XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System大型的
为有效的超维度计算的HyperVector设计
超维度计算（HDC）已成为具有较小的计算和能量需求的新型轻质学习算法。在HDC中，数据点由高维矢量（高向量）表示，这些矢量映射到高维空间（超空间）。典型地，需要大型的Hypervector维度（≥1000）才能获得与常规替代方案相当的精确度。但是，不一定的大型向量增加了硬件和能源成本，这可能会破坏其收益。本文提出了一种技术，可以最大程度地减少HyperVector维度，同时保持准确性并提高分类器的鲁棒性。为此，我们在文献中首次将HyperVector设计作为多目标优化问题。所采用的方法将HyperVector维度降低了32倍以上，同时维持或提高了常规HDC所达到的准确性。在商业硬件平台上进行的实验表明，所提出的方法可以减少模型大小，推理时间和能耗的数量级以上。我们还展示了噪声的准确性和鲁棒性之间的权衡，并提供帕累托前溶液作为我们HyperVector设计中的设计参数。
![arxiv：2007.15681v2 [CS.CL] 2020年11月9日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9e0bc0f86b7d2a68cf961febf4a48c77eae810a3.webp)
arxiv：2007.15681v2 [CS.CL] 2020年11月9日
摘要。与广泛的共同证据相关的大量文献大流行是对单个专家的手动检查。能够自动处理成千上万的科学出版物的系统的开发，目的是通过基于文学的关联丰富现有的经验证据是具有挑战性且相关的。我们提出了一个通过实体之间的近似关系来对经验表达数据进行上下文化的系统，为此，从最大的COVID-19与19与COVID相关的文献中学到的表示形式。为了通过转移学习来利用更大的科学环境，我们提出了一种新颖的嵌入生成技术，该技术利用Scibert语言模型在大型的多域科学出版物中预测，并为域上的域上的域适应在山脉19个数据集中适应。由医学专家进行的手动评估以及基于相关工作中确定的治疗靶标的定量评估表明，可以成功地用于COVID-19治疗目标发现，并以大量的利润来超过基线快速文本方法。
回顾人工智能时代瓣膜和先天性心脏病的听力学诊断
近年来，电子听诊器与人工智能（AI）技术相结合，以数字化获得心脏声音，智能识别瓣膜疾病和先天性心脏病，并提高心脏病诊断的准确性。对基于AI的智能听诊技术的研究主要集中于AI算法，并且常用的方法是基于特征提取的端到端深度学习算法和机器学习算法，未来研究的热点是为了建立大型的标准化数据库，并统一这些算法，并在其他方面进行统一，并在其他算法中进行统一；算法可以与不同的算法兼容。此外，应该对不同的电子听诊器进行广泛的比较，以便算法可以与不同听诊器收集的心脏声音兼容；尤其是，尤其重要的是，云中算法的部署是人工智能未来发展的主要趋势。最后，基于心脏声音的人工智能的研究仍处于初步阶段，尽管在识别瓣膜疾病和先天性心脏病方面取得了长足的进步，但它们都在疾病诊断算法的研究中，几乎没有关于疾病严重性，远程监测，预后等的研究，这将是未来研究的热点。
评估与糖尿病相关的胎儿活力和畸形
电子邮件：kgbarbosa@hotmail.com摘要本评论旨在评估病理生理方面，并评估超声波检查在复杂的DMG妊娠中的作用。 为此，研究进度始于由医学主题标题（网格）和健康科学描述符（DECS）索引的描述符的定义。 进行搜索，咨询了PubMed数据库，以虚拟访问国家生物技术中心（NCBI）；和淡紫色，通过虚拟健康库（BVS）的电子访问。 已被识别并从网格策略中选出的文章，其以下术语与所讨论的主题有关：妊娠糖尿病，葡萄糖和妊娠，超声和胎儿活力，胎儿活力，多氢气和妊娠糖尿病。 结果，这些文章表明，DM和不良围产期结局引起的并发症与孕产妇的代谢控制直接相关，阶段，关于怀孕的编程，因为DM与生殖器异常密切相关（ACS），因为大型的ftel妇女在怀孕的最后一年中，fterus的并发症是fterus的并发症。