XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcustomized
提供定制护理的当前发展-EHESP
方法：根据Prisma指南，最初于2018年11月进行文章搜索，并于2019年1月和2019年3月更新。两名调查人员独立搜索了Medline，PubMed，Psycinfo，Web of Science，Science Direct和JSTOR，搜索专注于包括“护理定制”，“个性化服务和医疗保健”，“个性化服务和个性化护理”，“个性化护理”，“个性化护理”，“针对性人群”和标题或摘要中的“目标人群”。定义了包含和排除标准。在研究选择和数据提取方面的分歧通过两个审阅者之间的共识和讨论来解决。结果：我们确定了2008年至2019年之间发表的70篇文章。大多数文章（n = 43）于2016年至2019年发表。出现了用于分割分析的四类患者特征：临床，社会心理，服务和成本。我们观察到这些特征通常与最常见的组合，即临床，社会心理和服务共存。少数文章（n = 18）报告了有关护理，经验和成本质量的评估。最后，很少有文章（n = 6）正式定义了与大规模定制相关的概念基础，而只有一半的文章使用现有理论来指导其分析或解释。
锥体：扩散模型中用于定制生成的概念神经元
与给定主题相关的刺激的网络梯度统计。概念神经元在解释和操纵生成结果方面表现出磁性。关闭它们可以直接产生在不同场景中情境化的相关主题。连接多个概念神经元簇可以生动地在单个图像中生成所有相关概念。我们的方法在多主题定制方面取得了令人印象深刻的性能，甚至四个或更多的主题。对于大规模应用，概念神经元是环境友好的，因为我们只需要存储一个稀疏的 int 索引簇，而不是密集的 float32 参数值，与以前的定制生成方法相比，存储消耗减少了 90%。对不同场景的广泛定性和定量研究表明，我们的算法具有优越性
自定义的细胞浓度
本小册子中包含的信息不是医疗建议，并不是要代替外科医生或其他合格的医学专家提供这些产品的建议。您应该与您的医师或医疗保健提供者交谈，以获取有关您的健康状况以及Arthrex产品是否适合您的更多信息。执行任何手术程序的外科医生负责确定和使用适当的技术对每个患者进行手术程序。Arthrex建议在手术中使用任何特定产品之前对外科医生的使用进行培训。外科医生在决定是否在治疗特定患者时使用特定产品时，必须始终依靠自己的专业医疗判断。外科医生必须始终参考包装插入，产品标签和/或指示，以便在使用任何Arthrex产品之前使用。术后管理是特定于患者的，并且取决于治疗专业人员的评估。个体结果会有所不同，并非所有患者都会经历相同的术后活动水平或结果。产品在所有市场中都可能不可用，因为产品的可用性受到各个市场的监管批准和医疗实践的约束。如果您对您所在地区的产品有疑问，请联系Arthrex。
美国银行定制现金奖励计划规则
Basic terms and definitions Base Cash Rewards — The Cash Rewards you will earn with each purchase Billing Cycle — The period of time between monthly bills or monthly billing statements, as defined in your Credit Card Agreement Bonus Cash Rewards — The additional Cash Rewards you can earn with certain purchases, as described herein Card — A Bank of America® Customized Cash Rewards Mastercard® or Visa® credit card Card Program — The Bank of America® Customized Cash Rewards program Cardholder (also referred to as “you”) — Individual Cardholders, Joint Cardholders and authorized users, if any, with a Card account and charging privileges (excluding corporations, partnerships or other entities) Cash Rewards — Rewards earned through use of the Card Choice Category — Purchases earn Bonus Cash Rewards made from one of the selected merchant types: gas & EV charging stations (default), online shopping, dining, travel, drug stores, or home improvement/furnishings.