XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分类的
使用BCI使用情感分类的情感伪录制系统-Wiss
情绪观察可以分为三类：心理指标，行为指标和生理指标[74]。心理指标衡量内部心理状态，行为指标衡量外部行为和表现，生理指标衡量生理反应和身体状态。此外，心理指标是通过问卷调查和访谈来进行的，可以与其他客观指标结合使用。在使用行为指标分类的影响分类中，使用各种方法进行了影响分类。例如，在基于语音的情感分类中，Issa等人。对于八个类别（悲伤，幸福，愤怒，镇定，恐惧，惊喜，中立，厌恶）的准确性为71.61％，七个类别为86.1％，四个类别为64.3％[23]。 Jayalekshmi及其同事还提出了一种自动识别图像中面部表情的方法，从而达到了90.14％至七个类别的分类精度[24]。此外，Lim等人。提出了一种在虚拟环境中在情绪分类中使用学生位置的方法，其准确性高达59.19％[30]。另一方面，使用生理指标，EEG信号一直在情绪分类中引起人们的注意。脑电图信号是无意识的生理信号，与其他方法相比，很难有意识地操纵情绪分类的结果[31]。此外，脑电图具有很高的时间分辨率，并且可以在毫秒内检测情绪状态[6，11]。 Balconi及其同事使用视频在实验中引起特定的情绪，并表明在诱导情绪后，脑波变化了150毫秒250毫秒，表明脑波对情绪变化敏感[65]。 Valenti等。使用脑电图数据[66]，还达到了四类（有趣，令人恶心，悲伤，中立）的高精度（有趣，令人恶心，悲伤，中性）的高精度。在这项研究中，我们使用脑电图数据将用户的情绪分为四类：喜悦，愤怒，悲伤，幸福。使用脑电图的情绪分类是情绪观察的强大工具，因为与其他方法相比，它允许更高的准确性和时间分辨率。此外，已经提出，可以使用脑电图信号估算甲氨虫的人的情绪状态[2]。因此，使用脑电图的情绪分类是心血症患者的最佳方法，这使得很难识别自己的情绪。
ClinGen ENIGMA BRCA1 和 BRCA2 变异管理专家小组针对基因特异性 ACMG/AMP 变异分类的循证建议
迈克尔·T·帕森斯（Michael T. Parsons），1， * Miguel de la Hoya，2 Marcy E. Richardson，3 Emma Tudini，1 Michael Anderson，4 Windy Berkofsky-Fessler，5 Sandrine M. Caputo，6 Raymond C. Chan，7 Melissa S. Cline，8 Bing-Jian，8 Bing-Jian Feng，9 Fortuno Crimea，1000 Dler，1000 Dler，1000 Dler，1000 dler，HIR，HIR，HIR hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir En Hruska，5 Paul James，13 Rachid Karam，3 Huei San Leong，14 Alexandra Martins，15 Arjen R. Mensenkamp，Alvaro N. Monteiro，17 Vaishnavi Nat，17 Robert O'Connor ，25 Sean Tavtigian，26 Bryony A. Thompson，27 Amanda E. Toland，28 Clare Turnbull，Jr。39，Jamie Wedget。
基于CO2的瓷砖固化 效率网络B7卷积神经网络基于基于社会物联网环境的安全和隐私方法 ANN在部分阴影条件下优化了DA-ST 3D打印香蕉纤维增强PLA生物复合材料的机械表征 图像分类的CNN体系结构
摘要 - 这项研究评估了CO 2固定的瓷砖作为环保的建筑材料的性能，重点是3天和7天的早期固化阶段。该研究旨在减少瓷砖生产过程中的用水量，并在受控的CO 2固化后评估CO 2隔离量，从而量化CO 2吸收。进行了全面的实验，以分析3天和7天在3天和7天时CO 2固定的瓷砖的机械和物理性质。该研究检查了抗压强度，吸水和尺寸稳定性。在生产过程中优化了用水量，并将高级技术用于CO 2固定的定性分析。CO 2固定的瓷砖在两个早期固化阶段都表现出有利的抗压强度发展，表现出耐用性。吸水显着降低，与最大程度地减少用水量的目的对齐。定性分析证实了瓷砖中成功的CO 2固相，BET分析量化了其CO 2吸收能力。CO 2固定的瓷砖显示出可持续结构的希望，具有强大的早期性能，用水量减少和有效的CO 2隔离。这些发现支持使用CO 2固化的瓷砖作为减少碳排放和促进可持续建筑实践的解决方案。
