XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System出长
自动化脆弱性管理一起出
流动性的数字化正在迅速发展，但是这一进展带来了明显的网络安全风险。由OneKey提供动力的企业苏联分析解决了四个主要的汽车行业挑战：不断提高的车辆连接性和复杂性扩大了脆弱性，严格的法规（例如UN-R-R155/156，ISO/SAE 21434）的脆弱性增加了，增加了繁琐的供应链在众多潜在的弱点和在众多的范围中增加了耗时，并在适当的范围中提高了差异，并在适度的范围中逐渐增加。
出生前 - 忽视如何严重2024
如果孩子与照料者几乎没有互动，它可以改变情感和言语途径的发展和影响他们的学习能力。如果营养不良，神经细胞可能会变得弱或受损，这可能会导致脑功能降低。这可能会对以后的生活产生影响。
研究描述-HTLV抗体确认试验检测...
对于抗体检测难以发现的病例，通过对抗体反应性和原病毒的详细分析积累数据将有助于改进检测试剂、将准确的结果告知献血者，以及了解日本HTLV-2感染的实际状况。此外，了解国内流行毒株的特点及外来毒株的流入情况，对采取输血用血液制品传染病防治措施至关重要。
使用人工智能 (AI) 从操作声音中检测异常
最近，我们越来越多地听到人工智能这个词。因为人工智能的研究已经进行了很多年，但并不总是取得成功，但随着近年来深度学习的出现，终于有可能使这成为现实。人工智能研究，即利用机器执行人类智力活动的实践，几乎与计算机的出现同时开始，并且自 1956 年达特茅斯会议以来一直在认真开展。最初人们认为这可以借助计算机的强大计算能力来实现，但是并没有成功。此外，人们还研究是否可以通过对一切进行编程来实现智能，但所得到的结果还远远称不上智能。这个时代的技术仍在今天的智能扬声器和 Pepper 机器人中使用，但在与它们短暂交谈之后，人们很快就会厌倦它们，并且在很多情况下停止使用它们。基于这些经验的反思，通过模拟控制人类智力的大脑的功能来实现人工智能的想法诞生，并提出了神经网络和模糊概念。我当时也参与了这些领域的研究，虽然也取得了一些成果，但很多成果很难称得上是突破性的。深度学习就是在这样的历史背景下诞生的。这本质上是一个多层神经网络，研究发现，与当时使用的三到五层的神经网络相比，多层可以显著提高性能。多层化之所以困难，主要原因是当时计算机的计算能力较差，无法在实际的计算时间内完成多层神经网络所需要的大量计算。多层神经网络中的计算涉及大量的乘法和加法运算，但大多数运算都是独立的，没有顺序依赖性，从而可以实现并行运算。因此，利用近年来个人计算机中搭载的具有大量计算单元的GPU，以实用的计算时间和成本进行计算是高效的，这也是深度学习在许多应用领域得到应用的原因之一。另外，由于优化深度学习的机器学习部分是类似旅行商问题的优化问题，因此也可以使用量子计算机。因此，基于深度学习的人工智能现在可以以实际的计算时间和成本实现，并且正在用于各种应用领域。人工智能的应用开始出现在广泛的领域，包括超越人类大师的围棋和将棋程序、自动驾驶汽车、图像识别、语音识别、翻译以及文本、音乐和绘画的创作。这使得机器能够在很多领域做出智能决策，这在过去并不是完全可能的。
长提示的自动工程
我们提出了PCA基础，这是一种多模式决策 - 用于评估多模式大型语言模型（MLLM）的整体功能的基准。偏离了专注于简单任务和单个模型功能的预先基准，PCA基础台面引起了三种复杂的方案：自动驾驶，国内机器人和开放世界游戏。给定的任务说明和不同的文本，该模型必须在推理链中无缝地掌握感知，齿轮和行动的多种功能，以做出准确的决策。此外，PCA基础台上的错误定位功能，在感知，知识或推理等领域的审查模型不准确。这增强了部署MLLM的可靠性。为了平衡评估的准确性和效率，我们可以使用PCA-Eval，一种自动评估程序，并评估10个普遍的MLLM。结果揭示了开源模型与强大的专有模型（如GPT-4 Vision）之间的显着性能差异。为了打扮，我们介绍了体现的实体演化（EIE），这是一个自动框架，用于在多模式体现的环境中综合说明调谐示例。EIE在PCA板台上有7,510个培训示例，并提高了开源MLLM的性能，偶尔超过了GPT-4 Vi-Sion（决策准确性+3％），从而确保EIE的有效性。我们的发现表明，诸如GPT4-Vision之类的强大MLLM在实施剂中显示了决策的希望，为MLLM研究开辟了新的途径。所有基准数据和评估代码均公开。
太空行动长办公室
1N1XX 地理空间情报 1N2XX 信号情报分析员 1N3XX 密码语言分析员 1N4XX 网络情报分析员 1POXX 机组人员飞行设备 1S0XX 安全 1T0XX 生存、逃避、抵抗与逃脱 1T2XX 伞降救援 1U0XX 职业 RPA 传感器操作员 1W0XX 天气 2A0XX 航空电子测试站与组件 2A3XX 航空电子系统 2A5XX 航空航天维护 2A6XX 航空航天推进 2A7XX 飞机金属技术 2E1XX 卫星、宽带与遥测系统 2E2XX 网络基础设施系统 2E6XX 通信电缆与天线系统 2F0XX 燃料 2G0XX 物流计划 2M0XX 导弹维护 2P0XX 精密测量设备实验室 2R0XX 维护管理分析 2R1XX 维护管理生产 2S0XX 物资管理 2T0XX 交通管理 2T1XX 车辆作战 2T2XX 空中运输 2T3XX 车辆维护 2W0XX 弹药系统 2W1XX 飞机武器系统 2W2XX 核武器
基线成纤维细胞生长因子23与长...
背景：这项研究的目的是研究炎性血浆蛋白浓度与长期死亡率之间的关联，其中ST-高度心肌梗死（STEMI）。方法：对于2009年至2013年间记录的343例STEMI患者，基于人群的心肌梗塞登记处Augsburg，使用Olink Inflammation Fanel在指数事件上测量了92个炎性血浆蛋白。在多变量调整的COX回归模型中，研究了每种血浆蛋白与全原因长期死亡率之间的关联。中值随访时间为7.6（IQR：2.4）年。对血浆蛋白显示与长期死亡率有很强的关系，进行了5年的生存ROC分析。结果：一种血浆蛋白，即成纤维细胞生长因子23（FGF-23），与多变量调整后的COX模型的长期死亡率尤为相关，而FDR调整后的P值<0.001 <0.001，危险比（HR）为1.57 [95％CI：1.5％CI：1.29 - 1.29 - 1.91]。在5年ROC分析中，估计FGF-23的AUC为0.6903 [95％CI：0.594 - 0.781]。所有其他等离子体蛋白的DID显示出很强的关联，每个标记在多变量调整后的COX模型中都具有FDR调整后的P值> 0.05。结论：FGF-23与STEMI后的长期死亡率独立相关，并且可能在对心肌损伤的反应中起重要作用。结果表明，FGF-23在长期治疗STEMI患者和药物发育的潜在靶标中是有用的标记。