XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System和动
施工站点上的对象检测和动作识别
•关于该主题的调查。•数据集传导考虑建筑工地上的各种工作条件。•构建机的检测和动态识别与动态和静态信息作为输入流的组合。•基于计算机视觉的自定义深度学习神经网络设计。•使用分布数据的测试对系统进行全面验证。•结果和结果的呈现。如果您对该项目感兴趣，请随时将您的申请文件（即求职信，简历和成绩单）发送到下面的电子邮件地址。欢迎有关该主题扩展的进一步讨论。
M.Sc.程序 B.SC。计算机科学 课程和教学大纲（2023-2024） 计算机科学工程和信息学院... B.SC。 （多媒体和动画） S.编号作者tr Infaction因子1 Chavda，V.P。，Vuppu，... 选定的出版物列表 - 截至2024年10月 基于AI的车辆网络朝6G和IoT 选定的出版物列表-2023 电子工程学院 高级科学学院 vitree（1月）-2025教学大纲 b'' 2024信息手册Vitree（1月）-2025 ... 用于... 的电池管理系统中的硬件 M.Tech智能移动性 B.技术电气和计算机科学工程 B. Tech。土木工程
计划信用结构学分B.Sc（荣誉）学科核心课程60 80学科选修课程24 32能力增强课程08 08技能增强选修课程09 09增值课程08 08 08 08开放选修课程09 09 09 09 09 09总毕业学分需求02 14总毕业学分需求120 160 160 160 160
视频游戏和动画电影
硕士国家文凭 - 5年高等教育-M2 120 ECTS信用>硕士录音，数字互动媒体，游戏。本课程旨在培训数字互动游戏和媒体领域的艺术家，设计师和研究人员，并在包括国立大学研究所Jean-FrançoisChampollion：www.univ-jfc.fr，La Rochelle大学提供的七个机构中提供。 www.campusart.org/artsearch/＃/program/1044> Master提及数字创建图形设计课程和交互设计视频游戏选项；脚本和跨媒体实现选项2D动画或3D动画选项-FX，LILLE天主教研究所的Piktura在惯例中进行uphf：www.campusart.org/artsearch/artsearch/program/program/1298> Master 2 IT IT提及，gamagora，Gamagora，gamagora，gamagora，通信学院（通信学院）（ICOM） 其目标是专门针对电子游戏的开发：https：//icom.univ-lyon2.fr;提及Paul-ValéryMontpellier提供的塑料艺术视频游戏3大学：www.univ-montp3.fr其目标是专门针对电子游戏的开发：https：//icom.univ-lyon2.fr;提及Paul-ValéryMontpellier提供的塑料艺术视频游戏3大学：www.univ-montp3.fr
对肠道微生物的动物生物科学综合群落的年度审查，用于基础研究和动物健康和营养的转化方法
微生物和动物具有共生关系，极大地影响了营养吸收和动物健康。可以使用称为合成群落的微生物或syncoms的微生物进行研究。synomcs用于包括农业动物在内的许多不同动物宿主中，以研究与营养物质的微生物相互作用，以及它们如何影响AN-IMAL健康。最常见的宿主聚焦在旁糖中目前是小鼠和人类，从基本的机械研究到转化疾病模型和实时生物治疗产品（LBP）作为治疗方法。我们讨论了基础研究模型中使用的串触，以及对人类和动物健康和营养的结果。讨论了串联的翻译用例，其次是LBP，尤其是在农业的背景下。Syncom仍然面临挑战，例如可重复性和污染风险的标准化。但是，联合性的未来是充满希望的，尤其是在基因组引导的Syncom设计和基于自定义Syncom治疗的领域。
肠道微生物组和动脉粥样硬化
背景：根据最近的研究，动脉粥样硬化和肠道菌群是相关的。尽管如此，已经发现肠道菌群随着研究而有所不同，其功能仍在争论中，并且这种关系并未被证明是因果关系。因此，我们的研究旨在在不同的分类学水平上识别关键的肠道菌群分类单元（GM分类单元），即门，阶级，秩序，秩序，家庭和属，以研究与动脉粥样硬化的任何潜在因果关系。方法：我们采用了来自肠道微生物群的Mibiogen联盟中的汇总数据来进行复杂的两样本Mendelian随机分析（MR）分析。有关动脉粥样硬化统计的相关信息是从Finngen Consortium R8出版物中获取的。评估因果关系，利用的主分析技术是反向方差加权（IVW）方法。补充IVW，采用了其他MR方法，包括加权中位数，MR-EGGER，加权方法和简单模式。敏感性分析涉及Cochrane的Q检验，MR-Egger截距测试，MR-Presso全球测试和剩余分析的应用。结果：最后，在对动脉粥样硬化的211 gm分类单元进行了211 gm分类单元的风险进行MR研究之后，我们发现了20个名义联系和一个牢固的因果关系。Firmicutes（门ID：1672）（几率（OR）= 0.852（0.763，0.950），p = 0.004）仍然与较低的冠状动脉粥样硬化发生率有关，即使在Bonferroni校正后，也是如此。这项研究可以通过关注肠道菌群来提供有关动脉粥样硬化的治疗目标的新见解。结论：基于发现的数据，确定菲洛姆·菲尼科特斯与冠状动脉粥样硬化的发生率降低表现出因果关系。
