XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtti
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
公众对数据和人工智能的态度：跟踪调查
然而，这项研究也有局限性。虽然这项调查已经并将继续提供关于对数据和人工智能使用的态度的重要和新颖的见解，但调查结果应该放在背景中，并与其他研究一起考虑。人们对“数据”的态度并不单一：不同的群体对数据的理解和看法不同，并且取决于许多背景因素。重要的是，我们要针对特定用例开展深入的公众参与活动，并利用替代方法来补充调查研究——例如，进行审议焦点小组，用公众自己的话听取他们的意见，或进行行为实验，看看公众在实践中的行为。本报告中的数据是事实和中立的。我们不寻求提出建议或提供超出我们研究范围的解释，应该与该领域的其他研究一起进行解读。
航空业中的性别问题：对女性的态度...
U U n n i i v v e e r r s s i i t t y y o o f f P rr e e t t o o rr i i a a e e t t d d – – W W i i l l s s o o n n , , J J ( ( 2 2 0 0 0 0 5 5 ) )
Éric Dupond-Moretti 和 - 武装部队部
掌印官兼司法部长埃里克·杜邦-莫雷蒂 (Éric Dupond-Moretti) 和武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科尼 (Sébastien Lecornu) 将前往蒙蒂尼莱梅斯签署三项协议，以扩大两部之间的伙伴关系。
让人工智能远离自我炒作：了解机器学习的益处和挑战
本文比较了不同的船舶性能建模方法，目的是找到最适合运营优化的建模技术。特别强调了机器学习等数据驱动方法的潜力和挑战。与中午报告相比，使用基于传感器数据的数据驱动方法的附加值是量化的。除了行业标准方法之外，还提出了一种基于物理信息机器学习的新方法，称为“船舶内核”。船舶内核在短期准确性方面优于此处考虑的其他方法。这使它们成为需要对广泛条件进行预测的运营优化（例如路线和速度优化）的理想构建块。与其他方法相比，船舶内核具有出色的长期准确性，使其成为性能监控用例（例如与船体和螺旋桨性能相关的维护计划）的宝贵工具。本文最后对机器学习操作化面临的挑战进行了总体评论和警告。
转基因猪的前沿目标...
1 中国四川省医学科学院、电子科技大学医学院四川省人民医院内分泌科，成都，2 美国德克萨斯州休斯顿贝勒医学院神经科学系，3 广西中医药大学药学院，南宁，4 成都市龙泉驿区妇幼保健院药学部，成都，5 中国四川省医学科学院、电子科技大学医学院四川省人民医院重症医学科，成都，6 四川省医学科学院、四川省人民医院器官移植中心、临床免疫学转化医学四川省重点实验室，四川，成都
量子多模型拟合 - CVF 开放获取
几何模型拟合是一个具有挑战性但又十分基础的计算机视觉问题。最近，量子优化已被证明可以增强单模型情况的稳健拟合，同时多模型拟合的问题仍未得到解决。为了应对这一挑战，本文表明后一种情况可以从量子硬件中显著受益，并提出了第一种多模型拟合 (MMF) 的量子方法。我们将 MMF 表述为一个问题，现代绝热量子计算机可以对其进行有效采样，而无需放宽目标函数。我们还提出了一种迭代和分解版本的方法，该方法支持真实世界大小的问题。实验评估在各种数据集上都显示出有希望的结果。源代码可在以下位置获得：https://github.com/FarinaMatteo/qmmf 。
分歧意见 - 待发表
1. 伦敦大学学院可持续资源研究所 (2022 年 11 月)，改革电力市场以实现低成本和低碳电力 2. 同上。 3. 英国能源研究中心 (2022 年 4 月)，可再生能源和核能能否帮助降低今年冬天的电费？ 4. Ofgem，批发市场指标，2023 年 1 月 20 日访问 5. 英国能源研究中心 (2022 年 4 月)，可再生能源和核能能否帮助降低今年冬天的电费？ 6. 低碳合同公司，《临时征税率和总储备金额》仪表板，访问时间为 2023 年 1 月 24 日 7. 牛津能源研究所 (2017)，《未来的脱碳电力系统：‘两个市场’方法》 8. 康沃尔洞察 (2023 年 1 月)，《预测到 2030 年电价将下降，但未来十年电价仍将高于疫情前的水平》 9. 牛津能源研究所 (2017)，《未来的脱碳电力系统：‘两个市场’方法》 10. 伦敦大学学院可持续资源研究所 (2022 年 11 月)，《改革电力市场以实现低成本和低碳电力》
碳库存和碳固存的潜力在国家热电厂周围的森林种植库存，Bilaspur，Bilaspur，Chhattisgarh，印度中部
本研究是试图确定印度中部恰蒂斯加尔邦Bilaspur Smart City附近的热电厂附近的森林种植库存的碳库存和碳固存潜力。非破坏性抽样方法用于估计地上生物量和地下生物量。为每棵单独的树测量乳房高度（DBH）处的高度和直径。制作了同类方程，以估计树种的碳储存。在国家热电厂周围记录了35种树种，半径为30公里，在四个不同的方向（东，西，北部和南方）。结果表明，ficus benghalensis是发现碳储存量最大的物种，其次是ficus eligiosa。根据本研究，开发的异形模型可以进一步估算国家热力公司发电厂及其周围森林植被中的碳库存，以及其他热带落叶林。