XiaoMi-AI文件搜索系统
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融合了科学的密集计划AI
这个密集的培训计划旨在涵盖AI的关键概念，并提供实践示例。它针对科学博士生，他们想从头开始学习机器学习的理论和实践方面。参与者将深入研究监督和无监督的机器学习，神经网络架构，并研究在核物理，医学和材料科学等领域中使用AI模型的使用。理论会议将与实践实验室，黑客马拉松和最终项目介绍交替。该计划还包括社交活动，例如指导城市巡回演出以及学生项目的小组工作。参与者将集思广益自己的项目思想，以应用学习的概念。鼓励他们携带自己的数据。暑期学校的组织如下：早上会议专门用于课程和演讲，而下午会议由实验室会议，黑客马拉松和参与者的最终演讲组成。本周和星期二的第一部分致力于机器学习和深度学习。第二部分在星期三，解决了与神经网络和应用相反问题的应用建模。最后一部分在周四和周五，重点介绍了各种科学领域中的大型语言模型，基础模型和物理知情模型等AI模型。
基于多核学习的运动想象 BCI 文盲分布自适应和分类框架
摘要：脑机接口（BCI）将用户的运动想象（MI）等想法转化为对外部设备的控制。然而，一部分人无法有效控制BCI，他们被定义为BCI文盲。BCI文盲受试者的主要特点是分类率低和可重复性差。针对MI-BCI文盲问题，提出一种基于多核学习的分布自适应方法，使源域和目标域之间的特征分布更加接近，同时最大化类别可分性。受到核技巧的启发，采用基于多核的极限学习机对带标签的源域数据进行训练，以找到一个最大化数据可分性的新的高维子空间，然后使用基于多核的最大均值差异进行分布自适应，以消除新子空间中域间特征分布的差异。针对MI-BCI文盲的特征维数较高，本文采用能够有效处理高维特征且不需要额外交叉验证的随机森林作为分类器，并在公开数据集上对所提方法进行了验证。实验结果表明，所提方法适用于MI-BCI文盲，并能降低域间差异，从而降低跨受试者和跨会话的性能下降。
培训策略利益相关者讨论要点
• IRS 大学将成为一个创新的统一学习组织，利用技术提供改进的培训课程，以满足新的目标和成果。该大学将建立并加强 IRS 内部和外部专家的协作培训和发展社区。它将围绕结构化但多样化的职业道路组织培训课程，以提供高效的税务管理，同时鼓励保留和发展。 • 纳税人优先培训将通过标准化课程让所有员工掌握纳税人体验策略、纳税人权利的实际知识，并更深入地了解整个 IRS 组织。培训还将建立在核心服务原则、专业精神、有效沟通和同理心的基础上。 • 所有员工的持续学习将建立在 IRS 为员工提供持续专业培训的历史之上。从上班第一天起，在整个 IRS 职业生涯中，员工都将有学习机会来加强他们的技能。 • 改进技术将创建易于访问、高质量和有效的培训计划，以增强员工培训体验。更新的技术将使管理、提供和跟踪员工培训和成功结果成为可能。 • 衡量成功将使我们能够调整并不断提高培训能力，从而为纳税人和利益相关者提供高质量的结果。这对纳税人来说意味着：
网络安全和商业智能
为了应对竞争激烈的全球市场，组织在越来越多地依靠商业智能。网络安全是保护整个业务部门及其客户的必然做法。本书介绍了网络安全对保护组织，个人个人信息和政府的重要性和应用。本书提供了网络安全的实用和管理含义，还支持商业智能并讨论网络安全方面的最新创新。它为硕士学位学生和博士研究人员提供了网络安全分析的路线图，以最大程度地降低网络安全风险并保护客户免受网络攻击。本书还介绍了最先进，最新颖的机器学习技术，包括但不限于支持向量机，神经网络，极端学习机，集合学习和深度学习方法，并将其应用于网络风险管理数据集。它还将利用现实世界中的财务实例来练习业务产品建模和数据分析。本书的内容将对参与网络系统，数据安全，数据预测，网络风险建模，欺诈性信用风险检测，投资组合管理和数据监管机构的广泛受众有用。这对寻求保护其IT系统并减少数据泄露和网络攻击漏洞的学者以及从业者特别有益。
