XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交互式
早期阶段的交互式不确定性分配和权衡...
既要考虑由于缺乏知识而导致的不确定性的影响，又要减少这种影响 [1],[2]。一种方法是量化和分配不确定性来源中可接受的可变性。在本文中，这种方法称为“不确定性分配”。分配不确定性是必要的，以便系统架构师或设计师避免参数或行为的未知变化可能导致性能出现不良偏差的情况 [2]。不确定性分配还可用于识别确保约束满足的期望概率的不同潜在方法，或为低级几何特征分配适当的公差限度。我们的研究是近期和当前行业主导项目的一部分，包括飞机热整体集成概念 (TOICA) [3],[4] 和高级产品概念分析环境 (APROCONE) [5]，表明不确定性分配确实被视为决策过程的一部分。然而，它主要基于经验，因此，决策者可能不知道可供权衡的全部选项。
用于培训的交互式多媒体使用... - ShareOK
简介 ................................................................. . 14 商业环境............................................................... 14 未来商业趋势............................................... “......... 商业转型.................................................... 商业环境中的培训............................................... 培训概念............................................................... 培训瓶颈.................................................... 技术进步....................................................... 交互式多媒体的定义....................................... 交互式多媒体作为一种培训工具....................................... 从商业角度论证使用............................................. 学习者的优势.................................................... IM 应用程序成功案例案例研究....................................... 实施障碍....................................................
ARINC 661 的多用途交互式应用程序 (MPIA)
摘要。本文介绍了我们使用形式化方法开发符合 ARINC 661 规范标准的人机界面 (HMI) 的经验，该界面可用于交互式驾驶舱应用程序。此开发依赖于我们在 FORMEDICIS 1 项目中提出并正式定义的 FLUID 建模语言。FLUID 包含指定 HMI 所需的基本功能。为了开发多用途交互式应用程序 (MPIA) 用例，我们遵循以下步骤：使用 FLUID 语言编写 MPIA 的抽象模型；此 MPIA FLUID 模型用于生成 Event-B 模型，以检查功能行为、用户交互、安全属性以及与域属性相关的交互；Event-B 模型还用于使用 ProB 模型检查器检查时间属性和可能的情况；最后，使用 PetShop CASE 工具将 MPIA FLUID 模型转换为交互式协作对象 (ICO)，以验证动态行为、视觉属性和任务分析。这些步骤依赖于不同的工具来检查内部一致性以及可能的 HMI 属性。最后，使用 FLUID 对 MPIA 案例研究进行正式开发并将其嵌入到其他正式技术中，证明了我们在 FORMEDICIS 项目中定义的方法的可靠性、可扩展性和可行性。
spt：交互式图像分割的序列提示变压器
