XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实时处理
摘要 - 这篇研究论文的目标“深度学习，以增强自动驾驶汽车的看法和决策”是为了调查
传统的计算机视觉方法难以提供强大的自动驾驶所需的准确性和适应性水平。此外，多个传感器的集成在有效的数据融合中构成了挑战，以对周围环境有预识的理解。此外，实时处理对快速决策的需求引入了需要创新解决方案的复杂性。应对这些挑战必须释放自动驾驶汽车的全部潜力，从而确保它们在各种和不可预测的情况下进行安全有效的操作。
摘要：随着机器学习（ML）和人工智能（AI）应用中数据的复杂性和大小的增加，有效的数据Struc
摘要：随着机器学习（ML）和人工智能（AI）应用中数据的复杂性和大小的增加，有效的数据结构对于增强性能，可伸缩性和内存管理至关重要。传统数据结构通常无法满足现代ML和AI算法的特定要求，尤其是在速度，灵活性和存储效率方面。本文探讨了针对ML和AI任务量身定制的数据结构的最新创新，包括动态数据结构，压缩存储技术和专门的基于图形的结构。我们对高级数据结构（例如KD-Trees，Hash Maps，Bloom过滤器，稀疏矩阵和优先级排队）进行了详细的评论，以及它们如何促进常见AI应用程序的性能改善，例如深度学习，增强学习和大规模数据分析。此外，我们提出了一种新的混合数据结构，结合了多个现有结构的优势，以应对与实时处理，内存约束和高维数据相关的挑战。关键字：数据结构，机器学习，人工智能，性能优化，混合数据结构，基于图形的结构，实时处理，内存管理。如何引用：R。Kalai Selvi； G. Malathy。（2025）。机器学习和AI算法的数据结构创新。国际创新科学与研究技术杂志，10（1），2640-2643。 https://doi.org/10.5281/Zenodo.14890846。
Empower 可扩展液冷系统_Rev1.6.indd
Empower 的下一代液冷放大器旨在领先于日益复杂的信号环境。嵌入式固件、软件和实时处理/控制的组合可在任何应用中实现最大的灵活性和操作性。这种单一架构能够实现用户可选择的多模式操作，并可动态配置。CW 放大器提供与我们的脉冲放大器相同的脉冲性能，且不受占空比限制，脉冲放大器允许在低于额定峰值功率 7dB 的情况下进行 CW 操作。
AI-Ready网络：成功的5个关键
AI是创新和增长的新催化剂，但是许多组织仍然忽略了网络在AI计划中的战略重要性。他们倾向于专注于计算能力和数据处理功能，即使支持计算资源的网络也是AI基础架构同样重要的组成部分。无论是在数据中心中安装还是在边缘设备上分布，稳健和高带宽网络对于无缝数据流，实时处理以及AI系统之间的有效通信至关重要。
2025 年数字趋势
将人工智能融入高管角色，即所谓的“人工智能高管”，是其变革潜力的明显例证。这些先进的系统可以以前所未有的精度和效率处理战略和运营决策，实时处理大量数据，识别模式，并根据详细分析提供建议。此功能可提高决策效率和精度，减少人为偏见并优化资源利用。然而，采用人工智能高管也带来了技术和文化融合、数据安全和决策透明度方面的挑战。
现代化金融服务与...
2023年将近三分之二的金融机构的首要任务是出于充分的理由移向云。数字化转型是如此众多机构的首要考虑，因为它加快了产品创新和贷款和其他应用程序的实时处理。移至云层还填补了不再足够安全或强大的老化COBOL平台所留下的空白，以支持金融机构所需的规模，以支持个性化，透明度和创新。考虑到客户对数字金融解决方案的需求不断增长以及增加金融科技公司的竞争，这一点尤其重要。
网络武器和人工智能：影响、……
摘要 由于网络武器和人工智能技术共享相同的比特和字节技术基础，因此将两者连接起来的趋势非常强烈，从而解决了网络武器面临的迫在眉睫的挑战，即实时处理、过滤和汇总大量数字数据以做出决策和采取行动。本章将分析这一发展，并强调防御性和进攻性网络武器中人工智能自主决策的日益增长的趋势、归因网络攻击的额外挑战以及为这种“技术融合”制定军备控制措施的问题。然而，本文还展望了人工智能方法如果应用于军备控制措施本身，将如何帮助缓解这些挑战。
使用机器学习的语音增强
