XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemugm
健康错误信息检测：一种集成到检索的一代
摘要生成AI（Genai）和自然语言处理（NLP）近年来已经显着提高，表现出突破并推动了文本挖掘中的准确率。在许多应用程序域中都观察到级联效应，涵盖文本分析，问答，分类和新的文本内容生成。后者允许许多最终用户将AI视为现成的解决方案，以优化其日常工作流程。然而，由于可信赖和未经验证的内容可以轻松产生，黑暗和明亮的侧面潜伏在文本内容产生后面。这在我们的社会中引起了重大挑战：假新闻。尽管假新闻已经存在一段时间，但它仍然是一个未解决的问题。生成的AI通过实现自动生产大量高质量的，单独针对的假件内容来将其提高到一个新的水平。我们的工作是Loyfanmi（与健康相关的虚假新闻）项目的一部分，该项目的重点是使用NLP，语言模型和检索功能增强的生成（RAG）系统来缓解与健康有关的假新闻。我们提出了一种新的块机制，该机制简化了整个抹布框架管道。Bert和Bert+RAG已在2000年与健康相关的文章的数据集中进行了比较，将与健康相关的假新闻分类任务进行了比较，分为两类（“假”和“可信”）。初步实验结果揭示了准确性，回忆和F1得分的提高。
实时欺诈的A-Ai-Aignemed数据工程策略
抽象的网络欺诈是在数字生态系统中经历的，这对于组织和个人的实验非常危险。欺诈检测的一般方法在稳定的环境中很好地工作，但无法获得现代数字空间所需的实时结果。本文旨在证明人工智能（AI）如何补充数据工程以应对这些挑战的方法。当AI模型得到强大的数据供稿支持时，组织可以实时确定欺诈活动，从而减少损失并鼓励安全的数字经济。为了向读者提供有关文章内容的背景，摘要将其内容分为作者支持的三个主要想法：AI的可扩展性，速度和欺诈检测的准确性。它还使读者了解替代方法和补充方法，实施示例以及本文中的趋势。最后，本文旨在确定AI增强的数据工程具有保护数字经济免受新兴欺诈形式的能力。
生成媒体：签名，隐喻和经验
摘要 - 本文解决了在复杂制造环境中实施无标记的增强现实（AR）的挑战。使AR系统更加直观，健壮和适应性是使其在行业中成为可能的必需步骤。在不受控制的现实世界环境中遇到的硬约束中，我们显着面对生产线的动态性质以及在组装过程中对象的不断发展的外观。新兴深度学习（DL）方法启用了6D对象构成移动对象的AR注册的估计。但是，他们需要大量的6D对象构成地面真相数据。在现实世界的情况下，由于两个因素：建立精确的6D姿势标签程序的复杂性是在真实生产线中建立准确的6D姿势标签程序的复杂性，并且在整个组装线上遇到了各种各样的对象状态和外观。因此，有必要开发能够处理看不见的对象的替代6D构成估计技术。为此，本文介绍了一条新的管道，依靠HoloLens 2进行数据捕获，神经辐射场（NERF）进行3D模型生成，以及用于6D姿势估计的Megapose。所提出的方法可以实现6D姿势估计，而无需特定对象的训练或辛苦的姿势标签。
Agentic抹布重新定义自适应的检索效果
未来调查代理抹布的机会将需要合并多模态数据以产生更丰富的输出。这些应用程序需要更丰富，上下文意识到的响应，并且可以通过这些系统来解决，因为我们使用广泛的数据源（文本，图像，音频）。此外，研究更高级的反馈回路将改善连续学习，以便系统可以更好地处理动态环境。他们可以研究改善反馈的方法以使其快速，并且仍然保持准确。最后，必须探讨跨联盟应用程序和道德AI原则的集成领域，以便这些自适应系统在多个市场中的设计，公平性，透明度和问责制中体现出来。
引用：Annant Maheshwari。等。 “使用增强和卷积神经网络的图像操纵检测”。
引用：Annant Maheshwari。等。“使用增强和卷积神经网络检测图像操纵检测”。Medicon工程主题8.2（2025）：49-56。
两亲性磷枝胶束胶胶蛋白抑制剂和阿霉素用于增强三重阴性乳腺癌治疗
