XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System乏味的
引用：Overney、Cassandra、Saldías、Belén、Dimitrakopoulou、Dimitra 和 Roy、Deb。2024 年。“SenseMate：一种用于定性数据分析的可访问且适合初学者的人机交互平台。”
社区组织在利用定性数据分析或意义建构的力量来理解其选民提出的不同观点和需求方面面临挑战。意义建构最耗时且乏味的部分之一是定性编码，即在大量非结构化的社区输入语料库中识别主题的过程。定性编码的挑战是实现高编码者之间的可靠性，尤其是在专家和初学者意义建构者之间。在这项工作中，我们介绍了 SenseMate，这是一种旨在帮助定性编码的新型人机交互系统。SenseMate 利用理性提取模型，这是一种新的机器学习策略来半自动化意义建构，它可以产生主题建议和人类可解释的解释。这些模型是在波士顿人生活经历的数据集上进行训练的，该数据集由专家意义建构者对主题进行了注释。我们通过一个以人为本的迭代设计过程将理性提取模型集成到 SenseMate 中，该过程围绕从广泛的文献综述中得出的四个关键设计原则展开。设计过程包括三次迭代，并不断得到来自社区组织的七名人员的反馈。通过一项涉及 180 名新手感知者的在线实验，我们旨在确定人工智能生成的建议和原理是否会减少编码时间、提高编码者之间的可靠性（即 Cohen 的 kappa 值），并尽量减少新手和专家编码决策之间的差异（即参与者答案的 F 分数与专家金标签的比较）。我们发现，虽然模型建议和解释使每个分析单位的编码时间增加了 49 秒，但它们使编码者之间的可靠性提高了 29%，编码 F 分数提高了 10%。关于 SenseMate 设计的有效性，参与者报告说该平台通常易于使用。总之，Sensemate (1) 是为没有技术背景的初学者感知者构建的，这是先前工作不关注的用户群，(2) 实现原理提取模型来推荐主题并生成解释，这比大型语言模型更具优势
使用稳定扩散模型的房间内部生成
摘要本文提出了一种创新的方法，用于使用Dreambooth的使用进行微调稳定扩散，这是图像生成任务中非常快的技术。尤其是我们的方法涵盖了房间内部一代的主题。它提供了一个快速的选项，可以指示具有最新概念的算法，而无需重新训练。使用缩短的实例列表和类提示为示例，我们介绍了一条革命性的培训管道，类和实例信息可以在其中相互作用以订购模型的学习过程。通过进行精心制作的试验，我们证明我们的方法论是基于给定主题的现实可视化中的竞争者。我们使用广泛的评估过程来证明该方法在许多数据集上的有效性，这可以确保其概括能力，以使房间的各种布局及其室内设计。一方面，进行精确的消融研究，以评估给定模型中杰出组件的影响。本文显示了Dreambooth的涵盖作品，作为个性化房间室内合成的首选工具。微调生成模型的新可能性也已成为室内设计领域未来学研究的主题。关键字：内部修改，稳定扩散，Dreambooth I.创建迷人的房间环境，非凡的工作点，创新的虚拟现实环境以及迅速产生房间内部的能力，这些房间内饰满足用户的喜好而不会浪费时间至关重要。引言最近在室内设计，建筑，VR等学科的房间空间视觉方面的个性化现象不仅在需求中，而且由于现代世界的迅速发展而受到当今人们的崇拜。通常，房间空间开发一直是一个乏味的过程，它一直由手动劳动主导，因此是人力资源的大量和耗时的。因此，它不仅限制了创造力，而且还可能是挑战的原因，当人们创建对用户友好的系统预测并满足客户扩展时不断变化的需求。除此之外，要探索的大量细节可能性，因此影响了评估和创建不同设计的速度，以有效的方式难以做。与技术繁荣并行开发的是稳定扩散和梦幻架等工具，它们在艺术上呈现房间内饰的方式急需转变以融入
利用零拍的视觉和语言模型，家庭多对象重排任务的个性化