游戏艺术和动画的单身汉
图形设计的单元1介绍•世界上最著名的图形设计师故事。•如何将他们的图形设计知识用于当今世界。•在图形设计模块中使用草图/涂鸦简介•我们将要涵盖的工具•图形设计的未来•使用UI/UX，Motion Graphic等图形设计的未来，图形等图形等图形2彩色理论•颜色的历史记录。•铅笔颜色介绍•不同品牌如何有用，可实现美丽的结果。•使用不同的纸。•介绍色轮•不同类型的颜色和声，凉爽和温暖的色彩•颜色心理学。•对不同颜色的阳性和负效率。单元3图形。栅格图形•向学生介绍Adobe Photoshop。该模块的目的是通过实践练习和作业实际上教育学生在与数字艺术相关的Photoshop中的特定工具和功能。•图像修复（了解克隆和愈合刷以恢复受损的照片）如何使用笔工具创建矢量艺术 /多边形艺术•照片操纵，图像编辑，如何创建按钮基本工具简介（笔工具，形状构建器，选择和直接选择工具等）向量图形•向量和栅格图形之间的差异•如何使用参考创建向量艺术。•创建一个插画家•如何创建曼陀罗•对排版的理解•掩盖和另一种混合效果。•如何进行等距设计。•如何使用黄金比率和网格系统创建徽标•如何创建品牌
开放车队中的分散协调，以进行可扩展和动态的任务分配
大型和开放协作和商用车舰队协调的主要挑战之一是动态的任务分配。自我界定的独立合理的车辆驱动程序同时具有本地和全球目标，这需要使用某种公平有效的任务分配方法进行协调。在本文中，我们回顾了有关可扩展和动态任务分配的文献，重点是确定性和动态二维线性分配概率。我们专注于开放车队的多代理系统表示，其中动态出现的车辆由软件代理表示，这些软件应分配给一组动态出现的任务。我们对最新的研究结果进行了比较和批判性分析，该研究结果侧重于集中，分布和分散的解决方案方法。此外，我们提出了以下作业问题的动态版本的数学模型，在组合优化中众所周知：分配问题，瓶颈分配问题，公平匹配的问题，动态最小偏差分配概率，P K-分配问题，分配问题，半分配问题，半分配问题以及辅助分配的分配性分配的分配性代理人参差合格;在考虑开放车队的主要方面的同时：任务和车辆的随机到达（代理商）可能会在协助以前的任务或通过个人利益参与舰队的情况下可用。
可持续纤维素衍生的有机光子凝胶，具有可调和动态的结构色
摘要：结构颜色是一种引人入胜的光学现象，它是由复杂的光 - 物质相互作用引起的。来自天然聚合物的生物结构颜色在仿生设计和可持续结构中是无价的。在这里，我们报告了一种可再生，丰富且可生物降解的有机凝胶，该有机凝胶会产生具有生动结构颜色的稳定胆固醇液晶结构。我们使用68 wt％羟丙基纤维素（HPC）基质构建色凝胶，结合了不同的聚乙烯乙二醇（PEG）宾客分子。PEG包含具有定制极性的奇特端基团，可以通过PEG和HPC链之间的静电排斥在HPC螺旋主链上精确定位。这可以保留HPC的手性列相，而不会受到干扰。我们证明了钉子的极性会调谐HPC凝胶的反射色。此外，具有可变极性的凝胶对温度，压力和拉伸高度敏感，从而导致快速，连续和可逆的颜色变化。这些特殊的动态特征建立了手性列凝胶，作为跨显示，可穿戴设备，柔性电子，健康监测和多功能传感器的下一代应用的出色候选者。关键字：手性列结构，羟丙基纤维素，螺距，聚乙烯乙二醇，结构颜色
多目标PSO和动态窗口方法
1大数据挖掘和应用的福建省级主要实验室，福建技术大学，富州350118，中国； 1101405123@nkust.edu.tw 2 2计算机科学与数学学院，福建技术大学，富士大学350118，中国3多媒体通信实验室，Ho Chi Minh City 700000，越南4号，越南4越南4越南越南国民大学河内116705，越南6计算机科学与工程学院，山东科学技术大学，Qingdao 266510，中国； jspan@cc.kuas.edu.tw 7信息技术学院，电力大学，河内100000，越南； tanntt@epu.edu.vn *通信：giangnt@tlu.edu.vn（t.-g.n.）; thent@uit.edu.vn（T.-T.N.）
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助