XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System准确
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
基于导航雷达回波视频数据的占据栅格地图构建方法
摘 要 : ［ 目的 ］ 为解决无人艇的船载导航雷达对养殖区 、 浮筒 、 小型漂浮物等海洋漂浮障碍物感知效果不 佳的问题 ， 提出一种基于导航雷达回波视频数据构建与更新的占据栅格地图的环境感知方法。 ［ 方法 ］ 首 先 ， 采用多级集合的形式描述雷达点迹与回波点间的包含关系 ， 为栅格地图构建奠定基础 ， 期间 ， 基于群相邻 关系对近邻点迹进行凝聚 ， 抑制目标分裂导致的航迹偏差 ； 然后 ， 利用所提的基于自然对数函数的占据栅格 地图概率更新算法 ， 通过合理利用历史数据区分海杂波与微小海洋漂浮障碍物 ； 最后 ， 建立基于点迹属性的 栅格地图概率扩散模型 ， 以较好地保证典型动态目标占据栅格更新的实时性。 ［ 结果 ］ 实船试验结果表明 ， 所提方法可准确获取养殖区 、 浮筒等成片海洋漂浮障碍物的轮廓信息 ， 抑制目标分裂现象 ； 与经典方法相比 ， 所提方法对干舷 0.5 m 的小型漂浮物首次发现距离提升了 78.34 m ， 定位精度提升了 1.42 m 。 ［ 结论 ］ 所提方 法能够实现对多种海洋漂浮障碍物 、 海面运动目标的准确感知 ， 确保无人艇航行安全。
机器学习策略，用于对X射线光谱的准确有效分析
抽象的计算光谱已成为希望获得实验光谱定性和定量解释的研究人员的关键工具。在过去的十年中，实验与理论之间的相互作用增加创造了一个积极的反馈回路，该回路激发了两个领域的发展。特别是，计算的精度提高已导致它们成为分析电磁频谱光谱镜的必不可少的工具。对于短波长技术，例如核心孔（X射线）光谱镜，其流行率在现代X射线设施出现之后增加了，包括第三代同步激素和X射线自由电子激光器。基于建立的波功能或密度功能方法的计算继续主导文献中光谱分析的大部分，但机器学习算法的新兴发展正在开始为这些传统技术提供新的机会，以快速，准确，价格合理的“黑色盒子”接近这些传统技术。此局部评论叙述了计算X射线光谱的数据驱动/机器学习方法的最新进展。我们讨论了当前可用方法的成就和局限性，并回顾了这些技术必须扩大计算和实验X射线光谱研究的范围和范围的潜力。
actseek：Alphafold数据库中活动站点的快速准确搜索算法
图1：Amye的双横断事件。（a）AMYE集成矢量（顶部）的示意图，旨在将插入（黄色）集成到基因组中，如转化基因组（底部）所示。在集成向量上，插入物侧面是两个同源臂，Amye -Front和Amye -Back（绿色）。（b）缺失同源性区域的示意图。在枯草芽孢杆菌基因组中，AMYE之后是LDH-LCTP操纵子（顶部）。在PBGTRP及其衍生物中，带注释的Amye-Back区域之后是LDH的153 bp片段，而缺少中间的227 bp序列（底部）。（c）两个可能的双重跨事件。在这两种情况下，交叉都按预期的是在上游氨基部区域发生的，但是质粒中的基因组序列丢失允许在下游杏仁区域进行两个可能的重组事件。次要事件导致含有核糖体结合位点和LDH的第一个215个核苷酸的基因组序列损失。
将机器学习模型应用于2型糖尿病的早期检测和准确分类
摘要：早期检测糖尿病对于预防患者严重并发症至关重要。这项工作的目的是使用机器学习（ML）模型在患者中检测和分类2型糖尿病，并选择最佳模型来预测糖尿病的风险。在本文中，研究了五个ML模型，包括K-Nearest邻居（K-NN），Bernoulli幼稚的贝叶斯（BNB），决策树（DT），逻辑回归（LR）和支持向量机（SVM），以预测糖尿病患者。使用了一个含有和不含糖尿病患者的患者的Kaggle托管印度数据集，包括患者患有血糖浓度，血压浓度，舒张压，皮肤血压，皮肤厚度，身体胰岛素胰岛素水平，体重指数（BMI），遗传，糖尿病，糖尿病（糖尿病）的变量，糖尿病，糖尿病，糖尿病（不含家谱）。结果表明，K-NN和BNB模型的表现优于其他模型。K-NN模型在检测糖尿病方面获得了最佳准确性，精度为79.6％，而BNB模型在检测糖尿病方面获得了77.2％的精度。最后，可以说，使用ML模型早期检测糖尿病非常有前途。
全基因组分析有助于快速准确地鉴定真菌种类