选择类别可以更改为未来购买客户奖金的每个日历月份一次，当您与美国合格帐户有合格关系时，您可以在净购买中获得10％的奖金，并在净购买中获得的奖金奖金 - 美国银行支票或储蓄帐户，与Merrill或Merrill®的合格现金管理帐户，或合格的529个帐户持有的529个帐户；符合条件的帐户由美国银行，N.A。联合持卡人 - 与主要持卡人共同承担帐户的全部责任；不包括授权用户商人 - 与我们签约以提供合作伙伴奖励提供净购买的商人 - 在此卡上进行的购买量；即使这张卡不是原始的付款方式奖励，即使您在参加合作伙伴奖励提供伙伴奖励报价的报价时，您的奖励奖励，而不是获得互惠奖励的纽约奖励，即使您获得的额外奖励的能力，即使您获得的奖励奖励，即 - 可选的福利和奖励计划，与此卡计划分开，美国银行客户/符合某些存款帐户和存款/投资余额标准的客户/美林客户。资格和入学要求以及其他计划详细信息可在bankofamerica.com/preferred-wordwards wards Primary Carddorder（卡帐户计划规则上名称为单位的持卡人），请参考本文档中的条款和条件，该条款和条件管理该卡计划；这些计划规则与您的卡
logosticker：将徽标插入定制生成的扩散模型
摘要。文本到图像模型自定义的最新进展强调了将新概念与一些例外样本集成的重要性。然而，这些进步在很大程度上仅限于广泛认可的科目，可以通过模型的共同的先验知识来相对轻松地学习。相比之下，徽标以独特的模式和文本元素为特征，很难在扩散模型中建立共享知识，从而提出了独特的挑战。为了弥合这一差距，我们介绍了徽标插入的任务。我们的目标是将徽标身份插入扩散模型中，并在各种环境中实现其无缝合成。我们提出了一个新颖的两相管道logosticker来解决这一任务。首先，我们提出了参与者 - 批判性关系预训练al-gorithm，它解决了模型对徽标潜在空间定位的理解和与其他观察者相互作用的潜在空间定位的理解。第二，我们提出了一种脱钩的身份学习算法，该算法可以实现徽标的精确定位和身份提取。LogoSticker可以在不同的环境中准确而和谐地生成徽标。我们全面验证了LogoSticker对自定义方法和大型模型（例如Dalle 3）的有效性。项目页面。
基于人工智能的演示文稿创建器，提供定制的音频内容交付
摘要 — 在本文中，我们提出了一种架构来解决一个新问题，该问题最近因 COVID-19 大流行导致对虚拟内容交付的需求增加而更加突出。所有教育机构、工作场所、研究中心等都在尝试通过使用在线内容交付来弥合这些社交距离时期的沟通鸿沟。现在的趋势是创建演示文稿，然后使用各种虚拟会议平台进行交付。我们试图通过本文减少和消除创建和交付演示文稿所花费的时间，本文旨在使用机器学习 (ML) 算法和自然语言处理 (NLP) 模块自动从文档创建基于幻灯片的演示文稿，然后使用最先进的语音克隆模型以所需作者的声音传递内容。我们将结构化文档（例如研究论文）视为必须呈现的内容。首先使用 BERT 摘要技术对研究论文进行总结，并将其浓缩为幻灯片中的要点。 Tacotron 启发式架构具有编码器、合成器和基于生成对抗网络 (GAN) 的声码器，用于以作者的声音（或任何自定义声音）传达幻灯片内容。世界正面临一场大流行，人们不得不在生活方式上做出重大改变以适应它。现在几乎所有的学习都已转移到在线模式，工作专业人士现在都可以舒适地在家中工作。由于目前的情况，教师和专业人士已转向演示来帮助他们传递信息。在本文中，我们旨在通过自动化此过程并随后以自定义语音传递此演示文稿来减少创建演示文稿所需的大量时间，使用可以使用短音频片段克隆任何声音的内容传递机制。索引术语——语音克隆、生成对抗网络、摘要、自然语言处理、机器学习、Tacotron、Transformers。
基于多路复用PCR的图书馆准备套件定制平台
