XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实际数据
创建和模拟耐火测试的数字孪生...
OpenModelica 中的模拟结果表明，内部温度可以根据 ISO-834 标准进行调节。测试对象显示与提供的热流的相互作用，但必须开发更复杂的模型才能确定其承受火灾场景的能力。当将模拟与 RISE 设施进行的物理耐火性测试提供的实际数据进行比较时，开发的模型显示出与物理系统相似的特性。为了解决 PLC 中的问题，提出了两个建议。要么将代码缩小到模型未模拟的系统存在的状态，要么手动检查代码并在所需信号上设置静态值。
清洁能源实施计划参与系列＆...
•2025年7月1日到期的年度进度报告（将在2024年报告清洁能源目标的进度的实际数据）•2025年2025年10月1日应到期的清洁能源实施计划•太平洋电力将在最终提交日期前45天为2025年的2025年清洁能源实施计划和感兴趣的政党提供草案。•Pacific Power将于8月举行清洁能源实施计划参与系列会议，讨论草案并持有反馈空间。•太平洋电源将审查所有提交的评论和反馈，并在最终提交日期之前更新其草案。
大脑图像分割以诊断肿瘤...
摘要 - 图像的细分在医疗，军事，监视等领域都有广泛的应用。这项工作段用于检测大脑中肿瘤的医学共振图像，其中工作中的三个部分都在图像中识别出三个部分。首先是头骨，第二是大脑，第三是肿瘤。介绍的论文包括以无监督的方式对图像分割的描述，其中建议的模型在没有任何训练的情况下确定图像的所有段。在这里，Wiener Filter通过从图像矩阵中删除不需要的信息来预处理输入图像。过滤的图像然后以智能水滴（IWD）遗传算法传递，用于查找图像段的代表性像素值集。IWD算法中的图形水滴运动具有代表性像素值设置的选择精度。 实验是在脑肿瘤的实际数据集中进行的，检测是通过参考地面真相图像来完成的。 建议的模型评估了平均精度值0.98和平均准确度为96％。 因此，当将结果与现有方法进行比较时，就可以获得建议的分割工作增加了分割评估参数值。IWD算法中的图形水滴运动具有代表性像素值设置的选择精度。实验是在脑肿瘤的实际数据集中进行的，检测是通过参考地面真相图像来完成的。建议的模型评估了平均精度值0.98和平均准确度为96％。因此，当将结果与现有方法进行比较时，就可以获得建议的分割工作增加了分割评估参数值。
电压功率数据隐私（GDPR）解决方案传单
数据保护作为信息不断受电压的保护，意外暴露或实际数据泄露的意外后果可以通过加密和令牌化来减轻。此外，如果数据遭受违规，则可以保护敏感信息免于暴露。同时，在其受保护状态下的数据分析师和业务用户可以利用受电压保护的数据，以衍生业务价值。例如，商业智能和云分析工具可以操纵数据，以寻找发展业务的方法，同时保持数据的参考完整性。这使业务用户能够以道德化来源分析工作负载，同时仍确保数据分析师可以利用洞察力和趋势。
SAP Analytics Cloud 中的财务规划（经典账户模型）
为了帮助您开始在 SAP Analytics Cloud 中进行集成财务规划，SAP 提供了附带演示数据的业务内容。借助此演示数据，您可以立即探索 SAP Analytics Cloud 中的财务规划故事和功能。此外，业务内容包括预定义连接，允许将数据导入 SAP Analytics Cloud 并将数据导出回 SAP S/4HANA Cloud 或 SAP S/4HANA。熟悉业务内容后，您可以删除演示数据并将其替换为 SAP S/4HANA Cloud 或 SAP S/4HANA 系统中的主数据和实际数据。
ECON S-1123计量经济学课程简介...
课程描述：本课程是用于分析经济学和相关领域数据的多元回归方法的介绍。学生学习如何进行实证研究，以及如何分析和解释其他经验工作的结果。重点是对计量经济学分析原理的直观理解并将其应用于实际数据。我们从统计学的基础知识开始，包括一些概率理论和采样，估计和假设检验中的基本概念。主题，例如多元回归技术以及与偏离误差结构的标准假设有关的问题，包括要讨论的主要主题。除了模型规范和数据问题外，使用其他方法，例如仪器变量，概率/logit，面板数据模型和基本时间序列方法也是课程议程的一部分。
NVIDIA AI 企业试用
图 1-1。NVIDIA AI Enterprise 软件套件......................................................................6 图 1-2。数据科学工作流程示例 ......................................................................................6 图 3-1。NVIDIA AI Enterprise 试用 - Ubuntu 桌面版 ........................................... 10 图 4-1。BERT 问题/答案 ............................................................................................. 11 图 4-2。BERT 模型示例段落 ...................................................................................... 12 图 4-3。BERT 演示提供的问题 ...................................................................................... 12 图 4-4。BERT 演示自定义输入 ...................................................................................... 13 图 4-5。出租车费演示概述 ............................................................................................. 13 图 4-6。出租车费用数据示例 ................................................................................................ 14 图 4-7。训练和实际时间 ................................................................................................ 14 图 4-8。出租车费用预测与实际数据的比较 ........................................................................ 15