XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systeminef
超系统
• Determines granular process inefficiencies • Finds, monitors, and sets up tasks for automation with bots or scripts • Extrapolates information from occurrences on a workstation or recorded from screens, creates process documentation, and automates simulation model generation • Restores or expands a model and provides process recommendations based on previous data
可插入 B 层 - CERN 文档服务器
2.亮度影响：当前 Pixel 探测器的峰值亮度设计为 1 × 10 34 cm − 2 s − 1 。预计在 2020 年之后，高亮度 LHC (HL-LHC) 完工之前，亮度至少会达到该水平的两倍。高亮度会增加事件堆积，从而导致高占用率，从而导致读出效率低下。读出效率低下，特别是在较高亮度下，对 B 层的影响将大于其他层，从而限制 b 标记效率。事件堆积的存在要求在测量轨迹时具有冗余度，以便控制由高堆积背景事件中的簇随机组合而产生的伪造率。添加占用率相对较低的 IBL 层有助于在面对亮度效应时保持跟踪性能。
与内核匹配的深度和广泛的转移学习，用于从脑电图和心理问卷中汇总数据
摘要：运动图像（MI）促进运动学习，并鼓励大脑 - 计算机接口系统，这些系统需要进行脑电图（EEG）解码。但是，需要长时间的培训来掌握脑部节奏的自我调节，从而导致使用MI不确定的用户。我们介绍了一种基于参数的跨受试者转移学习方法，以改善基于MI的BCI系统中表现不佳的个体的性能，通过内核 - 汇总标记的EEG测量结果和心理问卷来汇总数据。为此，实施了用于MI分类的深层神经网络，以从源域预先培训网络。然后，将参数层转移，以在细胞调整过程中初始化目标网络，以重新计算基于多层感知的精度。要执行将分类特征与实价功能相结合的数据融合，我们通过高斯 - 插入实现了逐步的内核匹配。最后，根据受试者考虑其对BCI运动技能的影响，探索表现最出色的受试者（源空间）的两个选择策略，选择了对基于差异的集群的配对源 - 目标集来进行评估目的：单个受试者：单件受试者和多个受试者。针对判别MI任务获得的验证结果表明，即使包含问卷数据，引入的深层神经网络也具有准确性的竞争性能。
人工智能国土监控系统
如今，安全摄像机的区域监控系统在世界各地被广泛使用。然而，这些系统的效率并不如其应有的那么高。用户通常很难在很长一段时间内获得有关特定对象、区域和主题的大量信息。此外，从这些监控系统中收集统计数据以供进一步分析通常不方便且效率低下。
评论 医疗行业的人工智能
历史视角有助于理解人工智能 (AI) 目前在医疗保健领域的应用背景。当技术发生大规模系统性飞跃时，很少有人做好准备从其实施中受益。准备不充分会导致普遍的流程效率低下、利益相关者缺乏对技术使用方面的教育，以及在最坏的情况下抵制实施。医学领域尤其容易出现适应效率低下的问题。1 无论出于患者安全、强大的行医传统还是对医学非人性化的担忧，医疗保健系统在技术采用方面长期以来一直存在效率低下的问题。臭名昭著的电子病历 (EMR) 的采用就是这种现象的一个最新例子。EMR 技术能够为训练有素的医生简化极其耗时的日常任务，但其广泛实施却遇到了重大延迟。 EMR 最早是在 20 世纪 60 年代推出的，但 60 多年后，许多机构仍然坚持使用过时的纸质图表方法。即使是采用了该技术的机构也经常遇到跨应用程序兼容性问题和技术理解不佳的问题。2 重要的是，EMR 的广泛采用与技术的有效性无关，而是与其在临床环境中的周到实施有关。随着人工智能 (AI) 工具走向临床实施，有效使用障碍将与 EMR 类似或更为严重。人工智能已经彻底改变了其他行业；医疗保健紧随其后，AI 工具能够准确地执行诸如在成像中对肺结节进行放射学检测等任务，以及其他已经批准用于临床的应用。3 医学界必须积极准备和周到地在临床上实施 AI 技术，而这只能通过医学教育和政策方面的积极措施来实现。在此，作者探讨了加强跨学科合作、资金支持和医学教育适应的必要性，以支持人工智能在医学领域的发展和安全实施。