一种用于 MRI 脑图像肿瘤检测和分类的混合 CNN-SVM 阈值分割方法
目的：本研究论文将通过考虑 CNN 在公共数据集上的优势对脑部 MRI 图像进行分类，以对良性和恶性肿瘤进行分类。材料和方法：深度学习（DL）方法由于在过去几年中的良好表现，在图像分类中变得越来越流行。卷积神经网络（CNN）通过多种方法可以在不使用手工制作的模型的情况下提取特征，并最终显示出更好的分类精度。所提出的混合模型在分类方面结合了 CNN 和支持向量机（SVM），在检测方面结合了基于阈值的分割。结果：先前研究的结果基于不同的模型，其精度为粗糙极限学习机（RELM）-94.233%，深度 CNN（DCNN）-95%，深度神经网络（DNN）和离散小波自动编码器（DWA）-96%，k 最近邻（kNN）-96.6%，CNN-97.5%。混合 CNN-SVM 的总体准确率为 98.4959%。结论：在当今世界，脑癌是最危险的疾病之一，死亡率最高，由于细胞生长异常、形状、方向和位置异常，检测和分类脑肿瘤是医学成像中的一项艰巨任务。磁共振成像 (MRI) 是用于脑肿瘤分析的典型医学成像方法。传统的机器学习 (ML) 技术根据放射科医生专家选择的一些手工特性对脑癌进行分类。这可能导致执行失败并降低算法的有效性。简要介绍
人工智能在医学教育中的应用
人工智能（AI）模型，例如CHAT生成的预训练的变压器（OpenAI，旧金山，加利福尼亚州），由于其做出自主决策和进行复杂互动的能力，最近获得了很大的知名度。要充分利用这些学习机的潜力，用户必须了解其优势和局限性。随着AI工具在我们的日常生活中变得越来越普遍，必须探索如何在医疗保健和医学教育以及可以应用的医学领域中使用该技术。本文从截至2024年6月6日开始，系统地审查了PubMed数据库的已发表文献，重点介绍了在医学教育中使用AI的研究，遵循首选的报告项目，用于系统评价和元信息元素指南。几篇论文确定了AI用于产生体检问题，为疾病产生临床脚本，提高学生和临床医生的诊断和临床技能，作为学习帮助以及自动化分析任务，例如筛查居住申请书等分析任务。AI在各个层面和医学教育的不同领域都表现出希望，我们的论文重点介绍了其中一些领域。本综述还强调了教育者和学生在整合之前了解AI的原理，能力和局限性的重要性。总而言之，AI具有医学教育的潜力，但是需要进行更多的研究来充分探索应用程序的其他领域，解决当前知识差距以及其未来培训医疗保健专业人员的潜力。
DNA序列分类技术的评论
I.引言机器学习（ML）方法对生物信息学产生了深远的影响，这对其成功做出了重大贡献。深度学习（DL）技术作为机器学习的分支（ML）出现，并生成了大量数据。当我们处理大量数据时，这些技术被认为更加成功和有效[1]。最近，深度学习在各种领域（例如自然语言处理和计算机视觉）中表现出了显着的进步，现在是基因组学建模任务的首选方法，包括预测遗传变异对基因调节机制的影响[3]。通过深度学习机器学习的一部分，包括基因组学在内的许多领域已经改变了。下一代测序（NGS）方法在生物学和医学研究中至关重要，需要处理和分析方法来进行变异调用，元基因组分类，基因组特征检测和下游分析。机器学习技术，尤其是深度学习，已经为这些任务获得了吸引力。[2]它是指通过使用神经网络和其他技术对基因组学中生物数据的大规模分析和解释。DL模型能够识别复杂模式并在一系列基因组学任务中产生精确的预测。通过称为基因组分析的过程研究了包括DNA序列及其功能在内的生物体的整个基因组。DNA序列分类在基因组研究中至关重要，提供了对微生物的见解
让美国人重返工作岗位