真菌鉴定是真菌研究的基础，但传统的分子方法难以在现场快速准确地鉴定，特别是对于近缘物种。为了解决这一挑战，我们引入了一种通用的鉴定方法，称为全基因组分析（AGE）。AGE 包括两个关键步骤：生物信息学分析和实验实践。生物信息学分析在真菌物种基因组内筛选候选靶标序列，称为 Targets，并通过将它们与其他物种的基因组进行比较来确定特定 Targets。然后，使用测序或非测序技术的实验实践将验证生物信息学分析的结果。因此，AGE 为子囊菌门和担子菌门中的 13 个真菌物种中的每一个获得了超过 1,000,000 个合格 Targets。接下来，测序和基因组编辑系统验证了特定 Targets 的超特异性性能；尤其值得注意的是首次展示了来自未注释基因组区域序列的鉴定潜力。此外，通过结合快速等温扩增和硫代磷酸酯修饰引物以及无需仪器的可视化荧光方法，AGE 可以在 30 分钟内通过单管测试实现定性物种鉴定。更重要的是，AGE 在识别近缘物种和区分中药及其掺假物方面具有巨大潜力，尤其是在精确检测污染物方面。总之，AGE 为基于全基因组的真菌物种鉴定的发展打开了大门，同时也为其在植物和动物界的应用提供了指导。
最佳脑压缩：用于准确训练后量化和修剪的框架
我们考虑在具有挑战性的一声/训练后设置中，深度神经网络（DNN）的模型压缩问题，在该设置中，我们将获得一个准确的训练有素的模型，并且必须仅基于少量校准输入数据而无需进行任何重新训练。鉴于新兴软件和硬件支持，该问题已变得很流行，以通过加速进行修剪和/或量化来执行模型，并且已经针对两种压缩方法独立提出了良好的表现解决方案。在本文中，我们引入了一个新的压缩框架，该框架涵盖了在统一的环境中涵盖重量修剪和量化的，这是时间和空间效果，并且在现有后训练方法的实际性能上大大提高。在技术层面上，我们的方法基于[Lecun，Denker和Solla，1990]的经典最佳脑外科医生（OBS）框架的精确而有效的实现，以涵盖现代DNNS规模的体重量化。从实际的角度来看，我们的实验结果表明，它可以在现有训练后方法的压缩准确性权衡方面显着改善，并且它可以在培训后环境中启用修剪和量化的准确复合应用。
雄心勃勃的组织如何准确衡量电力排放以采取真正的行动
请注意，边际排放因素通常假定干预会导致现实世界的变化。并非总是如此。通常会假设，如果组织的行动是项目背后的主要驱动力（例如，如果它为风电场的建设提供资金），那么他们的干预确实会导致该项目（即建造该风电场）发生。，如果干预措施引起了该项目，则减少了现实世界的排放。，但并非所有干预措施都具有如此明显的作用。例如，如果同一组织购买了仅占风电场融资一小部分的低成本可再生能源证书（REC），那么无论是否购买了这些REC，都可以建造风电场。
糖尿病对肌腱病理学的影响绿豆种子的快速准确分类...
mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要，但是由于它们的多样性和相似的外观，传统的分类方法都具有挑战性，以解决这一问题，这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中，基于深度学习模型MobilenetV2，提出了DMS块，并通过引入ECA块和Mish激活函数，即提出了高度优势网络模型，即HPMobileNet，提出，该模型被提出，该模型是在eLBIND中探索的，可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中，收集了八种不同的绿豆种子，并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型，并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整，实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明，HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色，其准确性从87.40％提高到测试集的94.01％，并且与其他经典网络模型相比，结果表明，HPMobileNet可以达到最佳结果。此外，本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响，并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此，这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。