XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemhance
参与并赢取令人垂涎的亚利桑那特别大赛标签之一！
亚利桑那州渔猎部 (AZGFD) 正在寻求扩大其猎人库，这些猎人将在全年随机申请参加特定的种群管理狩猎。当传统的收获策略无法实现这些目标时，种群管理狩猎可以增强该部门实现种群和栖息地管理目标的能力。目前，计划于 1 月和 2 月在尤马以东的第 41 号野生动物管理区的部分地区针对任何无角鹿进行两次单独的种群管理狩猎。这些狩猎的日期分别为 2025 年 1 月 1 日至 31 日和 2025 年 2 月 1 日至 28 日。只有那些提交了种群管理狩猎猎人库申请的猎人才有机会被抽签。申请人应注意，如果他们选择参加种群管理狩猎，并达到该物种的年度猎获量限额，即使通过标准抽签程序被选中，他们也不能参加该物种的一般狩猎季节。不过，成功的猎人仍然有资格在即将到来的一般抽签中为麋鹿购买奖励积分。AZGFD 鼓励所有感兴趣的猎人填写“猎人池申请表”，该申请表以及有关种群管理狩猎的详细信息可以在第 51 页找到。
通过ECG数字双胞胎生成的个性化心脏病检测
心脏病是全球死亡率的主要原因之一，表明对早期诊断和干预的至关重要。最传统的心电图（ECG）自动诊断方法在人群层面进行了培训，忽略了个性化ECG的定制以实现个人医疗保健管理。解决此限制的潜在解决方案是使用数字双胞胎模拟实际患者的疾病症状。在本文中，我们为个人心脏病检测提供了一种具有原始的前瞻性学习方法，该方法产生了健康个体异常的心电图的数字双胞胎，并增强了对个人症状的模型敏感性。在我们的方法中，提出了一个矢量序列的特征分离器，以通过ECG报告指导定位和隔离ECG信号中的疾病症状和正常段。因此，心电图数字双胞胎可以模拟用于训练个性化心脏病检测模型的特定心脏病。实验表明，我们的方法不仅在产生高保真的心电图信号方面表现出色，而且还可以改善个性化的心脏病检测。此外，我们的方法可确保强大的隐私保护，并保护模型开发中的患者数据。代码可以在https://github.com/huyjj/lavq-editor上找到。
朝着更好的视力启发的视觉语言模型
视觉语言（VL）模型最近取得了未经证实的成功，其中连接模块是弥合模式差距的关键。尽管如此，在大多数存在方法中，富裕的视觉线索尚未充分利用。在视觉侧，大多数现有方法仅使用视觉塔的最后一个功能，而无需使用低级功能。在语言方面，大多数现有的方法仅引入浅视力互动。在本文中，我们提出了一个视觉启发的视觉语言连接模块，称为VIVL，该模块有效利用了VL模型的视觉提示。为了利用视觉塔中的较低级别信息，引入了特征金字塔提取器（FPE），以结合不同中间层的特征，该特征将视觉提示与可忽略不计的参数和计算在头顶上。为了实现VL相互作用，我们提出了深视觉条件的提示（DVCP），可以有效地进行视觉和语言特征的深层互动。我们的VIVL超过了以前的最新方法，当时是18.1苹果酒在从头开始训练可可字幕任务，这极大地提高了数据效率。当用作插件模块时，VIVL始终提高各种骨干和VL框架的性能，在多个基准测试中提供新的最新结果，例如Nocaps和VQAV2。
学习小对象检测的区分功能...