摘要：通过不同的作用机制对癌症进行化学/基因治疗的组合已经出现，以增强癌症的治疗功效，并且由于缺乏高效和生物相容性的纳米载体，仍然仍然是一项具有挑战性的任务。在这项工作中，我们报告了一种新的纳米系统，基于两亲性磷齿状（1-C12G1）胶束胶束，以用于三层microRNA-21抑制剂（miR-21i）和阿霉素（DOX）（DOX），用于三重阴性乳腺癌的联合治疗。制备了长线性烷基链和十个质子化吡咯烷表面基的两亲磷齿状树状，并证明在水溶液中形成胶束，并具有103.2 nm的水动力大小。胶束被证明是稳定的，能够封装具有最佳负载含量（80％）和封装效率（98％）的抗癌药物DOX，并且可以压缩miR-21i以形成双流线物以使其具有良好的稳定性，以抗退化。1-C12G1@dox/miR-21i流媒体的共传递系统具有pH依赖性的DOX释放曲线，并且可以很容易被癌细胞吞噬以抑制它们，因为它们在静脉内静脉内注射后被进一步验证，该抗癌机构得到了进一步验证，以处理静脉内的三重乳液模型。具有在研究剂量下经过验证的生物相容性，可以开发出开发的两亲性磷状胶束，以作为一种有效的纳米医学制剂，用于协同癌症治疗。
智障的DSB修复动力学暗示了Wiskott-Aldrich综合征患者的增强辐射灵敏度和遗传不稳定性
影响疾病的严重程度，进而影响辐射灵敏度的程度。在不同突变的患者中观察到辐射敏感性的这种变异性，反映了这些遗传变化对病情的多种影响（29）。目前对具有多种突变的患者的DSB修复效率和辐射敏感性的研究目前有限或不可用。
图像数据扩散模型的进步
摘要图像数据的增强构成了现代计算机视觉任务中的一种关键方法，因为它可以促进增强培训的多样性和质量；从而提高下游任务中机器学习模型的性能和鲁棒性。并行，增强方法也可以用于以上下文和语义感知方式编辑/修改给定图像。扩散模型（DMS）构成了生成人工智能（AI）领域中最新且高度有前途的方法之一，它已成为图像数据增强的强大工具，能够通过学习潜在的数据分布来生成现实且多样化的图像。当前的研究实现了对基于DM的图像增强方法的系统，全面和深入的评论，涵盖了广泛的策略，任务和应用。尤其是对DMS的基本原理，模型架构和培训策略的全面分析。随后，对相关图像增强方法的分类法进行了研究，重点是有关语义操纵，个性化和适应的技术，以及特定于应用程序的增强任务。然后，分析了绩效评估方法和各自的评估指标。最后，讨论了当前的挑战和未来的研究方向。
集成的视觉增强系统（IVAS）
陆军打算在所有环境和战场状况下在营及以下的所有环境和战场状况中提高士兵的杀伤力，以增加士兵的杀伤力。IVA包括一个头顶显示器（HUD），一台被称为冰球的人体磨损的计算机，一个网络数据收音机和每个士兵的三个共形电池。IVAS HUD通过集成的热和低光成像传感器，用于导航的内置指南以及战术突击套件情境意识软件提供了透明的显示和增强现实能力。内部士兵无线超宽带网络可实现被动的靶向能力，将武器景点连接起来 - 将武器家族连接到士兵的武器上，并在HUD中的视线图片。IVA无线电使配备IVA的士兵能够在公司内部传输数据。
e-guard：专家指导的鲁棒干扰复合检测
由小有机化合物引起的分析干扰继续对早期药物发现构成巨大挑战。已经开发了各种计算方法来识别可能引起测定干扰的化合物。但是，由于可用于模型开发的数据稀缺，这些方法的预测准确性和适用性受到限制。在这项工作中，我们介绍了E-Guard（专家指导的鲁棒干扰复合检测的增强），这是一个新颖的框架，试图通过整合自我介绍，积极的学习和专家指导的分子产生来解决数据稀缺和失衡。e-guard迭代地用与干扰相关的分子丰富了训练数据，从而产生了具有出色性能的定量结构交流关系（QSIR）模型。我们以四个高质量数据集，氧化还原反应性，纳米酸酯酶抑制和萤火虫荧光素酶抑制的示例，证明了电子方形的实用性。与未经e-Guard数据增强的模型相比，这些数据集的MCC值最高为0.47，其富集因子的改进有两个或更高。这些结果突出了电子保守物作为缓解早期药物发现中测定干扰的可扩展解决方案的潜力。