XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不明显的
对手在道路上：使用不明显的对抗补丁
视觉同时定位和映射（VSLAM）在众多新兴应用中起关键作用，其中包括自动驾驶和机器人导航。它主要利用图像传感器捕获的连续帧来进行定位并构建高清图。但是，现有的方法主要集中于构建可靠和准确的VSLAM系统，而几乎没有研究现有VSLAM系统的脆弱性。为了填补空白，我们引入了AOR（dversary是R oad）攻击，该攻击可以有效地改变定位和映射结果，而无需合法用户检测到广泛使用的VSLAM系统的结果。为此，我们对现有的VSLAM系统进行了深入研究，发现这些系统对环境质量变化非常敏感。在这种见解的基础上，我们设计了一种新颖的对抗斑块生成机制，该机制可以产生不明显的对抗斑块来攻击现有的VSLAM系统。我们广泛评估了对行业级车辆，机器人平台和四个著名的开源数据集的AOR攻击的有效性。评估结果表明，AOR攻击可以有效地攻击现有的VSLAM系统并引入极高的定位错误（高达713％）。为了减轻此攻击，我们还设计了一个重要的防御模块，以同时检测异常的环境纹理分布并支持可靠的VS-LAM。我们的防御模块轻巧，有可能应用于现有的VSLAM系统。
未结合的胆红素与新生儿低氧缺血性脑病的严重性和神经发育结果
出生后第一周未结合的胆红素（UB）水平与新生儿缺氧 - 缺血性脑病（HIE）的结局有关。HIE，脑磁共振成像（MRI），听力结果和神经发育结局≥1年的临床SARNAT分期用于将82名HIE患者的UB相关联。初始UB水平与乳酸水平显着相关。在I期（10.13±4.03 mg/dl，n = 34）中，峰值UB高（p <0.001），高于II阶段和III（6.11±2.88 mg/dl，n = 48）。在接受体温过低治疗的48例患者中，较高的峰值UB显着（P <0.001）与不明显的脑MRI扫描和不明显的神经发育结局相关。峰值UB在没有癫痫发作的患者中高（p = 0.015），直到1岁（6.63±2.91 mg/dl）高于癫痫发作的患者（4.17±1.77 mg/dl）。关于听力结果，有和没有听力损失的患者之间没有显着差异。出生后第一周的UB水平是临床分期，MRI发现，1岁之前出院后的癫痫发作的重要生物标志物以及≥1岁的神经发育结果。
确保你的战略经得起未来考验：风险风暴后撤退
静修会围绕“预见未来”这一核心技能展开，在项目或战略面临不明显的威胁之前预测这些威胁，然后针对当前的每种威胁制定缓解和最小化策略。静修会将带领参与者经历结构化风险风暴练习的四个阶段：（重新）定义战略、确定未来威胁、评估每种威胁的可能性和影响，以及制定缓解/最小化每种威胁的建议。
利用人工智能开发健康经济模型
目标：健康经济模型 (HEM) 用于为医疗保健决策提供信息，包括资源分配和政策制定。然而，这些模型的构建和验证可能非常耗时且耗费资源。人工智能 (AI) 有可能彻底改变健康经济模型的发展。机器学习和自然语言处理等人工智能技术可以通过自动化数据收集和分析、更快更准确地分析复杂数据集、识别人类分析师可能不明显的模式和趋势、简化模型开发过程以及提高模型的准确性和精确度来帮助简化 HEM 的开发。这张海报将说明人工智能在 HEM 开发中的一些用途。
CRISPR-CAS9诱导的基因组编辑，植物的新希望
靶向DNA裂解的早期方法是使用寡核苷酸，小分子或自剪接内含子来进行DNA序列的特定识别。寡核苷酸与化学裂解/交叉链接试剂（如博来霉素和牛coral蛋白）耦合（Tabassum等，2017）。这些方法对于位点特异性基因组修饰而言是不明显的。尽管锌指核酸酶（ZFN）和TALES是有效的基因组编辑试剂，但由于难度和验证了这种蛋白质的特定DNA基因座的困难和验证（Doudna and Charpentier，2014年）。在2010年，Fyodor Urnov及其同事明确提出了采用基因组编辑表达方式来指定新设计的DNA剪刀的使用的原因：事实是，他们在基因组中以有限的数字>
NLD-MAD-1 v 2.0
简介 本文件第 1 部分提供了 MAA-NLD 监管文件中特有的重要首字母缩略词（非详尽）列表，第 2 部分包含荷兰军事航空局发布的监管文件中使用的单词、术语和短语的定义和解释。它涉及那些可能被视为含糊不清、令人困惑或不清楚的定义和解释。它还包括具有特定含义但读者可能不明显的术语。纳入 NLD-MAD-1 的指导方针 NLD-MAD-1 应是所有定义和首字母缩略词的唯一存储库。但是，如果某个术语仅在单个 MAA-NLD 监管文件中使用，则定义或首字母缩略词可以包含在该监管文件本身中，而不是 NLD-MAD-1 中。
Fisherrf：使用Fisher Information
摘要。本研究解决了辐射场领域内主动视图选择和不确定性定量的挑战性问题。神经辐射场（NERF）具有极大的高级图像渲染和重建，但是获取图像的成本提出了有效选择最有用的观点的需求。现有方法取决于修改模型体系结构或假设扰动字段间接近似模型不确定性。但是，从间接近似中选择视图并不能保证模型的最佳信息增益。通过利用Fisher信息，我们直接量化了有关辐射场参数的观察信息，并通过最大化预期信息增益（EIG）来选择候选视图。我们的方法在多个任务上实现了最新的结果，包括视图选择，主动映射和不明显的量化，这表明了其推进辐射场领域的潜力。