XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System基本模型
人工智能系统的质量模型
摘要：分析了人工智能系统（AIS）需求规范的复杂因素及其对AIS创建和现代化的验证。统一AIS特性定义并建立AIS特性层次结构对于规范标准化技术和工具的开发以及在AIS创建和实施过程中对需求的评估和提供至关重要。本研究旨在基于特性的定义和排序，开发和演示人工智能（AI）、人工智能平台（AIP）和AIS质量模型的使用。证实了AI质量模型开发的原则及其顺序。给出了制定AIS特性定义的方法、依赖关系表示方法和特性层次结构。提出了 AI 和 AIP 的 46 个特征之间的层次关系的定义和协调选项。描述了以分析、表格和图形形式呈现的 AI、AIP 和 AIS 的质量模型。介绍了具有最重要特征的简化集的所谓基本模型。描述了用于无人机视频导航系统和用于诊断疾病的决策支持系统的 AIS 质量模型示例。
Sasidhar B等。使用指纹图像创新的非侵入性血型检测。 J Crim Forensic研究2025，7（1）：180087。
血型的确定是卫生部门输血和诊断的关键步骤。在本文中，采用了与深度学习算法相结合的成像技术来自动识别血型。结缔组织与规模不变特征变换（SIFT），方向短暂和旋转的barf（Orb）以及使用Gabor滤波器的指纹的空间相关性用于识别血型的区别特征以及指纹图像。然后，提取的特征通过卷积神经网络（CNN）进行分类。此外，指纹特征还具有脊频率和空间特征，以进一步改善血型的测定。该框架包括对比度增强和降解技术，可改善图像质量，从而使图像质量波动稳定。采用了使用VGG，Resnet和Densenet作为基本模型来提高模型有效性和概括性，请进行转移学习。对不同数据集进行了测试，该方法在识别血型和歧视性标记方面表现出良好的准确性，一致性和成功率。这种新颖的技术是完全自动化的。它可以通过快速，准确地治疗输血和患者来彻底改变血型和输血的过程。
一种基于步骤的反事实说明的方法
算法追索性是一个利用反事实解释的过程，而不仅仅是理解系统产生给定的分类的原因，还可以为用户提供他们可以采取的行动来改变其预测结果。现有的计算此类干预措施的方法（称为追索权）确定了一组满足某些Desiderata的点 - e.g。对基本因果图的干预，最大程度地减少成本函数等。需要对基本模型结构的广泛了解，这在几个领域中通常是不切实际的信息。我们提出了一个数据驱动和模型不合时宜的框架来计算反事实解释。我们介绍了步骤，这是一种计算上有效的方法，它沿数据歧管沿着数据歧管递增步骤，该步骤将用户指导用户达到所需的结果。我们表明，该步骤独特地满足了一组理想的公理。此外，通过彻底的经验和理论调查，我们表明，在沿着重要指标沿着重要指标的流行方法胜过可证明的鲁棒性和隐私保证。
类型证书数据表编号 A46EU - Biobor 燃料添加剂
根据 FAR 第 21.29 条获得认证并由制造国出口的飞机型号的美国适航认证依据是 FAR 第 21.183(c) 条或 21.185(c) 条。根据 FAR 第 21.29 条获得认证并从制造国以外的国家（例如第三方国家）出口的飞机型号的美国适航认证依据是 FAR 21.183(d) 条或 21.185(b)。尽管上一段中引用的 FAR 并未具体涉及或要求外国民航局认证，但此类认证是申请人证明符合 FAA 批准的型号设计和安全运行条件的唯一实用方法，也是联邦航空管理局 (FAA) 确定符合 FAA 批准的型号设计和安全运行条件的唯一实用方法。FAA 咨询通告 21-23《进口到美国的民用飞机、发动机、螺旋桨和相关产品的适航认证》中包含了其他指导。 I. 型号 MYSTERE-FALCON 50（运输类飞机），1979 年 3 月 7 日批准。（a）基本模型定义发动机。3 台发动机 - 联合信号发动机，型号 TFE 731-3-1C（见注释 3b）。
基础模型的大规模掌握数据集
摘要 - 诸如Chatgpt之类的基础模型由于其对现实世界的普遍代表而在机器人任务中取得了长足的进步。在本文中，我们利用基本模型来解决Grasp检测，这是具有广泛工业应用机器人技术的持续挑战。尽管数据集很多，但与现实世界数字相比，它们的对象多样性仍然有限。幸运的是，基础模型具有广泛的现实知识存储库，包括我们在日常生活中遇到的对象。因此，对以前的GRASP数据集中有限表示的有希望的解决方案是利用这些基础模型中嵌入的通用知识。我们提出了Grasp-noth，这是一种从基础模型中合成的新的大规模掌握数据集来实施该解决方案。掌握在多样性和幅度上都擅长，具有文本描述和超过3M对象的1M样品，超过了先前的数据集。从经验上讲，我们表明，任何东西都成功地促进了对基于视觉的任务和现实世界机器人实验的零射击抓手的检测。我们的数据集和代码可在https://airvlab.github.io/grasp-anything/上找到。
