XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System使能够
tafsir提取器：文本预处理管道为机器学习应用准备古典阿拉伯文学
摘要在本文中，我们提出了一种综合的工具，即在用于机器学习（ML）应用的历史训术研究领域预处理古典阿拉伯语（CA）文献。最近的ML模型要求培训数据以特定格式（例如XML，TEI，conll）之后将其用于自然语言处理（NLP）任务，例如命名实体识别（NER）或主题建模（TM）。我们报告了我们的方法的工作原理，并可以由其他具有类似努力的研究人员应用。因此，这种全面的预处理工具的重要性被证明了，因为这种新颖的方法还没有CA的前辈。我们取得了结果，使能够培训当前的ML模型，从而为CA文献提供NER和TM的最新性能。我们将其工具沿其源代码和NLP研究社区免费提供的数据。
对基于碳的纳米材料的设计作为MRI对比剂的审查
摘要：自1988年以来，临床医生就进行了磁共振成像（MRI）对比剂（CAS）的施用，以提高MR图像的清晰度和解释性。CAS是用于诊断各种病理的临床标准，例如脑部病变的检测，血管的可视化和软组织疾病的评估。然而，由于与基于Gadolinium的对比剂的安全相关的持续关注，已针对发展具有更好的松弛性，降低毒性并最终结合治疗方式的混合剂的努力。在这种情况下，嫁接（或封装）顺磁金属或螯合物在（内部）基于碳的纳米颗粒上是一种直接的方法，可以使能够产生具有较高松弛性的对比剂，同时为纳米粒细胞的功能提供广泛的可调性。在这里，我们提供了定义基于兰谷的对比剂的功效的参数以及纳米基基基造影剂融合了顺磁物质的效果的功效。
单独的大气模型Aeolus 2.0软件
摘要在这种话语中，我们介绍了一个开源软件包的揭幕，旨在促进与大气模型Aeolus 2.0的互动。这种特殊的迭代作为中间复合物的独立模型。该模型的动力芯是由多层伪透明湿感向热旋转浅水（MCTRSW）模型的基础的。伪透明问题解决问题的任务是由Dedalus算法处理的，该算法以其自旋加权的球形谐波而公认。该模型捕获了垂直整合的电势温度，厚度，水蒸气，降水以及底部形象的复杂影响的时间和空间演化。它全面地表征了对流层下部和上部对流层中的速度场，采用从光滑到粗糙的频谱的分辨率，使能够探索广泛的动态现象，具有不同的细节和精确度。
研究计划能源经济协会（EEC）致电2023-2024有关研究提案
- 电力市场设计：对欧盟和瑞士讨论的新电力市场设计的分析，以及欧洲市场设计选择在瑞士最佳设计中的后果 - 作用和有效调节储存的储存和有效地调节瑞士和欧洲能源系统中间歇性可再生能源的有效整合，同时确保瑞士的供应和网络稳定性的启动和网络稳定性。和鼓励过渡的措施：超越当前和计划的措施需要什么？对整个价值链的影响以及对国际竞争力的影响 - 能源过渡和能源系统数字化/数字技术对瑞士劳动力市场的影响，反之亦然，包括生产力和资格的变化。措施使能够对劳动力市场进行有效且对社会负责的过渡 - 清洁能源过渡对低收入家庭的影响：能源效率和行动性和建筑物中的可再生能源：低收入家庭参与过渡中的参与，策略的分布影响，对能源司法的转变和良好的转变和分析
对逼真的果蝇运动的全身模拟，并进行深度加固学习
