XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System一代
通过公平检索增强>公平的人类一代
现有的文本到图像生成模型反映甚至扩大了其培训数据中根深蒂固的社会偏见。这对于人类图像发生尤其关注，其中模型与某些人口统计组有偏见。现有的纠正此问题的尝试受到预训练模型的固有局限性的阻碍，并且无法实质上改善人口多样性。在这项工作中，我们引入了公平检索增强生成（Fairrag），这是一个新颖的框架，该框架对从外部图像数据库中检索到的参考图像进行了预训练的生成模型，以改善人类发电机的公平性。Fairrag可以通过轻质线性模块进行调节，该模块将图像投入到Textual空间中。为了提高公平性，Fairrag应用了简单但有效的借鉴策略，在生成过程中提供了来自Di-Verse人群的图像。广泛的实验表明，Fairrag在人口统计学多样性，图像文本比对和图像保真度方面构成了现有方法，同时在推断过程中产生了最小的计算开销。
极热对可变可再生能源（VRE）一代的影响
在此案例研究中，采用了大型太阳能农场模型1，描述了天气变量与典型装置的发电机输出之间的关系。风场“电力转换模型”是由Aemo开发的，用于此案例研究，该案例使用了观察到的众多操作风电场的性能（图2）。太阳能农场模型描述了不同水平的全球水平辐照度（GHI），直接正常辐照度（DNI）和风速在10 m处的归一化交流功率变化。风电场模型将输出描述为在150 m和温度下风速的函数。太阳能或风力的输出被标准化（从0到1的比例描述），因为实际输出将取决于面板的大小，品牌和数量。
SeqStudio Flex 系统——最新一代中型...
图 3. SeqStudio Flex 和 3500xL 仪器在 MSI 分析中产生了相似的数据。（A）TrueMark MSI 检测分析了 13 个微卫星基因座的不稳定性，包括广泛使用的 Bethesda 标准。确定为不稳定的基因座可以自动调用；然后软件将使用全部调用对样本进行总体调用。该检测包括两个高度可变的短串联重复 (STR) 序列 (THO1 和 PentaD)，可用于确认样本身份。该软件使用的专有算法不需要并行分析正常的非肿瘤组织即可进行稳定/不稳定调用。（B）使用 TrueMark MSI 检测分析了九个肿瘤/正常相邻对和一个仅肿瘤样本。使用两种仪器的数据，软件调用的基因座数量非常相似。样本 S07-001886-A5 回收的 gDNA 不理想；并非所有基因座都以同等方式扩增，因此在两种仪器上产生的结果略有不同。
下一个汽车一代的新电池生成
此系统允许关闭发动机以节省车辆在交通信号或交通拥堵期间暂时闲置时节省燃料。每当车辆静止不动时，所有电气设备都会从电池中接收能量，并充当额外的电池负载。每次自动停止后，发动机将重新启动，这在电池寿命周期内还会导致高速载荷阶段的数量明显更大。
可持续能源存储的未来一代材料
探索未知领域：可持续能量存储的未来一代材料Kaushal Kumar 1，Saurav Dixit 2，Md。Zia ul Haq 3，Vafaeva Khristina Maksudovna 4，Nikolai Ivanovich Vatin 4，D S Naga Malleswara Rao 5，Vinay Kumar Awaar 5，Vinay Kumar Awaar 5，Ginni Nijhawan 6，K。Swapna Rani 7 1 K R Mangalam University，Gurgaon，Gurgaon，India，India，India，India，India，India 2（AA）印度德拉登（Dehradun），北阿兰奇大学（Uttaranchal University），sauravarambol@gmail.com; （b）彼得大圣彼得堡理工大学，圣彼得堡，195251年，俄罗斯联邦，diksit_s@spbstu.ru; (c) Department of Management Science and Engineering, Khalifa University of Science and Technology, 127788, Abu Dhabi, United Arab Emirates, saurav.dixit@ku.ac.ae 3 Department of Civil Engineering NITTTR CHANDIGARH, Sector 26, Chandigarh 4 Peter the Great St.Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russian Federation 5 Department of Electrical and Electronics Engineering,格里特（Griet），车手，海得拉巴（Telangana