基于视觉平滑过滤器对精神分裂症分类的影响
摘要 - 在事件相关的电位（ERP）信号分类中，在特定时间范围内识别相关的局部峰对于特征提取和随后的分类任务至关重要，尤其是在有关精神分裂症等精神疾病的研究中。但是，精神分裂症研究中的ERP数据通常包含许多对分类过程贡献的小峰。因此，至关重要的是，仅辨别和保留为改进分类结果传达特定特征的显着峰值。最近，基于高档和降尺度表示（UDR）技术的基于视觉的平滑算法已经证明了其在保留突出峰的特征时的有效性，同时从信号波形中滤除了非平衡峰。在UDR的操作下，输入信号在图像域中可视化。输入形状受到稀疏算法的影响，并将所得骨骼投射回信号域。此过程类似于神经科医生对信号的目视检查，在该信号中标记了突出的峰，而无关的峰被忽略了特征提取。这项研究将UDR应用于两个精神分裂症和匹配对照患者中记录的ERP的数据集，以评估其在信号分类中的有效性。此外，当使用较少的ERP通道时，我们分析了UDR对分类准确性的影响。我们使用多个分类器测试了这些效果。索引项 - 与事件相关电位（ERP），精神分裂症，平滑过滤器，信号处理，UDR，高档和下限表示实验结果表明，当在所有通道上应用UDR时，EEGNET表现出最显着的增强，精度增加了2.55％。此外，当信号时期的数量减半时，UDR在7个模型中有4个促进了增强，浅孔convnet的提高最高2.4％。值得注意的是，在仅FZ，CZ和PZ电极位置的信号形成的子数据集中使用UDR时，可以在更多模型上观察到精度增强。这些发现强调了UDR在增强精神分裂症分类准确性方面的有希望的潜力，尤其是应用于关注关键通道的数据集时。
发行报告分类的大型语言模型
抽象有效的问题分类对于有效的软件项目管理至关重要。但是，分配给问题的标签通常不一致，这可能会对监督分类模型的性能产生负面影响。在这项工作中，我们研究了标签一致性和培训数据大小如何影响自动问题分类。我们首先在手动验证的数据集上评估了几种弹奏学习方法，并将其与更大的人群中的微调进行比较。结果表明，在经过一致的标签上训练和测试时，我们的方法可以达到更高的准确性。然后，我们使用GPT-3.5检查零射击分类，发现尽管没有微调，但其性能与监督模型相当。这表明生成模型可以在注释数据受到限制时帮助对问题进行分类。总的来说，我们的发现提供了有关平衡数据数量和质量的见解。
集成 5S 方法和 ABC 分类的仓库管理模型，以优化商业中的空间利用率和搜索时间
摘要——目前，大量秘鲁中小企业缺乏建立适当仓库管理的资源和工具。这一问题导致仓库物品保管成本高、空间利用率低以及仓库内产品可见性差。因此，本研究的目的是提出一个可实施的模型，供有意改善仓库实践的批发业中小企业实施。因此，本文的贡献基于仓库管理模型的设计，该模型允许组织仓库区域并建立正确的产品摆放方式。该模型由两种经典的库存和仓库管理工具组成，即 5s 方法和 ABC 方法。得到的结果表明，可以将搜索时间从 216.75 分钟缩短到 148.75 分钟；仓库内秩序井然，5S水平提升47%，利用率维持在95%以上，废弃物占用空间降至0。
在部分信息下进行分类的紧密界限
排序是理论计算机科学中的基本算法问题之一。它具有自然概括，由弗雷德曼（Fredman）于1976年引入，称为部分信息。The input consists of: - a ground set X of size n , - a partial oracle O P (where partial oracle queries for any ( x i , x j ) output whether x i ≺ P x j , for some fixed partial order P ), - a linear oracle O L (where linear oracle queries for any ( x i , x j ) output whether x i < L x j , where the linear order L extends P ) The goal is to recover the linear order使用最少数量的线性甲骨文查询在X上l。