XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System并行的
通过冯·诺依曼瓶颈引导脑部通信
脉冲神经网络的通用模拟代码大部分时间都处于脉冲到达计算节点并需要传送到目标神经元的阶段。这些脉冲是在通信步骤之间的最后一个间隔内由分布在许多计算节点上的源神经元发出的，并且相对于其目标而言本质上是不规则的和无序的。为了找到这些目标，需要将脉冲发送到三维数据结构，并在途中决定目标线程和突触类型。随着网络规模的扩大，计算节点从越来越多的不同源神经元接收脉冲，直到极限情况下计算节点上的每个突触都有一个唯一的源。在这里，我们通过分析展示了这种稀疏性是如何在从十万到十亿个神经元的实际相关网络规模范围内出现的。通过分析生产代码，我们研究了算法更改的机会，以避免间接和分支。每个线程都承载着计算节点上相等份额的神经元。在原始算法中，所有线程都会搜索所有脉冲以挑选出相关的脉冲。随着网络规模的增加，命中率保持不变，但绝对拒绝次数会增加。我们的新替代算法将脉冲均匀地分配给线程，并立即根据目标线程和突触类型对它们进行并行排序。此后，每个线程仅完成向其自身神经元的脉冲部分的传递。无论线程数如何，所有脉冲都只被查看两次。新算法将脉冲传递中的指令数量减半，从而将模拟时间缩短了 40%。因此，脉冲传递是一个完全可并行的过程，具有单个同步点，因此非常适合多核系统。我们的分析表明，进一步的进展需要减少指令在访问内存时遇到的延迟。该研究为探索延迟隐藏方法（如软件流水线和软件诱导预取）奠定了基础。
急性淋巴细胞白血病的遗传星座
急性淋巴细胞白血病（ALL）是由多种复发遗传畸变的星座驱动的异质癌。样品骨髓的易感性可以轻松进入癌细胞，并可以深入探索所有驱动全部的遗传学。自然而然地使用了每个新的GE网络工具，所有人的遗传星座通常是第一个探索的边界。这些深度探索导致了所有遗传星座的详细图（图1），这是世界卫生组织造血和淋巴组织肿瘤分类的基础。从1960年代建立核分型和染色体带时，调查人员开始了这项60年的发现旅程。此发现始于异常的整个染色体拷贝数，称为非整倍性。多余的染色体> 50，也称为高二倍体，是最常见的驱动因素（图1）。易位，其中一块染色体被异常融合，导致发现费城（pH）染色体T（9; 22）/ bcr :: abl1 and t（1; 19）/ tcf3 :: pbx1。不会更改诸如t（12; 21）/ etv6 :: runx1之类的频带模式的易位花费更长的时间才能屈服。与此发现并行的是更好的治疗方法。通过更好的治疗方法，研究人员发现这些遗传驱动因素是预后的，即他们预测复发的风险。遗传亚型的这种预后价值产发了遗传风险分层，并最终以遗传驱动的治疗，例如添加伊马替尼和dasatinib对pH值的添加。2使用单然而，核型淋巴细胞的困难以及对许多不同诊断平台的需求，例如多种荧光原位杂交（FISH）探针，有限的广泛使用遗传分层。在2000年代，基因阵列诱人地承诺了一个平台来询问所有人的遗传驱动因素。基因ex Prassion微阵列同时测量了数以万计基因的表达lev els，它允许发现“新颖”亚型1（后来发现是DUX4亚型）和pH样亚型。
节约创新，实现可持续农村电气化
使用当地可以低成本获得的二次利用组件，可以证明是发展中国家偏远村庄电气化的可行解决方案。如果以可再生能源为基础，它们有助于对抗全球变暖，并可以促进经济发展和教育。利用当地可用的能源，例如沼气或电力，可以提高教育水平，减少砍柴时间，获得信息或娱乐（电视、广播、笔记本电脑），改善经济活动，人类健康和生活可能会更好。事实上，许多电气和电子产品经常在使用寿命结束前就被丢弃[1]，原因是时尚、营销或用途改变。这导致能源和原材料消耗增加。本文提出的创新解决方案可以为发展中国家提供新的可持续经济战略。当然，本研究的重点是将 WEEE 再利用应用于独立的可再生能源系统，作为一些发展中国家农村地区电气化的解决方案。选择太阳能、水力或风能得益于许多国际报告的结果，例如[2]在关于最不发达国家能源获取的全球调查中。此外，许多国家还在 2015 年 COP21 的国家自主贡献预期 [3] 中选择了这些能源。