XiaoMi-AI文件搜索系统
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用于自动可再生能源资源评估和基础设施优化的 GIS 和 Gen-AI 驱动框架
随着全球转向可再生能源，最大限度地利用可再生资源和加强基础设施管理是传统方法难以成功处理的重要问题。本文提出了一种新方法，将地理信息系统 (GIS) 与生成人工智能 (Gen-AI) 相结合，以提高可再生能源系统的效率。此外，GIS 具有强大的地理问题分析工具，而 Gen-AI 则具有增强的能源率预测、适合能源生产的区域选择和设施控制功能。这些技术已被提议协同工作以解决一些复杂问题，例如确定场地的确切位置、随时估计能源生产量和控制实时能源需求。此外，它还用于预测和改进智能电网的维护以及正确配置，使其成为更有效、更环保的能源分配系统。该框架的应用包括许多 REN 领域，例如太阳能、风能、水力和生物能源，解决了种植损失、环境影响和不同的能源需求问题。通过解决这些紧迫的问题，GIS 与 Gen-AI 的集成为更可持续、更稳健的未来能源结构奠定了基础。
基于有限元的机器学习框架，用于预测分娩过程中盆底肌肉的机械行为
医学界一直致力于深入了解影响全球数百万女性的分娩创伤。母体病变的诊断可能具有挑战性，检查费用也很高。为了更好地理解盆底肌肉 (PFM) 损伤的机制，生物力学模拟可能是一种有价值的工具。然而，利用有限元法 (FEM) 进行模拟可能是一个耗时的过程。为了解决这个问题，本研究旨在通过在 FEM 模拟数据上训练 ML 算法来开发一个机器学习 (ML) 框架，以预测分娩期间 PFM 的压力。为了生成用于 ML 算法训练的数据集，使用不同的材料特性进行分娩模拟以表征 PFM。采用了四种 ML 算法，即随机森林 (RF)、极端梯度提升 (XGBT)、支持向量回归 (SVR) 和人工神经网络 (ANN)，考虑两种情况：(1) 肌肉最大拉伸水平的应力预测，以及 (2) 胎儿下降的多个水平。结果表明，ANN 在前者中表现最佳，平均绝对误差 (MAE) 为 0.191 MPa。在后者中，XGBT 对胎儿下降 20 和 35 毫米的误差较低，MAE 值分别为 0.002 和 0.028 MPa。然而，ANN 对 50 和 65 毫米的预测效果更好，MAE 值分别为 0.214 和 0.187 MPa。本研究首次尝试将基于 FEM 的 ML 算法与分娩模拟结合使用，以在常规临床程序中获得近乎实时的预测。
一个概念框架，用于参与式研究中作物模型的应用和输出的上下文化
将通用科学知识对特定于上下文的农民知识的抽象背景化是农民的创新过程中的必要步骤，并且可以使用农作物和农场模型来实现。这项工作探讨了基于农民对环境和实践的描述来模拟大量场景的可能性，以便将每个参与的农民讨论的讨论背景。它提出了一个新的框架，该框架由六个阶段分开的六个动作组成，即第一阶段 - 向农民的世界出发：（i）项目初始化； （ii）确定在农民背景下锚定的农艺问题； （iii）表征环境，管理选项和描述正在考虑的系统的指标；第二阶段 - 研究人员的世界：（iv）作物模型参数化； （v）将模型输出转换为农民支持的指标；和第三阶段 - 返回农民的世界：（vi）与农民探索情境化的管理选择。在此过程中创建了两个通信工具，一个包含模拟结果以供应讨论的结果，而第二个则是创建其记录的第二个通信工具。框架的有用性是用肥料和堆肥应用来探索土壤生育能力管理的，以高粱生产在苏德诺 - 撒哈利亚布尔基纳·菲萨（Sudano-Sahelian Brkina Faso）的小小的背景下。该框架与15名农民的应用提供了证据，证明了农民和农艺学家对通过更好的有机修正管理进行改善作物系统绩效的选择的理解。这种方法使农民能够识别并与模拟的方案相关，但强调了有关如何使作物模型输出适应特定情况的审讯。虽然在现场层面上与战术变化有关的问题应用，但该框架为农民（例如农场重新配置）探索更广泛的问题提供了机会。
文化联系：P-3 学习框架和资源套件
