XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System定位设备
丢失技术资产/设备报告表
使用此表格报告丢失或被盗的计算设备。IT 需要评估潜在的数据丢失。在某些情况下，IT 可能能够协助重新定位设备。填写完表格后，单击底部的黄色按钮发送至 helpdesk@lcsc.edu。红色框出的字段为必填项。
应对中国对全球秩序的生存威胁
乌克兰是一个工业化国家： 氨产量居欧洲第一； 天然气管道系统居欧洲第二、世界第四； 核电站容量居欧洲第三、世界第八； 铁路网长度居欧洲第三、世界第十一； 定位器/定位设备产量居世界第三； 世界第三大铁出口国； 世界第四大核电站涡轮机出口国； 世界第四大火箭发射器制造商； 粘土出口居世界第四； 钛出口居世界第四； 矿石和精矿出口居世界第八； 国防工业产品出口居世界第九； 世界第十大钢铁生产国（3240 万吨）。”
应对中国对全球秩序的生存威胁
乌克兰是一个工业化国家： 氨产量居欧洲第一； 天然气管道系统居欧洲第二、世界第四； 核电站容量居欧洲第三、世界第八； 铁路网长度居欧洲第三、世界第十一； 定位器/定位设备产量居世界第三； 世界第三大铁出口国； 世界第四大核电站涡轮机出口国； 世界第四大火箭发射器制造商； 粘土出口居世界第四； 钛出口居世界第四； 矿石和精矿出口居世界第八； 国防工业产品出口居世界第九； 世界第十大钢铁生产国（3240 万吨）。"
蓝色专业风格的公司手册
该研讨会在生物医学研究中使用的各种化学诱导动物模型中提供了全面的概述，重点是生活方式相关疾病，例如动脉粥样硬化，1型和2型糖尿病，炎症，关节炎，血液疾病，血液疾病，血液疾病和神经减毒性疾病，以及医疗设备开发，新的诊断。讲习班分为实验室动物疾病建模的专家，来自受人尊敬的机构作为演讲者。研讨会还将涵盖动物研究中的监管框架和道德考虑以及B形式写作的培训。参与者将使用小动物探索用于临床前疾病发展的方法论，重点是选择适当的化学物质，剂量和给药途径，以保持一致，可重复的结果。特别会议将展示使用立体定位设备开发阿尔茨海默氏病模型
![arxiv：2409.14633v1 [cs.ro] 23 Sep 2024](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7bf81d78b5e22cfcb825fad153a724111581e93c.webp)
arxiv：2409.14633v1 [cs.ro] 23 Sep 2024
摘要 - 通过具有里程碑意义的行动来促进人类导航，从而利用了我们识别环境中显着特征的能力。因此，人类的导航说明可能非常简洁，例如简短的口头描述，表明记忆要求很小，并且不依赖复杂且过于准确的导航工具。相反，当前的自主导航方案依赖于准确的定位设备和算法以及从环境收集的大量感官数据。受到这种人类能力的启发，并由相关的技术差距激发，在这项工作中，我们提出了一种层次结构的端到端元学习方案，该方案使移动机器人在仅在以前未知的环境中导航，仅介绍了一组地标的几个示例图像以及相应的高级导航动作。这极大地简化了寻路过程，并可以轻松地采用新环境。对于几个射门检测，我们通过分配嵌入实现了基于度量的几杆学习技术。WayPoint检测触发多任务低级机动控制器模块，以执行相应的高级导航操作。我们使用小规模的自动驾驶汽车在几个以前看不见的环境中的新型室内导航任务上展示了该方案的有效性。
羊毛生产中的人工智能