旨在开发一种可推广的计划方法，以进行偏爱的多对象重排。对个性化家庭对象重排的事先研究收集了模拟或人类演示的特定任务数据集，并试图匹配此数据集中存在的偏好[1，15，16，23]。然而，策划大量的人类示范数据集具有多种偏好是具有挑战性的。可能的偏好空间有效地无限。的偏好是高度的，并且取决于个人的身心质量。因此，收集代表所有用户偏见的数据集都是具有挑战性的。此外，这些偏好可能是复杂且抽象的。例如，某人首选的桌面设置可能基于可访问性，视觉美学或文化和传统规则。因此，以可推广的方式学习或建模这些偏好是不平凡的。最后，偏好通常被指定。通常会发出诸如“帮助我设置晚餐餐桌”之类的命令，但并不表明一个人喜欢为除了应该用硅胶设置的孩子以外的所有人使用陶瓷菜肴。以可操作性的方式详尽而明确地交流此类偏爱可能是乏味的，需要很难生产的精确语言。最近进入视觉和语言基础模型（VLM）为所有这三个问题提供了解决方案。我们在单步表设置任务上介绍了此方法的初始结果，并找到了我们方法的概念概念。我们希望开发一种可推广的个性化家庭重排的方法，即1）样品复杂性低2）能够建模有关对象重新安排的抽象和复杂偏好，3）即使根据指定的说明，也可以制定这些任务计划。大型语言模型（LLM）和在互联网量表数据上预处理的VLM已被证明可以有效解决无明确培训的无数任务。具体来说，将LLM与文本学习[3]相结合[3]在制定任务计划方面取得了长足的进步，这些任务计划可以在几次拍摄中根据易于指定的人类偏好[32]解决一般的多对象重排任务并根据这些任务解决这些任务。我们提出了一种初始方法，该方法利用了Internet规模验证的VLM中的这些最新进步，以根据个人喜好解决多对象重排任务，即使这些偏好尚未完全指定。
无人驾驶人工智能技术及应用
摘要：无人机 (UAV) 是一种自主空中平台，具有基本飞行能力，包括起飞和降落程序、导航、路线跟踪和任务执行。无人机在各个领域用于民用和军用目的，执行超越人类能力的任务。这些飞行器具有多种硬件和软件配置，包括起飞和降落系统、导航模块、应急响应机制、传感装置、成像仪器和能源供应系统等基本组件。无人机具有飞行管理、目标识别和任务分析能力，可利用从预加载数据集、控制中心和实时环境线索收集的数据。无人机利用各种人工智能 (AI) 算法自主处理瞬时数据，结合人工神经网络、图像处理算法、学习算法和优化技术等方法。本文分析了无人机使用的数据分析方法和 AI 技术。此外，还实现了使用卷积神经网络 (CNN) 算法的图像处理应用程序来提供对象识别。用 Python 语言开发的应用程序的物体识别率经计算为 0.7107，准确率达 0.7107。这一发现表明，通过使用人工智能算法分析通过机载传感器获取的图像，可以提高无人机执行目标获取、避障和防撞等关键操作的能力。关键词：无人机、人工智能、机器学习、图像处理、物体识别简介近年来，人们十分关注以信息技术 (IT) 为基础的系统进步，这些系统旨在为超越人类能力或承担巨大风险的事业提供支持。这些系统主要被称为机器人系统或人工智能系统。“机器人”一词在捷克语中意为“繁重而乏味的劳动”，最早由卡雷尔·恰佩克于 1921 年创造。“机器人技术”一词最早由科幻小说作家艾萨克·阿西莫夫于 1950 年使用。机器人技术是一种软件和硬件系统，用于根据编程指令控制、拆卸和组装机器人对象（Ozfırat，2009 年）。在机器人系统的架构中，有物理组件，包括机械、电气、电子和计算模块，以及软件组件，例如操作系统、控制软件、通信协议和特定于任务的软件（Cosar，2023 年）。术语“机器人”和“机器人技术”经常互换使用，但它们确实有一些概念上的区别。“机器人”通常是指一个可以自行移动的实体，而“机器人”则涵盖了构成这种实体的系统。随着人工智能的加入，这些系统变得自主，能够独立收集数据、学习和解决问题。当机器人系统能够模仿人类行为，展示出执行这些行为的能力时，它就表明了它的智能和学习能力。
分子生物学中的技术 - 质粒DNA的方法...
