XiaoMi-AI文件搜索系统
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深度学习的扩散MRI拖拉术
图1。（a）我们提出的拖拉术算法的概述：给定种子点或部分已知的流线，我们的方法提取了相应的局部和邻域DMRI信号，以形成输入数据序列（x 1，…，x t）。然后将此序列馈送到我们的网络中，以预测传播的方向。随后，流线根据给定的步长和传播方向生长。更新的流线（不完整）将是我们方法的新输入，
一种基于证据学习的方法
在新加坡，所有中学生的个人学习设备（PLD）以及新加坡学生学习领域（SLS）的实施彻底改变了这一过程。SLS是由教育部开发的核心教学平台，可实时捕获丰富的学习证据。这项倡议是新加坡通过有目的的技术使用来改变学生学习经验的更广泛战略的一部分。
心肌炎和基于DNA的抗SARS-COV-2疫苗-IJRPR 使用太阳能-IJRPR 动态无线充电站 使用机器学习的疾病预测-IJRPR 自动除颤器对心脏患者的远程监控-IJRPR AI驱动的车辆电池故障检测，监视和预测 开发自动电动汽车-IJRPR 电动两轮车的设计和模拟。 -ijrpr 印度采用电动汽车：评估当前状态和客户看法 来自Makurdi Metropolis选定市场出售的未经糊化牛奶的细菌分离株的细菌学评估。 遗传疾病治疗基因治疗的进步
一名没有心血管危险因素或特定病史的42岁患者，也没有传染病的史。该患者被送入心脏病学部门，用于治疗与接受抗SARS COV 2 DNA疫苗的第一次剂量后四天发生的四天相关的腹部疼痛。患者报告了持续的胸骨后胸痛，在静止和劳累期间发生，躺在左侧而没有任何特定的辐射，从而恶化。这与增加心跳的感觉有关，没有晕厥史或前同步史。
使用机器学习的AI聊天机器人
摘要：学生活动监测系统（SAMS）旨在跟踪和管理教育机构学生的学术和课外活动。该系统旨在全面概述各种活动的学生绩效，参与和进步。它捕获了有关班级出勤，作业提交，考试结果以及参与体育，文化活动和其他上课活动的数据。通过自动化跟踪过程，该系统允许实时监控，确保学生和老师都可以访问有关学生的整体表现和参与度的最新信息。该系统可帮助教师和管理人员就学生发展做出明智的决定，同时还可以使学生自我监测他们的进步。此外，Sams还可以为父母生成报告，从而对孩子的学术和课外增长提供见解。通过集中所有学生活动数据，系统可以增强沟通，促进问责制并支持个性化的学习和发展。关键字：学生表现，活动跟踪，实时报告，出勤管理。课外监测等。
钓鱼捕获：评估具有进化和机器学习的基因模型
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
基于深度学习的侧面...
摘要。基于深度学习的侧渠道分析代表了最强大的侧通道攻击方法之一。由于其在处理原始功能和对策方面的能力，它成为SCA社区的事实上的标准方法。最近的作品显着改善了来自各种观点的深度学习攻击，例如高参数调整，设计指南或自定义的neu-ral网络体系结构元素。仍然，对学习过程的核心 - 损失函数的核心已被不足。本文分析了现有损耗函数的局限性，然后提出了一种新型的侧道渠道分析优化损耗函数：焦距损耗比（FLR），以应对其他损失函数中观察到的识别缺陷。为了验证我们的设计，我们1）考虑了各种情况（数据集，泄漏模型，神经网络体系结构）和2）进行彻底的实验研究，2）与基于深度学习的侧渠道分析（“传统”的侧通道分析和侧通道分析的范围分析）进行比较。我们的结果表明，FLR损失在各种条件下都优于其他损失函数，而没有像最近的一些损失功能建议那样的计算开销。
基于机器学习的锂的预测维护...