本研究中开发的不同架构将在下一节中介绍。它们包括两个并行的能源：太阳能电池板和水力发电以及铅酸电池中的储能。经过最少改动的再利用电力电子设备用于 DC/DC 或 DC/AC 甚至 AC/DC 能量转换。为此目标已经提出了不同的解决方案，但本研究的主要思想是研究对现有产品的最少改动，以免增加环境影响并鼓励大规模传播。[4] 给出了太阳能链生命周期分析 (LCA) 的主要元素。介绍了一个 ATX PC 电源单元 (PSU) 的最小修改，并在 Arduino 微控制器中实现了 MPPT。此外，本节还提供了一些 PSU 关联的实验结果，以增加供电功率。最后，在测试台上进行模拟和测试，使用 1.5kW 三相感应电机作为单相发电机验证了系统的可行性。
初步交流 神经网络与机器学习在图像识别中的应用 Dario GALIĆ*、Zvezdan STOJANOVIĆ、Elvir ČAJIĆ
初步交流 神经网络和机器学习在图像识别中的应用 Dario GALIĆ*、Zvezdan STOJANOVIĆ、Elvir ČAJIĆ 摘要：人工神经网络在各个领域都有广泛的应用，包括复杂的机器人技术、计算机视觉和分类任务。它们旨在模仿人类大脑高度复杂、非线性和并行的计算能力。就像大脑中的神经元一样，人工神经网络可以组织起来执行快速而具体的计算，例如感知和运动控制。从生物神经网络的行为及其学习和自适应能力中汲取灵感，这些技术对应物已被开发出来以模拟生物系统的特性。本文主要集中在两个领域。首先，它探索了使用人工神经网络对健康个体进行图像识别的近似方法。其次，它研究了与影响全球人口的常见肾脏疾病相关的肾脏疾病的识别。具体来说，本文研究了多囊肾病、肾囊肿和肾癌。最终目标是利用机器学习算法通过分析各种样本来帮助诊断肾脏疾病。 关键词：图像识别；医学诊断；神经网络 1 引言 神经网络的灵感来源于信息处理的生物过程，特别是神经系统中观察到的过程，其中基本单位是神经元或神经细胞（如图 1 所示）。神经元是神经组织（包括大脑）的基本功能组成部分。它由细胞体（也称为胞体）组成，细胞核就藏在细胞体里。从细胞体延伸出来的是无数的纤维，称为树突，在细胞周围形成复杂的网络状结构，还有一条细长的纤维，称为轴突。轴突可以延伸很长的距离，通常可达一厘米，在极端情况下甚至可以达到一米。此外，轴突分支成结构和子结构，与其他神经元的树突和细胞体建立连接。神经元之间的这些互连连接点称为突触 [1]。每个神经元都会与其他神经元形成突触，突触的数量从几十到几十万不等。一般来说，当神经元处于静止状态时，它会接收通过树突从其他神经元传输的电化学脉冲形式的信号。
北马里亚纳群岛联邦综合公共土地利用计划更新 Rota ...
公共土地利用计划是一份指导文件，计划每五 (5) 年更新一次，其中记录了公共法 15-02 中概述的目标，这些目标是考虑和规划资本改进所必需的。与计划文件并行的是可以使用地理信息系统 (GIS) 软件访问、操作和可视化分析的数据。使用 GIS 可以在计划更新之间进行持续分析和考虑。这可以每天进行，当实地发生变化或有其他数据可用时。为了提供透明的公共流程，公众宣传活动于 2017 年 9 月开始，一直持续到 2018 年 6 月。2017 年 9 月和 2018 年 5 月，在塞班岛、罗塔岛和天宁岛举行了公众听证会，以吸引公众并收集反馈意见，为公共土地利用计划的未来土地使用提出建议。在塞班岛为目前居住在塞班岛并预计重新占领北岛（特别是 Anatahan、Alamagan、Pagan 和 Agrihan）的北岛居民举行了单独的公众听证会。提供了公众会议摘要。（见：附录 C）更新计划所用的规划方法是协调与 DPL 的公共宣传工作，以清点公共土地并确定适合北马里亚纳群岛未来发展的土地用途。使用这种信息收集方法有助于从公众中发现指导未来土地使用地图创建的机会。在公众宣传过程中，根据公众会议的反馈和调查回复，宅基地计划、自然资源保护、文化和历史重要遗址以及基础设施改善被确定为北马里亚纳群岛居民的优先事项。作为公众宣传过程的结果，该团队为塞班岛、天宁岛、罗塔岛、阿纳塔汉岛、阿拉马甘岛、帕根岛和阿格里汉岛编制了未来土地利用地图，这些地图说明了在本计划更新的 5 至 10 年规划期内可能利用的公共土地未来用途的潜在位置。
