XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System力图
构建具有互动感知的负担能力图
机器人需要了解他们的环境才能执行其任务。如果可以在封闭环境中预先编程的视觉场景分析过程，则在开放环境中运行的机器人将从与环境的互动中学习它的能力。此功能进一步为获得提供的图表开辟了道路，在该图中，机器人的动作能力结构了其视觉场景的理解。我们提出了一种方法，通过依靠互动感知方法和在线分类来建立此类负担图地图，并为配备两个具有7个自由度的武器的真正机器人进行在线分类。我们的系统是模块化的，可以从不同技能中学习地图。在提议的负担形式化中，行动和效果与视觉特征有关，而不是对象，因此我们的方法不需要事先定义对象概念。我们已经在三个动作原语和真实的PR2机器人上测试了该方法。
生成性动力图形 - 代表性学习 -
在金融交易中进行检测至关重要，特别是对于确定诸如阴谋欺骗之类的复杂行为。传统机器学习方法主要集中在孤立的节点特征上，通常忽略了互互互操作节点的更广泛背景。基于图形的技术，尤其是图形神经网络（GNN），通过有效利用关系信息来推进该领域。但是，在现实世界中的欺骗检测数据集中，交易行为表现出动态，不规则的模式。措施欺骗检测方法虽然在某些方面有效，但仍在努力捕获动态和多样化的，不断发展的节点之间的关系的复杂性。为了应对这些挑战，我们提出了一个名为“生成动态图”模型（GDGM）的新颖框架，该框架对动态交易行为进行建模以及节点之间的关系，以学习阴谋欺骗检测的表示表示。具体来说，我们的方法结合了生成动态的潜在空间，以捕获时间模式和不断发展的市场条件。原始交易数据首先将其转换为时标的序列。然后，我们使用神经普通微分方程和门控反式单元对交易行为进行建模，以生成结合欺骗模式的时间动态的表示形式。此外，还采用了伪标记的结构和异质聚合技术来收集相关信息并提高阴谋欺骗行为的检测性能。对欺骗检测数据集进行的实验表明，我们的方法在检测准确性方面构成了最先进的模型。此外，我们的欺骗检测系统已成功部署在最大的全球交易市场之一中，进一步验证了所提出方法的实际适用性和性能。
使用 GenAI 生成业务能力图
摘要 业务能力的概念已被广泛接受，是企业架构和业务管理的强大工具。然而，由于业务能力的概念抽象，为特定公司创建业务能力图对于经验丰富的顾问来说仍然是一项耗时的任务，对于初级顾问来说也是一项具有挑战性的任务。像 ChatGPT 这样的系统目前在生成文本时显示出令人惊讶的准确结果，并且有第一种研究方法正在研究它们在企业建模中的潜力。本文描述了业务能力图生成器的原型实现和评估。该项目基于预先训练的语言模型，并使用提示工程来得出可用于初稿业务能力图的提示。经验丰富的顾问可以专注于改进 GenAI 的结果，而不是为每个客户从头开始创建新的地图。
通过亲和力图在端口中的metavers
摘要：一个元的环境是人类作为网络空间中的化身在社会和经济上互动的环境，它是对现实世界的隐喻，但没有其物理或经济局限性。许多人使用这项新技术与他人建立联系，交换内容或发现新的爱好。与其他虚拟世界不同，Metaverse提供了一个可以塑造的在线世界。对于西班牙港口系统的端口，旨在确定可以在短期内通过亲和力图在短期内开发的新虚拟端口生态系统，该图是一个图表，该图用于由一个小组提供的关于在特定区域中存在的复杂问题的想法组织，在这种情况下，在这种情况下，在端口系统中到达端口系统中的META端口。主要的结论是，要推进这一概念，新的操作模型以及客户和服务是必须做出最大努力的障碍。
开放量子系统的自洽动力图
在某些情况下，可以使用依靠Born-Markov近似的主方程来成功描述开放量子系统，但是超越这些方法已经经常是必要的。在这项工作中，我们为开放量子系统介绍了NCA和NCA-Markov动力学图，这些量子系统超出了这些主方程式，以自隔一的近似值（称为非交叉近似（NCA））代替了天生的近似值。这些地图与主方程式正式相似，但允许以中等的数值成本捕获环境的非扰动效应。为了证明其功能，我们将它们应用于欧姆和亚欧姆环境的零温度下的自旋 - 玻色子模型，这表明它们既可以定性地捕获其强耦合行为，又可以在标准主方程之外进行定量正确。
