XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System化器
适用于住宅安装的 S 系列功率优化器
SolarEdge 功率优化器可显著提高太阳能安装性能。由于它们控制和监控每个模块的能量生产，功率优化器可减轻模块不匹配（例如，由于遮光、污染、模块老化等）造成的功率损失，支持所有屋顶类型并最大限度地利用屋顶。它们效率很高（99.5%），并且与每个模块的单独 MPPT 相结合，使房主能够产生更多的能量。与往常一样，安装人员和房主可以从实时模块级性能监控中受益，可以通过他们的 SolarEdge 监控应用程序从任何地方访问。
Alwiyah, Sayyida 和 Lazirkha, DP (2022)。人工智能对智慧城市空气净化器系统的影响。Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT)，4(2)，205–214。
摘要 肮脏的空气或空气污染是我们面临的许多自然问题之一，有害空气污染问题非常具有代表性。如果空调不健康，就会干扰人体健康。根据世界污染最严重的国家指数，印度尼西亚是 10 个空气不健康或污染严重的国家之一，需要解决这些自然问题。本文旨在通过利用人工智能移动方法进行空气净化，特别是针对室外区域，找到解决方案并尽量减少更广泛的空气污染的影响。该系统的问题在于，它在大面积区域提供清洁空气，例如土地、公寓、办公室等，大多数人会走出家门，长时间呆在屋外。提供基于智能传感器的自动驾驶是本研究的一个优势，因为许多空气净化器与相同目的相关，但仅在小房间区域明确制造。没有移动方法，也没有使用三种主要功能公式方法的人工智能系统。使用机器的“智能移动”的第一个公式将赋予高度的人工智能。第二个方案是使用基于 Arduino 的微处理器进行净化，最后一个方案是人体探测器。之后，该系统可以安装在住宅区并提供更健康的空气，参考公式“你只看一次”（YOLO）的结构。所有系统都将提供性能，因为每个功能都集成在一起，以解释此工具移动的简易性。如果污染程度较低，此工具将前往该位置，反之亦然。此工具同时工作，可过滤空气污染并为人类提供健康的空气（人工智能）。借助此，研究人员尝试了几种方法来解决室外空气污染问题，并清洁污浊的空气以使其适合呼吸。关键词：空气污染、Arduino、人工智能、YOLO
研究论文使用随机探索性搜索中心 Harris Hawks 优化器对混合能源系统进行优化定型，并提高利用率
由于传统能源资源的枯竭、温室气体排放、气候变化等，基于可再生能源 (RER) 的发电正成为当前和未来电力行业的主要来源。主要的 RER，包括太阳能、风能和小型水电，可在智能电网环境中提供可靠且可持续的解决方案。基于太阳能和风能的发电更为普遍，但性质各异，甚至无法非常有效地预测。因此，有必要整合两个或更多 RER 并开发混合能源系统 (HES)。HES 提供经济高效且可靠的电源，同时减少和/或几乎可以忽略不计的温室气体排放。出于经济和电力可靠性方面的考虑，组件的最佳尺寸对于开发最佳 HES 是必不可少的。近年来，元启发式进化算法已被广泛用于 HES 的最佳尺寸。哈里斯霍克优化器 (HHO) 是一种最近设计的元启发式搜索方法，能够发现全局最小值和最大值。然而，由于其开发能力较弱，基本 HHO 算法的局部搜索相当慢，收敛速度也较慢。因此，为了加速 HHO 的开发阶段，本研究开发了一种新方法，即以随机探索性搜索为中心的哈里斯霍克优化器 (hHHO-ES)，用于优化 HES 的大小。针对各种众所周知的基准函数（包括单峰、多峰和固定维度），验证了建议的方法并将其与现有的优化方法进行了比较。随后，该方法被用于开发 HES，它将能够为电网供应稀缺的偏远地区提供电力。在一系列约束（例如系统组件的界限和可靠性）下，使用净现值 (NPC) 作为主要函数来制定目标函数。将获得的结果与和声搜索（HS）和粒子群优化（PSO）的结果进行了比较，发现其效果更佳。
EMA 医学术语简化器 - 欧洲药品管理局
我们的列表集中于产品特性摘要和药品公开评估中的副作用和类似术语，但省略了很少使用的术语。它不包括大多数疾病状态的描述或与法规、统计学和补充医学等专业相关的描述，或者实际上与解剖学、微生物学、病理学和生理学等更广泛的医学领域相关的描述。
空气净化器AP-401