通过人工智能 (AI) 从大规模数字化数据集中提取信息在规模和变化速度上都是前所未有的。新的数据捕获源包括数字成像、GPS 定位和移动、高分辨率生物标记和生物传感器、实时自动捕获市场和环境数据。澳大利亚羊毛行业是评估此类新表型对盈利能力和先进农业系统影响的理想选择。该项目对人工智能（尤其是深度学习）的实用性进行了初步评估，以准确预测图像、生物标记和动物传感器输出的性能结果。我们开发了一种半自动化系统，该系统能够在田间/院子条件下拍摄高分辨率图像并将其链接到动物电子识别 (EID)。该系统还允许半自动记录体重。使用该系统，我们使用 4 个摄像机角度（即正面、顶部和背面）从 4072 只绵羊创建了 1,482,041 幅图像的图像库。所有绵羊在拍摄图像时都称重，并根据面部覆盖（1-5）、颈部皱纹（1-5）和身体皱纹（1-5）进行主观评分，并识别为 EID。使用图像子集，我们将数字信息应用于深度学习分析管道，特别是使用卷积神经网络 (CNN) 分析。使用 Keras (https://keras.rstudio.com) 和 Tensorflow (https://www.tensorflow.org) 开发模型。将数据细分为训练集、评估集和独立测试集，以预测 AI 预测相应表型的能力。使用侧面和顶部摄像头，预测算法可以分别以 86% 和 87% 的准确率预测体重，并且没有偏差。顶部和侧面摄像头的信息相结合，准确率为 89%。对于面部识别，AI 经过训练可以检测每只羊的头部形状和身体形状，只要羊来自相同的训练和测试集，准确率为 99%。使用每只羊的面部和身体图像的随机子集，AI 算法可以以 94% 和 98% 的准确率将匿名面部和身体图像与羊 EID 匹配，当同时使用面部和身体信息时，准确率为 99.7%。但是，当 5 个月后测试同一只羊的图像时，准确率会大大降低（<10%），除非两个时间点的图像都包含在训练数据集中（准确率提高到 90-98%）。使用皱纹评分的全量表（1-5）预测准确率较低，为 38%-58%。这表明，在面部识别的初始训练中，需要从同一只羊那里获取非常大的数据集，并随着时间的推移不断重复，以检测每只羊独特的生物特征。一旦建立了这样的初始训练数据集，面部识别就可以应用于新的人群。对于颈部和身体皱纹，AI 管道能够将动物分配到高皱纹或低皱纹类别，准确率为 73%-90%，具体取决于预测的相机角度和皱纹特征。AI 预测与手动评分的准确率相匹配，高和低皱纹评分的准确率为 98%-99%，扩展的 1-5 级皱纹评分的准确率为 57%-60%。对于面部遮盖评分，在 2 和 3 之间划分的初始分类器显示的结果略好于随机结果。这在很大程度上取决于种群中面部遮盖数据的分布，其中 87% 的动物被分配到中心类别，不到 1% 的动物属于极端类别。这没有为 AI 算法的训练和验证提供任何能力。为了测试 AI 在描述面部遮盖分数方面的实用性，ML 分类器经过训练可以区分面部遮盖分数 2 和 4。当从图像中裁剪出多个区域时，分类器的预测能力得到证明，准确率为 87%。使用更平衡的数据集，其中每个面部遮盖分数都得到同等代表，很可能区分所有 5 个面部遮盖分数。对生物传感器和生物标记技术的范围及其与深度学习 AI 技术相结合时对绵羊产业定义表型的可能效用进行了审查。全球在该领域的投资成果可能会转移到绵羊产业，并将加速数字化数据量的涌现，其中大多数数据都适合人工智能和深度学习管道。在生物传感器领域，动物加速度计和地理定位设备最有前景。在生物标记领域，基因组学被认为具有最大的潜在直接优势，因为样本可以在早期采集，不受生理状态的影响，并且可以从单个样本中为几乎所有性状提供表型和遗传预测值。大规模蛋白质组学（包括免疫学）和代谢组学研究都具有广阔的未来，因为它们与生理（生产/疾病）状态密切相关，并且适合通过人工智能进行大规模分析，并且可能为复杂性状提供低成本的表型分析，尤其是与动物生物传感器结合时。