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，我们在塑料行业的数十年经验和对地热能源的热情中团结在一起，这使我们觉醒我们渴望建立具有前所未有的好处的地理热系统。我们希望为钻探行业提供对不具备和发射加热系统的主导地位的答案。在与科学和工业的其他专家合作中，我们成功地将Saimatus开发为革命性的地热系统。这就是瑞士启动Siparatus AG的出现方式。
RETT综合征的心脏自主控制
脑部计算机界面（BCIS）是人脑和外部世界之间的通信桥梁，使人类无需肌肉干预即可与环境互动。因此，它们的功能取决于BCI系统和用户的认知能力。Motor-Imbery BCI（MI-BCI）依赖用户对身体运动的心理想象。但是，并非所有用户都有能力能够调节其大脑活动以控制Mi-BCI。一个被称为BCI文盲或不明智的问题。这种现象的基本机制和用户之间这种差异的原因尚未完全理解。在这项研究中，我们研究了几种认知和心理措施对MI-BCI表现的影响。五十五个新手BCI-Users参加了左手运动图像任务。除了其BCI分类错误率和人口统计学外，还收集了包括人格因素，技术因素在内的心理措施以及实验期间的动机以及包括视觉空间记忆，空间记忆以及视觉成像的生动性在内的认知措施。被发现对Mi-BCI表现产生重大影响的因素是视觉图像的生动性，以及有序性和自主性的人格因素。这些发现揭示了导致BCI操作困难的单个特征，因此可以帮助用户之间的不良能力早期预测，以优化他们的培训。
第三方物流服务供应商案例研究
摘要：本研究旨在分析第三方物流 (3PL) 服务提供商的仓库增值服务 (VAS) 数据，从而使用帕累托分析作为质量工具，确定为客户执行 VAS 时的服务改进和成本削减机会。采用案例研究方法，从比利时一家领先的 3PL 公司收集了定性和定量数据。该方法通过应用帕累托分析的主要步骤进行。根据医学一般分类分析了两种药品，即麻醉性镇痛药 (NA) 和眼用抗组胺药和减充血剂 (OAD)。结果表明，帕累托原则在 NA — 售票案例中得到证实，五项活动消耗了 VAS 操作总时间的 83.3%。此外，在 OAD — 展示案例中，帕累托原则得到证实，六项活动得到验证，因为它们占主要 VAS 操作总时间的 81.26%。该研究针对造成延误的四个原因提出了解决方案，包括缺乏培训/最佳实践、空间利用率低、自动化程度低以及缺乏凝聚力和规划。尽管避免仓库运营效率低下的重要性已得到公认，但文献中缺乏应用于实践的研究，而且关于分析 3PL 服务提供商的仓储增值服务运营数据的贡献也很少。本研究确定了温控药品的所有增值服务活动。此外，该研究还提出了非自动化 3PL 仓库的仓库运营改进框架，并通过帕累托分析指导管理人员降低成本并提高服务水平。
三叉戟系统公司 - 海军 SBIR
对多个计算机系统进行软件升级兼容性测试和认证以及与旧系统的集成可能非常耗时且成本高昂。当新的源代码差异仅影响一种平台或系统而不影响其他旧系统时，当前重新认证方法的低效率就更加明显了。海军需要为其 AEGIS 水面作战系统提供自动测试能力，以提供向下兼容计算机程序的自动重新认证、保持功能性、与旧计算机程序接口，并确保旧系统不会受到升级的不利影响。
癌症治疗创新的理论与证据
创新通常将多个组成部分结合起来，以实现大于“各部分之和”的结果。我们认为，这种组合创新可能会引入一种未被充分研究的低效率——一种有利于组成部分所有者的正市场扩张外部性。我们证明了这种外部性在癌症治疗药物市场中的重要性，药物组合疗法已被证明非常有效。利用临床试验投资数据，我们记录了几个与低效率的私人创新相一致的事实：与公共资助的研究人员相比，公司试验组合的可能性较小，公司试验包括其他公司药物的组合的可能性小于试验包括自己药物的组合，公司通常等到这些药物经历仿制药进入后才试验包括其他公司药物的组合。利用药品价格和利用率的微观数据，我们量化了新组合产生的外部性，发现市场扩张外部性往往主导标准的负业务窃取外部性，表明组合疗法的创新太少。因此，企业可能有动机搭便车，我们用创新决策动态结构模型来分析这一点。我们利用该模型设计具有成本效益的政策，以促进组合创新。将公共资助的创新转向具有高预测市场扩张或消费者剩余溢出效应的组合，可以最大限度地减少私人投资的挤出效应，提高组合创新率和总福利，同时保持预算中性。