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关于大型电子设备可靠性评估...
4.1 评估子系统可靠性 47 4.2 子系统可靠性评估示例 48 4.3 简单串联系统的可靠性评估 49 4.3.1 简单串联配置的网络模型 50 4.4 引入冗余概念 52 4.4.1 冗余技术的类型 52 4.4.2 简单并联冗余配置 53 4.5 双模并联/串联和串并联配置 56 4.6 部分冗余 57 4.7 一些复杂的冗余配置 57 4.7.1 K Out of N 网络 58 4.7.2 多数表决冗余 59 4.7.3 操作冗余 60 4.8 最佳冗余级别 60 4.9 现实世界建模技术简介62 4.9.1 将领域转换为有用的计算机表示 .62 4.9.2 受控迭代系统开发生命周期 63 4.10 数据驱动系统 64 4.11 数据建模 65 4.12 对目标系统的功能方面进行建模 67 4.13 概念建模：面向对象的方法 68 4.13.1 面向对象建模 69
大型结构动力学的验证...
例如，如果表达式 4.3.2-6 在文本的某处被引用，那么这种编号系统的优点是读者可以立即识别出公式在文本中的位置，在本例中是第 4 章第 3 节第 2 小节。在大多数情况下，读者只需查看内容就有机会识别所提到的方法，或者如果需要找到特定的部分，那么这种编号系统就具有优势。
大型和工作历史文物的保养指南
由于业内许多人主张修订这些原始标准，2014 年 ABTEM 委托顾问 Rob Shorland-Ball 进行一项由英国艺术委员会资助的范围界定研究，以确定对任何新出版物和潜在内容的需求。在咨询了业内许多人之后，ABTEM 在英格兰艺术委员会的进一步慷慨资助下，与国际铁路遗产咨询公司 (IRHC) 合作完成了这些新指南。IRHC 团队包括 Helen Ashby、Efstathios (Stathis) Tsolis 和 Steve Davies。这项工作得到了由 Andrea Bishop、Andy King、Lis Chard-Cooper、Peter Ovenstone、Richard Sykes、Robert Excell、Ron Palmer 和 Tim Bryan 组成的指导小组的支持。Steph Gillett 是项目管理员，校对工作由 Drakon Consulting 的 Jenni Butterworth 负责。
探索大型语言模型
大型语言模型（LLMS）的快速发展具有显着影响的各个领域，利用了它们出色的几次射击和零照片的学习能力。在这项工作中，我们旨在探索和理解以数据为中心的观点的基于LLMS的特征选择方法。我们首先将现有的特征选择方法（LLMS）分为两个组：数据驱动的特征选择，它需要样本的数值来进行统计推断和基于文本的特征选择，这些特征选择利用LLMS的先验知识来使用描述性上下文进行语义关联。我们使用各种尺寸的LLM（例如GPT-4，CHATGPT和LLAMA-2）进行分类和回归任务的实验。我们的发现强调了基于文本的效果选择方法的效果和鲁棒性，并使用现实世界中的医疗应用来展示其潜力。我们还讨论了采用LLM进行征服选择的挑战和未来机会，为这一新兴领域的进一步研究和探讨提供了见解。
sofnet：基于光流的大型...
来自多个中心的大脑磁共振成像（MRI）数据通常在成像条件下表现出差异，例如所使用的核磁共振仪器的类型和随机噪声的存在。此外，MRI切片之间差距的差异进一步使数据的可用性复杂化了高级人工智能（AI）分析。基于深度学习的方法已成为解决挑战的实用解决方案。然而，现有的研究在很大程度上忽略了大脑MRI数据的增强，尤其是在面对明显的切片间隙时，例如在我们的临床大脑MRI切片中观察到的大约6 mM。响应这一研究差距，我们旨在开发新的方法来增强大脑MRI数据，重点关注更大的切片差距。为了实现这一目标，我们提出了SOFNET，它利用了基于光流和编码器 - 二次骨架的sofnet。我们模型的主要目标是插值MRI切片，同时保持特征一致性。利用光流法，与其他超分辨率算法相比，该方法表现出了出色的性能，我们提出的方法已在三个不同的大脑MRI数据集上进行了评估，并明确解决了4.2 mm和6.0 mm之间的差距。实验结果强调了SOFNET在生成适应的脑MRI数据方面获得的超分辨率质量的显着增强，超过了其他单位超级分辨率（SISR）方法。为了确保插值脑MRI切片的可信度，我们基于诸如峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）等指标（例如峰值信噪比（PSNR））对三个MRI进行了实验。这些实验证明了我们方法在将低分辨率MRI数据转换为清晰可靠的大脑MRIS中的有效性，从而可以使用AI技术进行了改进的分析。
AI和大型模型的基础
近年来，基于深度卷积网络的对象重新识别（REID）的性能已达到很高的水平，并且取得了不错的进步。现有方法仅着眼于特征和分类精度的鲁棒性，而忽略了不同特征之间的关系（即画廊 - 壁画对之间的关系或探测 - 探针对之间的关系）。特别是，位于决策边界的探针是抑制对象REID性能的关键。我们将此探针视为硬样本。最近的研究表明，图形卷积网络（GCN）显着改善了特征之间的关系。但是，将GCN应用于对象REID仍然是一个悬而未决的问题。本文提出了两个可学习的GCN模块：特征聚合图卷积网络（FA-GCN）和评估连接图卷积网络（EC-GCN）。具体来说，预处理选择一个任意特征提取网络来提取对象REID数据集中的功能。给定探针，FA-GCN通过画廊集的亲和力图聚集了相邻节点。之后，EC-GCN使用随机概率库采样器来构建子图，以评估探针 - 壁画对的连通性。最后，我们将节点特征和连接比共同汇总为一个新的距离矩阵。对两个人REID数据集（Market-1501和Dukemtmc-Reid）和一个车辆REID数据集（VERI-776）的实验结果表明，所提出的方法可实现最先进的性能。
