XiaoMi-AI文件搜索系统
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kun-peng：一种超级效率，快速和准确的锅...
数据库。对于序列处理，使用滑动窗口将k = 35 bp k-mer分析为116提取物aℓ= 31 bp最小化器（红色框）。与Kraken2不同，Kun-Peng仅保留独特的BP 117最小化器，以防止过度计数并减少误报。间隔的种子蒙版（s = 7）是将118应用于最小化器序列，然后进行哈希函数计算以生成119个紧凑型哈希码。此哈希代码确定存储的块位置，也确定了数据库中有序块中的120个搜索启动位置。数据库分为121个多个有序块（1至n），从而通过块加载122和搜索实现有效的内存使用。123
AI 和 CRISPR：提高基因编辑的准确性。
CRISPR（成簇的规律间隔的短回文重复序列）为基因编辑提供了一种精确而强大的工具，彻底改变了基因工程。切割和修改特定 DNA 区域的能力在医学、农业和生物技术等领域具有巨大的潜力。然而，与任何技术一样，CRISPR 也存在挑战——尤其是在脱靶效应方面，即基因组的非预期部分被改变。为了应对这些挑战，人工智能 (AI) 发挥着越来越重要的作用，提高了基于 CRISPR 的基因编辑的准确性、效率和可预测性。本文探讨了 AI 和 CRISPR 如何协同工作以改善基因编辑结果，并讨论了这种动态组合的未来潜力 [1]。
•进行传入材料的物理计数，以确保准确性和完整性。
简介职位职位：材料控制器业务线：基于资产的非钻探部门：运营要求资格：材料处理，库存管理或供应链角色的经验。英语知识：是劳动关系：永久合同年经验：至少5年IT技能：Excel，Word，Outlook，对常见MS软件的熟悉。熟悉和练习在PC上操作。软技能：解决问题，团队合作，灵活性，具有交流性良好：ERP系统“企业资源计划系统”（例如SAP，Oracle）和仓库管理软件。位置：Georgetown/ VREED - EN -HOP div>
通过积聚和解吸的天体物理环境中的碳质粉尘生长的准确粘性系数计算
上下文。宇宙灰尘在天体物理环境中无处不在，在那里它显着影响化学和光谱。粉尘晶粒可能通过从气相上的原子和分子的积聚到它们上生长。尽管它们的重要性，但只有少数研究计算了相关温度和物种的粘性系数，以及它们对谷物生长的直接影响。总体而言，粉尘及其生长的形成尚不清楚。目标。这项研究旨在计算与碳质粉尘晶粒相互作用的各种气体物种，以计算广泛的温度范围内的粘性系数，结合能和晶粒生长速率。方法。我们用反应力场算法进行了分子动力学模拟，以计算准确的粘附系数并获得结合能。这些结果用于建立成核区域的天体物理模型，以研究尘埃生长。结果。我们首次介绍了H，H 2，C，O和CO的粘性系数，其温度为50 K至2250 K的温度。此外，我们估计了碳质灰尘中H，C和O的结合能，以计算热值速率。结合积聚和解吸使我们能够确定碳尘的有效积聚率和升华温度。结论。我们发现，粘性系数可能与天体物理模型中常用的系数有很大不同。这为我们提供了新见解，可以通过粉尘形成区域的积聚来对碳质粉尘颗粒的生长。
优化糖尿病诊断：使用 Hyperband 的 ADGB 可提高预测准确性
本研究引入了一种创新的机器学习框架，以提高糖尿病预测准确性和模型可解释性。该方法首先通过链式方程 (MICE) 进行多次插补，以解决缺失数据并确保完整的数据集以供分析。为了解决类别不平衡问题，采用了合成少数过采样技术 (SMOTE)。使用 Z 分数异常值检测来去除异常值，进一步提高模型的稳健性。结合灰狼优化器 (GWO) 和方差分析的混合特征选择方法混合 GWAN 优化了相关特征的选择，平衡了预测能力和模型简单性。该框架的核心是自适应增强梯度增强机 (ADGB)，这是一种融合了 AdaBoost 和梯度增强机 (GBM) 优势的集成学习模型。通过 Hyperband 算法进行超参数优化可以对模型进行微调，实现 97.84% 的高预测准确率。这种综合方法不仅提高了准确性，还提高了预测模型的精度、召回率和 F1 分数。通过整合这些先进技术，该框架在早期糖尿病诊断中展现出巨大潜力，强调了集成方法在医疗数据分析中的重要性以及开发可靠诊断工具的准确、可解释模型的必要性。关键词：灰狼优化器、梯度提升机、合成少数群体、公共健康 1. 介绍
使用多尺度的CNN-LSTM注意模型准确预测中国东部温度指标
