XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System传统方法
有效实施新的替代食品的指南...
尤其是，由于效率，速度，成本效益和灵敏度，替代性微生物食品测试方法（例如PCR或基于培养的方法）正迅速成为传统方法中的首选选择。传统的微生物参考方法往往是相当密集的，平均而言，可以花费3到5天的时间来产生最终的结果 - 因此，这促使许多实验室来考虑采用替代方法。
使用基于案例的心脏病预测...
本研究概述了使用智能系统进行心脏病预测。准确预测疾病在医学领域至关重要，但传统方法仅依靠医生的经验，往往缺乏准确性。为了解决这一限制，智能系统被用作传统方法的替代方案。虽然存在各种智能系统方法，但本研究重点关注三种：模糊逻辑、神经网络和基于案例的推理 (CBR)。对这些技术的准确性进行了比较，最终选择了基于案例的推理 (CBR) 进行心脏病预测。在预测阶段，心脏病数据集经过数据预处理以清理数据和数据分割以将其分为训练集和测试集。然后使用所选的智能系统根据处理后的数据预测心脏病结果。实验结果表明，基于案例的推理 (CBR) 在预测心脏病方面实现了 97.95% 的显着准确率。研究结果还显示，男性患心脏病的概率为 57.76%，女性为 42.24%。相关研究的进一步分析表明，吸烟、饮酒等因素是导致心脏病的重要因素，尤其是在男性中。
益生菌在水产养殖中的作用：重要性和未来观点
水产养殖是世界上发展最快的增长部门之一，目前亚洲为全球生产贡献了约90％。但是疾病暴发对水产养殖产量有限，从而影响该国的经济发展和亚太地区许多国家的当地人的社会经济地位。通过使用传统方法，合成化学物质和抗生素采用不同方法来实现水产养殖产业的疾病控制。使用这种昂贵的化学治疗剂来控制疾病，广泛批评其负面影响，例如残留物的积累，耐药性的发展，免疫抑制剂，消费者对用抗生素治疗的Aqua产品的偏好和传统方法的偏爱对大规模的水养系统中的新疾病无效。因此，需要开发替代方法来维持在那里的水产养殖系统中的健康微生物环境，以维持培养生物的健康。使用益生菌是这种方法在控制潜在病原体方面的重要性之一。本综述提供了选择潜在益生菌的标准，其在水产养殖行业中的重要性和未来观点。
自适应和自主云/ ... div>的人工智能
人工智能（AI）和机器学习（ML）的进步已经显着影响并促进了自适应和自主计算系统的发展，为应对系统的复杂性和不确定性，有助于或替换传统方法，例如对噪声和高级监控数据的分析，预测，可自修于工作，自修于工作，可应对系统的复杂性和不确定性，有助于或取代传统方法。采用这些方法及其在不同应用领域的现有云/边缘计算系统中的集成也提出了一些挑战，尤其是关于AI-drien自主系统的问责，准确性，可解释性，安全性，安全性，安全性，可扩展性和可持续性。所有这些问题都需要系统设计师和管理员的注意以及传统的功能和非功能要求。特刊要求在云和/或边缘计算环境的背景下对AI驱动的适应性和自主计算系统的设计，实施，管理和评估的基础，工程和技术方面进行高质量研究贡献。我们邀请了高质量的提交，涵盖了严格的实验支持的基础研究，经验报告，案例研究和未来派应用程序。
AE LCA白皮书2024 Final
与传统方法相比，其Hydro-to-cathode®直接前体合成技术可更有效地从用过的锂离子细胞中产生新的PCAM和CAM，从而降低了成本，提高性能和降低的温室气体排放。随着垃圾填埋场和清洁制造过程的电池较少，上升元素正在将锂离子电池行业提高到更高的可持续性水平。
![arxiv：2109.13085v1 [cs.lg] 21 Sep 2021](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c18afb6dff6069fa5a070de2f822b415342e474a.webp)
