XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System利用
培训战地指挥官利用...
引言 科技与战争有着悠久的关系。军事技术一直塑造和定义着战争的进行方式。技术变革的速度往往让士兵们落在后面。技术在战争领域带来了巨大的军事机遇和相关挑战。军事技术的定期引进正在改变威胁的性质，是武装部队理论和能力变革的关键催化剂。如今，印度在信息和通信技术以及太空等其他前沿领域处于全球领先地位，我们的武装部队必须充分利用这些领域，以发挥我们的优势。由于技术在改进军事作战和训练过程及其成果方面发挥着重要作用，因此，识别现有技术和潜在技术及其早期开发至关重要，而将其引入军队也势在必行，因此各级技术与作战训练之间的关系是双向的。它
利用水果废液有机肥料来增加
微糖是在植物后7-14天左右收获的未成熟蔬菜蔬菜蔬菜，或者在开发新的子叶叶叶后，在许多研究中已经检查了由于生物活性化合物所包含的生物活性化合物而归类为功能性食品，这使许多研究受益于健康。生物活性化合物（Zhang等，2021）。在mircrogreens中含有的植物营养素水平，例如维生素，矿物质和植物化学物质，根据植物的生长阶段以及通常与植物的生长相差（通常是植物的生长）（通常是植物的生长阶段）（通常） （（Brazaitytė等，2015）。通常，在培养微绿色时，收获过程只能完成一次，但有些植物可以多次收获，以便它
讲师指南：利用生成式人工智能在比勒陀利亚大学进行教学和学习增强。docx
OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时，它打破了现状。与谷歌的 Gemini 和微软的 Copilot 一样，OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文单词方面表现出色，并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的训练语言模式数据库，大型语言模型可以提供准确反映用户输入上下文的生成文本响应。凭借对语言的掌握，他们可以创作创意诗歌，撰写全面连贯的文章，深入分析主题，并有说服力地提出论点。
利用AI，机器学习和IoT来智能...
“系统，决策和控制研究”（SSDC）（SSDC）涵盖了新的发展和进步，以及最新技术的状态，在广泛感知到的系统，决策和控制的各个领域，毫无疑问，最新，并具有高质量。目的是涵盖与系统，决策，控制，复杂的过程和相关领域相关的艺术状态和未来发展的理论，应用和观点，这些发展嵌入了工程，计算机科学，物理，物理，经济学，社会和生命科学，以及在其背后的帕拉迪格姆和方法论中。The series contains mono- graphs, textbooks, lecture notes and edited volumes in systems, decision making and control spanning the areas of Cyber-Physical Systems, Autonomous Systems, Sensor Networks, Control Systems, Energy Systems, Automotive Systems, Biolog- ical Systems, Vehicular Networking and Connected Vehicles, Aerospace Systems, Automation, Manufacturing, Smart Grids, Nonlinear Systems, Power Systems, Robotics, Social Systems,经济体系和其他。是简短的出版时间范围以及全球广泛的分布和曝光，可以使研究成果广泛而快速地传播。
利用种子科学与技术中的机器学习和人工智能的力量：评论
摘要：将机器学习（ML）和人工智能（AI）整合到种子科学和技术中代表了农业研究中的变革性范式。这项研究探讨了ML和AI方法的潜力和应用，以增强与种子相关过程的各个方面。从种子生存能力评估到作物产量预测，使用高级算法使人们可以对种子特征有更精确，有效的理解。抽象钻探到了特定的应用中，例如种子育种中的预测性建模，图像识别和数据驱动的决策。通过利用ML和AI的力量，种子科学领域的研究人员和从业人员可以彻底改变传统方法，促进可持续的农业，并确保在不断发展的全球景观中进行粮食安全。
利用高通量作物表型分析取得进展...
十多年前，无人机 (UAV) 被视为农业的新纪元 (Zarco-Tejada，2008)。从今天的角度来看，无人机在农业中的应用最大的影响体现在高通量田间表型分析上。田间表型分析是指对植物在自然环境中的表型（即其解剖、个体发育、生理和生化特性）进行定量描述 (Walter et al.，2015)。在育种方面，需要筛选数百甚至数千种不同的基因型来研究它们对植物性状和性能的影响，高通量田间表型分析可以在育种的早期阶段及时快速地筛选多种性状。这有可能缩短育种周期，并避免因连锁拖累而丢失潜在的重要等位基因（Araus 和 Cairns，2014 年；Furbank 和 Tester，2011 年；Rebetzke 等人，2019 年）。由于无人机系统作为遥感平台已经成熟（Aasen 等人，2018 年），几乎所有田间表型分析领域的“大玩家”（研究团体、公司和其他组织）都已开始使用无人机进行
利用鸟类识别的机器学习
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
利用 CRISPR/Cas9 系统寻找新型重组修复增强子
研究成果概要（中文）：CRISPR-Cas9 是一种多功能技术，可应用于医疗。在 DNA 双链断裂后的修复途径中，与模板 DNA 同源重组 (HDR) 的修复有助于精确编辑，但同时，涉及碱基缺失或插入的 NHEJ 也以高频率发生。我使用 Traffic Light Reporter 系统进行了基于细胞的 HDR 增强因子筛选，该系统可以同时检测具有 HDR 和 NHEJ 的细胞，并确定了与 NHEJ 衍生细胞相比，HDR 衍生细胞中表达较高的几个基因。对这些基因的进一步基因本体分析表明，它们与 DNA 修复和细胞周期有关。
ALPINE：利用对比学习改进远程心率估计
心率 (HR) 是人体健康的重要生理指标，可用于检测心血管疾病。传统的 HR 估计方法，例如心电图 (ECG) 和光电容积描记器，需要皮肤接触。由于皮肤接触会增加病毒感染的风险，在正在发生的 COVID-19 大流行中避免使用这些方法。或者，可以使用非接触式 HR 估计技术，即远程光电容积描记器 (rPPG)，其中 HR 是根据人的面部视频估计的。不幸的是，现有的 rPPG 方法在面部变形的情况下表现不佳。最近，用于 rPPG 的深度学习网络激增。然而，这些网络需要大规模标记数据才能更好地泛化。为了缓解这些缺点，我们提出了一种方法 ALPINE，即一种新的 L r P PG 技术，用于使用对比学习来改进远程心率估计。 ALPINE 在训练过程中利用对比学习框架来解决标记数据有限的问题，并在数据样本中引入多样性以实现更好的网络泛化。此外，我们引入了一种新颖的混合损失，包括对比损失、信噪比 (SNR) 损失和数据保真度损失。我们的新颖对比损失最大化了来自不同面部区域的 rPPG 信息之间的相似性，从而最大限度地减少了局部噪声的影响。SNR 损失提高了时间信号的质量，数据保真度损失确保提取正确的 rPPG 信号。我们在公开数据集上进行的大量实验表明，所提出的方法 ALPINE 优于以前众所周知的 rPPG 方法。