XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System两种方法
定量测定 - 验证和验证工具包
Westgard QC提供方法验证数据分析工具套件和在线配对数据计算器。4该计算器可以与方法比较的数据一起使用，以计算有关回归线，S Y/X）和相关系数的线性回归统计量（斜率，Y截距和标准偏差（R，Pearson产品矩相关系数）； t检验统计（两种方法或偏置测量值之间的平均差异； SD差异，两种方法之间差异的标准偏差）。也可以用于提供“比较图”，该图显示了Y轴的测试方法结果与X轴上的比较方法结果，以及一个“差异图”，该图显示了测试对y轴的比较结果之间的差异与X轴上的比较方法。
面向眼科专家的人工智能、机器学习和深度学习
机器学习系统可以使用可大致分为监督学习或无监督学习的方法进行训练。监督学习涉及向系统提供关于每个示例的正确输出的明确反馈（“监督”）。例如，在训练过程的早期，图像分类器可能会猜测正确的输出（例如，图像中是否包含猫），之后它会得到关于该猜测是否正确的反馈。相比之下，无监督学习涉及学习数据的结构，而不需要了解正确的输出（21,22）。由于没有标签，无监督学习往往需要比监督方法更多的数据。为了从两种方法中获益，存在两种方法的混合（半监督学习），但迄今为止在眼科中较少使用。
网格中能量储存系统的加固学习...
摘要：由可再生能源，电池存储和负载组成的网格连接的微电网需要一个控制电池运行的适当能源管理系统。传统上，使用载荷需求的预测数据和可再生能源（RES）的24小时预测数据使用电池优化技术进行了优化，其中在一天开始之前确定了电池操作（充电/放电/空闲）。强化学习（RL）最近被建议作为这些传统技术的替代方法，因为它可以使用真实数据在线学习最佳策略。文献中已经提出了RL的两种方法。of lim and Online。在频道中，代理商使用预测的生成和加载数据来学习最佳策略。一旦达到收敛，电池命令就会实时派遣。此方法类似于传统方法，因为它依赖于预测数据。在在线RL中，代理商通过使用实际数据实时与系统进行交互来了解最佳策略。本文研究了两种方法的有效性。具有不同标准偏差的白色高斯噪声被添加到真实数据中，以创建合成的预测数据以验证该方法。在第一种方法中，预测数据由a fine rl算法使用。在第二种方法中，在线RL算法实时与实际流数据进行了交互，并且使用真实数据对代理进行了培训。当比较两种方法的能源成本时，发现在线RL提供的结果要比实际数据和预测数据之间的差异更好。
在78/241上的Resolu«致命的自主武器系统
有意义的人类对使用法律使用的有意义的控制权（请参阅下文），除其他外，以及根据1949年日内瓦官方I的Ardiɵonal方案I的法律审查，以确保该系统可以在国际法律中使用，以适当的培训，Miɵgaɵgga的测量和其他安全性。两种方法可以确保国际法律，尤其是IHL，将征服从开发中的法律完全应用于这些武器系统的使用。人类在使用武力中的作用是确保这种依从性的两种方法的关键因素。因此，一项在人类控制之外且没有精确且有限的任务框架（地理范围，目标等）运作的法律。）将在第1级禁止，因为它不能确保任何可持续的保证，即遵守国际法律和国际人道主义法。最后，禁止法律和法律法律的目的不应被视为阻碍技术创新的一种，而是要确保IHL既管理法律的制定和部署。
自动DNA剪切和图书馆准备...