纪念“温德拉什一代”的展览
加勒比地区男女士兵想加入英国陆军时经常会遭到官方的阻挠。尽管如此，仍有超过 5,000 人在英国皇家空军服役。其他人则前往美国或加拿大参军。虽然有少数英国士兵在加勒比地区服役，但殖民地主要由当地军队保卫。由于船只短缺和陆军部设置的障碍，加勒比部队直到战争的最后几个月才被大量调往欧洲。1939 年，特立尼达皇家海军志愿预备队成立，招募来自英属加勒比地区各地的士兵。经过训练后，这些士兵被调往商船、扫雷舰、排雷艇和港口船。由于这些志愿者中的大多数都在甲板下的机舱内工作，因此伤亡惨重。
大流行后现实中的 Y 一代和 Z 代
标准是俄罗斯历史的阶段。历史事件对当今几代人的价值观产生了重大影响。因此，年长的千禧一代出生在苏联解体期间，年轻的“希腊人”出现在政治更加稳定的时期，但却陷入了2000年代的危机和互联网繁荣之中。因此，对于千禧一代的年长代表来说，主要价值观之一是乐观，这是改革时代的特征。年轻的千禧一代出生于 2000 年代初，因此他们充满自信并且精通技术。基于历史原理，叶夫根尼娅·沙米斯（Evgenia Shamis）和阿列克谢·安蒂波夫（Alexey Antipov）在某种程度上改变了千禧一代的年龄界限——在俄罗斯版的世代理论中，他们被指定为1983年至2003年这一时期。心理科学博士 Jean Twenge 25 年来一直在研究“希腊人”和“Zets”之间的代际特征和差异。她的第一部作品之一是《自拍一代》一书，作者在书中展示了她自己对美国学生的研究结果 [8.p.16]，非常关注她称之为“iGen”的青少年一代。Twenge 认为千禧一代和下一代之间的主要区别在于他们如何看待周围的世界以及他们如何度过空闲时间。然而，并非所有专家都支持将青年分为两代的想法，也没有看到老年青年和青少年的消费过程存在差异[7]。特别是，俄罗斯现代媒体消费研究者 D.M. Vyugina 并没有将新一代分为 Y 和 Z，而是使用了“数字青年”或“数字原住民”等通用术语[1]。在本文中，我们坚持美国模式，因为我们认为 20 年的时间周期足以进行代际更替。我们认为 Y 一代出生于 1983 年至 2000 年之间，而 Z 一代则认为出生于 21 世纪 - 2001 年至 2020 年。作为本研究的一部分，我们将比较这些功能
下一个一代数据基础架构的消费者是…ai
MongoDB的文档模型可为各种应用程序提供更简单的数据模型，更快的开发和每次绩效的更高价格，包括电子商务平台等参与系统，库存管理等记录系统以及诸如Customer 360的洞察力系统。 mongoDB也是AI工作负载的理想数据库，因为它可以处理任何类型的数据，包括复杂的数据类型，例如图像，视频，音频，文本等的矢量嵌入，所有这些数据对于AI模型来说都是必不可少的。 由于MongoDB的文档模型和分布式体系结构是从头开始设计的，以便随着新技术的使用而大规模处理任何类型的数据，因此MongoDB是当今和明天的AI驱动应用程序的理想基础。mongoDB也是AI工作负载的理想数据库，因为它可以处理任何类型的数据，包括复杂的数据类型，例如图像，视频，音频，文本等的矢量嵌入，所有这些数据对于AI模型来说都是必不可少的。由于MongoDB的文档模型和分布式体系结构是从头开始设计的，以便随着新技术的使用而大规模处理任何类型的数据，因此MongoDB是当今和明天的AI驱动应用程序的理想基础。
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。
未来一代 MOSFET 的电介质/SiC 接口展望
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