用收集的秋叶制作拼贴画 分配角色并根据历史事件进行戏剧表演 制作 3D 蝴蝶或小鸟 创作并表演班级歌曲 开展作者研究 建造纽约州集体壁画 创建发现物品组合 设计班级徽标 绘制漫画或图画小说 使用种子或谷物制作乐器 举办艺术主题图书馆单元 安装教室博物馆展品 实施画廊漫步 邀请社区客座艺术家 制作自画像 表演迷你剧 用学生制作的木偶重现童话故事 亲自重现名画 研究著名艺术家并分享发现 唱纽约州民歌并录制音频与他人分享 使用每周来信创作歌曲 以大自然为灵感进行运动 用你的身体拼写一个单词 写班级报纸
颠倒的强化学习（UDRL）是解决强化学习问题的有前途的框架，该问题着重于学习命令condi
颠倒的强化学习（UDRL）是解决强化学习问题的有前途的框架，该问题着重于学习命令条件条件政策。在这项工作中，我们将UDRL扩展到学习深神经网络策略的命令条件发生器的任务。我们使用HyperNeTworks完成了这一点，这是一系列快速权重程序员，该程序学会解码输入命令，代表所需的预期返回到特定于命令的权重矩阵。我们的方法是通过策略生成器（UDRLPG）被称为颠倒的增强学习，通过消除评估者或评论家以更新生成器的权重来简化可比较的技术。为了抵消由于没有评估者而引起的最后回报的增加的差异，我们将缓冲液的采样概率与其中的绝对策略数量解脱出来，该策略与简单的权重策略一起改善了算法的经验收敛。与现有算法相比，UDRLPG实现了竞争性能和高回报，有时表现出色的架构更为复杂。我们的实验表明，受过训练的发电机可以概括以创建可实现零射击返回的策略。所提出的方法似乎有效缓解与学习高度模式功能相关的一些挑战。总的来说，我们认为UDRLPG代表了在RL中实现更高的经验样本效率方面迈出的前进一步。https://github.com/jacopod/udrlpg全面实现UDRLPG
Grossberg代码：感知体验的通用神经网络签名
未来创新，可持续和循环飞机配置的设计出现了必须将航空研究的分支扩展到整个飞机生命周期，从设计到生产，再到系统活动结束后的处置。In this frame, within the EU-funded H2020 AGILE 4.0 project, the concurrent coupling of the three domains of product design, manufacturing and supply chain has been addressed by levering Model-Based Systems Engineering (MBSE) and Multidisciplinary Design and Optimization (MDO) technologies The MBSE models and the MDO preliminary results related to the three- dimensional approach applied to a specific aircraft component, that is the在本研究活动中解决了水平尾平面，并在论文中介绍。
传统草药立法和监管框架：一项横断面定量研究和档案审查观点
结果：该研究的档案审查发现，埃塞俄比亚的THM立法和监管框架仍处于发展阶段，尤其是与拥有更具成熟系统的国家相比。一项横断面研究表明，大约79.7％的参与者知道当前立法中与THM相关的内容。但是，有82.3％的人报告说他们没有接受过有关THM法规的任何正规培训。对于未来的路线图，有73.8％的受访者认为政府对支持THM法规的承诺表示了承诺，尽管有51.9％的参与者注意到有限的知识和对THM实践和产品法规的认识。在质量，安全性，有效性，合理使用和存储条件方面，有49.8％的受访者将监管实施实践评为不满意。in
概念化和测量的框架
