XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于暗通道先验
摘要。极化滤光片阵列（PFA）摄像机是一种成像装置，能够以快照方式分析光的极化状态。这些摄像机在纳米构造过程中引入的光学缺陷而表现出空间变化，即非均匀性。校准是通过计算成像算法来校正辐射和极化误差的数据的。我们回顾了现有的校准方法，并使用实用的光学采集设置和市售的PFA摄像头应用了它们。评估的目标首先比较了算法在极化误差方面的性能更好，然后研究训练数据的动态范围和极化角刺激的数量的影响。据我们所知，这在以前的工作中尚未完成。 ©作者。 由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。 全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。 [doi：10.1117/1.jei.29.4.041011]据我们所知，这在以前的工作中尚未完成。©作者。由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.jei.29.4.041011]
具有不同粒子数量的系统的动力学
在这项工作中，我们提出了一种新的方法，用于使用AutoCododer（AE）（AE）（一种未加权的机器学习技术，具有最少的先验知识）来识别一维量子多体系统中的量子相变。AES的训练是通过在整个驱动参数的整个范围内通过精确的对角线化（ED）获得的减少密度矩阵（RDM）数据进行的，因此不需要对相图的事先了解。使用这种方法，我们通过跟踪AE的重建损失的变化，成功地检测了具有多种类型的多种相变的广泛模型中的相变。AE的学习表示表示，以表征不同量子相的物理现象。我们的方法论展示了一种新的方法，可以使用最少的知识，少量所需数据研究量子相变，并产生量子状态的压缩代表。
EMEIA董事会优先级2025
“第一个趋势是，随着新政府执行去年当选的政策，从选举转向政策制定，” EY Emeia GeoStrategic Business Group的负责人FamkeKrumbmüller说。“其次，经济竞争和主权仍然是一个主要主题，因为政府希望通过工业政策和贸易保护主义（包括关税）确保其主权。第三个趋势是政治紧张局势的延续，尤其是在中国和美国之间，这可能会进一步破坏供应链。”
我们的首要任务是支持将通货膨胀保持在支票中的政策
经济：通货膨胀/食品价格：我们的首要任务是支持对美国消费者进行通货膨胀的政策。许多因素导致通货膨胀和食品价格，包括天气事件，动物疾病和运输限制。食品行业是我们经济中最具竞争力的部门之一。杂货店与供应商就他们出售的每种产品以及他们使用的每项服务和以非常苗条的利润率运营的每种服务进行谈判 - 每年平均约1-2％（2023年为1.6％）。杂货店正在尽一切可能避免将通货膨胀成本传递给购物者。杂货店的竞争非常激烈，争取市场份额的斗争有助于使购物者的价格下跌。喂养援助计划：我们的首要任务是确保食品零售商在全国范围内提供联邦喂养援助方面仍然是最有效的合作伙伴 - 确保在艰难时期陷入困境时，没有任何美国人饿，社区继续从该计划的当地经济影响中受益。FMI及其成员致力于支持和加强这些计划，包括Snap，WIC，学校用餐和太阳雄鹿，这些计划依靠杂货店和食品供应商作为数百万美国人的粮食安全伙伴。我们强烈支持2025年两党农场法案的通过，以为家庭，农民和整个食品行业提供长期稳定和确定性。我们致力于与国会合作，以提高计划有效性，降低效率低下并维持对这些重要计划的两党支持。食品安全：可追溯性：我们的首要任务是为美国消费者提供世界上最安全，最透明的粮食系统，以良好的科学和注重风险的合作为基础，而不是昂贵且未专心的法规，以提高成本而不改善食品安全。食品安全是我们行业的重中之重，我们致力于持续改进以防止食源性疾病。但是，FDA的食品可追溯性规则（FSMA 204）由于其深远的范围，复杂性和积极的合规时间表而提出了重大挑战。没有针对性的改革，这些法规将在整个食品供应链中增加巨大的成本，而不会带来相应的食品安全福利。FMI支持立法和监管行动，以实施更实际，有效和基于科学的解决方案，并延长当前合规性日期。劳动：劳动力供应和监管执法：我们的首要任务是支持确保我们拥有劳动力，灵活性和效率来推动经济增长所需的政策。食品行业在各种职业中提供了各种各样的全日制，兼职，季节性和灵活的劳动力机会，并在全国各地的每个社区中都是必不可少的雇主。与服务相关的行业在招募和留住劳动力人才方面继续面临逆风，并遵守繁重而复杂的法规。联邦立法和法规应促进灵活性，并促进各种解决方案，以满足行业劳动力和运营需求。营养和成分相关政策：我们的首要任务是确保透明度，清晰度和一致的科学，以为消费者提供准确的信息和对安全性的信心
各种深层神经网络都预测了人类的劣等...