arxiv：2109.13085v1 [cs.lg] 21 Sep 2021
摘要 - 与错误相关的电位（ERRP）是事件与事件相关的电位（ERP），这是由于实验参与者在任务性能过程中对错误的识别所引起的。错误已被用于用于脑部计算机界面（BCIS），以检测和纠正错误，并在线解码算法。基于Riemannian几何学的特征提取和分类是BCI的一种新方法，在一系列实验范式中显示出良好的性能，但尚未应用于ERRP的分类。在这里，我们描述了一个实验，该实验引起了执行视觉歧视任务的七个正常参与者的错误。在每个试验中提供了音频反馈。我们使用多通道脑电图（EEG）记录来对ERRP进行分类（成功/失败），将基于Riemannian几何的方法与计算时间点特征的传统方法进行了比较。总体而言，Riemannian方法的表现优于传统方法（78.2％对75.9％的精度，p <0.05）；在七个参与者中，有三名在统计学上是显着的（p <0.05）。这些结果表明，Riemannian方法更好地捕获了反馈引用的错误，并且可能在BCI中应用于错误检测和校正。
使用卷积网络学习条件可变形模板
我们开发了一个用于构建可变形模板的学习框架，该模板在许多图像分析和计算解剖学任务中起着基础性作用。用于模板创建和图像与模板对齐的传统方法经历了数十年的丰富技术发展。在这些框架中，模板是使用模板估计和对齐的迭代过程构建的，这通常在计算上非常昂贵。部分由于这一缺点，大多数方法为整个图像群体计算单个模板，或为数据的特定子组计算几个模板。在这项工作中，我们提出了一个概率模型和有效的学习策略，该模型和有效的学习策略可以产生通用或条件模板，并与一个神经网络联合使用，该神经网络可以有效地将图像与这些模板对齐。我们展示了该方法在各种领域的实用性，特别关注神经成像。这对于不存在预先存在的模板的临床应用特别有用，或者使用传统方法创建新模板的成本可能过高。我们的代码和地图集可作为 VoxelMorph 库的一部分在线获取，网址为 http://voxelmorph.csail.mit.edu 。
经济地理的含义
在地理学中，已经开发了几种方法来系统化该主题。经济地理学也采用了同样的方法。研究经济地理学的方法可分为三类：a) 传统方法 b) 哲学方法 c) 现代方法 a) 传统方法：这些是地理学中常见的方法，经常用于经济地理学。这些是：（i）区域方法，（ii）商品或主题方法，以及（ii）原则方法。(i)区域方法：“区域”一词在地理文献中非常流行，指的是合适的区域单位，例如气候区域、自然区域、工业区域、农业区域、行政或政治区域等。一个地区具有共同的地缘经济特征，是资源基础、经济发展，以及某种程度上的文化和人口结构相似性。因此，一些地理学家在经济地理学中选择了这种区域方法。区域方法的一个优点是它可以更好地了解一个单位的不同部分、它们之间的关系以及它们与整个单位的关系。(ii) 商品或主题方法：这种方法对商品（小麦）、行业（棉纺织业）或人类的世界分布模式进行了系统的描述和解释
人工智能 (AI) 在 ESL 词汇学习中的应用
摘要 本研究调查了人工智能 (AI) 在英语作为第二语言 (ESL) 词汇学习背景下的看法和影响。本研究主要关注学生和教师的观点，考察他们对使用人工智能进行词汇习得的信念、态度和期望。它还探讨了将人工智能纳入 ESL 词汇学习的好处和挑战。巴基斯坦一所当地大学的 77 名大学生和 22 名英语教师参加了这项研究。主要数据收集方法涉及两个李克特量表问卷（学生变体和教师变体），作为衡量参与者意见的定量工具。探索性分析用于验证问卷，该问卷包含与词汇学习中的 AI 整合相关的八个因素：AI 的有效性和好处、AI 工具的舒适度、AI 相对于传统方法的优势、挑战和困难、AI 使用相对于传统方法的有效性比较、对 AI 建议的信任、AI 工具使用频率、向同伴的推荐。在维恩图中显示了学生和教师回答的比较分析。