数字公共基础设施（DPI）是公共管理和数字治理中的一个新兴概念，指的是共享的数字系统，这些系统支持服务交付，促进创新并实现社会和经济发展。本文开发了一个概念框架来定义和衡量DPI，以解决其不断增长的全球政策相关性。使用扎根的理论方法，该研究整合了文献和专家访谈的见解，以提供两个关键的贡献。首先，它提供了一个规范性框架来追踪该概念的属性，从其技术，公共利益价值和采用环境中讨论其质量。第二，它提供了一个测量框架，以评估现实世界DPI实现中这些属性的存在。第二，它提供了一个测量框架，以评估现实世界DPI实现中这些属性的存在。这个概念和测量框架的见解有助于作者正在进行的全球研究项目“ DPI地图”，旨在记录各国如何在全球范围内构建其DPI功能。纸质桥接DPI的理论和实践，为政府官员，技术实施者，民间社会组织和研究人员提供具体的指导，以在这个不断发展的领域中推进他们的工作。
公共部门采用绩效预算的策略：概念框架
参与采用过程的员工的意愿对于伊拉克绩效预算 (PBB) 创新的成功实施至关重要，因为绩效预算可以替代伊拉克目前实施的传统预算的局限性。本研究旨在结合两种理论，即扩散创新理论和计划行为理论，并汇集影响伊拉克公共部门各部采用 PBB 意愿的因素，为伊拉克公共部门采用 PBB 意愿提供一个概念框架。该框架包括对 PBB 的认识、创新特征（包括复杂性、兼容性和相对优势）、感知行为控制和对创新的态度等因素，这些因素对于影响伊拉克员工采用 PBB 的意愿非常重要。概念方法回顾创新理论和文献，以确定文献中的创新成分，然后将这些成分综合成独立的概念，其中每个概念都包含特征含义并象征着对创新的密切思考。研究结果表明建立了六个概念，它们共同构成了“PBB 意愿采用”的理论框架，每个概念都包含理论框架的特征含义。关键词：基于绩效的预算、采用意向、公共部门、创新 作者个人贡献：概念化——RA；方法论——RA；资源——RA 和 HM；写作——初稿——RA；写作——审查和编辑——RA 和 HM；监督——HM、ZMD 和 RS；项目管理——HM 利益冲突声明：作者声明不存在利益冲突。 1. 引言 公共预算在公共财政管理 (PFM) 领域发挥着关键作用，因为它们使政府能够通过战略规划和密切监测公共资源的分配来行使财务问责 (Miller，2001；Pratolo 等，2020；Ruppel，2017)。有各种
关于妇产科人工智能的白皮书：战略框架，实施的建议和适应症
简介1 1。妇产科中的人工智能：当前状态和前景6 1.1。科学文献的当前状态6 1.2。应用和潜在优势12 1.3。意大利作者的贡献19 1.4。指示22 1.5。参考26 2。 在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。 <将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。 2.2。 定制护理36 2.3。 医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。<将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。2.2。定制护理36 2.3。医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72医疗通信和透明度38 2.5。系统的紧急管理和弹性40 2.6。错误和错误管理40 2.7。训练42 2.8。道德方面44 2.9。缓解算法偏差46 2.10。隐私保护和数据管理47 2.11。挑战管理的指示49 2.12。参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72人工智能的主要技术和算法53 3.1。本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。本体论的特征53 3.1.2。机器学习的特征53 3.1.3。<深度学习的神圣特征53 3.1.4。妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。<大语言模型的神圣特征62 3.2.2。参考72妇产科中人工智能技术的独特特征60和妇科3.2。大语言模型在妇产科中的作用：62个功能和应用3.2.1。LLM 63 3.2.3的潜在应用。RAG 66 3.2.4的潜在应用。潜在的抹布应用与LLM 68 3.2.5结合使用的示例。当前抹布70 3.3的限制。