人脑的计算能力
在20世纪末，由于其较高的计算能力，计算机科学中的模拟系统已被数字系统广泛取代。然而，直到现在，这个问题一直在吸引人：大脑模拟还是数字化？最初，后者受到青睐，将其视为像数字计算机一样工作的图灵机。最近，最近，数字和模拟过程已结合在一起，将人类行为植入机器人中，从而赋予了人工智能（AI）。因此，我们认为将数学模型与大脑中计算的生物学进行比较是及时的。为此，突出了中枢神经系统中细胞和分子相互作用中明确鉴定的数字和模拟过程。，但在此期间，我们试图查明将计算机计算与生物计算显着特征区分开的原因。首先，在电气突触和通过间隙连接中观察到了真正的模拟信息处理，后者在神经元和星形胶质细胞中均观察到。显然与此相反的是，神经元动作电位（AP）或尖峰明显代表数字事件，例如Turing Machine的是/否或1/0。然而，尖峰很少均匀，但幅度和宽度可能会有所不同，这对突触前末端的发射机释放具有显着的差异作用，尽管量化（囊泡）释放本身是数字的。相反，在突触后神经元的树突部位，有许多计算的模拟事件。此外，信息的突触传播不仅是神经元的，而且由星形胶质细胞紧密地影响大脑中的大多数突触（三方突触）。至少在这一点上，LTP和LTD修改了突触可塑性，并被认为可以诱导短期和长期记忆过程，包括合并（等效于电子设备中的RAM和ROM）。当前有关大脑存储和检索记忆如何包括各种选项的知识（例如，神经元网络振荡，Engram细胞，星形胶质细胞合成菌）。表观遗传特征在记忆形成及其巩固中也起着至关重要的作用，这必然指导了基因转录和翻译等分子事件。总而言之，大脑计算不仅是数字或类似物，还是两者的组合，而且涵盖了并行的功能，并且具有更高的复杂性。
神经语言学简介
搜索一本特定类型的书并不少见，只是发现您必须自己编写。这本书的想法是在几年前与约翰·本杰明（John Benjamins）代表在国际认知语言学会议上与代表进行的对话，涉及一本具有合理规模，价格和覆盖范围的最新书籍，用于神经语言学中的简介课程。那时，我已经为语言学和沟通障碍的学生教授了很长时间的课程。我们俩都非常意识到这个问题，当有人建议我写这样的书时，我同意。我们还同意当时神经语言学与认知语言学，实用主义和交流研究之间相对缺乏沟通，以及使这些领域更好地整合到基本神经语言学中的需求。这次讨论并进一步反映了“艺术状态”，这导致了本书中涵盖的相当广泛的主题以及对不同章节的相对权重。一个重要的问题是将不同的理论，方法和研究以历史的角度讨论，表明了不同的框架是如何发展的，有时是并行的，有时是顺序的，有时是顺序的，并在我们思考语言和大脑的方式上留下了痕迹，以及我们如何在研究和治疗中应用这种思想。这本书从多年的工作中逐渐增长，因为入门课程中使用了初步版本，并修改了章节并添加了章节。根本没有语言背景的学生应该先阅读介绍性语言学文本。这本书是对神经语言学的基本介绍，旨在为任何想要在该领域获得基础的人。它是为语言学和沟通障碍的学生编写的，但是心理学，神经科学和其他学科的学生也将发现它有价值。它可以用作入门课程的课程书，也可以用作神经语言学中特定主题的信息来源。使用它的唯一前提是语言学的基本知识，包括语言术语。至于没有神经解剖学和神经生理学背景的学生，有关大脑的一些基本信息，请在第14章中提供。这本书分为四个部分。首先是对神经素的介绍，重要的问题是什么以及主要的神经语言框架如何随着时间的流逝而发展。本节提供了一个重要的背景，以理解为什么以较晚的方式以本书的方式介绍的特定当前方法的代表。第二部分构成本书的语言核心，其中不同的组成部分或神经语言学的各个方面
世界模型：关于生成ai