特征注意力图神经网络，用于估计大脑年龄并确定老鼠模型的阿尔茨海默氏病的遗传风险模型
由于其广泛的患病率和复杂的危险因素，阿尔茨海默氏病（AD）仍然是最广泛研究的神经退行性疾病之一。年龄是AD的关键危险因素，可以通过生理年龄和估计的脑年龄之间的差异来估计。更有效地对AD风险进行建模，整合生物学，遗传和认知标记是必不可少的。在这里，我们利用了表达主要APOE人类等位基因和人类一氧化氮合酶2的小鼠模型来复制AD的遗传风险和人性化的先天免疫反应。我们使用多元数据集估计大脑年龄，其中包括脑连接组，APOE基因型，年龄和性别等受试者特征以及行为数据。我们的方法论使用的特征注意图神经网络（FAGNN）用于整合不同的数据类型。使用2D卷积神经网络（CNN）处理具有1D CNN的受试者特征，使用象限注意模块通过图神经网络处理。该模型的年龄预测为31.85天产生了平均绝对误差，均方根误差为41.84天，表现优于其他减少模型。此外，Fagnn确定了衰老过程中涉及的关键大脑连接。最高的权重被分配给cingulum和call体，纹状体，海马，丘脑，下丘脑，小脑和梨状皮层之间的连接。我们的研究证明了预测衰老模型和AD遗传风险的脑年龄的可行性。我们的发现强调了在AD风险建模的背景下，遗传学和大脑衰老的复杂相互作用。为了验证我们发现的有效性，我们比较了连通性最高的区域的分数各向异性（FA），返回到原始概率（RTOP）（RTOP），返回到平面概率（RTPP），返回到轴的概率（RTAP），以及年轻的年龄段和年龄段的年龄差异很大。年轻的小鼠与选定连接中的较旧组相比表现出更高的FA，RTOP，RTAP和RTPP，这表明白质区的降解在衰老和Fagnn的选择中起着至关重要的作用。我们的分析表明，相对于APOE3和APOE4，APOE2具有潜在的神经保护作用，在该APOE3和APOE4中，APOE2似乎减轻了与年龄相关的变化。
梅加拉亚邦高原中使用GIS的土壤肥力图
土壤肥力图，即使用从SHC Portal收集的网格土壤健康数据中的地理信息系统生成PH，EC，OC，P和K。研究表明，梅加拉亚邦的土壤是非盐水，本质上是酸性的，并且含有高有机碳。发现该州的69.61％面积被略微酸性的土壤覆盖，其次是中等酸性（27.25％）和强酸性（0.09％）的土壤。该州的土壤中的有机碳含量很高，覆盖了88.22％的面积，随后是中低的，覆盖了11.52％和0.26％的面积。还观察到，该州的土壤有69.89％的土壤具有培养基的磷，然后是低磷和高磷含量，分别覆盖18.73％和11.38％的面积。该州的土壤在可用的钾中含量很低，占面积为47.35％的钾，而中钾和高钾分别为45.54％和7.11％的面积。还可以观察到，加洛山的98.77％的土壤略微酸性，而Jaintia Hills的91.98％面积本质上是中等酸性的。卡西山的土壤大多是略微酸性的，覆盖了68.66％的面积，其次是中等酸性和中性土壤，分别覆盖24.69％和6.49％。在Jaintia Hills中，高度有机碳含量最高，占地99.45％，随后在Khasi Hills和Garo Hills的面积分别为98.90％和69.64％。
绘制印度人工智能潜力图
创新。尽管印度拥有的人工智能专利数量与其人工智能研究产出相比非常少，但印度仍位列人工智能专利产量前 10 名，自 2012 年以来，人工智能专利申请量高速增长，这得益于人工智能相关发明的快速增长。印度人工智能专利的四大类别是个人设备和计算、商业、电信和生命科学，这四大类别占印度人工智能专利总数的 70% 以上，表明印度创新者专注于将人工智能应用于传统优势领域。过去二十年，印度在人工智能专利方面取得了长足进步，其专利制度不断更新，企业开始看到使用专利保护其创新的好处。尽管如此，印度仍需很长的路要走才能赶上中国和美国，这两个国家目前是人工智能专利的主要来源。