XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System准确
基于CRISPR的测试提供真菌肺炎的更快，更准确的诊断
该工具在Tulane开发的工具与大学卫生网络/多伦多大学，肺炎儿童健康研究（PERCH）研究的样品进行了测试，以及国际Mycose预防，研究，研究，实施，网络和培训（Imprint）联盟（Impint）。
医院的AI工具在审查中的准确性和偏见
使用AI辅助预测模型报告的美国医院中约有65％最常用于预测住院健康轨迹，识别高风险门诊患者并促进安排。虽然61％的医院评估了其准确性的预测模型，但只有44％的医院对偏见进行了类似的评估。与资源不足的医院或使用外部开发人员相比，拥有更多财务资源和技术专业知识的医院更有可能拥有和评估AI模型。
ADB项目的性别平等结果评估的准确评估指南
A.指南的目标1。亚洲发展银行（ADB）的项目性别分类系统旨在促进所有ADB主权和非主权行动中的性别主流。ADB的长期企业战略（战略2030）及其中期审查1认识到在韧性和授权战略重点领域下需要缩小性别差距和赋予妇女权能的需求。所有ADB项目的性别主流类别都在进入时确定。2在项目退出项目中，对项目的性别绩效和发展影响进行了单独评估（对主权行动的“完成”，对非裁员行动的“评估”）对所有ADB项目3进行了分类为性别平等目标（GEN）或有效性别主流（EGM）。2。根据ADB的开发结果 - 完整的操作质量，评估“完成预期性别平等结果的完整操作（Sovereeign和Nonsovereign），这项AT-EXIT评估的发现有助于ADB的公司结果框架（CRF）2025–2030，这是评估“完成预期性别平等结果的完整操作””。4退出项目性别平等结果的评级在区域部门，部门部门和私营部门运营部（PSOD）之间汇总，并每年在发展有效性审查中报告。3。这些准则的目的是对ADB项目的性别平等结果评估（“指南”）的目的是向ADB员工和顾问提供有关性别平等结果的标准和要求的信息。这些发现还为ADB开发结果的指标做出了贡献 - 战略2030发展结果，三个支柱，星球和繁荣的支柱，报告的结果是“受益于更大的性别平等（数量，成就率）受益的妇女和女孩”，定义为妇女和女孩的总数（i）总数（i）具有增强的经济授权（例如，访问财务技能）； （ii）受益于变革性的性别平等倡议（例如，节省时间，获得基于性别的暴力（GBV）服务，获得解决性和生殖健康和权利（SRHR）的医疗服务以及领导力和决策的医疗服务）。此评估是一个独特的过程，与对项目的整体成功评级的评估不同，该评估由有关部门部门与有关区域部门以及有关区域部门以及相关区域部门以及非主权部门一起在主权运营项目完成报告（PCR）中进行，而非主持人运营扩展了PSOD的扩展年度审查报告（XARRS），并由独立评估部门进行了验证。5性别平等结果的评估是基于项目设计和监视框架中包含的性别绩效指标的实现
Jiles-Atherton 磁滞模型的改进与非正弦激励下 软磁材料复杂磁滞准确模拟
输入数据： 1 ） i = 0 时刻： H (0) = 0 ， M (0) = 0 ， H m = 0 2 ）磁化周期 0 — T 各时刻的磁密 B ( t ) 3 ）模型初始参数及动态参数 R 、 v 、 α 、 k 对应函数 4 ）磁化反转点磁密存储序列 [ B m (1), ⋅⋅⋅ , B m ( z )]
新的可穿戴传感器准确跟踪呼吸过程的微小变化
“我们的传感器就像呼吸的高度准确的麦克风，”曼彻斯特大学研究员Cinzia Casiraghi教授说。“它可以在气流中最微小的变化，从而为个人提供有价值的生理信息，例如，与他们的心脏，神经和肺部状况以及某些类型的疾病有关。”
替代辅助进化算法中替代模型准确性对性能和模型管理策略的影响
替代辅助进化算法（SAEAS）来解决昂贵的优化问题。尽管SAEAS使用使用机器学习技术近似解决方案评估的替代模式，但先前的研究并未充分研究SAEAS中搜索性能和模型管理策略的Sherrotage模型准确性对搜索性能的影响。这项研究分析了替代模型准确性如何影响搜索绩效和模型管理策略。为此，我们构建了一个具有可调节精度的伪气管模型，以确保在不同的模型管理策略之间进行公平比较。我们比较了三种模型管理策略：（1）预选前（ps），（2）基于个人（IB）和（3）基于一代的基准基准问题的基于生成（GB）的基线模型，而基线模型不使用替代物。实验结果表明，较高的替代模型精度可提高搜索性能。但是，影响根据所使用的策略而变化。具体来说，随着估计精度的提高，PS证明了性能的明显趋势，而当准确性超过一定阈值时，IB和GB表现出强大的性能。模型策略
管理建议 - 与（非）人类顾问分担责任胜过决策准确性
