XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System响应数据
如何在投资组合管理器中响应数据请求
时间范围：从下拉菜单中选择一个时间范围。如果请求者指定了时间范围，您将无法更改它。注意：投资组合经理生成年度指标；您选择的月份是 12 个月报告期的最后一个月。例如，选择 2024 年 12 月将生成 2024 年 1 月 1 日至 2024 年 12 月 31 日期间的指标。 物业：单击选择物业，然后从列表中选择物业并单击应用选择。如果您的帐户中有许多物业，您可以根据组名、主要功能、位置对它们进行排序，或使用过滤功能，快速识别要包含在响应中的物业。
2024质量评级系统测量技术规格
根据年度质量评级系统和合格的健康计划参与者经验调查的要求：技术指导，上一年通过健康保险交易所（Exchange）提供覆盖范围的QHP发行人需要提交第三方验证的QRS QRS临床措施数据，QHP QHP招募数据调查对CMS的认证响应数据作为认证条件。3 cms将计算通过所有交易所提供的QHP的质量性能等级，无论交换模型如何。CMS将将QRS评级方法应用于已验证的QRS临床测量数据和QHP参与者调查响应数据（QRS调查措施）的子集以5星级评级量表产生质量评分。4 cms将收集数据并计算每个州内每种QHP发行人产品类型（例如，健康维护组织[HMO]）的质量评级，并将这些评级应用于该州的每种产品类型的QHP。
FFG 62 星座级 – 导弹护卫舰
在 22 财年，海军针对一艘通用舰船的大比例模型进行了测试，该模型结合了海军标准舰船结构的典型特征，以生成测试件对水下爆炸的响应数据。这是根据 DOT&E 批准的测试计划进行的，并由 DOT&E 观察。这些测试使 100 英尺长的船体受到损坏，这种船体与海军舰艇类似，导致塑性变形。这些测试的结果将用于验证生存能力模型，该模型用于预测威胁武器造成的损害程度和范围。
斑马机器人自动化投资组合手册
对称性与您的仓库管理系统（WMS）无缝集成，根据大小，位置，优先级和其他因素进行评估，批处理和分配订单。随后将优化的旅行分配给团队，最大程度地提高了选拔密度，同时最大程度地减少了仓库地板上的交通拥堵。绩效会随着时间的推移而提高，以响应数据驱动的见解和采摘者报告的例外。结果是仓库操作，每个动作都是有目的的，每个任务都以精确完成，生产力达到了高峰。
支持信息 - 芝加哥知识大学
图 S4：在“计算 T 跳跃”实验中，对所有四个序列的慢速（解离）和快速（磨损）响应的指数拟合。从 120 个独立的 1 µ s 模拟中，我们通过记录中心沃森-克里克碱基对完整的序列分数随时间的变化来汇编慢速响应数据，并通过记录两个末端沃森-克里克碱基对完整的序列分数随时间的变化来汇编快速响应数据。如果两个互补碱基的质心位于 1.3 nm 的线性距离内，我们定义沃森-克里克碱基对为完整的。我们通过将衰减指数拟合为结合 A:T 末端分数随时间的变化来提取 k fast d 的计算估计值 f unfrayed ( t ) = exp( − k fast dt ) 。类似地，我们通过将衰减指数拟合到杂交序列分数与时间的函数 f hybridized ( t ) = exp( − k slow dt ) 来提取 k slow d 的计算估计值。我们在每个面板的图例中报告了模型与对数空间中的数据的最小二乘线性拟合的判定系数 R 2 （即，log ( f ) = − kdt ），并且数据绘制在对数线性轴上以便于直观地比较拟合值。在所有情况下，我们都观察到模型与数据的极好拟合，所有 R 2 > 0.88，除了在最低温度 T m - 5 K 下的慢响应，其中解离事件稀疏。
支持燃气轮机数字孪生的数字几何