■接受对象识别训练的深神经网络（DNNS）提供了高级视觉皮层的最佳当前模型。尚不清楚的是，诸如网络架构，训练和对大脑数据的拟合等实验性选择有多么强烈的选择，这有助于观察到的相似性。在这里，我们将九种DNN体系结构的多样化集与它们解释人类下颞皮层中62个对象图像的代表性几何形状（hit）的能力，如用fMRI所测量的。我们将未经训练的网络与他们的任务训练的对应物进行了比较，并通过在每层内特征的主要成分进行加权组合，并将其层次的加权组合得以评估，并评估了击中的效果。对于训练和拟合的每种组合，我们使用独立的
通过 Verilege™、一系列专家服务和卓越的客户服务提升 API 产品组合
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使用ML
计算机工程系，Keystone工程学院摘要：室内设计中生成AI的整合已改变了传统方法，使设计师能够以令人印象深刻的效率探索新概念。本文介绍了领先的生成模型的比较研究，例如风格，变异自动编码器（VAE），PIX2PIX和强化学习（RL） - 在将草图转化为示意图中的效率上，以产生多样化的室内布局，并产生多样化的室内布局和优化空间。通过分析这些模型的结果，我们表明了它们创建独特的设计解决方案，同时增强美学吸引力。该研究强调了设计精度的实质性增强，强调了生成AI模型提升设计过程并创建更量身定制的内部解决方案的潜力。本调查检查了每个模型的方法和性能，并研究了使用生成AI推进室内设计领域的未来可能性。关键字：生成AI，室内设计，StyleGAN，差异自动编码器（VAE），PIX2PIX，增强学习指数术语：简介，目标，文献调查，方法论，结果和分析，结论
FDG PET生物标志物预测抗PD1免疫疗法之前转移性黑色素瘤生存率
我们的目的是分析在抗PD1治疗之前从基线18 F-FDG PET中提取的生物标志物是否有助于预后生存信息，以便转移性黑色素瘤的早期风险分层。Fifty-six patients, without prior systemic treatment, BRAF wild type, explored using 18 F-FDG PET were included retrospectively.Our primary endpoint was overall survival (OS).Total metabolic tumoral volume (MTV) and forty-one IBSI compliant parameters were extracted from PET.Parameters associated with outcome were evaluated by a cox regression model and when significant helped build a prognostic score.Median follow-up was 22.1 months and 21 patients died.Total MTV and long zone emphasis (LZE) correlated with shorter OS and served to define three risk categories for the prognostic score.For low, intermediate and high risk groups, survival rates were respectively 91.1% (IC 95 80–1), 56.1% (IC 95 37.1–85) and 19% (IC 95 0.06–60.2) and hazard ratios were respectively 0.11 (IC 95 0.025–0.46), P = 0.0028, 1.2 (IC 95 0.48–2.8), P = 0.74 and 5.9 (IC 95 2.5–14), P < 0.0001.得出结论，基于总MTV和LZE的预后评分分离了3类，其结局截然不同的转移性黑色素瘤患者。Innovative therapies should be tested in the group with the lowest prognosis score for future clinical trials.