• 美国工薪家庭需要高薪工作，而不是更多的紧急支出和无休止的政府支票。民主党控制国会和白宫，使我国劳动力市场陷入瘫痪，职位空缺达到历史最高水平，数百万潜在雇员被边缘化。最重要的是，民主党提出的政策既不帮助工人，也不鼓励人们工作。 • 支持增长的共和党提案通过奖励工作、让工人重新回到他们的职业和追求充分就业来解决这些问题。为了让工人为技术行业的高薪工作做好准备，共和党的政策将通过多样化和投资新的职业和技术教育模式以及基于工作的学习机会来支持多种职业成功途径。 • 首先要改革《劳动力创新和机会法》，以满足雇主和雇员的需求，鼓励竞争联邦资金，简化劳动力系统，使工人能够获得他们所需的技能，以从事热门工作，并通过衡量结果来提高接受联邦资金的地方劳动力发展委员会的责任感。 • 共和党的政策保护独立承包商的权利，并确保这些工人能够灵活地以最适合其家庭需要的方式赚钱。• 共和党将拒绝极左翼的提议，这些提议会通过对雇员进行过于宽泛的定义来抑制零工经济，例如民主党的 PRO 工会老板法案。• 共和党将投资于边缘化工人，促进案例管理，并通过诸如《就业和机会与福利和服务法案》（JOBS）中的政策将工作与福利联系起来，即 HR 4509。• 结合减税，这些政策使我们的国家在短短几年前实现了有史以来最高的工资增长和最强劲的经济。
使用EAR-EEG
抽象目标。这项研究研究了围绕用户耳朵（EAR-EEG）的脑电图（EEG）的功效（EEG）对于基于语音象征的大脑 - 计算机界面（BCI）系统的功效。方法。开发了可穿戴的EAR-EEG采集工具，并将其性能直接与多级语音图像分类任务中传统的32通道头皮EEG设置进行了比较。EEG协方差矩阵的Riemannian切线空间预测用作多层极端学习机分类器的输入功能。十个受试者参加了一个由六个课程组成的实验，该实验涵盖了三天。实验涉及想象四个语音命令（“左”，“右”，“向前”和“回去”）并保持休息状态。主要结果。我们系统的分类准确性显着高于机会水平（20％）。所有十个受试者的分类结果平均为38.2％和43.1％，EAR-EEG和SCACP-EEG的最高（最大）分别为43.8％和55.0％。根据对方差的分析，十分之七的受试者在EAR-EEG和SCACP-EEG的表现之间没有显着差异。意义。据我们所知，这是第一个研究基于语音模拟的BCI中EAR-EEG表现的研究。 结果表明，EAR-EEG具有巨大的潜力，可以替代SCACP-EEG获取方法进行语音模拟监测。据我们所知，这是第一个研究基于语音模拟的BCI中EAR-EEG表现的研究。结果表明，EAR-EEG具有巨大的潜力，可以替代SCACP-EEG获取方法进行语音模拟监测。我们认为，在拟议的系统中，语音图像和EAR-EEG获取的优点和可行性将加速日常使用BCI系统的开发。
引用此研究：Ramesh D. 和 Jaya T. 博士 (2025)。《使用机器学习的 WSN 中的可扩展多聚类聚合方案》，《土耳其工程杂志》
由于 WSN 中的资源有限，数据包在路由到接收器时会发生冲突，因此可以通过数据聚合消除冗余数据，从而最大限度地减少传输的数据总量并延长网络的使用寿命。最小化能耗和提高数据聚合率是 WSN 中最关键的因素。利用机器学习的可扩展多聚类聚合 (SMCA-ML) 专注于异构无线传感器网络的数据聚合方法，使用神经元作为机器学习方法中的无线传感器网络节点。机器学习方法累积传感器节点收集的捕获数据，并将累积的数据与多聚类路由集成。所提出的方法在训练之前随机生成隐藏层的阈值和输入层的权重。这会导致不稳定的输出，影响数据聚合的效率并导致较长的延迟。更重要的是，根据无线传感器网络 (WSN) 中能量消耗不均匀的特点进行了不同的阈值设置，通过在具有足够能量的远接收器中设置较小的阈值，允许数据包更快地传输。为了最大化数据聚合，能量紧张的近接收器区域采用更大的阈值。结合该算法可以实现数据融合程度高、能耗低、时延小，仿真结果表明，基于SMCA-ML的数据聚合算法相较于传统的稳定选举协议（SEP）、反向传播算法、极限学习机等算法，可以显著延长网络寿命、大幅降低能耗、提升网络能量、拓展网络性能、提高数据聚合效率。