XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System估计器
鱼类：科学工作流程的碳足迹估计器
ppo [6]，[48]，[76]，[88]，[98]，[114]，[153]，[167]，[203]，[208]，[208]，[308，309]，[338]，[338]，[342] trpo [342] trpo [43]，[43]，[312]，[312] 2其他[6]，[30]，[30]，[30]，[30]，[60]，[60]，[60]，[60]，[60]，[60] 171]，[196]，[218]，[260]，[288]，[342] 12基于模型的其他[340]，[131]，[327] 3表1。基于RL方法和算法对每个出版物进行分类。
通过 Samplizer 实现时间高效的量子熵估计器
一个用于 S α ( ρ ) 的量子估计器，当 0 < α < 1 时，时间复杂度为 e O ( N 4 /α − 2 )，当 α > 1 时，时间复杂度为 e O ( N 4 − 2 /α )，改进了之前由 Acharya、Issa、Shende 和 Wagner (2020) 提出的用于 0 < α < 1 时的最佳时间复杂度 e O ( N 6 /α ) 和用于 α > 1 时的最佳时间复杂度 e O ( N 6 )，尽管样本复杂度会略有增加。此外，这些估计器可以自然扩展到低秩情况。我们还提供了用于估计 S α ( ρ ) 的样本下限 Ω(max { N/ε, N 1 /α − 1 /ε 1 /α })。从技术上讲，我们的方法与以前基于弱 Schur 采样和杨氏图的方法有很大不同。我们构建的核心是一种名为 samplizer 的新工具，它可以仅使用量子态样本将量子查询算法“采样”为具有类似行为的量子算法；这表明了一个估计量子熵的统一框架。具体来说，当量子预言机 U 对混合量子态 ρ 进行块编码时，任何使用 Q 个 U 查询的量子查询算法都可以使用 e Θ ( Q 2 /δ ) 个 ρ 样本采样为 δ 接近（在钻石范数中）的量子算法。此外，这种采样被证明是最优的，最多可达多对数因子。
rrcov：具有高分解点的可扩展稳定估计器
巴士。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6灌木丛。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9辆车。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。9辆车。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个级联。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 cov类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13共瓦斯。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15五阶级类。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 covcontrol类。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 covcontrolcd。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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卷积瑜伽姿势估计器
