XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System上用
纳米质体在烦躁的微调器上用于数字细菌识别
抽象的拉曼光谱学对细菌物种提供了非破坏性和高度敏感的分子见解，使其成为检测，识别和抗生素易感性测试的宝贵工具。然而，由于批量信号的优势和不可控制的分析物的异质性，实现临床相关的准确性，定量数据和可重复性仍然具有挑战性。在这项研究中，我们介绍了一种创新的诊断工具：质子纤维纤维旋转器（P -FS），该工具掺入了与金属特征集成的硝酸纤维素膜，该膜被称为纳米质体 - 增强矩阵，设计用于同时的细菌局限型和检测。我们开发了一种使用光刻造影的等离子阵列图案化硝化膜的方法，然后将其与自定义的纤维旋转器集成。用各种细菌物种（E. Coli 25922，S。金黄色葡萄球菌25923，大肠杆菌MG1655，Brevis和S. Mutans 3065）测试P -FS装置（E. Coli 25922，S。Aureus 25923，E。coli Mg1655），这表明基于其独特的Ramanefingerprints，证明了成功的识别。与等离子体阵列内的区域的细菌界面，在P -FS上，电磁场最浓缩的是最强烈的浓缩（称为纳米质热点）显着提高了敏感性，从而提高了更精确的检测。SERS强度映射使用基于阈值的方法转化为数字信号，以识别和量化细菌分布。鉴于P -FS在日常条件下增强振动签名及其可扩展的制造能力，我们预计纳米质增强的拉曼光谱 - 利用由金属制成的纳米结构（特定的金色和银色）沉积在硝基纤维膜上散布的含量散布的含量，并将其散布在偏心上 - 各种分析物，包括对人类健康至关重要的分析物，其从实验室研究过渡到临床应用的强大潜力。
IEEE交易在大型语言模型（LLMS）上用于视频理解的视频技术特殊问题的交易
•使用LLM进行视频分类，操作识别，对象检测和跟踪，细分，字幕和其他视频理解任务的含义。•通过LLM的预训练策略，例如自我监督学习，无监督学习和多任务学习，零/少量视频表示学习。•多模式基础模型的技术进步，包括视觉基础模型，视频语言基础模型和视觉语言动作基础模型。•LLM在各个行业和跨学科领域的视频理解的应用，例如智能制造，机器人技术，智能城市，生物医学和地理。•探索将LLM与扩散模型相结合的能力，以增强视频内容的生成或编辑的可访问性和多样性。•克服与利用LLM有关的视频理解相关的技术障碍，包括对解释性和安全性的担忧。
评估益生菌在堆肥床上用品中的使用用于饲料奶牛
当您想用具有优质基因型的动物增强生产时，奶牛的饲养场将被广泛使用。饲养场系统（如堆肥谷仓或游离摊位）可能是由于床上用品的高湿度以及引起乳腺炎的微生物的存在而有害的。这些因素可能会损害奶牛的健康，然后损害产生的牛奶的质量和数量。这项研究的观察性是为了消除益生菌对饲料奶牛堆肥床中温度，相对热度，总细菌计数（TBC）和微生物培养的影响。这项研究是在巴西南部的四个奶牛场进行的。三个农场使用堆肥谷仓系统，一个农场使用了自由失速系统。在六个星期内注册了相对湿度数据，环境温度，床温度和床TBC。它被完全随机的设计，两种治疗方法（无益生菌）和四个通过治疗复制，随着时间的推移重复测量。益生菌在奶牛床上的应用不会改变TBC，温度或湿度，平均值分别为38,042 x 1,000 cfu/g，26.9ºC和61,2％。益生菌的使用减少了一些微生物的数量，例如大肠杆菌，青霉和s。dysgalatiae，并增加了阿尔塞氏菌的数量为克雷伯氏菌和trichoderma。
虚拟传感器仿真和在网环测试系统上用于网络物理交通系统中的自动驾驶汽车的后处理
Wolfenbüttel，德国电子邮件：X.liu-henke@ostfalia.de摘要 - 自动驾驶和连接的网络物理交通系统对开发和验证高级驾驶员援助系统和自动驾驶功能提出了越来越多的挑战。特别是实时优化和测试涉及重大的工作量和风险。为整个车辆提供具有实时功能的整体，可灵活的可配置测试床可以解决此问题。但是，为了使功能更准确地通过测试工作台验证，传感器仿真是一个重要的组件，即在模拟环境中生成真实传感器信息的能力。此外，虚拟传感器的数据结构以及传输类型和采样频率应与其真实传感器的数据结构接近甚至是一致的。此外，我们还将实际传感器中的噪声添加到虚拟传感器中。引用的噪声值是从真实传感器的数据表中获取的。此对齐使测试工作台能够更好地测试车辆的实时功能及其处理传感器信号的能力。
泰国旅游目的地图像上用户生成的旅行社的网络叙事
旅游目的地的形象被认为是国际旅行实验的重要方面，但是该领域的研究仍然有限。通过分析在线旅行社来评估中国游客如何解释目的地形象的观念，旨在通过网络学和定性研究方法的结合，旨在为泰国目的地形象发展的科学知识做出贡献。为了实现这一目标，使用Netography方法来收集并分析了四个主要媒体来源和中国博客作者的关键词“泰国”的中文互联网评论。调查结果表明，在公共论坛上，公共利益在中国出站游客的命运形象中有所增加。该研究的结果可能会提供重要的基本理论见解，并激发人们对目的地图像构建问题的进一步研究。
在连续环境上用于量子加固学习的变异量子电路设计