使用8通道柔性通道ARM™（FCA）和多通道ARM™96（MCA96）的TECAN尖端开发了DNA剪切方法。FCA都存在于Dreamprep NGS配置（Dreamprep ngs和Dreamprep ngs compact）和Dreamprep ngs中的MCA中。在两种方法中都支持完整的样本数字灵活性（1至96个样本）和步入时间。关于实验室，TECAN导电过滤200 µL尖端（Tecan零件号30057815）和两种方法都需要特定的深井板。这些方法的协议被设计为通过带有TouchTools™的集成触摸屏可访问和访问，从而确保易用性。随后的图书馆准备工作流PACBIOSMRTBELL®PrepKit 3.0已经在Dreamprep NGS Compact上完全有资格处理多达48个样本，并且较大的Dreamprep ngs也可以使用一个相应的示例脚本，可以同时处理多达96个样品。
哺乳动物细胞中的 CRISPR-Cas9 编辑
其他考虑因素！！• 贴壁细胞还是悬浮细胞？：两种方法都行，但悬浮细胞通常更容易（尤其是大规模培养）• 我的细胞系有核型分析数据吗？（细胞系可以是非整倍体 -> 更多等位基因可 KO）• 您所需的细胞系是否表达您需要的途径？
机器学习完全自动化的正畸照片分析
简介：颅面人体测量比在牙科，颌面外科，发育研究和整形外科等科学中非常有用。分析面部照片的手动方法需要大量时间和精度。这项研究的目的是引入一种应用工具，该工具完全自动化面部照片的分析并将其与手动方法进行比较。材料和方法：在这项横断面研究中，数据库由395张个人资料照片，271张微笑的额叶照片和346张额叶照片组成。使用具有里程碑意义的两阶段完全卷积网络体系结构。在测量8个变量的测量中比较了两种手动和自动分析方法，包括颊走廊空间，中间的高度与面部下部的高度的比率，总面部凸角，面部凸角，鼻腔侧面角度，刺激性角度，刺激性角度和鼻孔角度。使用配对t检验和类内相关系数（ICC）评估两种方法之间的一致性。p <0.05的值被认为是显着的。结果：对于总面部凸度（p = 0.005），鼻叶（p = 0.001）和鼻labial（p = 0.02）角，两种方法之间的差异很大。然而，两种面部凸，刺，鼻孔，鼻孔，颊走廊空间的两种方法之间没有发现显着差异，并且中间的高度与面部下部的高度之比没有两种方法之间的显着差异。除了鼻角角外，所有变量的ICC大于0.69。对于大多数测量变量，自动方法的准确性与手动方法相似。结论：机器学习有可能用于临床软组织分析。它提供了在大图像数据集上执行可靠且可重复分析的能力。关键字：正畸，面部，摄影，机器学习引用了本文：Soleiman Mezerji M，Sheikhzadeh S，Mirzaie M，Gholinia H.通过机器学习完全自动化的正畸照片分析。caspian j dent res 2023; 12：70-81。©作者。出版商：Babol医学科学大学
在阴道鸡蛋中涂上精油。
1-帕拉纳大学联邦大学摘要：应划定药物形式以正确地纳入资产，考虑其物理化学特征，避免退化并获得其交付效率。这项研究测试了将精油与已知抗微生物活性的掺入的方法，该方法是通过两种方法用粘糖甘油粘甘油粘液助剂聚合物开发的。第一种方法由低温阶段的制剂组成，而第二种方法将配方分为两个低温阶段。含有精油的卵受到有机益生的分析，pH检查和中等重量测试和瓦解。通过第二种方法制备的鸡蛋表明正确掺入和pH，中等重量和分解时间适合药物形式。关键字：药技术技术；精油；蛋;阴道感染摘要：考虑到其物理和化学特征，必须是正确脱离活性成分的药物形式，避免了降解并实现其递送效率。这项研究的方法是使用两种方法使用明胶 - 甘油粘粘性聚合物开发的已知抗菌活性的精油，并使用两种方法开发。第一种方法由低温下的单相制备组成，而第二种方法则在低温下将配方分为两个阶段。对含有精油的胚珠进行了有组织的分析，pH验证以及平均重量和分解测试。使用第二种方法制备的胚珠显示了适用于药物形式的正确掺入和pH，平均重量和分解时间的指示。关键字：药技术；精油；胚珠;阴道感染