与多龙族有关的妊娠年龄（宏观体），因为母体血液中的葡萄糖过多，越过胎盘，导致胎儿高血糖，这反过来又触发了胎儿渗透性。 关键字：妊娠糖尿病，胎儿活力，超声。电子邮件：kgbarbosa@hotmail.com摘要本评论旨在评估病理生理方面，并评估超声波检查在复杂的DMG妊娠中的作用。为此，研究进度始于由医学主题标题（网格）和健康科学描述符（DECS）索引的描述符的定义。进行搜索，咨询了PubMed数据库，以虚拟访问国家生物技术中心（NCBI）；和淡紫色，通过虚拟健康库（BVS）的电子访问。已被识别并从网格策略中选出的文章，其以下术语与所讨论的主题有关：妊娠糖尿病，葡萄糖和妊娠，超声和胎儿活力，胎儿活力，多氢气和妊娠糖尿病。结果，这些文章表明，DM和不良围产期结局引起的并发症与孕产妇的代谢控制直接相关，阶段，关于怀孕的编程，因为DM与生殖器异常密切相关（ACS），因为大型的ftel妇女在怀孕的最后一年中，fterus的并发症是fterus的并发症。与多龙族有关的妊娠年龄（宏观体），因为母体血液中的葡萄糖过多，越过胎盘，导致胎儿高血糖，这反过来又触发了胎儿渗透性。关键字：妊娠糖尿病，胎儿活力，超声。
气候变化和公用事业野火风险：联邦后台的提案
最近的灾难性野火清楚地表明，美国西部大部分地区都面临着野火的风险 - 包括夏威夷和其他以前被认为面临野火相对较小的危险的州。气候变化，景观管理的遗产是抑制火灾的，以及易受伤害地区住房的发展，都导致了生命丧失，结构损失，生态影响以及与灾害野生动物造成的与烟有关的健康影响。公用事业命令的野火是该问题的独特而大型的贡献者，导致一些最具破坏性的野火，损失足够大，可以显着影响多个州的电力公司的财务状况，尤其是西方的国家。公用事业命令的野火还威胁到电力率的负担能力，州和联邦清洁能源政策的实施以及房屋市场的整体健康状况。作为公共安全和保守商业实践，我们认为，在野火风险很高的地区运行的所有电力公司都应制定并实施计划，以大大减轻其电力基础设施点燃野火的机会。但是，接触野火相关的许多公用事业尚未制定或实施此类计划。美国公用事业部门需要采取更积极的姿势。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Konzock，O。，Nielsen，J。（2024）。试图评估微生物Biote的生产成本
拓扑量子材料的独特电子性能，例如受保护的表面状态和外来的准粒子，可以提供带有垂直磁各向异性磁铁的外部无磁场磁力切换所需的平面自旋偏振电流。常规自旋 - 轨道扭矩（SOT）材料仅提供平面自旋偏振电流，而最近探索的具有较低晶体对称性的材料可提供非常低的平面自旋偏振电流组件，不适用于能量固定的SOT应用。在这里，我们使用拓扑WEYL半候选牛头牛Tairte 4具有较低的晶体对称性，在室温下在室温下表现出大型的脱离平面阻尼样SOT。我们基于Tairte 4 /ni 80 Fe 20异质结构进行了自旋 - 扭矩铁磁共振（STFMR）和第二次谐波霍尔测量，并观察到大型平面外阻尼样的SOT效率。估计平面外旋转大厅的构成为（4.05±0.23）×10 4（ℏ⁄ 2 e）（ωm）-1，这比其他材料中报道的值高的数量级。
印度揭幕的世界上最大的太阳能发电厂
世界上最大的太阳能发电厂在印度揭幕，这要归功于该国南部的648兆瓦（MW）设施，已成为世界上最大的太阳能发电厂的所在地。以前的记录持有人属于加利福尼亚州的黄玉太阳能农场，其容量为550兆瓦。印度在过去几年中一直在快速追踪太阳能项目，这要归功于2022年安装的20吉瓦（GW）太阳能容量的目标。该目标刺激了一些非常大型的太阳能项目，包括在未来7年内建造的4 GW工厂。计划的太阳能项目的规模增长，但是每种工厂都需要数年的时间才能通过不同的批准阶段，获得资金并最终建立。这就是为什么当我们听到数千兆瓦的太阳能发电厂的计划时，实际上最大的建造和运行的是数百兆瓦。，这些都不应摆脱这个新电厂的印象。该设施由Adani集团资助，位于泰米尔纳德邦的Kamuthi，覆盖10平方公里。它由250万个单独的太阳能模块组成，据估计它将产生足够的电力，为150,000户家庭供电。更多