总结要解决诸如小目标大小，目标特征模糊以及在小物体检测中区分目标和背景的困难之类的挑战，我们提出了一种基于多尺度图像降级的方法，结合了对比度学习模型。通过利用对比度学习技术，我们的方法旨在赋予准确区分对象和背景所需的判别特征。要专门针对小物体，我们将目标样本靶向各种多尺度图像降解模式，然后才能将它们置于对比度学习模型中。然后将增强技术应用于这些退化的样品，以促进有效的对比特征学习。因此，该模型可以更好地揭示小目标和背景之间的差异，从而提高小物体检测性能。此外，考虑到空间域特征对图像的局部变化敏感，而频域特征对全球结构变化敏感，我们的方法涉及空间和频域中的对比度学习模型，旨在为小对象检测获得更强大的功能。在MS可可数据集和Visdrone2019数据集上进行的广泛实验验证了我们提出的方法在显着提高小物体检测准确性方面的有效性。关键词：小对象检测，对比度学习，双域网络，多尺度图像退化
财务欺诈检测中的新颖方法：混合机器学习和基于不确定性的深度学习
摘要。欺诈检测在各个行业，尤其是在金融部门中起着至关重要的作用，在金融部门中，防止欺诈活动对于减少损失和维持消费者信任至关重要。本文解决了欺诈检测的关键挑战，包括数据失衡和不确定性，这通常会阻碍检测模型的有效性。为了克服这些挑战，我们探索了传统的机器学习方法，并介绍了两种新颖的方法来实现检测能力。首先，我们提出了一条混合管道，该管道既整合受监督和无监督的学习技术，从而更准确地识别欺诈活动。通过这种混合模型，我们在传统模型上展示了性能指标的迹象，有效地解决了数据不平衡造成的局限性。其次，我们开发了一种新颖的深度学习模型，将不确定性纳入其框架中。该模型专门设计用于处理现实世界欺诈检测方案中存在的固有的不确定性，从而使更强大且可靠的检测出现在外。我们使用公开可用数据集的经验评估表明，这种新的深度学习方法优于不考虑不确定性的类似模型。通过将不确定性管理整合到模型的结构中，我们在欺诈检测中实现了更高的准确性和可靠性。这些发现突出了解决欺诈检测中数据不平衡和不确定性的重要性，并证明了混合和深度学习模型的潜力，以增强电子商务和其他财务应用中欺诈检测系统的性能。
生成的AI和法律援助：实地研究的结果和100个用例，以弥合司法差距的机会
如何使用AI工具来解决司法差距的访问权，这是90％的低收入美国人缺乏足够法律援助的美国人？，我们使用我们知道的生成AI进行了对律师的第一个现场研究，并对202名法律援助专业人员进行了一项伴侣调查，以找出答案。一组91人获得了最多两个月的访问付费生成人工智能工具，其中一个随机选择的子集也获得了“礼宾”的支持，包括同行用例，办公时间和帮助。在飞行员之后，有90％的Pilot参与者报告了生产率提高，而有75％的飞行员报告了他们的意图继续使用生成的AI工具。虽然存在问题，但试点派室通过专注于较低风险的应用程序，例如文档摘要，确认性或初步研究，初稿的生产和翻译，从法法或英语中的翻译为更易于访问的形式。在审判前，女性使用或重视工具的可能性要小得多。在审判的终结中，各种措施的男性和女性成果在统计学上是无法区分的。参与礼宾服务的参与性的结果明显优于其对照组在一系列指标中的结果。这些结果表明，生成的AI工具可以显着提供法律援助服务，但它们是如何引入的，尽管妇女构成了大多数公共利益
机器人伴侣和传感器更好的生活
摘要。人口衰老对经济和社会活动具有深远的影响，要求增加健康和社会服务。全球老年人人口正在稳步增长，带来了挑战。解决这一现实，对老年人的医疗保健进行投资意味着在最小化支出的同时增强自己的福祉。旨在支持在家中老年人的策略，但源差异构成了挑战。重要的是，社会经济因素影响着人们的生活质量和福祉，因此它们与特定需求有关。社会辅助机器人（SARS）和监测技术（可磨损和环境传感器）在帮助日常生活方面有希望，老年人表现出愿意拥抱它们的意愿，尤其是在满足他们的需求时。尽管研究了对技术的看法，但社会经济上处于弱势群体的偏好和需求仍未得到充实。这项研究调查了SARS和传感器技术如何帮助低收入老年人，从而促进独立性和整体福祉。为此，招募了低收入的老年人（≥65岁），并进行了一系列焦点小组，以理解这些技术如何满足他们的需求。主题分析结果突出了五个关键维度，具体规定：1）促进和监控积极的生活方式，2）帮助每天差事并提供身体帮助，3）减少隔离和孤独感，4）有关监测技术的考虑，以及5）5）影响SARS和监测技术的障碍。应在SARS和传感器设计期间考虑这些维度，以有效地满足用户的要求，增强其生活质量和支持护理人员。