抗病毒纤维包含可以在纤维表面产生低pH值的物质。低pH环境将改变病毒蛋白的三维结构，并导致蛋白质的空间结构不可逆地变性。随后将导致病毒失去与宿主细胞受体结合的能力并最终抑制其生长。
dtsyn：一个基于双转化器的神经网络，可预测协同药物组合
抽象的药物组合疗法在解决肿瘤异质性问题时在许多方面都优于单一治疗癌症治疗。对于湿lab实验，由于可能的药物对搜索空间，筛选新型的协同药对具有挑战性。因此，已经开发了计算方法来预测具有潜在协同功能的药物对。尽管当前模型取得了成功，但对其他数据集的概括的力量以及了解化学化学相互作用或化学样本相互作用机制的理解是缺乏研究，从而阻碍了实际应用的当前算法。在本文中，我们提出了一种基于多头注意力机制的DTSYN（药物对协同预测的双变压器模型）的深神经模型，以鉴定新的药物组合。我们设计了一种细粒状变压器，用于捕获化学下结构基因和基因 - 基因关联以及一种用于提取化学化学化学和化学细胞线相互作用的粗粒状变压器。dtsyn在曲线（ROC AUC）下达到了最高的接收器工作特征区域，为0.73，0.78。0.82和0.81在四个不同的交叉验证任务上，表现优于所有竞争方法。此外，DTSYN在五个独立数据集中实现了最佳的真实正率（TPR）。消融研究表明，两个变压器块都导致了DTSYN的性能。此外，DTSYN可以在化学物质和细胞系之间提取相互作用，这可能代表了药物作用的机制。因此，我们设想模型是通过使用化学物质和转录组数据来确定协同药物对优先级的有价值工具。
解读空气净化器性能数据
此外，到目前为止，这些测试报告未能充分描述设备运行过程中形成的主要或次要产物的排放，和/或在室内空间中引发的化学反应。关于电子空气净化器产生化学副产物（臭氧生成除外）的可能性的同行评审文献范围仍然有限，而公开的测试方法尚未充分解决副产物的形成问题。9,10 最广泛使用的副产物形成测试标准仅关注臭氧：UL 867 和 UL 2998。UL 2998 是更为严格的“零臭氧排放”标准（允许在 27 立方米至 31 立方米 [954 立方英尺至 1,095 立方英尺] 的标准测试室中臭氧含量最高为 5 ppb），而 UL 867 是较为宽松的标准（允许在标准测试室中臭氧含量最高为 50 ppb）。
使用基于能源 LCA 的指标的生物消化器能源可持续性绩效指数
如今，由于能源系统的复杂性、其多种功能以及指标不明确的使用，衡量组织的绩效仍然很困难。组织需要考虑能源问题以促进可持续发展。本文旨在开发一种衡量沼气厂能源可持续性绩效的方法，但研究的想法是确定该方法在多大程度上可以替代用于可持续性评估的传统方法，这些方法基于多标准决策。因此，评估绩效方法结合了模糊数字、语言量表和能源生命周期指标。对生物消化器进行了评估，考虑到三维可持续性结构，以两种情景（p 和 q）的能源可持续性绩效指数的形式呈现其结果。结果表明，能源可持续性绩效指数 q（0.382）的值相对低于情景 p（0.815）所实现的指数。情景 q 的生物消化器在向能源可持续性转变方面没有表现出积极的前景。所提出的方法是一种新的简单方法，旨在将当前的能源绩效评估替换为考虑不确定性的技术评估解决方案，而软件不支持这种解决方案。建议的能源生命周期分析指标可用于评估各国规模相似的沼气厂。它们还可用于对模拟各种能源参数的工厂进行优先排序，或启发能源决策者在不确定的环境中提供更灵活、更可靠的结果。
TENSORFLOW AMPERE® 人工智能优化器 (AIO)
首先将 AIO_NUM_THREADS 设置为请求的值。$ export AIO_NUM_THREADS=16 $ cd ~/aio-examples/ $ bash download_models.sh $ bash start_notebook.sh 如果您在云实例上运行 Jupyter Notebook Quickstart，请确保您的计算机已打开端口 8080，并在本地设备上运行：$ ssh -N -L 8080:localhost:8080 -Iyour_user@xxx.xxx.xxx.xxx 使用浏览器指向 Jupyter Notebook 启动器打印出的 URL。您将在 /classification 和 /object detection 文件夹下找到 Jupyter Notebook 示例 (examples.ipynb)。