实时身体姿势估计是计算机视觉中的关键组件，在各个域中找到了应用程序。这项研究深入研究了OpenCV和Mediapipe的合并，这是两个可靠的库，以实时实现精确有效的人体姿势估计。OpenCV以其计算机视觉功能而闻名，与MediaPipe联手，该公司提供了预先训练的机器学习模型，该模型明确制作了用于关键点的估计。这项合作能够准确检测和持续跟踪人体地标。该研究的方法是利用OpenCV的能力来管理视频输入和采用MediaPipe的姿势估算模型，以识别解剖关键。OpenCV负责重要的视频流操作，例如框架调整大小，颜色空间转换和降低噪声，优化了MediaPipe的专用模型的输入数据。随后，MediaPipe精巧地查明并跟踪关键的身体接头，从而赋予实时视频流或相机馈送中复杂人类姿势的实时估计。对该系统的全面评估包括对其准确性，实时性能和在不同条件下的鲁棒性的审查，包括遮挡和不同环境环境的情况。该系统在检测和持续跟踪关键点的功效，再加上其实时功能，揭示了其在多方面应用中的潜力，例如Sports Analytics，Healthcare，Healthcare，Human-Computer互动等。OpenCV和MediaPipe的融合封装了实时姿势估计的有希望的轨迹，为精确的人类姿势分析提供了坚固的框架。该研究的发现通过为实时姿势估计提供可靠，有效的解决方案，从而有助于推动计算机视觉领域的进步。这些进步具有影响各种行业和领域的希望，暗示了实时姿势估计技术的重大进步。
RV32IMAC RISC-V SOC 的ASIC实施 探索... 的基于能量的模型 “ sanjeevini”基于机器学习的阿育吠陀药物系统 最坏情况的基于机器学习的框架... 眼控制鼠标光标 卷积瑜伽姿势估计器 使用OpenCV和... 实时姿势估算 E ... 中增强现实和虚拟现实影响分析 语音控制的自动驾驶汽车在身体上挑战平民 一项关于大学植物群生物多样性的调查... 自动驾驶车（自动驾驶... ） 自闭症支持系统 视觉排序算法 自动破坏系统和驾驶员安全 自主的有效框架... 铁氧体超导性 人工智能及其在印度政治中的作用 某些替代密码的进化关系 入侵检测的网络流量分析 AI驱动灾难响应和恢复系统
本文深入研究了RV32IMAC RISC-V System-Chip（SOC）的ASIC实施，重点介绍了其对各种监视应用的适应性。通过利用RISC-V架构的功能，SOC旨在为各种环境（包括工业部门，战区和放射性领域）提供灵活，高效的平台。通过细致的建筑设计和优化策略，Soc在绩效，功率效率和成本效益之间取得了平衡。值得注意的是，它集成了针对监视操作的专门说明，以及对传感器集成和实时数据处理的强大支持。此外，SOC的实施利用高级技术来确保与新兴监视系统的可靠性，可扩展性和兼容性。具有自主处理复杂任务并通过基于IoT的服务来促进无缝沟通的能力，RV32IMAC RISC-V SOC的ASIC实施代表了监视技术领域的重大进步，有望增强情境意识和威胁能力。
实施数字碳足迹排放估计器和移动设备的预测指标
摘要 - 随着数字化的激增和技术的不断增加，数字碳足迹的大幅增加。普通人至少对行业，油耗产生的碳足迹有某种认识。，但许多人甚至没有考虑他们的手机如何促进一种称为数字碳足迹的特殊碳足迹。本文提出了一个旨在检测单个用户不同应用程序的屏幕时间的应用程序，从而计算和考虑用户的整体碳足迹。为了预测用户可以生成的未来碳足迹，设计了机器学习模型。这项研究的主要目的是探索各种来源，并收集有关不同移动应用程序产生的数字碳足迹的信息，测量单个应用程序的屏幕时间，从而计算数字碳足迹。应用程序生成了单个应用程序的数字碳足迹，并通过考虑所有应用程序的贡献并预测其未来价值来显示数字碳足迹的累积价值。
tiscc：陷阱离子处理器的表面代码编译器和资源估计器
我们介绍了Trapped-ION Surface Code Compiler（TISCC），这是一种软件工具，该软件工具可根据本机捕获 - 离子门集生成一组通用表面代码补丁操作的电路。为此，TISCC管理着被困的离子系统的内部表示，其中捕获区域和连接处的重复模式被安排在任意大的矩形网格中。表面代码操作是通过在网格上实例化表面代码贴片来编译的，并使用方法对数据量量的横向操作，对稳定器plaquettes进行误差校正和/或相邻贴片之间的晶格手术操作进行了横断面。除了实现基本的表面代码仪器集之外，TISCC还包含角移动功能和单独使用离子运动实现的补丁翻译。在后一种情况下，所有TISCC功能都可以扩展到类似网格的硬件体系结构。TISCC输出已使用Oak Ridge Quasi-Clifford Simulator（ORQC）验证。
引用：Geng S，Chen X，Bai K，Ding J，Li H和Shi S（2023）ClínicaUniversidad de Navarra-Body肥胖估计器与2型