tflop：带有布局指针机制的表结构识别框架
表结构识别（TSR）是旨在将表图像转换为机器可读格式的任务（例如，html），促进其他应用程序，例如信息检索。最近的作品通过识别HTML标签和文本区域来解决此问题，后者用于从表文档中进行文本推断。这些作用 - 曾经，将文本映射到确定的文本区域时遭受了未对准问题的困扰。在本文中，我们介绍了一个新的TSR框架，称为Tflop（带有L ay o ut p ointer机制的T sr f ramework），该框架将传统的文本区域预测重新定义，并将其匹配为直接文本区域指向问题。具体来说，TFLOP同时使用文本区域信息来同时识别表的结构标签及其对齐文本区域。不需要区域前字典和对齐，TFLOP绕过了拟定的文本区域匹配阶段，这需要精心校准的后处理。tflop还掌握了跨度意识的对比监督，以使指向机制在具有综合结构的表中。因此，TFLOP在诸如PubTabnet，fintabnet和synthtabnet等多个基准座上实现了最先进的性能。在我们广泛的实验中，TFLOP不仅表现出竞争性能，而且还显示出在工业文档TSR方案（例如带有水印或非英语领域的文档）的有希望的结果。我们工作的源代码可公开可用：https：//github.com/pupstageai/tflop。
机器人的伴侣和传感器改善生活 - ntu> irep
摘要。人口衰老对经济和社会活动具有深远的影响，要求增加健康和社会服务。全球老年人人口正在稳步增长，带来了挑战。解决这一现实，对老年人的医疗保健进行投资意味着在最小化支出的同时增强自己的福祉。旨在支持在家中老年人的策略，但源差异构成了挑战。重要的是，社会经济因素影响着人们的生活质量和福祉，因此它们与特定需求有关。社会辅助机器人（SARS）和监测技术（可磨损和环境传感器）在帮助日常生活方面有希望，老年人表现出愿意拥抱它们的意愿，尤其是在满足他们的需求时。尽管研究了对技术的看法，但社会经济上处于弱势群体的偏好和需求仍未得到充实。这项研究调查了SARS和传感器技术如何帮助低收入老年人，从而促进独立性和整体福祉。为此，招募了低收入的老年人（≥65岁），并进行了一系列焦点小组，以理解这些技术如何满足他们的需求。主题分析结果突出了五个关键维度，具体规定：1）促进和监控积极的生活方式，2）帮助每天差事并提供身体帮助，3）减少隔离和孤独感，4）有关监测技术的考虑，以及5）5）影响SARS和监测技术的障碍。应在SARS和传感器设计期间考虑这些维度，以有效地满足用户的要求，增强其生活质量和支持护理人员。
D.发展
欢聚时光。如果你能活到 20 岁，你永远不会再有这样的机会。 你可以在 OI;le-ball��� 买入股票：� l � u e H a �� �h�e01Eoa�IJ.�fu。:�s:tdv��\\ufffd� �frt��aRt��d�o�sa�le We��:ID��� 公司的利润来自它带来的每一个 llllsher。不仅如此，该公司拥有土地并拥有 J！他们的 Spindle Top 财产保证。你可以在世界上搜寻如此辉煌的�ea:u:ri��Ln3� �:;机会是现在由中央政府提供给投资者的机会。看看美国最富有的人，看看他们是如何开始发家致富的。几乎他们每个人都是先投资股票的。洛克菲勒、帕特里克·比尔特、迪皮尤、古尔德。阿斯特。以及成千上万的人，他们的巨大财富都归功于这种投资。我们的幸福属于你；:,aed�\rdi�g��t�Mnp��!g�ri�dw�I:lltPI�Yb���J�o"'h':.�"e� ���t�e;l!� tm�s ��grt�l'i;, �rey�:s:nl 以后再后悔。按时购买股票，;;J. Cusher 保证。.我们将以每股“'.00 美元的价格卖给您 -toel，首付 � 00，余额在我们的财产上生产石油后立即支付'这当然是一个慷慨的报价，只是为了表明我们对土地作为石油生产财产的价值的信心。。现金折扣。}!n a i��u�� i �T:�:r�:.l°rfo e ������i �: S �l1���crr�\\ufffdBc�r�: r p��� 按时购买。PROSPEOTUS。