XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System叶文聪
消息传递基于贝叶斯的贝叶斯对推车系统的控制
摘要。我们描述了一个贝叶斯控制器的贝叶斯控制器，这是控制理论中众所周知的基准。卡车孔系统的特征是其非线性和不足的性质，我们通过（1）假设控制器缺乏传感器噪声方差的知识，并且（2）在控制信号上施加界限。传统的控制算法通常难以适应不确定性和约束。然而，贝叶斯框架，尤其是专用推理框架，可以顺利地适应这些复杂性。在拟议的控制器中，整个计算过程由在线贝叶斯推理组成。通过工具箱简化了此过程，以在因子图中快速传递基于消息传递的推断。我们描述了在因子图中传递消息的机制，解决了诸如非线性因素，有限控制和实时参数跟踪之类的挑战。本文的主要目的是证明，随着主动推理框架的发展和自动推理工具箱的效率，贝叶斯控制成为应用程序工程师的吸引人选择。
检测棕榈油叶病
摘要这项研究调查了机器学习技术在检测油棕叶中疾病的应用，并利用来自Tanah Laut地区种植园的1,119张图像的数据集。数据集包含488例患病和631个健康的叶片样品，这些样品经过精心裁剪以隔离叶片区域，并在域专家的帮助下标记。用于特征提取，同时考虑了实验室和RGB颜色空间，以及Haralick纹理特征，每个像素总共有11个功能。采用了尺寸和选择相关特征，应用主成分分析（PCA）和随机森林方法。随后使用支持向量机（SVM）进行叶片健康状况的分类，并使用准确性，精度，召回和F1得分指标评估模型性能，这些均来自混淆矩阵。研究发现，PCA和随机森林显着提高了模型性能，从而提高了区分健康和患病叶片的能力。这些发现为在油棕种植园中开发自动疾病检测系统的发展提供了宝贵的见解，并在精确农业中使用了潜在的应用。此外，结果提出了进一步研究植物疾病诊断的途径，强调了先进的机器学习技术在增强作物管理和支持可持续农业实践中的作用。
内侧颞叶（边缘系统）
一位名叫 HM 的著名患者让海马体的重要性得到了深刻的体现。作为癫痫手术的一部分，医生切除了他大部分的内侧颞叶。自 1953 年那次手术以来，他没有形成任何新的记忆。他能记得童年和手术前的一切，他仍然有工作记忆和形成程序记忆的能力。你可以和他进行正常、清晰的对话，但如果你离开房间片刻，当你回来时，他不会记得你或对话。他完全失去了形成陈述性记忆的能力。
使用Chrysomelidae（叶甲虫）
结果：数据库包括73342个条形码，分为来自101个国家 /地区的5310个垃圾箱（物种代理）。哥斯达黎加贡献了所有条形码序列的近一半，而将近50个国家 /地区的条形码少于十个。只有五个国家，哥斯达黎加，加拿大，南非，德国和西班牙，尽管条形码数据库涵盖了大多数主要的分类学和生物地理位置上的谱系，但采样了很高的完整性。pd显示出中度饱和度，因为一个国家添加了更多的物种多样性，并且社区系统发育表明国家动物群的聚类。然而，在物种层面，即使在最激烈的采样国家中，库存仍然不完整，并且对全球物种丰富度模式的评估不足。
文晔科技股份有限公司及子公司合并财务报告暨会计师核阅 ...
本期综合损益总额 - - - - - - - 1,688,408 4,490,417 - 6,178,825 57,569 6,236,394 111 年度盈余指拨及分配 提列法定盈余公积 - - - - - 768,307 - ( 768,307) - - - - - 提列特别盈余公积 - - - - - - 1,564,387 ( 1,564,387) - - - - - 普通股股东现金股利 - - - - - - - ( 3,812,065) - - ( 3,812,065) - ( 3,812,065) 特别股股东现金股息 - - - - - - - ( 270,000) - - ( 270,000) - ( 270,000) 员工执行认股权 六(十八)(十九) 30,450 - 2,860 - 103,261 - - - - - 136,571 - 136,571 注销限制员工权利新股 六(十八)(十九) ( 480) - - - 480 - - - - - - - - 限制员工权利新股变动 六(十九)(二十一) - - - - ( 2,245 ) - - - 2,245 - - - - 认列对子公司所有权权益变动 六(十九) - - - - - - - ( 831) - - ( 831) - ( 831) 股份基础给付酬劳成本 六(十七) - - - - 56,208 - - - 27,947 - 84,155 - 84,155 非控制权益减少 六(二十二) - - - - - - - - - - - ( 817) ( 817) 赎回权负债之其他权益增加数 六(二十一) - - - - - - - - 86,470 - 86,470 - 86,470
1.文章分类和同行评审政策
