XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System少量
使用少量学习
大电池组的使用寿命只能受到一个或两个异常细胞的影响，其衰老率更快。然而，由于异常率低和不可察觉的初始性能偏差，生命周期异常的早期识别是具有挑战性的。这项工作提出了一种基于几次学习的电池的终身异常检测方法，仅使用第一个周期衰老数据。该方法用最大的已知数据集进行了验证，该方法可以识别所有异常电池，错误警报率仅为3.8％。 还发现，任何能力和基于阻力的方法都可以轻易地无法筛选出很大一部分的异常电池，这应该给予足够的关注。 这项工作突出了通过“大数据”分析诊断终身异常的机会，而无需进行其他实验性效果或电池传感器，从而导致电池寿命延长，成本增长和改善的环境友好性。用最大的已知数据集进行了验证，该方法可以识别所有异常电池，错误警报率仅为3.8％。还发现，任何能力和基于阻力的方法都可以轻易地无法筛选出很大一部分的异常电池，这应该给予足够的关注。这项工作突出了通过“大数据”分析诊断终身异常的机会，而无需进行其他实验性效果或电池传感器，从而导致电池寿命延长，成本增长和改善的环境友好性。
covid-19使用少量...
危及生命的疾病Covid-19启发了通过重新利用现有药物来发现新型治疗剂的重要努力。尽管多靶标（多药理学）疗法被认为是诸如Covid-19的系统疾病的最有效的方法，但计算多靶标的化合物筛选受到高素质实验性数据的稀缺限制，并且在从分子中提取信息方面的差异很少。这项研究介绍了Molgnn，这是一种用于分子性质预测的新深度学习模型。molgnn将图神经网络应用于化学分子嵌入的计算学习。与最新的方法相比，在很大程度上依靠标记的实验数据相比，我们的方法在预处理阶段实现了相同或出色的预测性能，而没有手动标签，并且只有几个标签的数据表现出色。我们的结果表明，Molgnn在稀缺的训练数据方面具有强大的功能，因此是一种强大的几次学习工具。molgnn预测了针对人Janus激酶和SARS-COV-2主要蛋白酶的几个多靶标分子，它们分别是针对瞄准药物的优先靶标，以减轻细胞因子风暴Covid-19症状和抑制病毒复制。我们还预测了SARS-COV-2诱导的细胞死亡的潜在分子。MOLGNN顶级预测中的几个预测得到了现有的实验和临床证据的支持，证明了我们方法的潜在值。
排气减少量的量化协议
适用于根据指令 060 选择加入原油沥青车队平均值 (CBFA) 的场地。要使用此灵活性机制，场地必须在基线条件下符合 OVG，车队必须在基线条件下符合 CBFA。只要能够证明车队在抵消额度期间持续符合 CBFA，场地就可以使用 15,000 立方米/月的上限动态基线产生排放抵消。如果车队不遵守 CBFA，则任何场地都无法在车队不遵守的时间段内产生排放抵消。所有其他协议条件/要求保持不变。请注意，如果场地在选择加入 CBFA 之前根据协议启动了排气减排项目，则必须从场地选择加入 CBFA 之日起使用此灵活性机制。
少量聚合物 - 科学和工程 - ECMM。 ...
可选的选修课程：剩余的学分可以从聚合物选修课列表或0到3个学分的选修单列表中获取•为2800个生物材料I（3）预言：BE2400•CH 2420有机化学II（3）预言：CH2410•CH2410•CH2410•EE 4240介绍MEMS（ME ME SERISIL（ME），ME; y Me sopry•新生/新生，新生，新生，新生； 4170 Mech（3）材料故障：ME/MEEM3501或ME/MEEM3400•MSE 2100材料科学与工程学的介绍（3）PREREQS：CH1112或CH1122或CH1122或（CH1150和CH1150和CH1151）或（CH1160和
少量副本的量子验证与估计
随着量子技术的进步，生成越来越大的量子态的能力得到了快速发展。在此背景下，大型纠缠系统的验证和估计是使用此类系统进行可靠的量子信息处理的主要挑战之一。虽然最完整的技术无疑是全层析成像，但实验和后处理资源随着系统规模的增加而呈指数增长，使得这种方法即使在中等规模下也不可行。因此，目前迫切需要开发超越这些限制的新方法。这篇评论文章介绍了专注于固定数量资源（采样复杂度）的新技术，因此适用于任意维度的系统。具体来说，本文回顾了一个概率框架，该框架最多只需要一个副本即可进行纠缠检测，以及选择性量子态层析成像的概念，该概念能够估计未知状态的任意元素，副本数量较少且与系统大小无关。这些超高效技术为部分断层扫描定义了维度界限，并为新颖的应用开辟了道路。
少量危险废物产生者手册 | DEQ
为了帮助危险废物产生者防止废物产生，一些网站提供了宝贵的信息来源。太平洋西北污染防治资源中心的网站 http://www.pprc.org/ 提供了大量信息，并提供了全国范围内的其他污染防治网站。全国范围内存在废物和材料交换网络。通过与废物材料交换签订合同，企业可以将您的废物列在一份出版物中，并分发给其他产生者、回收商和废物经纪人。如果企业可以使用您的废物，将通过交换与您联系。这种替代方案有助于降低废物管理成本。NW Material Smart 是一个由公共和私人组织组成的联盟，支持在西北地区使用材料交换。NW Material Smart 维护着一个列出材料交换的网页，网址为 http://www.nwmaterialsmart.org。通过在网站上搜索 DEQ Hazardous Waste pollution prevention，可以获得废物减少和污染防治信息。请记住，减少或消除危险废物和有毒排放对您有利。
将视觉原型与 BERT 嵌入对齐以进行少量...