t eChniquers i n M Olecular b Iology - 用于P LASMID DNA I求解DNA分离的方法：分子生物学技术在复杂基因组分析中的应用取决于准备纯质粒DNA的能力。大多数质粒DNA隔离技术有两种口味，简单 - 低质量的DNA制剂，更复杂，耗时但高质量的DNA制剂。对于许多DNA操作，例如限制酶分析，亚克隆和琼脂糖凝胶电泳，简单的方法就足够了。大多数DNA测序，PCR操作，转换和其他技术都需要高质量的制剂。大多数方法都以大量细菌细胞开头，这些细菌细胞包含选择的质粒并离心至颗粒。然后，细胞在基本条件下通过洗涤剂钠硫酸盐（SDS）的混合物裂解，或添加蛋白酶（溶菌酶）以削弱和破坏宿主细胞壁。这两种方法的结果都导致紧凑型超螺旋质粒DNA分子释放到溶液中。下一个问题是将RNA，基因组DNA和其他细胞成分与细胞分开。如何完成此操作取决于所使用的方法。碱性裂解制剂是隔离少量质粒DNA的最常用方法，通常称为小型质子。此方法将SDS用作弱洗涤剂，以在NaOH存在的情况下使细胞变性，该清洁剂可将细胞壁和其他细胞分子水解起来。高pH值通过添加乙酸钾进行中和。这将质粒DNA和RNA留在溶液中。钾对样品有额外的影响。钾离子与SD相互作用，使其成为不溶性的洗涤剂。SD会很容易沉淀，并且可以通过离心分离。这样做的不溶性SDS会捕获较大的基因组DNA并将其从上清液中清除。通常通过添加RNASEA消化去除RNA。这仅留下溶液中的蛋白质，碳水化合物和RNA核苷单体。原发性醇（例如乙醇或丙醇）用于沉淀DNA。这是通过对水的重新排序来实现的，使DNA聚集体并变得不溶性。结果是一种纯净的DNA颗粒，可以重悬于温和缓冲的溶液或水中。建议使用大量培养物中煮沸的微型REIPREP来制备少量的质粒DNA。虽然此方法非常快，但产生的DNA质量低于碱性裂解小型培训的质量。在碱性裂解小型方法中，溶菌酶用于水解负责使细菌细胞壁具有其强度的广泛交联蛋白。然后将细胞煮沸以进一步使蛋白质结染并破坏细胞壁。然后用酒精沉淀质粒DNA。这两种方法都将仅产生几µg质粒DNA。对于纯度较高的较大数量，需要许多其他步骤。通过在非常高的重力力下在氯化丘密度梯度中离心，根据其密度分离其密度。氯化剖腹梯度产生的高质量质粒DNA不含大多数污染物，但使用溴化乙锭来识别DNA（潜在的诱变剂），并且需要长时间的超级离心运行以建立密度梯度。该方法是通过使用碱性裂解方法裂解细胞的，并在350,000 x g下离心14小时。首先，将CSCL梯度在小管中制成，并用溴化乙锭添加DNA。在旋转时，DNA将向下迁移，直到达到与质粒相同的CSCL的密度。因此，较大的DNA将与紧凑的质粒DNA分离。用紫外线可视化质粒带，用针切除，然后重复该过程。您可以看到，这是一种非常复杂且乏味的方法，用于隔离DNA，通常不经常在柱分离的出现中使用。现在存在一种更流行的方法，它利用了质粒DNA的物理特性和碱性裂解方法中发现的污染物的差异。核酸是负电荷的，因此可以使用阴离子交换
从多磁性...
摘要背景：脑肿瘤细分在诊断和治疗计划方面有很大贡献。手动脑肿瘤描述是一项耗时且乏味的任务，并且根据放射科医生的技能而有所不同。自动化的脑肿瘤分割非常重要，并且不依赖于观察间或观察到。这项研究的目的是使从流体累积的反转恢复（FLAIR），T1加权（T1W），T2加权（T2W）和T1W对比（T1W对比度（T1CE）对比（T1CE）磁性结合（MR）序列的最高准确性或在MR上的组合，从而使MR的最高序列或pocorm pocol to pocol to pocol to pocol compoy 其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。结论：FLAIR MR序列被认为是单个MR序列上肿瘤分割的最佳选择，而整个四个MR序列的关节分割将产生较高的肿瘤描述准确性。