摘要组织越来越多地实施算法决策AIDS来建议管理决策。我们使用建议（人类和非人类）背后的经理动机，尤其是分享责任与提高决策精度的动机。我们在销售预测环境中与经验丰富的经纪人进行了在线实验，并发现当他们无法（能够）与顾问分担责任时，经理们专注于提高决策准确性（分享责任）。此外，管理人员更希望与非人类顾问分享责任，除非他们认为算法是社会胜任的。因此，结果表明，管理者不仅有动机来最大程度地减少预测错误，而在接受建议时减少个人责任。，我们通过在接受（非）人类建议时强调经理的机会主义动机来为文学做出贡献。我们的发现也对实践具有重要意义。具体来说，公司在实施算法的决策辅助工具时应意识到经理的机会性建议动机。
定量相显微镜：准确性比较
抽象的定量相显微镜（QPM）在生物形象中起关键作用，提供了补充荧光成像的独特见解。他们提供了有关质量分布和运输的基本数据，无法访问荧光技术。此外，QPM不含标签，消除了光漂白和光毒性的关注。但是，在可用的QPM技术中导航可能很复杂，因此选择最适合特定应用程序的QPM技术。本教程审查对主要QPM技术进行了详尽的比较，重点是它们在测量精度和真实性方面的准确性。我们专注于8种技术，即数字全息显微镜（DHM），跨颗粒波前显微镜（CGM），基于QLSI（四边形剪切干涉术），衍射相显微镜（DPM），差异相位（DPC）显微镜（DPC）显微镜，相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 季节 - 季节 - 季节 - 季节 - 想象 - 想象相关（DPM）显微镜（FPM），空间光干扰显微镜（Slim）和强度方程（TIE）成像。为此，我们使用了基于离散偶极近似（IF-DDA）的自制数值工具箱。此工具箱旨在计算显微镜样品平面处的电磁场，而与物体的复杂性或照明条件无关。我们升级了此工具箱，以使其能够建模任何类型的QPM，并考虑射击噪声。简而言之，结果表明，DHM和PSI固有地没有人工制品，而却遭受了连贯的噪音。在CGM，DPC，DPM和TIE中，精确度和真实度之间存在权衡，可以通过改变一个实验参数来平衡。在大多数情况下，FPM和Slim遭受了固有的伪像，这些伪像无法在实验中被丢弃，这使得技术不是定量的，尤其是对于涵盖大部分视野视野的大物体，例如真核生物细胞。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 高性能M- Term Karatsuba类似于... 的乘数 使用机器学习的AI聊天机器人 审查学生活动监控系统 基于物联网的无线监视机器人 通过集成速度破坏者增强了道路安全性，... 使用深度学习的物理疗法实践分析 多媒体传输中的加密水印 在机器中利用Yolo算法和Paddleocr ... 瘫痪的患者自动家庭控制系统... 使用机器的受众参与监控系统... 量子密码学 - 证书 人工智能 DevSecops中的零信任体系结构：增强... 中的安全性 rakshit poudel 一种机器学习方法以进行准确的健身运动... 使用ML 的医学推荐系统 对内部的生成AI模型的比较研究... 塑料太阳能电池技术的调查文件 与... 使用压电电动传感器的智能鞋 移动控制的河流清洁机器人 一项关于氩离子激光的研究 对HE-NE激光系统的审查 生成的AI和教育：共生关系 一项关于掺杂Yttrium Orthovanate的neododymium的研究...
摘要：RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一，它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是，其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成（VLSI）设计来解决这些挑战，重点是加速模块化凸起过程，这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法，以消除时间密集型的分裂操作，从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道，并行处理和随身携带加盖之类的技术，以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的，该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的，在速度，区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时，可以实现高速操作，使其适用于实时的加密应用程序，例如安全通信，数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进，将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字：RSA算法，Verilog，FPGA