摘要。近年来，由于全球气候变化的影响和数据科学的快速发展，准确天气预报的重要性变得越来越突出。传统的预测方法通常难以处理气候数据中固有的复杂性和非线性。为了应对这些挑战，我们提出了一个基于多尺度卷积CNN-LSTM注意结构的天气预测模型，该模型是专门针对中国温度数据预测的时间序列预测的。模型集成了卷积神经网络（CNN），长期记忆（LSTM）网络和注意机制，以利用空间特征提取，时间序列建模的优势以及专注于重要特征的能力。该模型的开发过程包括数据收集，预处理，功能提取和模型构建。实验结果表明，该模型在高精度上预测温度趋势方面表现出色。最终计算的结果表明，平均平方误差（MSE）为1.978295，均方根误差（RMSE）为0.8106562。这项工作标志着将深度学习技术应用于气象数据，提供了一种有价值的工具，可以提高天气预测的准确性，并为城市规划，农业和能源管理等领域的决策提供必要的支持。
主动脉狭窄的机器学习：增强健康信息系统的诊断准确性和安全性
疾病爆发对公共卫生系统构成了重大挑战，通常需要快速的反应策略来减轻广泛的健康和经济影响。传统的爆发预测和监视方法虽然有效，但通常缺乏处理和分析现代医疗保健生态系统中产生的大量异质数据的能力。机器学习（ML）在该域中提供了变革性的潜力，利用其处理大型数据集，识别复杂模式并提供实时见解的能力。通过整合电子健康记录（EHR），社交媒体饲料，气候数据和基因组序列等多种数据源，ML算法可以以前所未有的准确性来预测疾病爆发。已成功应用于预测流感趋势，而无监督的聚类技术已采用用于检测指示新兴感染性疾病的异常情况。此外，ML通过自动化数据处理管道，增强实时监控功能并促进爆发响应的资源优化来促进先进的公共卫生监视。尽管有这些进展，但在公共卫生监视中采用ML并非没有挑战。与数据隐私，道德考虑，算法解释性以及与现有公共卫生基础设施集成有关的问题仍然是重大障碍。本文强调了ML在转变公共卫生监测中的关键作用，重点是其在疾病爆发预测中的应用。解决这些挑战需要一种多学科的方法，结合了健壮的数据治理框架，改善算法透明度以及技术开发商与公共卫生利益相关者之间的合作。它强调了持续创新，监管支持和道德考虑在推进全球卫生安全解决方案方面的重要性。
考虑最佳传感器放置的考虑因素，以提高准确的对象定位，以定位于城市空气流动
先前对物体定位的研究表明，传感器放置和对齐在达到追踪城市空气流动性工具的估计位置的较高准确度中起着重要作用。通常，由于两者之间的重叠不确定性区域较小，地面节点观测矢量之间的近乎正交的相交导致了最高的精度。这适用于通过接地节点摄像机角度观测以及通过地面节点距离测量的三角剖分。但是，通过有限数量的静态基础节点和要本地化的移动对象的网络，这种简单的概念不容易实现。该案例研究进行了敏感性分析，并探讨了如何在这种情况下实现更高估计准确性水平的实用方法。
人类监督是利用相机陷阱图像实现准确人工智能辅助野生动物识别的关键
利用公众支持从大量数据集中提取信息已成为准确标记相机陷阱 (CT) 图像中野生动物数据的一种流行方法。然而，对志愿者工作不断增长的需求延长了数据收集与我们得出生态推断或执行数据驱动的保护行动的能力之间的时间间隔。人工智能 (AI) 方法目前在物种检测（即图像中是否包含动物）和标记常见物种方面非常有效；然而，它对图像中很少捕捉到的物种和视觉上彼此高度相似的物种表现不佳。为了充分利用人类和人工智能分类方法的最佳优势，我们开发了一个集成的 CT 数据管道，其中人工智能提供标记图像的初始传递，但由人类监督和验证（即“人在环”方法）。为了评估分类准确度的提高，我们将人工智能和 HITL 协议生成的物种标签的精度与野生动物专家注释的“黄金标准”（GS）数据集进行比较。人工智能方法的准确性取决于物种，并与训练图像的数量呈正相关。 HITL 的共同努力使 73% 的数据集的错误率低于 10%，并降低了另外 23% 的错误率。对于两个外观相似的物种，人类输入的错误率高于人工智能。虽然与仅使用人工智能相比，将人类纳入循环会增加分类时间，但准确率的提高表明这种方法对于大批量 CT 调查非常有价值。
Tiktok运动中社会影响理论的见解使用机器学习预测健康保险费：一种基于回归的新型模型，以提高准确性和个性化
机器学习（ML）正在通过简化健康保险费的预测来重塑医疗保险，从而使保险公司可以为消费者提供更多个性化和高效的服务。本文介绍了一种基于回归的新型模型，旨在根据个人特征准确预测健康保险成本，从而弥合保险公司与保单持有人之间的差距。利用人工神经网络（ANN），该模型考虑了关键因素，包括年龄，性别，体重指数，受抚养人的数量，吸烟状况和地理位置，以更精确地预测高级成本。我们的方法证明了对传统方法的进步，在实验试验中实现了92.72％的预测准确性。这种高性能强调了该模型提供量身定制的高级估计的能力，从而通过提供公平和数据驱动的定价来提高客户满意度。这项研究进一步通过关键绩效指标来评估模型的功效，确认其稳健性和实用性适用于旨在采用ML进行个性化医疗保险的保险公司。拟议的模型有助于数字健康保险领域，为当今技术驱动的医疗保健景观中的保险公司和消费者提供了可扩展且数据丰富的方法。