“数字化”、工业 4.0、数字孪生、数据驱动设计和制造将彻底改变我们的经营方式。本文在发电、燃气轮机和发电厂的工程领域考虑了这一点，并提出了一个问题：如何才能实现数字孪生。数字孪生的核心必须是基于物理的模拟，并面临三大挑战：模拟规模；模拟规模；响应数据驱动的反馈。本文将依次讨论这些问题，并说明表示和管理几何图形的能力是支持数字孪生的数字线程。我们讨论了经典 BREP CAD 的使用以及我们一直在开发的新型数字几何实体建模内核。我们举例说明了我们最近为应对这些挑战而开展的工作。
使用深长的短期记忆网络框架
压力瞬态分析能够根据压力响应数据检查储层特性，这对于有效的CO2存储和CO2地热技术至关重要。注射范围循环压力和速率瞬态响应特别决定了渗透性，边界距离和注入性能。这可以评估超临界二氧化碳阶段的增强迁移率以及任何井损伤。为了评估PTA对温度和速率依赖性超临界二氧化碳注入的反应，开发了基于物理学的深度学习模型，以考虑温度和速率影响。深度学习模型利用基于时间序列的修改后的长期记忆网络来预测压力响应。
用于钢筋混凝土桥梁结构健康监测的智能设计人工智能
摘要：随着在线传感技术和高性能计算的最新进展，结构健康监测 (SHM) 已开始成为对民用基础设施进行实时条件监测的自动化方法。理想的 SHM 策略通过利用测量的响应数据来更新基于物理的有限元模型 (FEM) 来检测和描述损坏。在监测复合结构（例如钢筋混凝土 (RC) 桥梁）时，基于 FEM 的 SHM 的可靠性会受到材料、边界、几何和其他模型不确定性的不利影响。土木工程研究人员已经采用了流行的人工智能 (AI) 技术来克服这些限制，因为 AI 具有利用先进的机器学习技术快速分析实验数据来解决复杂和定义不明确的问题的天生能力。在这方面，本研究采用了一种新颖的贝叶斯估计技术来更新耦合的车辆桥梁 FEM 以用于 SHM。与现有的基于 AI 的技术不同，所提出的方法智能地使用嵌入式 FEM 模型，从而减少了参数空间，同时通过基于物理的原理指导贝叶斯模型。为了验证该方法，给定一组“真实”参数，从车桥 FEM 生成桥梁响应数据，并分析参数估计的偏差和标准差。此外，平均参数估计值用于求解 FEM 模型，并将结果与“真实”参数值的结果进行比较。还进行了敏感性研究，以展示正确制定模型空间以改进贝叶斯估计程序的方法。研究最后进行了讨论，重点介绍了利用实验数据使用人工智能技术更新混凝土结构 FEM 时需要考虑的因素。关键词：人工智能、贝叶斯统计、结构健康监测、钢筋混凝土、公路桥梁、车桥相互作用。
经济分析局
经济分析局 (BEA) 是提供国家经济数据的主要联邦统计机构。作为商务部的一部分，BEA 发布美国从国家到县级的国内生产总值 (GDP)，以及各行业、对外贸易和投资统计数据以及一系列行业数据等经济指标。BEA 拥有强大的创新文化，可以响应数据用户的要求，例如更及时地发布数据以及提供更多地理和行业细节。除了在扩大其对私人和行政数据源的使用方面处于领先地位外，该机构还采取措施发布有关收入分配以及经济与环境之间联系的统计数据。BEA 的影响力显而易见：其领先的经济统计数据被用作财政政策、货币政策、联邦和州及地方资金分配以及私营部门投资的输入。BEA 的数据被媒体广泛引用，并被广泛用于经济研究。
激活评分：从化学蛋白质组学数据和蛋白质语言模型（PLM）嵌入中预测半胱氨酸反应性
图2：用硫酰基反应性烷基化碘乙酰氨酰胺（IAA）以7个不同的浓度（范围为0至1,000 µM）处理八种癌细胞系，以阻断肽映射的抑制半胱氨酸残基。IAA与半胱氨酸结合Desthiobiotin iodoacetamide（DBIA）化学探针之间的竞争反应使DBIA标记的肽以剂量反应的方式富集。样品进行准备并在质谱仪（MS）上运行，其中肽信号的损失表明成功的IAA竞争。我们将四参数对数模型模型拟合到每个半胱氨酸的剂量响应数据。当模型在溶液上收敛（有剂量反应）时，我们将半胱氨酸标记为反应性，当没有剂量反应时，我们将其标记为无反应性。