在此问题中，我们通过三个指标来测量算法复杂性：o l的线性甲骨文查询数量，部分甲骨文查询的数量和所花费的时间（识别哪个对（x i，x J）部分或线性oracle查询所需的算法指令的数量（识别哪个对（x I，x）执行）。令E（P）表示p的线性扩展数。 任何算法都需要最差的库log 2 e（p）线性甲骨文查询才能恢复x上的线性顺序。 在1984年，Kahn和Saks提出了第一个使用θ（log e（p））线性甲骨文查询（使用O（n 2）部分Oracle查询和指数时间）的算法。 从那时起，一般的问题和受限变体都经过一致研究。 一般问题的最新问题是Cardinal，Fiorini，Joret，Jungers和Munro，他们在Stoc'10设法将线性和部分甲骨文查询分为预处理和查询阶段。 他们可以使用O（n 2）部分Oracle查询和O（n 2。）进行预处理P 5）时间。令E（P）表示p的线性扩展数。任何算法都需要最差的库log 2 e（p）线性甲骨文查询才能恢复x上的线性顺序。在1984年，Kahn和Saks提出了第一个使用θ（log e（p））线性甲骨文查询（使用O（n 2）部分Oracle查询和指数时间）的算法。从那时起，一般的问题和受限变体都经过一致研究。一般问题的最新问题是Cardinal，Fiorini，Joret，Jungers和Munro，他们在Stoc'10设法将线性和部分甲骨文查询分为预处理和查询阶段。他们可以使用O（n 2）部分Oracle查询和O（n 2。5）时间。然后，给定o l，它们在θ（log e（p））线性甲骨文查询和o（n + log e（p））时间的x（log e（p））上的线性顺序 - 这在线性甲骨文查询的数量中是最佳的，但在所花费的时间中却没有。我们提出了第一种使用偏隔序数量甲骨文查询的第一个算法。对于任何常数C≥1，我们的算法可以使用O（n 1+ 1
文本分类的大型语言模型
大型语言模型（LLM）的进步已经改变了自然语言处理领域，并具有巨大的社会科学分析潜力。我们探讨了LLMS在监督文本分类中的应用。作为一个案例研究，我们考虑了立场检测并检查不同体系结构，培训制度和任务规范的预测准确性的变化。我们比较了从8600万到1.7万亿个参数和四个截然不同的培训制度的十个型号：基于及时的零拍学习；几乎没有学习；微调;和指导调节。最大的型号通常提供最佳的预测性能，但是微调较小的型号是一个竞争解决方案，因为它们的精度相对较高，成本较低。对于复杂的预测任务，指导性的开放权重模型可以表现良好，可与最先进的商业模型匹配。我们为社会学研究中使用LLM进行文本分类提供了建议，并讨论了与这些技术使用相关的局限性和挑战。
实施用于图像分类的计算机视觉...
摘要 - 史塔迪此案例研究人员讨论了使用OpenCV和Python对猫和狗图像进行分类的计算机视觉实施。进行此案例研究的目的是能够开发一个可以区分高准确性的猫和狗图像的分类模型。该过程始于从猫和狗的图片中收集数据集，然后对其进行处理以提高图像的质量。数据增强技术将应用于扩展数据集变化并改善模型性能。卷积神经网络（CNN）算法用作分类模型的基础。CNN模型是使用已通过交叉验证处理和验证的数据集训练的，以避免过度拟合。OPENCV用于处理基本图像操作，例如调整大小，颜色转换和数据增强，而深度学习框架（例如用于构建和训练CNN模型的张力流）等深度学习框架。实验结果将表明，CNN模型可以实现能够在分类猫和狗的图像时达到令人满意的准确性。
信号分类的Grasmmannian歧管自我注意网络
在人工智能社区中，在使用深度学习技术编码序列数据中取得了显着的进步。从未有过，如何有效地从通道维度挖掘有用的信息仍然是一个主要的挑战，因为这些特征具有子序列结构。线性子空间是格拉曼尼亚歧管的基本元素，已被证明是统计代表中的效率流形特征描述符。此外，欧几里得的自我关注机制在捕获数据的长期关系方面已显示出巨大的成功。受这些事实的启发，我们将自我注意力的机械主义扩展到了格拉斯曼尼亚的歧管。我们的框架可以有效地表征格拉曼尼亚歧管中编码的顺序数据的空间波动。在三个基准测试数据集（无人机识别数据集和两个EEG信号分类数据集）上进行了广泛的实验结果，证明了我们方法的优越性，而不是最先进的。可以在https://github.com/chenhu-ml/gdlnet上找到这项工作的代码和支持材料。