摘要 - Interactive分割旨在根据用户提供的点击从图像中提取感兴趣的对象。在现实世界应用中，通常需要分割一系列具有相同目标对象的图像。但是，现有方法通常一次处理一个图像，未能考虑图像的顺序性质。为了克服这一限制，我们提出了一种称为序列提示变压器（SPT）的新方法，该方法是第一个利用顺序图像信息进行交互式分割的方法。我们的模型包括两个关键组成部分：（1）序列提示变压器（SPT），用于从图像，点击和掩码序列中获取信息以提高准确的信息。（2）TOP-K提示选择（TPS）选择SPT的精确提示，以进一步增强分割效果。此外，我们创建ADE20K-SEQ基准测试，以更好地评估模型性能。我们在多个基准数据集上评估了我们的方法，并表明我们的模型超过了所有数据集的最新方法。索引项 - 计算机视觉，交互式图像分割
格子玻尔兹曼交互式血流模拟管道
摘要目的脑动脉瘤 (也称为颅内动脉瘤或脑动脉瘤) 是全世界成人中最常见的脑血管疾病之一，由脑动脉薄弱引起。脑动脉瘤最有效的治疗方法是介入放射治疗，这极大地依赖于放射科医生的技术水平。因此，准确检测和有效治疗脑动脉瘤仍然是重要的临床挑战。事实上，一个可靠的建模和可视化环境来测量和显示体内血流模式可以洞察脑动脉瘤的血流动力学特征。在这项工作中，我们引入了一种脑血流模拟和实时可视化的流程，涵盖了从医学图像采集到实时可视化和操纵的所有方面。方法我们开发并使用了改进版本的 HemeLB 作为流程的主要计算核心。 HemeLB 是一款针对稀疏和复杂几何结构优化的大规模并行格子玻尔兹曼流体求解器。该管道的可视化组件基于在支持 CUDA 的 GPU 核心上实现的射线行进方法。
PRAGMA：交互式构建功能性脑分区
神经影像学研究的一个主要目标是绘制人脑图谱，以便识别和描绘具有功能意义的区域并阐明它们在认知行为中的作用。这些大脑区域通常由图谱表示，这些图谱可以捕捉大群体的一般趋势。尽管对于神经影像学专家来说不可或缺，但群体层面的图谱并不能捕捉功能组织中的个体差异。在这项工作中，我们提出了一种交互式可视化方法 PRAGMA，它允许领域专家从已建立的图谱中得出特定于扫描的分区。PRAGMA 具有用户驱动的分层聚类方案，用于定义不同粒度的时间相关分区。可视化设计支持用户决定如何执行聚类，即何时扩展、折叠或合并分区。这是通过一组链接和协调的视图来实现的，这些视图用于了解用户当前的层次结构、评估集群内的变化以及将分区与已建立的图谱相关联。我们通过与四位神经影像领域专家进行的用户研究来评估 PRAGMA 的有效性，我们的结果表明 PRAGMA 具有探索个性化和特定状态的大脑分区的潜力，并提供有趣的
mlnova：机器学习的交互式学习平台
mlnova是按照结构化的，以用户为中心的设计方法开发的，从用户研究开始，以查明Kaggle和Udemy等现有平台中的差距。平台开发中的关键标准包括可访问性，实时反馈和易用性，这导致选择了Django以进行后端稳定性和React.js。该平台使用MongoDB和Firebase进行有效的数据处理，从而确保学习者操纵数据集的交互式模块中的实时更新。使用Scikit-Learn实施了机器学习模型，以实现简单性，而Plotly和D3.js促进了高质量的数据可视化。这种技术组合为用户提供了引人入胜的互动体验。
糖尿病交互式路径传单2月2024年
这些途径已被开发为临床医生需要在护理中治疗糖尿病患者的过程中进行的过程和关键决策的最佳实践例子。它们被设计为在一系列护理设置中易于在手持式设备和台式设备上查看。
知识工作者的交互式信息散热器的未来
摘要：信息散热器（IRS）在半公开的地方提供上下文 - 特定的信息，其中一组人在工作或通过时可以看到它。他们可以简化信息共享“开箱即用”，促进意识和社交化，创造偶然性并增强协作。最近的社会技术发展，例如建立永久性混合工作设置以及人类计算机互动（HCI）领域的进步，例如增强现实（AR）和虚拟现实（VR）的出现，可能会影响IRS的使用方式，甚至可能影响其有用性。在本文中，我们讨论了这些发展及其对IRS在未来几十年中知识工作的设计和使用的可能影响。我们认为，美国国税局可能仍然是未来办公环境的重要组成部分，以提供意识，支持偶然性并建立一个位置的社交场所，以进行对接和非正式的交流。使用新的显示和交互技术（例如AR），它们甚至可以通过启用流体工作场景而变得重要。
交互式经纪人虚拟资产风险披露
虚拟资产是指价值的数字表示形式，该数字表示可能是数字代币（例如实用标记，稳定的股份，安全性或资产支持的代币）或任何其他虚拟商品，加密货币资产或其他本质上相同性质的资产，但不包括由中央银行发出的数字代表。缺乏中央银行的支持以及虚拟资产通常不是法定货币的事实，意味着任何中央银行都无法采取纠正措施来保护虚拟资产在危机中的价值，或发行更多货币。虚拟资产价值通常由供求的市场力量得出，通常比传统货币更波动。对于大多数虚拟资产，交易者将信任放在数字化，分散和部分匿名系统中，该系统依赖于点对点网络和加密技术来维持其完整性。