XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图自
钙钛矿还是非钙钛矿？一种从 X 射线衍射图自动识别新型混合钙钛矿的深度学习方法
图 3. ML 方法对钙钛矿与非钙钛矿进行分类。a. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 预测准确度，b. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵真阴性，c. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵假阳性，d. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵假阴性，e. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵真阳性，f. XRD 模式（d 间距（Å））对于随机森林分类的特征重要性（步长：2.18°（2 ））。
恩库图自治市
• 报价必须在报价之日起至少三十 (30) 天内有效。 • 报价必须为固定价格，且必须包含增值税。 • 必须注明固定交货期。 • 投标人必须在市政供应商数据库或 CSD 中注册。 • 投标人必须填写本 RFQ 中附上的所有补充和强制性 MBD 表格。 • 市政当局保留对报价进行尽职调查的权利。 • 市政当局保留对报价进行基准评定的权利。 • 最低可接受价格将获得 80 分：价格，以及 20 分（针对具体目标）。 • 所有兰特价值在 1.00 至 50 000 000.00 兰特（含增值税）之间的报价，将按照 2022 年《优惠采购政策框架法》规定的 80/20 原则进行评估。NQUTHU 市政府具体目标优先点摘要 Nquthu 市政府 SCM 政策的具体目标包括与历史上因不公平的竞争而处于不利地位的个人或类别的人签订合同
基于深度学习的脑电图自我诱导情绪识别
从脑电图 (EEG) 信号中识别情绪需要准确高效的信号处理和特征提取。深度学习技术已经能够自动提取原始 EEG 信号特征，从而更准确地对情绪进行分类。尽管取得了这些进展，但尚未研究从 EEG 信号（尤其是在回忆特定记忆或想象情绪情境时记录的 EEG 信号）中进行情绪分类。此外，使用深度神经网络进行高密度 EEG 信号分类面临着计算复杂度高、通道冗余和准确度低等挑战。为了解决这些问题，我们评估了使用简单的通道选择方法对基于深度学习的自诱情绪进行分类的效果。实验表明，基于信号统计数据选择关键通道可以在不降低分类准确度的情况下将计算复杂度降低 89%。准确率最高的通道选择方法是基于峰度的方法，其对效价和唤醒量表的准确率分别达到 79.03% 和 79.36%。实验结果表明，尽管所提出的框架使用的通道较少，但其性能优于传统方法。我们提出的方法有利于在实际应用中有效利用 EEG 信号。
西雅图自行车总体计划2021-2024实施计划
报告要求与理事会决议31515一致，该实施计划每年每年3月31日更新。调整是对项目列表和地图的调整，以反映项目时间表的更改，项目类型的更改以及添加或删除项目。此外，与理事会决议31515一致，SDOT将进度报告提交了市议会，这是年度实施计划更新的一部分。进度报告总结了上一年取得的进展，并得到了西雅图自行车顾问委员会（SBAB）的审查和认可。SDOT还每6个月向市议会和SBAB提供有关实施计划中项目，计划和行动状况的最新信息。
使用决策图自动均匀量子态准备
摘要 — 大多数量子算法在执行所需的特定应用计算之前，都会假设基态叠加中的某些特定初始状态。此类状态的准备本身需要量子电路执行的计算。在本文中，我们研究了特定量子态子集的自动状态准备，这些子集是基态子集的均匀叠加，称为均匀量子态。我们利用此类状态可以用布尔函数表示，并提出一种基于函数分解的递归算法。当使用二元决策图作为函数表示时，我们可以根据决策图的大小实现快速且可扩展的量子态准备。我们表明，该算法可以为函数找到量子电路，而最先进的算法不再适用。索引术语 — 量子计算、量子态准备、布尔函数、决策图
多视图自动镜显示
本文的目的是研究对多视图自动镜显示的零 - 帕拉克斯设定（ZP）的动态计算，以有效地减轻具有较大差异图像的模糊3D视觉。显着性检测技术可以产生显着图，这是显着性的地形表示，指的是视觉上主导的位置。通过使用显着图，我们可以预测吸引观众的关注或感兴趣地区的原因。最近，深度学习技术已应用于显着性检测。深度学习的显着对象检测方法具有突出显示大多数显着对象的优点。借助深度图，可以计算出显着对象的空间分布。在本文中，我们将根据视觉注意力比较两种动态ZPS技术。它们是1）通过基于图形的视觉显着性（GBV）算法和2）基于卷积神经网络（CNN）基于基于图形的模型的空间分布的最大显着性计算。实验证明，两种方法都可以帮助改善自动镜显示的3D效应。此外，基于显着对象的动态ZPS技术的空间分布可以比最大的基于显着性的方法获得更好的3D性能。