![arxiv：2406.09201v3 [CS.CV] 2024年6月21日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\320ae63d161446b01044352944f9cd48014236d4.webp)
arxiv：2406.09201v3 [CS.CV] 2024年6月21日
当前使用广泛使用的对象检测数据集，例如Coco [23]，Objects365 [32]和OpenImages V4 [19] [19]，提供大量图像和类别，仍然具有有限的词汇。这些数据集的有限词汇限制了班级检测器的训练潜力，因为理想的检测器应该能够识别培训集外的新类别。即使是LVIS [16]（例如LVIS [16]）的大型词汇检测数据集，就类别的数量和多样性而言，也无法完全代表现实世界的复杂性。V3DET为研究社区提供了一个大型的对象检测数据集，该数据集可以加速对更通用的视觉检测系统的探索。基线级联结构非常适合处理V3DET数据集的分层类别结构。使用常见的检测改进策略，我们将监督轨道I视为具有复杂标签的传统对象检测任务。通过改善特征金字塔网（FPN）结构，我们希望网络可以有效地学习更深入的语义信息。此外，我们通过调整损失函数来构成标签。
SleepFM：在大脑活动，ECG和呼吸信号
睡眠是通过记录各种方式来评估一种复杂的生理过程。我们从14,000多个参与者中策划了一个大型的多模式睡眠记录的大型多摄影数据集。掌握了这个广泛的数据集，我们开发了SleepFM，这是第一个用于睡眠分析的多模式基础模型。我们表明，与标准的成对构造学习的表示相比，一种新颖的对比学习方法可以显着证明下游任务绩效。A logistic regression model trained on SleepFM 's learned embeddings out- performs an end-to-end trained convolutional neu- ral network (CNN) on sleep stage classification (macro AUROC 0.88 vs 0.72 and macro AUPRC 0.72 vs 0.48) and sleep disordered breathing de- tection (AUROC 0.85 vs 0.69 and AUPRC 0.77 vs 0.61）。值得注意的是，从90,000个候选者中检索模态剪辑对时，学到的嵌入在检索模态剪辑对方面具有48％的平均准确性。这项工作展示了整体多模式睡眠建模的价值，以完全捕获睡眠记录的丰富性。SleepFM是开源的，可在https://github.com/rthapa84/sleepfm- codebase上找到。
氧化平衡评分与事件2型糖尿病之间的逆关联
摘要：可以通过保持健康体重，采用健康饮食并进行常规体育锻炼来减轻2型糖尿病（T2DM）的风险。氧化平衡评分（obs）是促和抗氧化剂暴露条件的综合度量，代表个人的总体氧化平衡状态。这项研究旨在使用来自大型的，基于社区的前瞻性队列研究的数据来评估OBS和T2DM发病率之间的提示。分析了从事韩国基因组和流行病学研究（KOGES）的40-69岁参与者的数据。使用单变量和多变量的COX比例危害回归分析来计算性别特异性观察组T2DM发生率的危险比（HR）和95％的置信区间（CI）。在平均13。6年的随访期内，有908名男性和880名妇女发展为T2DM。与指南最低组相比，中间和最高三级组的事件T2DM的全面调整后的HR（95％CI）为0.86（0.77-1.02）和0.83（0.70-0.99），男性为0.94（0.94（0.80-1.1.11）和0.78（0.80-1.1.78（0.78）和0.78（0.78）（0.78-0.65-0.94.94.94）。具有较高OBS的个体的发展风险较低。这意味着具有更多抗氧化特性的生活方式修饰可能是T2DM的预防策略。