XiaoMi-AI文件搜索系统
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了解元数据和机器：使用新颖的结构化数据库活动教学
摘要：机器使用需要进行核对，分类和处理的元数据的复杂系统生产和操作。许多学生缺乏元数据的经验，并且对此有足够的了解，无法将其作为数据素养技能的一部分。本文介绍了一种教育和互动数据库活动，旨在教授本科生沟通学生有关结构化数据的创建，价值和逻辑。通过一组虚拟教学视频和交互式可视化，本文描述了学生如何获得结构化数据的经验并运用该知识成功地查找，策划和对媒体文物的数字档案进行分类。教学活动，教材和档案馆得到了促进并安置在称为数字生活结构（Fabricofdigitallife.com）的在线资源中。我们结束了讨论活动与人机交流的新兴领域的相关性。
使用React框架对尖端AI研究工具的评估
These tools leverage vast databases of academic citations and metadata, typically relying on large, open scholarly da- tabases and services such as OpenAlex (a free, open source index of scholarly works for the scientific community), Se- mantic Scholar (an AI-powered search engine for academic papers using machine learning to identify connections be- tween works), and Crossref (a service that provides DOIs for academic content, enabling persistent links to research输出）。这些特征包括基于Web的Interfaces连接到开放引用数据库和知识图，基于用户选择的种子论文的起点，基于引用的算法，用于推荐相关论文，连接的交互式可视化以及需要的连接过程以及用于精炼和ex-ex-ex-ex-panding panding文献MAPS MAPS MAPS MAPS。
评估伪细菌中基因表达的载体及其在Aplysina Marine Sponge研究中的应用多蛋白质结构与flodmason
蛋白质结构是超出序列的保守，这使得多重结构比对（MSTA）对于分析远距离相关的蛋白质必不可少。计算预测方法已大大扩展了我们可用蛋白质结构的存储库，需要快速准确的MSTA方法。在这里，我们介绍了一种渐进式MSTA方法，该方法利用了成对结构对准器Foldseek的结构字母，用于多次对齐数十万个蛋白质结构。foldmason计算置信度得分，提供交互式可视化，并在准确的结构预测时代提供了大规模蛋白质结构分析的必要速度和准确性。使用flaviviridae糖蛋白，我们证明了Foldmason的MSTAS如何支持暮光区下方的系统发育分析。foldmason是免费的开源软件：foldmason.foldseek.com和web服务器：search.foldseek.com/foldmason。
乘数：机器学习的多参数持久性
乘数是用于拓扑数据分析的Python库，重点是多参数Pers Istence计算和用于机器学习的可视化。它具有多种有效的计算和可视化工具，具有集成，易于使用的，自动差异的机器学习管道，它们可以与Scikit-Learn无缝连接（Pedregosa等，2011）和Pytorch（Paszke等，2019）。该库可用于拓扑或几何机器学习中的非专家。至关重要的功能在C ++或Cython中实现（Behnel等，2011-03/2011-04），与TBB平行（Robison，2011），并具有Python结合和界面。它可以处理非常多样化的数据集，这些数据集可以构建为（有限的）多过滤简单或单元格，包括，例如，点云，图形，图形，时间序列，图像等。
Temasek技能学院课程
本课程将为参与者提供对智能传感器和嵌入式系统如何使系统智能的欣赏，并使各种工业子系统都集成到过程和产品优化。他们还将对如何通过分析和机器学习来利用连通性产生的大量数据，从而对系统改进产生智能和可行的建议。将为参与者提供一个动手的机会，以建立一个基本的物联网应用程序，他们将学习使系统聪明并连接。从传感器收集的数据将通过网络发送并在仪表板上可视化。参与者还将使用数据分析工具从来源，过程和绘图可视化中收集数据，以分析可用于改善过程或产品的数据的关系和结构。
迈向自动化因果发现：关于5G ...
在本文中，我们介绍了自动因果发现（AUTOCD）的概念（不要与自动因果推理相混淆[14，26]；请参见第3节），定义为完全自动化因果发现和因果关系的努力。AutoCD的目标不仅是提供适合数据的最佳因果模型，而且还提供了所有信息，对查询的答案，可视化，解释和解释以及人类专家分析师都可以的解释。AutOCD旨在使非专家可访问一个深奥的字段及其方法。这些容易出现错误，并产生结果，其解释需要对因果建模理论有深入的了解。就像在预测建模的术语中（自动化机器学习）一样，“自动”一词的使用意味着，除其他外，还在进行了（因果关系）机器学习管道的优化。
缩小科学与寒冷管理之间的差距...
这是根据Creative Commons Attribution非商业许可条款的开放式访问文章，该许可允许在任何媒介中使用，分发和复制，前提是适当地引用了原始工作，并且不用于商业目的。通讯：美国西部西雅图市卡斯卡迪亚现场站，美国地质调查局，美国地质调查局Francine H. Mejia。fmejia@usgs.gov。Francine H. Mejia和Valerie Ouellet对这项研究也同样做出了贡献，被认为是第一作者。作者贡献Francine H. Mejia和Valerie Ouellet为该项目寻求资金，负责并管理了启发该手稿的研讨会。他们还起草了手稿大纲，在整个编辑过程中领导了小组，策划了数据和分析，并产生了可视化。所有其他作者都为编辑，可视化的概念化做出了贡献，并审查和批准了提交。
多模式和多任务自动驾驶数据集
当前用于自动驾驶计算机视觉的深层神经网络（DNNS）通常在仅涉及单一类型的数据和urban场景的特定数据集上进行培训。因此，这些模型努力使新物体，噪音，夜间条件和各种情况，这对于安全至关重要的应用至关重要。尽管持续不断努力增强计算机视觉DNN的弹性，但进展一直缓慢，部分原因是缺乏具有多种模式的基准。我们介绍了一个名为Infraparis的新颖和多功能数据集，该数据集支持三种模式的多个任务：RGB，DEPTH和INDRARED。我们评估了各种最先进的基线技术，涵盖了语义分割，对象检测和深度估计的任务。更多可视化和
美国关键基础设施的网络安全风险：对美国政府公开警报和公告的分析
摘要：随着威胁行为者的行动变得越来越复杂，并强调针对关键基础设施和服务，网络安全信息共享的需求将继续增长。整个网络安全社区对网络威胁情报和信息共享的需求不断增加，导致需要更好地了解美国 CISA 警报和 ICS-CERT 公告等信誉良好的来源所提供的信息。文本分析程序 Profiler Plus 用于从 1,574 个美国政府警报和公告中提取信息，以开发可视化并生成对不同网络威胁行为者类型、可用于网络操作的策略以及面临攻击风险的关键基础设施部门的增强洞察。本研究的结果通过使人们了解公共信息共享的趋势以及确定网络威胁信息开源报告中的差距，增强了网络威胁情报活动。
基于机器学习的预测具有正常认知功能的个体中的轻度认知障碍
在过去的十年中，多项研究报告了可能促进或预测痴呆症发展的主要危险因素，包括年龄，教育，性别，精神障碍，糖尿病等（3，4）。很少有人关注MCI正常认知功能的风险或原因。此外，随着成像的发展，磁共振成像（MRI）可以提供不同脑损伤的可视化，例如缺血性中风，白质超强度（WMH）和脑萎缩，越来越多地用于诊断和病因学区分认知功能障碍（5，6）。很少有研究集中于临床和图像因素的组合，以确定MCI的未来风险。与科学家手动完成的数据分析相比，人工模型在检测不同变量的重要性并平衡每个变量和周期之间的重量方面可能更强大且准确。