Manisha Mali博士，Shreyas Thombal，Akshay Gangurde，Sunil Sonu，Jahnvi More More Computer，Vishwakarma信息技术研究所，印度浦那 - 印度浦那 - 摘要 - 语音增强，语音处理的重要组成部分，言语处理的重要组成部分，减少噪音，降解，降解，降解，降解和扭曲，以提高综合性和明显的声音符号。 尽管他们已经为基础设定了基础，但常规方法（例如Wiener滤波和光谱减法）经常在复杂和刺激性的设置中受到限制。 机器学习的最新发展，尤其是深度学习，已通过提供更具弹性，适应能力的模型来完全改变了这一部门，这些模型可以处理广泛的噪音情况。 本综述研究着眼于改善语音的不同基于机器学习的方法，特别着重于包括经常性和卷积神经网络（RNN）在内的神经网络。 本研究涵盖了他们的结构，优化策略和优于常规方法的卓越性能。 它还解决了资源有限，模型复杂性和实时处理的设备上计算效率的困难。 这项研究还提出了将未来的探究范围进行整合，用于整合强化学习，无监督的学习和混合模型，以在苛刻的环境中提高绩效。 关键字 - 经常性神经网络（RNN），深度学习，降低噪音，实时处理，资源约束设备1。 语音增强引起了很多关注，因为它在语音激活的设备，助听器，电信等中的应用等。Manisha Mali博士，Shreyas Thombal，Akshay Gangurde，Sunil Sonu，Jahnvi More More Computer，Vishwakarma信息技术研究所，印度浦那 - 印度浦那 - 摘要 - 语音增强，语音处理的重要组成部分，言语处理的重要组成部分，减少噪音，降解，降解，降解，降解和扭曲，以提高综合性和明显的声音符号。尽管他们已经为基础设定了基础，但常规方法（例如Wiener滤波和光谱减法）经常在复杂和刺激性的设置中受到限制。机器学习的最新发展，尤其是深度学习，已通过提供更具弹性，适应能力的模型来完全改变了这一部门，这些模型可以处理广泛的噪音情况。本综述研究着眼于改善语音的不同基于机器学习的方法，特别着重于包括经常性和卷积神经网络（RNN）在内的神经网络。本研究涵盖了他们的结构，优化策略和优于常规方法的卓越性能。它还解决了资源有限，模型复杂性和实时处理的设备上计算效率的困难。这项研究还提出了将未来的探究范围进行整合，用于整合强化学习，无监督的学习和混合模型，以在苛刻的环境中提高绩效。关键字 - 经常性神经网络（RNN），深度学习，降低噪音，实时处理，资源约束设备1。语音增强引起了很多关注，因为它在语音激活的设备，助听器，电信等中的应用等。引言言语增强是通过人工智能的快速增长，尤其是机器学习而实现革命性进步的众多学科之一。其目标是在大声情况下提高语音信号的质量和清晰度。统计模型和信号处理技术是常规语音增强方法的基础[1]。但是，随着机器学习的发展，尤其是深度学习和复发性神经网络（RNN），语音增强的完成方式发生了巨大变化。由于机器学习模型，尤其是RNN可以在整个时间上保留上下文，因此它们尤其擅长处理顺序输入，例如
下一代高能效 AI 加速器 (DRP-AI3)：自主系统高级 AI 中 10 倍更快的嵌入式处理
随着出生率下降和老龄化人口比例增加导致劳动人口减少，工厂、物流、医疗、城市服务机器人、安防摄像头等社会各个领域都需要先进的人工智能 (AI) 处理，例如识别周围环境、做出行动决定和控制动作。系统需要在各种程序中实时处理先进的人工智能 (AI) 处理。特别是，系统必须嵌入到设备中，以便快速响应不断变化的环境。AI 芯片在嵌入式设备中执行先进的 AI 处理时功耗更低，并且严格限制发热量。
* 通讯作者：Mohammad-Amin Abshat (MD)，伊朗拉什特吉兰医科大学医学院。Seyed Javad Masoumi (MSc)，伊朗德黑兰大学心理学与教育学院心理学系。电子邮件：aminabshat9777@gmail.com 电子邮件：masoumi.seyedjavad@gmail.com 如何引用本文：Khani A、Sadeghi Velni E、Hosseini SS、Bagherieh D、Abshat MA、Masoumi SJ。人工智能：一种改善重症监护病房患者护理的宝贵而有效的工具。J Nurs Rep Clin Pract。2024 年。
AI 在 ICU 护理中最重要的贡献之一是它能够实时处理大量患者数据 [5]。ICU 患者通常使用各种设备进行监测，这些设备可跟踪生命体征，包括心率、血压、血氧饱和度和呼吸模式。AI 算法可以即时分析这些数据，识别模式并在并发症变得危急之前预测它们。例如，AI 可以通过识别患者生理数据的细微变化来检测败血症（一种危及生命的疾病）的早期迹象。这种预测能力使护士能够尽早进行干预，从而有可能预防严重的并发症并提高患者的存活率 [5]。