摘要：量子增强学习（QRL）作为加固学习的分支（RL）出现，该分支在算法的体系结构中使用Quantumsodules。QRL的一个分支集中在函数近似值作为函数近似器中，以变异量子电路（VQC）的替换为替换神经网络（NN）。初始作品在具有离散作用空间的经典环境上显示出令人鼓舞的结果，但是VQC的许多拟议的架构设计选择缺乏详细的研究。因此，在这项工作中，我们研究了VQC设计选择的影响，例如角度嵌入，编码块体系结构以及后处理对QRL代理的训练能力的影响。我们表明，VQC设计极大地影响了训练性能，并为分析的组件提供了增强功能。此外，我们还展示了如何设计QRL代理，以便通过连续的动作空间求解经典环境，并基于我们的代理对经典的前馈NNS进行基准测试。
分层多播在芯片上用于可扩展可重新发现的神经形态系统
摘要 - 迄今为止的神经形态计算体系结构遭受了大规模神经处理所需的互连可伸缩性。我们提出了用于分层地址事件路由（多播 - 示威者）的高性能和低空的多播网络（NOC）体系结构，适用于适用于大规模重新确定的神经形态系统。此效率NOC体系结构的每个构建块由几个多铸高级高性能总线（MAHB）组成，并并行运行，用于高带宽核心间尖峰事件传输。此用于可扩展事件路由的体系结构可以帮助实施分布在神经形态处理核心内的脑尺度稀疏神经网络连接，具有典型的局部密集和全球稀疏神经元连接性的网络约束。使用Xilinx virtex ultrascale vu37p fpga进行演示，我们显示了8×8网格的MAHB在512MHz时钟以512MHz时钟的表现和2级核心间通信，最高带宽的最高带宽为420m，每秒每秒每秒128K Neuron Node node in horierarchy中的每秒。这个峰值绝对带宽支持在所有突触后目的地的最差情况下，在最差的情况下，以次数潜伏期为单位的峰值事件注册。索引术语 - 非形态计算，芯片上的多播网络，高级高性能总线（AHB），地址 - 事件代表（AER），可伸缩AER
智能手机上用于临床检测皮肤癌的新型 AI 算法——一项验证研究
皮肤癌、恶性黑色素瘤 (MM) 和非黑色素瘤皮肤 (NMSC) 的发病率在世界范围内呈上升趋势。欧洲每年报告的 MM 新病例超过 144,000 例，每年导致超过 27,000 人死亡 [1,2]。最常见的 NMSC 是基底细胞癌 (BCC) 和鳞状细胞癌 (SCC)。然而，欧洲 NMSC 的确切数量无法确定，因为并非所有肿瘤都收集在本地数据库中。来自德国的数据显示，2010 年的发病率为 119-145/100.00 [3,4]。BCC 和 SCC 通常预后良好，但也有可能出现局部破坏性生长，在晚期病例中还可能发生转移性疾病。据报道，BCC 的转移率为 0.0029% 至 0.55%，常见部位是区域淋巴结、肺、骨骼、皮肤和肝脏。据报道，专注于 SCC，所有患者中约有 4% 会发生转移，1.5% 死于该疾病 [ 5 – 9 ]。美国皮肤病学会 [ 10 ] 的最新数据估计，NMSC 每年影响超过 300 万美国人，2020 年诊断出 196,060 例新发黑色素瘤病例。尽管过去十年转移性皮肤癌的治疗取得了进展，但死亡率（尤其是 MM 的死亡率）仍然在很大程度上取决于其早期发现 [ 11 – 13 ]。根据 AJCC-8 分类（美国癌症联合委员会），极薄黑色素瘤的 5 年生存率接近 100%，但晚期黑色素瘤的 5 年生存率不到 30%。因此，早期发现皮肤癌对于避免转移性疾病以及高发病率和死亡率至关重要。值得注意的是，医疗保健成本是另一个可能受早期发现影响的重要因素。澳大利亚最近的一项研究显示，转移性黑色素瘤每例每年平均费用为 115.109 澳元；相比之下，早期 0-1 期黑色素瘤的年平均费用约为 1681 澳元[14]。越来越多的证据表明，人工智能是各个医疗领域（如放射学和皮肤病学）的宝贵补充工具[15，16]。新技术工具的出现，特别是卷积神经网络（CNN），使得基于图像的体外各种皮肤病诊断成为可能[17]。多项研究[18-28]调查了CNN在黑色素瘤识别方面的诊断准确性。值得注意的是，目前大多数皮肤癌识别网络已用于高质量图像的分类。然而，在现实情况下，必须考虑到图像质量和图像特征的巨大差异。最近的一项荟萃分析[29]报告了基于智能手机的应用程序性能不可靠；性能最好的应用程序的灵敏度为80%，特异性为78%。
FAQ在流感疫苗上用于HCW，照顾癌症患者
市场上有许多电子烟产品。pod mod -type电子烟在爱尔兰的年轻人中越来越受欢迎。Pod Mod产品具有带有可修改（“ mod”）系统的预填充或可重新填充的“ POD”或“墨盒”。它们具有多种形状，尺寸和颜色，品牌包括Juul，Puff Bar和Elf Bar。美国疾病控制与预防中心提供了一个易于阅读的摘要，描述了这些产品。For more information, visit: https://www.cdc.gov/tobacco/basic_information/ e-cigarettes/pdfs/ecigarette-or-vaping-products-visual-dictionary-508.pdf (please note that there is some information on combining e-cigarette products with illegal drugs in this summary that may not be suitable for this age group).