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克里斯“射手”沙利文在伊拉克受重伤后回到了南达科他州拉皮德城的家中。他想专注于重建生活，帮助他的旧部队恢复，并经营他的车库，在那里他修理定制汽车和自行车。克里斯试图把过去抛在脑后，尤其是他父亲的摩托车帮派的记忆，那帮派已经不复存在了。海莉·特纳，一个有着痛苦历史的年轻女子，来到镇上寻找工作和住处。她想与所有人保持距离，包括克里斯，他似乎不喜欢她。尽管他们最初有抵抗，但情况迫使他们越来越依赖彼此。随着他们彼此的了解越来越深，克里斯发现保持超然越来越困难，而海莉意识到她已经孤独了这么久，可能永远无法恢复。霍克·红云站在镜子前，擦洗指甲下的发动机润滑油。这是一份乏味的工作，但他并不介意。在他的前世，油脂代表着其他人的鲜血，这并没有让他太过困扰。他喜欢把发动机拆开再组装，直到完美。拆完后，霍克打开淋浴，脱掉衣服，包括发带。他闪亮的黑发披散在肩膀上，与他按照陆军条例剪短之前的长度相差甚远。失去长发让他心情不好了一段时间。霍克用发带扎起马尾辫，坐在黑色哈雷摩托车破旧的皮座椅上。七月的夜晚空气温暖，但带着一丝微风，让他保持凉爽。当他坐在摩托车座位上时，霍克的靴子启动了引擎，他感到身下有一股力量涌动。他的全黑装束对他来说并不罕见——它隐藏了多年军队服役留下的污渍，以及偶尔溅出的油脂或灰尘。在城郊的玛丽亚酒吧，周五晚上的情况难以预测，但霍克总是做好了一切准备。他已经习惯了人们认为他的务实是为了表现出威胁性，他并不介意。他与众不同的不是他的衣着，而是他带来的技能——这些技能让他和他的朋友们成为了玛丽亚酒吧的非官方保护者。即使他们不在巡逻，他们的存在也会让潜在的麻烦制造者望而却步。没有他们，有人决定考验玛丽亚的决心只是时间问题。酒吧本身以主人玛丽亚的名字命名——玛丽亚是一个金发女郎，言辞尖刻，脾气暴躁。她不怕为自己挺身而出，但她也知道什么时候退缩。当霍克走进酒吧时，他扫视着房间寻找熟悉的面孔。他发现一个瘦小的女孩在托盘上平衡饮料，并引起了两个粗鲁的男人的注意，他们似乎喝醉了，根本不关心周围的环境。酒保介入了，他猛地将男人的手腕从女孩的手中挣脱出来，然后露出一个能让十步之外的水都结冰的表情。霍克从房间的另一边看着另一个巨人站了起来，目光锁定在酒吧女招待身上。霍克需要在台球比赛中战胜射手，并与牛仔交锋，然后才能找到人来消耗他多余的精力。他滑到女服务员旁边的凳子上，一只手臂搂住她的腰，环顾着现场，感觉着熟悉的肾上腺素激增。霍克俯身问斯利克：“怎么样了？”他的眼睛一直盯着他们对面的两个男人。她依偎在他怀里，轻轻叹了口气，简单地回答道：“很好。”霍克认为她很好，除了有点恼火。他瞥了一眼那个大个子的男人，他仍然站着，但没有向前走。他们这个团体中只有两个人曾经近距离夺走别人的生命：霍克本人，他在伊拉克杀死了一名叛乱分子，而斯利克的杀戮更为残忍。斯利克想要一杯啤酒，于是伸手去拿一杯给 Handsy 先生，然后递给了霍克。霍克笑了，注意到萨拉·沙利文的无礼，尽管受到这么多的戏弄，她的丈夫还是设法跟上了。霍克转向桌边的另一个男人，态度变得冷酷而威胁，促使那个男人退缩。“付钱走人，”霍克平静地说，并提醒他不要给大笔小费。霍克最后一次拥抱斯利克后，拿着啤酒离开了。穿过吧台，霍克坐在身材高大的苏族人克里斯“射手”沙利文旁边，克里斯对霍克的到来表示赞赏，并承认斯利克的自卫技能有所提高。射手瞥了一眼正在教斯利克这些新动作的吉米·特恩布尔，点头表示同意。谈话转到了射手过去和斯利克的冲突，当时他们还在约会，他用冷水烫伤了她。这件事促使他要求 Easy 教 Slick 自卫技能，而不是教他自己。尽管 Easy 身有残疾，但他仍是一股不可忽视的力量，Slick 知道他不会在课上伤害他。在台球桌上，牛仔、Tex 和他的女人 Vegas 正全神贯注地玩着一场激烈的九球游戏。气氛很紧张，Shooter 试图判断 Vegas 的下一步行动。Hawk 插话道，建议使用粉红色指甲油进行戏剧性的结果。Tex 认真对待他的比赛，经常因为作弊而输给 Vegas。他们的玩笑中夹杂着调侃，但在表面之下，Hawk 相信 Tex 会支持他。在之前的一次遭遇中，Hawk 被两名男子包围，Tex 击倒了第三名袭击者，救了他一命。Vegas 不会回报这种善举。当她和 Tex 在一起时，她似乎很开心，而 Tex 不会建立长期关系。Hawk 扫视着酒吧，正在寻找他的下一个征服对象，他们不知道克里斯“枪手”沙利文已经回到拉皮德城，被他在伊拉克的过去所困扰，而海莉·特纳，一个有着自己痛苦历史的年轻女子，现在在酒吧里，试图保持低调。他成功地让她相信她是个麻烦。但生活另有安排，这两个人被迫越来越依赖对方。随着克里斯对海莉的了解越来越多，他越来越难以保持距离。与此同时，海莉开始意识到她已经独自生活了多久——也许太久了，她永远无法找到有别人陪伴的正常生活。