尽管经过证实的合成能力1，但我不能在一页上感谢这些，因为似乎重要的是要提及为这次冒险做出贡献的每个人。在所有帮助我进入本文结尾的人中，我要感谢我的导演RomualdBoné。我永远不会希望能够从如此多的关注，同理心和这种相关的科学建议中受益。感谢您的可用性，尽管董事在INSA中涉及工作量。我感谢我的主管Tedjani Mesbahi和Ahmed Samet在四年前为我提供了这一论文主题来信任我。有起伏，但他们的支持不可避免地在那里。感谢Hubert Cardot和Jean-Michel Vinassa同意带回我的论文。自从我第一个随访委员会以来，休伯特·卡多特（Hubert Cardot）和瓦阿法（Ouafae El Ganaoui-Mourlan）通过聆听，他们的问题和建设性的言论参与了我的作品的持续改进。感谢Ouafae现在与Pascal Venet和Djamila Aouada一起成为考官。我还要感谢Charlotte Alloudi和Asmae El Mejdoubi接受了这一邀请。于2019年9月开始他的论文，与同事远离同事的押韵，但这并没有阻止我建立非凡的联系。感谢所有与我共享的人（如此令人垂涎的..！）局C219：豪尔赫，Yasser，Paul，然后显然是Théo和传奇办公室的佛朗哥。没有能够详尽的命名，还要感谢INSA的文档，以提供仁慈和日常分享。我必须感谢所有的学生，我从中学到了很多东西。向所有同事致以宝贵的建议和鼓励，非常感谢。我也想到了我每天在INSA遇到的所有人，礼貌地欢迎他们，并在内部感谢他们的工作，接待，秘书处，会计，计算机维修，但也清洁，工作，调整恒温器，然后笑和幽默。如果我坚持到最后，这也要归功于我在七年前在INSA室内和INSA内部在Stras-Bourg举行的会议。我无法描述我所归功于斯特拉斯堡大学乐团的一切，因为我在音乐和人文上所采取的一切，因为我在那里遇到的所有人，现在是第二个家庭。感谢Viel Mols对Lionel和他的家人，
AMPC扩增的进展引用发布版本（APA）：Yiwen，H.，Karabulut，E。，＆Degeler，V。O.（印刷中）。饮酒的本体学习的大型语言模型
摘要当前，大多数本体论都是手动创建的，这是耗时且劳动力密集的。同时，大型语言模型（LLM）的高级功能已被证明在各个领域中有益，从而显着提高了文本处理和文本生成的效率。因此，本文着重于将LLMS用于本体学习。它使用手动本体构建方法作为促进本体学习LLM的基础。所提出的方法基于检索增强产生（RAG），并将其传递给LLM的查询基于手动本体论方法 - Lite本体论。已经对LLM的两种不同变体进行了实验，它们都以不同程度的程度证明了本体学学习的能力。这种方法显示了使用LLMS（半）自动化本体学习学习的方向的有希望的初始结果，并使没有先前领域专业知识的人的本体论施工过程更容易。最终的本体论是由域专家评估的，并根据定义的标准对其进行了排名。基于评估结果，最终的本体论可以用作基本版本，但是它需要域专家的进一步微调以确保其准确性和完整性。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 高性能M- Term Karatsuba类似于... 的乘数 使用机器学习的AI聊天机器人 审查学生活动监控系统 基于物联网的无线监视机器人 通过集成速度破坏者增强了道路安全性，... 使用深度学习的物理疗法实践分析 多媒体传输中的加密水印 在机器中利用Yolo算法和Paddleocr ... 瘫痪的患者自动家庭控制系统... 使用机器的受众参与监控系统... 量子密码学 - 证书 人工智能 DevSecops中的零信任体系结构：增强... 中的安全性 rakshit poudel 一种机器学习方法以进行准确的健身运动... 使用ML 的医学推荐系统 对内部的生成AI模型的比较研究... 塑料太阳能电池技术的调查文件 与... 使用压电电动传感器的智能鞋 移动控制的河流清洁机器人 一项关于氩离子激光的研究 对HE-NE激光系统的审查 生成的AI和教育：共生关系 一项关于掺杂Yttrium Orthovanate的neododymium的研究...
摘要：RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一，它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是，其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成（VLSI）设计来解决这些挑战，重点是加速模块化凸起过程，这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法，以消除时间密集型的分裂操作，从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道，并行处理和随身携带加盖之类的技术，以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的，该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的，在速度，区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时，可以实现高速操作，使其适用于实时的加密应用程序，例如安全通信，数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进，将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字：RSA算法，Verilog，FPGA
员工更多地遵守人类的不道德指示，而不是AI主管：补充机器学习的实验证据
摘要人工智能（AI）在组织中的作用从从执行常规任务到监督人类雇员的根本上改变了。虽然先前的研究重点是对此类AI主管的规范看法，但员工对他们的行为反应仍未得到探索。我们从关于AI厌恶和赞赏的理论中汲取了理论，以应对该领域内的歧义，并调查员工是否以及为什么遵守人类或AI主管的不道德指示。此外，我们确定了影响这种关系的员工特征。为了告知这一辩论，我们进行了四个实验（总n = 1701），并使用了两种最先进的机器学习算法（因果林和变形金刚）。我们始终发现，与人类监督相比，员工对AI的不道德指示更少。此外，个人特征（例如遵守没有异议或年龄的趋势）构成了重要的边界条件。此外，研究1还确定了主管的感知思维是一种解释机制。，我们通过在两项预注册的研究中通过实验操作来对该介体进行进一步的见解，通过操纵两个AI（研究2）和两个人类主管之间的思维（研究3）。在（预注册）研究4中，我们在激励实验环境中复制了AI主管对AI主管的不道德指示的阻力。我们的研究对人类行为的“黑匣子”对AI主管，尤其是在道德领域中的“黑匣子”产生了见解，并展示了组织研究人员如何使用机器学习方法作为强大的工具来补充实验研究，以创造出更加细粒度的见解。