大约一半的T2DM患者直到被诊断出来才怀疑他们患有这种疾病[4]。因此，通过有效且可重复的诊断指标识别出早期T2DM风险的人并减少全球糖尿病流行非常重要[5]。在几个可修改的糖尿病风险因素中，肥胖被认为是主要危险因素[6，7]。在一般人群中，最广泛使用的措施来定义多余的体内脂肪（BF）是体重指数（BMI），腰围（WC）和腰围比（WHTR）。先前的研究表明，较高的BMI，WC和WHTR与2型糖尿病（T2DM）的风险增加有关[8，9]。但是，这些人体测量指标受到了批评，因为它们不考虑与肥胖相关的重要因素，尤其是年龄，性别和种族[10，11]。因此，提出了一种新的实用肥胖指数，即ClínicaDeNavarra-Body肥胖估计量（Cunbae），并被认为是人体脂肪估计的更准确的指标[12]。这种估计体内脂肪百分比的方法基于白人受试者的BMI，性别和年龄，与其他人体测量方法相比，通过空气位移体积跟踪测量的体内脂肪百分比的相关性最高[12]。以前的发现表明，与BMI或WC相比，Cun-Bae与T2DM和与脂肪相关的心血管危险因素更密切相关[13，14]。但是，以前的Cunbae评估研究仅限于白人人群，需要扩展到其他人群以确定其适用性。迄今为止，尚无研究探讨Cunbae在中国人口中的适用性。 因此，这项研究的目的是调查中国中年和老年人口中Cun-Bae与T2DM风险的关联，并比较Cun-Bae，BMI，WC和WHTR和T2DM之间关联的强度。迄今为止，尚无研究探讨Cunbae在中国人口中的适用性。因此，这项研究的目的是调查中国中年和老年人口中Cun-Bae与T2DM风险的关联，并比较Cun-Bae，BMI，WC和WHTR和T2DM之间关联的强度。
用于空中交通管制和自动驾驶的多静电组跟踪中的IMM估计器
其中y t是r n值系统状态x t的r m值观察。矩阵A，B，F和G取决于θT，W t和V t是独立的白色高斯噪音。最佳的非线性估计器涉及许多随时间t呈指数增加的卡尔曼过滤器。 IMM估计器[1,2]仅涉及N KALMAN过滤器，每种模式一个。为了补偿过滤器数量的减少，在每个估计周期开始时，N Kalman过滤器的估计值之间存在一个受控的相互作用/混合。[1]正式证明了这些相互作用/混合方程是精确的，而不是近似值。在每个估计周期结束时； IMM估计器计算过滤重量（模式概率）以及总体平均值和协方差。Bar-Shalom等。[3]给出了IMM估计器及其在跟踪和导航中的应用深度解释。运动学模型的Kalman过滤器[3]是低通滤波器。在（1）中，噪声增益少，带宽较低，适合几乎恒定的速度运动。用大B，它们具有更高的带宽，并且是
一种新的数据收集指数型比率估计器...
系统抽样是有限总体调查中常用的概率设计，参见 WG Madow 和 LH Madow”[1]。除了简单之外，系统抽样提供的估计量对于某些类型的总体来说比简单随机抽样或分层随机抽样更有效。Hajeck [2]、Cochran [3] 和 Gautschi [4]。后来，利用辅助变量信息估计总体均值的问题也得到了许多作者的讨论，其中包括 Quenouille [5]、Hansen 等人[6]、Swain [7]、Banarasi 等人[8]、Kadilar 等人[9]、Robson [10]、Singh 等人[11]、Singh 等人[12]、Singh 等人[13]、Singh 等人[14]、Kushwaha 等人[15]和 Khan 等人。 [16]、Khan 等人 [17]、Singh [18]、Shukla [19]、Koyuncu 等人 [20]、R. Singh 等人 [21]、R. Singh 等人 [22]、Bahl 等人 [23]、Srivastava 等人 [24]、Tailor 等人 [25] 和 Ozel Kadilar 等人 [26]。考虑一个大小为 N 个单位的有限总体。从第一个单位和每个后续单位中随机抽取大小为 n 的样本，则 N = 其中和为正整数，因此，将有大小为的样本，并观察样本中选定的每个单位的研究变量和辅助变量。令表示第个样本中第个单位的值。然后，系统样本均值定义如下：和总体均值的无偏估计量，为了获得一阶近似的估计量，使用以下误差项：