XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System域性
一般地质和地质研究（域A）
一般地质和地质研究（域A）[注：以下给出的示例仅是描述性的，不是包含全包的项目列表] A-1。地球系统和过程A-1.1地球历史A-1.2地球系统（例如地球，水圈，大气层，生物圈）A-1.3地质周期和过程（例如，岩石类型，板块构造）A-1.4的水平周期和过程（例如，蒸发，蒸发，降水量，质量源）（E. GEORNES ACERES和CYC，E.平衡）A-1.7碳循环A-2。地质信息的来源A-2.1政府机构（例如USGS，USDA，NRCS，州地质调查）A-2.2科学文献（例如，经过同行评审的出版物，地质实地考察出版物，地质实地考察出版物，研究生论文）A-3。地质和地球物理工具，技术和解释A-3.1地下调查（例如，钻孔，岩石芯，土壤采样）A-3.2岩石和土壤日志记录以及描述A-3.3表面和井眼地球物理学（例如，地震反射/反射/反射，电阻，gpr，gpr，gpr，televiever，televiewer）。字段注释，文档和记录保存A-5。全局定位，坐标系统和基准A-5.1坐标系统和基准（例如类型和应用程序）A-5.2全局定位系统（GPS）A-5.3测量精度和精度A-6。比例尺和比例分析A-6.1量表类型，应用和分析A-6.2水平和垂直尺度和关系（例如垂直夸张）A-7。遥感，图像分析和地理信息系统A-8.1航空影像和摄影测量A-8.2遥感（例如，红外，雷达图像，卫星图像以及光检测和范围（LIDAR））表面和地下映射和地图应用A-7.1地形图，斜率和配置文件A-7.2地质图，符号和应用A-7.3罢工和倾斜，显而易见，厚度和深度A-7.4 ISOPACH和ISOPACH和ISOCOCOCOCTACH和ISOCOCOCTECTRATION MAPE MAPS A-8。
将域知识与机器学习融合
机器学习（ML）为公共和私营部门组织提供了广泛认可但复杂的机会，可以从数据中产生价值。一个关键要求是，组织必须通过与“机器知识”（即可用于为预测模型提供信息的数据）合并相关领域的专家的关键“领域知识”来找到发展新知识的方法。在本文中，我们认为了解产生这种知识的过程对于从策略上开发ML至关重要。在为这种理解做出贡献的努力中，我们通过对瑞典公共部门的两种案例进行探索性研究来研究从领域知识通过ML进行新知识的产生。这些发现揭示了三种机制的作用 - 称为合并，算法中介和归化 - 将领域知识与机器知识联系起来。这项研究贡献了与ML的Orga Nizational使用相关的知识生产理论，对其战略治理，特别是在公共部门中具有重要意义。
食物中毒细菌在低温下在食物中生长
近 10 年国外重大李斯特菌疫情 国家 疫情年份 致病食物 患者人数 死亡人数 澳大利亚 2013 奶酪 18 2 丹麦 2013-2014 熟食肉类 41 17 美国 2014 豆芽 5 2 美国、加拿大 2014-2015 焦糖苹果 36 7 美国 2010-2015 冰淇淋 10 3 美国 2015 软奶酪 24 1 美国、加拿大 2015-2016 包装沙拉 47 1 美国 2013-2016 冷冻蔬菜 9 1 德国 2012-2016 疑似来自同一工厂的多种产品 66 3 澳大利亚 2018 甜瓜 20 7 南非 2017-2018 肉制品 1,060 216 丹麦、德国、法国2015-2018 熏制三文鱼 7 1 奥地利、丹麦、芬兰等 2015-2018 冷冻玉米 47 9 丹麦、爱沙尼亚、芬兰等 2014-2019 冷熏鱼制品 22 5 英国 2019 三明治和沙拉 9 6 西班牙 2019 熟肉制品 207 例确诊，3059 例高度疑似 3 美国、加拿大 2017-2019 熟鸡丁 31 2 荷兰、比利时 2017-2019 肉制品 21 3 美国、澳大利亚 2016-2019 金针菇 42 5 美国 2017-2019 煮鸡蛋 8 1 美国 2020-2020 熟食肉类 11 1 美国 2014-2022 预包装沙拉 18 3 英国2020-2022 熏鱼 12？ 美国 2021-2022 冰淇淋 25 1 美国 2021-2022 熟食肉 14 1 美国 2023 奶昔 6 3 美国 2018-2023 绿叶蔬菜 19 0 瑞士 2022 熏鱼 20 ? 美国 2018-2023 桃子、油桃、李子 11 1 德国、荷兰、比利时、英国等 2012-2024 鱼制品 73 14 加拿大 2023-2024 冷藏杏仁奶等 20 3 美国 2024 熟食肉类 59 10 10
供应链管理域（SCM）
•开发和维护业务流程模型，业务交易模型，语义和内容的语法中性方式，以满足供应链和电子过程框架内的贸易和行业社区的要求。The supply chain and e-procurement covers the Purchasing, Material Management and Product development areas • approve based on the syntax neutral business transactions the corresponding UN/CEFACT syntax solutions provided by the UN/CEFACT Methodology and Technology group • encourage the active participation in SCM of interested user communities in Industry, Trade and Procurement, in accordance with UN/CEFACT membership criteria • maintain close relations with other UN/CEFACT groups as appropriate •促进和支持UN/CEFACT
塞尔维亚的 EECS 域协议
如果 EMS JSC Belgrade 失去 AIB 正式会员资格，则将在 EMS JSC Belgrade 恢复正式会员资格之前，为塞尔维亚境内可再生能源电力的生产期签发国家 GO。会员资格批准后，将在 AIB 会员资格批准后为塞尔维亚境内可再生能源电力的生产期签发 EECS-GO。由于生产期签发时间表，可能会同时处理 EECS-GO 和国家 GO，但这些生产期不会重叠，因此不会签发重复的 GO。
无关脑的域概括 -
摘要 - 电解图（EEG）的间/受主体内变异性使脑计算机界面（BCI）的实际使用很难。通常，BCI系统需要一个校准程序来获取主题/会话特定数据，以每次使用系统时调整模型。这个问题被认为是BCI的主要障碍，并克服它，基于域概括（DG）的方法最近出现了。本文的主要目的是重新考虑如何从DG任务的角度克服BCI的零校准问题。就现实情况而言，我们专注于创建一个脑电图分类框架，该框架可以直接在看不见的会话中应用，仅使用先前获得的多主题/ - 主题/ - 主题。因此，在本文中，我们通过休假一项验证测试了四个深度学习模型和四种DG算法。我们的实验表明，更深层次的模型在跨课程的概括性能中有效。此外，我们发现任何明确的DG算法都不优于经验风险最小化。最后，通过使用特定于特定数据进行调查的结果进行比较，我们发现特定于特定的数据可能会由于会议变异性而导致的，从而使未见的会话分类性能恶化。关键字 - 大脑 - 计算机接口；深度学习；电气图；运动图像；域概括