ATOPLEX自定义面板（50x）ATOPLEX自定义面板（50倍）ATOPLEX自定义面板（50x）ATOPLEX定制面板（100x）ATOPLEX定制面板（100x）ATOPLEX ATOPLEX定制面板（100x）ATOFLEX定制面板（200x）ATOPLEX定制面板（200x）ATOPLEX CUSINEL PANEL（200 x）ATOPLEX CUSINEL（200 x）ATEPLEX CUSTORLEX ATEL（500 x） Custom Panel (500x) ATOPlex Custom Panel (1000x) ATOPlex Custom Panel (1000x) ATOPlex Custom Panel (1000x) ATOPlex Custom Panel (1500x) ATOPlex Custom Panel (1500x) ATOPlex Custom Panel (1500x) ATOPlex Custom Panel (2000x) ATOPlex Custom Panel (2000x) ATOPlex Custom Panel (2000x) ATOPlex DNA Single BC Library Prep Set ATOPLEX DNA单BC库准备集ATOPLEX DNA DNA双BC库Prep set atoplex DNA DNA DNA DNA DNA DNA库库准备
通过定制图神经网络进行预置网络长度和时间估计
摘要 — 网络长度是标准数字设计流程各个阶段中优化时序和功耗的关键代理指标。然而，大部分网络长度信息直到单元布局之前才可用，因此，在布局之前的设计阶段（例如逻辑综合）明确考虑网络长度优化是一项重大挑战。此外，缺乏网络长度信息使准确的布局前时序估计变得极其困难。时序可预测性差不仅影响时序优化，而且妨碍对综合解决方案的准确评估。这项工作通过一个带有网络长度和时序估计器的布局前预测流程解决了这些挑战。我们提出了一种可定制的图注意网络 (GAT) 方法，称为 Net 2，用于在单元布局之前估计单个网络长度。其面向准确度的版本 Net 2a 在识别长网络和长关键路径方面的准确度比之前的几项工作高出约 15%。其快速版本 Net 2f 比布局快 1000 倍以上，同时在各种精度指标方面仍优于以前的工作和其他神经网络技术。基于网络大小估计，我们提出了第一个基于机器学习的预布局时序估计器。与商业工具的预布局时序报告相比，它将电弧延迟中的相关系数提高了 0.08，并将松弛、最差负松弛和总负松弛估计的平均绝对误差降低了 50% 以上。
基于脑电信号自动情绪识别的定制二维 CNN 模型
摘要：脑电图 (EEG) 信号中的自动情绪识别可视为脑机接口 (BCI) 系统的主要组成部分。在过去的几年中，许多该方向的研究人员提出了各种从 EEG 信号中自动分类情绪的算法，并取得了令人鼓舞的成果；然而，缺乏稳定性、高误差和低准确度仍然被认为是这项研究的主要差距。为此，获得一个具有稳定性、高精度和低误差前提的模型对于自动分类情绪至关重要。在本研究中，提出了一种基于深度卷积神经网络 (DCNN) 的模型，该模型可以高可靠性地从基于音乐刺激的 EEG 信号中分类出三种积极、消极和中性情绪。为此，在志愿者听积极和消极音乐以刺激情绪状态时，收集了一个全面的 EEG 信号数据库。所提出的模型的架构由六个卷积层和两个完全连接层的组合组成。本研究研究了不同的特征学习和手工特征选择/提取算法，并相互比较了它们对情绪的分类。所提出的两类（正面和负面）和三类（正面、中性和负面）情绪分类模型的准确率分别为 98% 和 96%，与之前的研究结果相比，这一结果非常有希望。为了更全面地评估，所提出的模型还在噪声环境中进行了研究；在各种不同的 SNR 下，分类准确率仍然大于 90%。由于所提出的模型性能高，它可以用于脑机用户环境。
基于定制石墨烯和TUNEND CYCLODEXTRINS作为预浓缩元件的安培喷墨印刷的甲状腺素传感器
摘要：甲状腺激素的测定对于甲状腺功能亢进症和甲状腺功能减退症疾病的疾病具有实际临床意义。考虑到这一方面，已经开发了包括免疫测定，化学发光，质谱和高性能液相色谱等广泛的分析方法。这种类型的分析提供了可行的结果。尽管如此，它需要合格的员工，特殊设施，并且耗时。因此，本文依赖于用喷墨打印技术开发的电化学设备的制造，以免费检测甲状腺素（T4）。为了制造我们的电化学设备，从扩增电信号的材料的使用中考虑了几个方面，到找到对目标分析物具有亲和力的超分子支架以及对电极表面上分析物的需求。对于此任务，用混合纳米材料修改了印刷设备，该混合纳米材料由氧化石墨烯（RGO）组成，该氧化石墨烯（RGO）用Au纳米颗粒（AU – NP）和包裹剂和不同的Thiolate Cyclodextrins（X – CD-SH）作为携带剂。分析物通过超分子化学的化学预召集，因为环糊精和激素之间的包含复合物形成。形态学和电化学表征，以确保电极的正确可行性，从而达到出色的响应，灵敏度和检测极限（LOD）。