少量学习 (FSL) 是从少量训练示例中学习识别以前未见过的图像类别的任务。这是一项具有挑战性的任务，因为可用的示例可能不足以明确确定哪些视觉特征最能体现所考虑类别的特征。为了缓解这个问题，我们提出了一种额外考虑图像类别名称的方法。虽然之前的工作已经探索过类名的使用，但我们的方法在两个关键方面有所不同。首先，虽然之前的工作旨在直接从词嵌入中预测视觉原型，但我们发现通过分别处理视觉和基于文本的原型可以获得更好的结果。其次，我们提出了一种使用 BERT 语言模型学习类名嵌入的简单策略，我们发现该策略大大优于之前工作中使用的 GloVe 向量。此外，我们提出了一种处理这些向量高维性的策略，该策略受到跨语言词嵌入对齐模型的启发。我们对 miniImageNet、CUB 和 tieredImageNet 进行了实验，结果表明我们的方法能够持续提高基于度量的 FSL 的最新水平。
哪些微生物在我们的葡萄酒中有助于莫西少量粉丝？
近年来，葡萄酒中融合味的菌丝的发生频率有所增加。这可能是由于加工过程中二氧化硫添加，pH值的增加甚至葡萄酒自发发酵趋势的显着减少而引起的。这种非葡萄酒与乳糖剂或乳酸菌代谢有关。三种N-杂环化合物（APY，ETHP，ATHP）被描述为参与味觉感知。到目前为止，尚无研究根据来自不同物种的微生物菌株的N-杂一产生的可变性。分析了25个葡萄酒，分析了穆西非风味的葡萄酒。总共分离并鉴定了252个细菌，其中90.5％的Oenococcus oeni和101种酵母菌菌株分离并鉴定出53.5％的酿酒酵母。使用搅拌棒提取 - 气相色谱 - 质谱法（SBSE-GC-MS）和标准化的N-近核细胞测定培养基研究了它们产生鼠标化合物的能力。分别从咖啡葡萄酒中分离出四种和三种酵母和细菌，但只有三种微生物与N-杂志的产生相关：B。bruxellensis，lintilactobaciellus hilgardii和oenococcus oeni。然后将筛查扩展到这三个物种的收集菌株，以提高其遗传代表性。我们的结果表明，根据该物种，这三个N-杂点的水平和比率具有巨大的变化。此外，已经显示出在大多数咖啡葡萄酒中，没有发现B. bruxellensis。最后，确定了ATHP与ETHP之间的有趣相关性。
哪些微生物在我们的葡萄酒中有助于莫西少量粉丝？
近年来，葡萄酒中融合味的菌丝的发生频率有所增加。这可能是由于加工过程中二氧化硫添加，pH值的增加甚至葡萄酒自发发酵趋势的显着减少而引起的。这种非葡萄酒与乳糖剂或乳酸菌代谢有关。三种N-杂环化合物（APY，ETHP，ATHP）被描述为参与味觉感知。到目前为止，尚无研究根据来自不同物种的微生物菌株的N-杂一产生的可变性。分析了25个葡萄酒，分析了穆西非风味的葡萄酒。总共分离并鉴定了252个细菌，其中90.5％的Oenococcus oeni和101种酵母菌菌株分离并鉴定出53.5％的酿酒酵母。使用搅拌棒提取 - 气相色谱 - 质谱法（SBSE-GC-MS）和标准化的N-近核细胞测定培养基研究了它们产生鼠标化合物的能力。分别从咖啡葡萄酒中分离出四种和三种酵母和细菌，但只有三种微生物与N-杂志的产生相关：B。bruxellensis，lintilactobaciellus hilgardii和oenococcus oeni。然后将筛查扩展到这三个物种的收集菌株，以提高其遗传代表性。我们的结果表明，根据该物种，这三个N-杂点的水平和比率具有巨大的变化。此外，已经显示出在大多数咖啡葡萄酒中，没有发现B. bruxellensis。最后，确定了ATHP与ETHP之间的有趣相关性。
转导零射击和少量剪辑-CVF Open Access
转导的推论已通过几片图像分类进行了广泛研究，但在最近的，快速增长的文献中，有关适应视觉模型（如剪辑）的文献被完全忽略了。本文介绍了转换零射击和少量剪辑的分类，其中在其中共同进行推理，在一批无标记的查询样品中共同执行，而不是独立处理每个实例。我们最初构建了信息性的文本概率特征，从而在单元单元集中导致分类问题。受期望最大化（EM）的启发，我们基于优化的分类目标使用Dirichlet定律对每个类别的数据概率分布进行模型。然后使用一种新颖的块最小化最小化算法来解决最小化问题，该算法同时估计分布参数和类分配。在11个数据集上进行的广泛的Numerical实验强调了我们批处理推理方法的效果和效率。在带有75个样本的测试批次的零摄像任务上，我们的APARCH产量比Clip的零弹性性能提高了20％的ImageNet准确性。此外，我们在几次设置中胜过最先进的方法。代码可在以下网址提供：https：//github.com/ segolenemartin/trandductive-clip。