，包括访谈，然后进行在线调查。使用模板方法，我们在护理提供商对Rotem的响应中首先识别主题。后来，参与者根据在线问卷中的五点李克特量表上的六个陈述对六个陈述进行了评分。接受了七十七名参与者的采访，52名参与者完成了在线调查。通过分析用户感知，我们确定了十个主题。最常见的积极主题是“高准确性”。最常见的负面主题是“需要培训”。在在线调查中，有94％的参与者同意监控实时Rotem Temograms有助于更快地启动目标治疗，而81％的人同意重复的ROTEM培训将是有益的。麻醉护理提供者发现Rotem是准确且迅速可用于支持动态和复杂止血情况下的决策。但是，临床医生认为解释Rotem是一项复杂且认知要求的任务，需要明显的培训需求。
将AI基准数据映射到通过专家启发的定量风险估计
文献和多位专家指出了大型语言模型（LLM）的许多潜在风险，但对实际危害的直接测量仍然很少。AI风险评估到目前为止一直集中在衡量模型的功能上，但是模型的功能只是风险的指标，而不是衡量风险的指标。更好地建模和量化AI风险方案可以帮助桥接这种断开连接，并将LLM的功能与有形现实世界的危害联系起来。本文通过证明如何使用现有的AI基准来促进风险估计的创建，从而为该领域做出了早期贡献。我们描述了一项试点研究的结果，其中专家使用AI基准Cybench的信息来生成概率估计。我们表明，对于此目的，该方法似乎很有希望，同时指出可以进一步加强其在定量AI风险评估中的应用。
使用激光抽水激发钛颗粒中散射共振
光子学方法基于介电和半导体结构中E-和H-型MIE共振的激发已成为过去二十年来研究活动的对象。这些非质子共振技术被认为是创建新的超材料[1-6]并增加光电设备的量子产率[7，8]的途径。在这一领域的一个重要问题是可以设计MIE共鸣的特性。为实施MIE共振工程，可以在介电材料中实施从无定形到结晶状态的可逆过渡。特别是，可以使用结晶和进一步的激光诱导的这些SB 2 S 3谐振器[9]来实现SB 2 S 3纳米磁盘阵列中的可逆MIE共振调节。是一个理论上考虑了球形粒子的光散射，其介电常数在双倍频率下相对于入射光进行了调制，这表明有可能控制球体的MIE共振[10]。
单波长度激发的多层核心壳纳米颗粒中的全彩色调整
基于灯笼的发光材料在解决不同领域遇到的科学问题方面表现出很大的能力。然而，在单波长辐射下实现全彩切换输出仍然是一个艰巨的挑战。在这里，我们报告了一个概念模型，可以通过对单个商业980 nm激光器上的多层核心壳纳米结构的全面转换演变的时间控制实现这一目标，而不是以前报道的两个或多个激发波长。我们表明，它能够通过在ER-TM-YB三重系统中构建合作调制效果，在非稳态激发下实现红色到绿色的颜色变化（从ER 3+），并通过通过时间付费技术来填充短期付出的蓝光（来自TM 3+）。进一步证明了TM 3+在操纵ER 3+上的过渡动力学中的关键作用。我们的结果深入了解了灯笼的光体物理学，并有助于开发新一代的智能发光材料，以实现新兴的光子应用。
在精细的...
在2021年，美国有182,520例脑和中枢神经系统（CNS）癌症和2024年的25,400例新病例。通过磁共振成像（MRI）的早期检测可显着改善患者的预后。 这项研究微调一个残留的神经网络50版2（RESNET50V2），一种卷积神经网络（CNN），具有挤压和兴奋（SE）注意机制，以增强基于MRI的肿瘤分类，而不是基本的RESNET50V2模型。 通过合并SE块，该模型改善了特征优先级，有效区分神经胶质瘤（n = 901），脑膜瘤（n = 913），垂体肿瘤（n = 844）和无肿瘤（n = 438）。 经过公开可用的Kaggle数据集（n = 3,096）的培训，提议的模型达到了98.4％的分类精度，并且在接收器操作特性曲线（AUC）下的面积为0.999，其表现优于基本型号的92.6％精度，并且0.987 AUC。 在脑膜瘤（P = 0.013）和垂体肿瘤（p = 0.015）的分类精度中观察到在统计学上显着改善，这突出了SE模型分化肿瘤类型的卓越能力。 SE注意机制通过解决特征提取限制和医学成像中的长距离依赖性来提高诊断精度。 然而，仍然存在诸如数据集大小约束，过度拟合风险和潜在表示偏见之类的挑战。 未来的研究将着重于扩展数据集多样性，探索视觉变压器（VIT）以改善功能提取，并采用生成性对抗网络（GAN）进行数据增强。通过磁共振成像（MRI）的早期检测可显着改善患者的预后。这项研究微调一个残留的神经网络50版2（RESNET50V2），一种卷积神经网络（CNN），具有挤压和兴奋（SE）注意机制，以增强基于MRI的肿瘤分类，而不是基本的RESNET50V2模型。通过合并SE块，该模型改善了特征优先级，有效区分神经胶质瘤（n = 901），脑膜瘤（n = 913），垂体肿瘤（n = 844）和无肿瘤（n = 438）。经过公开可用的Kaggle数据集（n = 3,096）的培训，提议的模型达到了98.4％的分类精度，并且在接收器操作特性曲线（AUC）下的面积为0.999，其表现优于基本型号的92.6％精度，并且0.987 AUC。在统计学上显着改善，这突出了SE模型分化肿瘤类型的卓越能力。SE注意机制通过解决特征提取限制和医学成像中的长距离依赖性来提高诊断精度。然而，仍然存在诸如数据集大小约束，过度拟合风险和潜在表示偏见之类的挑战。未来的研究将着重于扩展数据集多样性，探索视觉变压器（VIT）以改善功能提取，并采用生成性对抗网络（GAN）进行数据增强。