● 本论文基于A等人[A 20a]的研究成果投稿。 ● 本文是在A等人的研究成果[A 20a]的基础上进行了修改，并增加了实验。 ● 本文总结了A等人的两项研究成果[A 20a, A 20b]。 请注意，即使某篇论文在本学会看来不构成重复提交，但在其他学术学会看来也可能被视为重复提交。 2.6 作者所有积极参与论文写作过程（包括研究计划的构思和规划、实验的执行和讨论）并对所提交论文的内容负责的个人都必须列在作者名单中。所有相关人员应就作者名单及其列出顺序达成一致。一般来说，论文提交给学会后，作者名单就不能更改。然而，如果必须添加新作者来处理查询，则不适用。 3.稿件格式及写作风格请按照以下规定撰写论文稿件。如有任何疑问，请通过电子邮件（editor@ai-gakkai.or.jp）联系协会秘书处。 3.1 样式文件的使用 请使用期刊的样式文件撰写论文稿。您可从以下协会网站获取样式文件。 “期刊样式文件”https://www.ai-gakkai.or.jp/published_books/transactions_of_jsai/toukou/ 一般而言，稿件应使用 LaTeX 系统准备。如果您使用期刊样式文件创建它，则可以使用将在期刊中发布的打印图像来创建它。 LaTeX系统采用日文版pLaTeX作为标准。作者有责任调整由于 LaTeX 系统差异而导致的打印图像的差异。如果您无法使用 LaTeX 系统，也可以使用 Microsoft Word 格式的样式文件。 3.2 稿件结构 请按照样式文件和下图所示的结构撰写稿件。 标题 请按照样式文件在稿件第一页开头写上以下内容。
1.文章分类和同行评审政策
1. 有效使用适合问题的现有技术 2. 现有技术的有用组合 3. 开发有用的工具 4. 开发有趣的应用程序 5. 有效实施现有技术 6. 分析人工智能系统可以有效工作的环境 7. 评估商业价值和开发成本，包括技术内容 8. 系统化人工智能系统开发和运行的专有技术 传统的论文同行评审标准要求根据定量的实验结果对新颖性、有用性和可靠性进行客观评价，但在实际的人工智能系统中通常很难提供这一点。因此，我们的同行评审政策是，如果文章包含成员可以应用于其他案例的论点，被认为对于学会授权有意义，存在无法呈现完全客观的评估结果的正当理由，并且从提议的系统中获得的行动和效果以逻辑一致的方式进行断言，那么即使是定性评估也会接受。 ③ 原创论文（概念论文） 一个学术领域一旦建立并成熟到一定程度，就需要高度完成的论文，其中包括严格的公式化和通过可靠的评估实验来验证其实用性。这虽然可以看作是学术研究发展的自然趋势，但也可以说，这与人工智能研究本身的前沿性相悖。开创了人工智能研究领域的前沿研究不能用上述成熟领域论文的标准来评判。 例如明斯基关于框架理论的论文、一般框架问题、RoboCup的提案等很多研究项目都为学术和技术的进步做出了重大贡献，但可以说在它们发表的时候，很难用成熟领域的标准来评价它们。此外，这些研究项目提出的理念或方法，或提出的课题，即使提出时验证不充分，也算是“有意义的提案”。虽然这些项目投入了大量精力，但要看到其作用还需要时间。 概念论文类别旨在鼓励纳入此类论文。我们的审查政策不太注重定量或客观评价，决定将由编辑委员会负责做出。
凯文·V·道尔准将
凯文·V·道尔准将 凯文·V·道尔准将是美国驻欧洲空军 - 非洲空军 (USAFE-AFAFRICA) 司令的空军国民警卫队助理。道尔将军负责向 USAFE-AFAFRICA 司令提供有关空天作战（包括导弹防御）的建议，服务对象为三大洲、欧洲、非洲和中东 104 个国家的三名作战指挥官。他还领导该司令部与国民警卫队国家伙伴关系计划的合作。道尔将军于 1989 年以优秀毕业生的身份从田纳西州麦吉泰森空军国民警卫队基地的军事科学院毕业。随后，他在加利福尼亚州马瑟空军基地和加利福尼亚州乔治空军基地 F-4 替代训练部队完成了本科导航员培训。道尔将军被选中参加在德克萨斯州谢泼德空军基地举行的欧洲-北大西洋公约组织联合喷气式飞机飞行员训练，之后又参加了在堪萨斯州麦康奈尔空军基地举行的 F-16 训练。道尔将军是美国空军武器教官课程 (F-16) 的毕业生，拥有超过 4,000 小时的 F-16、A-10C、F-4E、AT/T-38 和 T-37 飞行经验，其中包括超过 128 次作战任务，总计超过 400 小时的战斗时间。他的职业生涯长达 39 年，曾担任空军军官和海军陆战队士兵。在担任现职之前，道尔将军曾任空军国民警卫队司令助理、美国大陆北美防空司令部第 1 航空队（北方航空队）、佛罗里达州廷德尔空军基地、北美防空司令部副联合部队空中组成部队指挥官 (CFACC)、印第安纳州空军国民警卫队参谋长以及俄亥俄州和印第安纳州国民警卫队的各种部队指挥和总部职务。在其整个职业生涯中，他参加过的军事行动包括太平洋空军战区安全计划和南方守望、北方守望、伊拉克自由和持久自由行动。教育 1983 年美国海军陆战队基础训练 - 优秀毕业生，海军陆战队新兵训练营，加利福尼亚州圣地亚哥。 1986 年美国海军陆战队军官候选人学校 - 优秀毕业生，排长课程（初级），弗吉尼亚州匡蒂科1988 年，印第安纳州立大学，航空航天技术理学学士学位，印第安纳州特雷霍特 1989 年，军官培训 - 优秀毕业生，军事科学院，诺克斯维尔空军国民警卫队基地，田纳西州 1989 年，专业本科导航员培训，加利福尼亚州马瑟空军基地 1990 年，F-4E 武器系统军官培训，加利福尼亚州乔治空军基地 1992 年，本科飞行员培训，欧洲-北约联合喷气式飞机飞行员培训，德克萨斯州谢泼德空军基地 1993 年，F-16 飞行员培训，堪萨斯州麦康奈尔空军基地 1999 年，中队军官学校（SOS），函授 2000 年，美国空军武器学校教员课程，内利斯空军基地，内华达州拉斯维加斯函授 2021 年联合部队空军指挥官 (CFACC) 课程，麦斯威尔空军基地，阿拉巴马州蒙哥马利 2022 年国家安全研究管理课程，雪城大学，纽约州雪城