hu在Semeval-2024任务8a上：对比度学习学习嵌入以检测机器生成的文本吗？
本文介绍了我们为Semeval-2024任务8开发的系统，“多基因，多域和多语言的黑盒机器生成的文本检测”机器生成的文本是主要的结合文本之一，这是由于使用大型文本（LLM）在虚假的文本中使用大型语言模型（llm），在伪造的文本中，播放，或者在考试中作弊，或偶尔抄写。已经开发了许多系统来检测机器生成的文本。尽管如此，这些系统中的大多数都依赖于文本生成模型。在现实世界中，这种限制是不切实际的，因为通常无法知道用户使用哪种特定模型用于文本生成。在这项工作中，我们提出了一个基于对比度学习的单个模型，该模型使用了基线参数的40％（149m vs. 355m），但在测试数据集（137名参与者中的21位）上显示了可比的性能。我们的主要发现是，即使没有多个模型的集合，单个基本模型也可以在数据增强和对比度学习的帮助下具有可比性的性能。1
基于贸易信用风险传染
评估供应链中相关信贷风险是当前信用风险管理实践的挑战。本文提出了一种基于图理论和模糊偏好理论评估供应链中相关信贷风险的新方法。首先，我们将供应链中公司的信用风险分为两种类型，即公司的“信用风险”和“信用风险传染”；其次，我们设计了一个指标系统，用于评估供应链中企业的信用风险，并使用模糊的偏好关系来获得信用风险评估指标的模糊比较判决矩阵，我们在该指标上构建了基本模型，用于评估供应链中公司的信用风险；第三，我们建立了一个用于评估信用风险传染的衍生模型。在此基础上，我们通过结合两个评估结果来对供应链中公司的信用风险进行全面评估，从而揭示了基于贸易信贷风险传染（TCRC）的供应链中相关信贷风险的传染效应。案例研究表明，本文提出的信用风险评估方法使银行能够准确确定供应链中公司的信用风险状况，这有助于遏制系统性财务风险的积累和爆发。
所有者手册 - 动力充电器
收到设备时收到设备时，请针对发票进行检查以确保其完成，并检查设备是否由于运输而造成的POS损坏。如果有任何损坏，请立即通知承运人以提出索赔。提供有关本手册封面上显示的公司损坏索赔或运送错误的完整信息。包括上述所有设备iden tification编号和组零件号（如果有），以及对零件错误的完整描述。在取消测试之前将设备移至安装站点。使用栏，锤子等时，请避免损坏设备以解开设备。本手册的其他副本可在公司网站www.eastpennmanufacturing.com上找到。注意：有关获取本手册其他副本的信息，位于本手册的简介一章中。通过型号标识电池充电器。合并到型号中的是安培时间的容量，模块计数和用于充电器的电池中的电池数量。以下示例说明了基本模型编号布置。注意：订购某些替换/服务零件所需的信息是必需的。
OSHA 实验室标准和 MSC 化学品安全手册
仍在修订中 OSHA 实验室标准和 MSC 化学品安全手册 1990 年 1 月，职业安全与健康管理局 (OSHA) 发布了关于实验室职业性有害化学品接触的最终裁决。这项裁决通常称为实验室标准，将于 1991 年 1 月 31 日实施。实验室标准是一项通用的、基于绩效的标准，强调通过雇主制定并在书面化学卫生计划中概述的程序安全处理和使用有害化学品。为了遵守本标准的规定，大学已纳入化学品安全手册。还要求首席研究员制定其实验室独有的化学卫生计划。本手册可作为所有首席研究员创建更具体的文档的基本模型。此要求的详细内容概述如下。 范围和应用 即使实验室使用相对少量的化学品，也受实验室标准的约束。该标准取代了适用于实验室的所有其他 OSHA 标准的要求，但要求将员工暴露量保持在允许暴露限值 (PEL) 以下除外。允许暴露限值是员工可以定期接触的危险化学品的最大空气浓度。如果大气浓度
OSHA 实验室标准和 MSC 化学安全手册
仍在修订中 OSHA 实验室标准和 MSC 化学安全手册 1990 年 1 月，职业安全与健康管理局 (OSHA) 发布了关于实验室职业性危险化学品接触的最终裁决。该裁决通常称为实验室标准，将于 1991 年 1 月 31 日实施。实验室标准是一项通用的、基于绩效的标准，强调通过雇主制定并在书面化学卫生计划中概述的程序安全处理和使用危险化学品。为了遵守本标准的规定，大学已纳入化学安全手册。还要求首席研究员制定其实验室独有的化学卫生计划。本手册可作为基本模型，所有首席研究员均可据此创建更具体的文档。此要求的详情概述如下。 范围和应用 即使实验室使用相对少量的化学品，也受实验室标准的约束。该标准取代了适用于实验室的所有其他 OSHA 标准的要求，但要求将员工暴露量保持在允许暴露限值 (PEL) 以下除外。允许暴露限值是员工可以定期暴露的危险化学品的最大空气浓度。如果大气浓度为