动物的身体影响神经系统如何产生行为。因此，2对感觉运动行为神经控制的详细建模需要3个身体的详细模型。在这里，我们在Mujoco Physics发动机中贡献了4种水果果蝇Melanogaster的解剖学生物力学全身模型。我们的模型是通用的，5可以在陆地和空气中模拟各种频率行为。我们通过模拟逼真的运动和步行来证明模型的6个通用力。为了支持7这些行为，我们通过流体力和8种粘附力的现象学模型扩展了穆霍科。通过数据驱动的端到端强化学习，我们证明了9这些进步使能够基于高级转向控制信号的复杂轨迹进行现实运动10的神经网络控制器的训练。我们通过训练12个模型来证明11使用视觉传感器以及重复使用预训练的通用式旋转控制器。我们的项目是一个开源平台，用于在体现的上下文中对感觉运动行为的神经控制建模。14
环境特征对糖尿病的影响
积极和公共交通的可用性是改善健康的重要环境因素。糖尿病加拿大将主动运输定义为“人体支持的任何形式的运输方式”，其中包括步行，慢跑，骑自行车，滑冰等。11根据《多伦多体育锻炼宪章》，在整个人群中可持续体育锻炼的最佳投资之一是实施政策，这些政策使能够获得安全的步行自行车基础设施，例如人行道，自行车道和人行道。11由于大多数过境旅行以主动运动开始和结束，因此进行公共交通也会增加体育锻炼。12在增加体育活动和降低T2D的发生之间已经观察到了一个关联。21,51步，往返公共交通工具停止账户每天30分钟以上的体育锻炼，大约有29％的使用公共交通工具。11访问价格合理，可靠和有效的公共交通系统是建筑环境的重要特征，可以导致体育锻炼和有益的健康影响。11
AI驱动的零售：利用当前功能和...
人工智能（AI）正在推动在线零售业的变革性变化。通过处理庞大的数据集并产生及时的见解，AI正在重塑客户参与度，优化供应链流程并以显着的精确度改善定价策略（Ning等，2009）。在线零售中的AI系统简化并改进流程，以使公司在当今无处不在的电子商务时代使公司友好。它还使用自动化和个性化来大大增强客户体验（Syam＆Sharma，2018）。人工智能据说是在达特茅斯会议期间起源的。这个词首先是约翰·麦卡锡（John McCarthy）在1956年使用的。这些人工智能（AI）技术已经发展为多家在线零售业务的基础。它使能够像动态定价这样的复杂功能成为可能。虚拟客户支持代理和个人推荐系统（Shankar，2018年）。
革命性的结直肠癌检测
下一代测序（NGS）技术的出现促进了临床诊断和个性化医学的范式转移，从而使能够访问高通量微生物组数据。然而，微生物组数据的固有高维，噪声和可变性给常规统计方法和机器学习技术带来了实质性障碍。即使是有希望的深度学习（DL）方法也不能免疫这些挑战。本文介绍了一种新型功能工程方法，该方法通过合并从输入数据派生的两个功能集来生成一个新数据集，从而规避这些限制，然后将其进行功能选择。这种创新方法明显增强了使用肠道微生物组数据中大肠癌（CRC）检测中深神经网络（DNN）算法下曲线（AUC）下的面积，从而将其从0.800升高到0.923。所提出的方法构成了该领域的显着进步，为微生物组数据分析的复杂性提供了强大的解决方案，并扩大了DL方法在疾病检测中的潜力。
可持续性工程和循环经济
可持续性工程和循环经济的新兴趋势正在重塑行业，以优先考虑资源效率，减少废物和再生过程。回收技术（例如化学和酶促回收）的创新正在使能够从废物中回收高质量的材料，尤其是在纺织品和塑料中。也有向仿生型的转变，具有可生物降解和自然基材料的突出性。闭环供应链和循环业务模型（例如产品）正在推动采用通过重复材料并延长产品寿命来最大程度减少废物的系统。此外，区块链和AI等数字解决方案正在增强供应链透明度并优化资源使用。政府和行业越来越多地统一政策和法规，例如扩展生产者责任（EPR）和循环经济行动计划，以加速采用可持续实践。这些趋势集体旨在使经济增长与资源消耗相结合，促进更具弹性和可持续的全球经济。