大语言模型（LLM）或生成AI的计算逻辑 - 从剪辑和BERT的早期模型到通过CHATGPT和DALL-E-的文本和图像生成的爆炸，越来越多地渗透到社会和政治世界中。不仅是直接的意义，即生成的AI模型被部署以控制困难的问题，无论是战场上的决定还是对大流行的反应，还因为生成的AI正在塑造和划定世界上可以知道和行动的政治参数。conta是计算机科学中可推广的“世界模型”的希望，本文介绍了生成AI的方式以及为什么引起世界模型，并具有一套政治逻辑和管理理性的理性，这些理性对我们今天的生活产生了深远而持久的影响。本文追踪了生成AI模型的谱系，它们的形成方式以及为何使这些模型动画的某些概念和技巧变成了耐用的知识形式，即使是在特定的材料商业GPT模型转移到新迭代之后的很久之后。尽管生成的AI保留了以前的科学和计算制度的重要痕迹 - 在统计实践，概率知识等方面，它也在使认识论安排脱离，并将其开放为新颖的感知，表征，分类和了解世界的新颖方式。在四个方面中的每个方面中的各个方面，文章都绘制了新兴的生成AI的当代政治逻辑。生成AI的政治逻辑的四个定义方面是详细阐述的：i）生成性不仅仅是产生图像或文本输出的能力，因此生成的逻辑对世界被理解为对数据中的“基本分布”的估计； ii）潜伏期是压缩的政治逻辑，在这种逻辑上（与减少或扭曲的声称相比）隐藏，未知或潜在的事物变得浮出水面，并且可以被统治； iii）破碎和并行的序列是生成AI的政治逻辑的订购手段，在那里，注意框架从根本上改变了管理非线性问题的可能性； iv）预先培训和微调作为生成AI的计算逻辑，该计算逻辑同时塑造了针对未遇到的数据和新任务的“零射击政治”。
世界模型：关于生成ai
大语言模型（LLM）或生成AI的计算逻辑 - 从剪辑和BERT的早期模型到通过CHATGPT和DALL-E-的文本和图像生成的爆炸，越来越多地渗透到社会和政治世界中。不仅是直接的意义，即生成的AI模型被部署以控制困难的问题，无论是战场上的决定还是对大流行的反应，还因为生成的AI正在塑造和划定世界上可以知道和行动的政治参数。conta是计算机科学中可推广的“世界模型”的希望，本文介绍了生成AI的方式以及为什么引起世界模型，并具有一套政治逻辑和管理理性的理性，这些理性对我们今天的生活产生了深远而持久的影响。本文追踪了生成AI模型的谱系，它们的形成方式以及为何使这些模型动画的某些概念和技巧变成了耐用的知识形式，即使是在特定的材料商业GPT模型转移到新迭代之后的很久之后。尽管生成的AI保留了以前的科学和计算制度的重要痕迹 - 在统计实践，概率知识等方面，它也在使认识论安排脱离，并将其开放为新颖的感知，表征，分类和了解世界的新颖方式。在四个方面中的每个方面中的各个方面，文章都绘制了新兴的生成AI的当代政治逻辑。生成AI的政治逻辑的四个定义方面是详细阐述的：i）生成性不仅仅是产生图像或文本输出的能力，因此生成的逻辑对世界被理解为对数据中的“基本分布”的估计； ii）潜伏期是压缩的政治逻辑，在这种逻辑上（与减少或扭曲的声称相比）隐藏，未知或潜在的事物变得浮出水面，并且可以被统治； iii）破碎和并行的序列是生成AI的政治逻辑的订购手段，在那里，注意框架从根本上改变了管理非线性问题的可能性； iv）预先培训和微调作为生成AI的计算逻辑，该计算逻辑同时塑造了针对未遇到的数据和新任务的“零射击政治”。
可定制的基于地标的场孔径设计，用于自动全脑放射治疗计划
目的：开发和评估一种自动化全脑放射治疗 (WBRT) 治疗计划流程，该流程具有基于深度学习的自动勾勒轮廓和可定制的基于标志的射野孔径设计。方法：该流程包括以下步骤：(1) 使用深度学习技术在计算机断层扫描和数字重建的 X 光片上自动勾勒正常结构轮廓，(2) 使用射束视角定位标志结构，(3) 根据八种不同的标志规则生成射野孔径，以满足不同的临床目的和医生偏好。为进行质量控制，开发了两种并行的射野孔径生成方法。将生成的射野形状和剂量分布的性能与原始临床计划进行比较。来自四家医院的五名放射肿瘤学家评估了计划的临床可接受性。结果：通过临床使用的 182 名患者的视野孔径的豪斯多夫距离 (HD) 和平均表面距离 (MSD) 来评估生成的视野孔径的性能。第一种方法生成的视野孔径的平均 HD 和 MSD 分别为 16 ± 7 和 7 ± 3 毫米，第二种方法生成的视野孔径的平均 HD 和 MSD 分别为 17 ± 7 和 7 ± 3 毫米。第一种方法和第二种方法之间的 HD 和 MSD 差异分别为 1 ± 2 毫米和 1 ± 3 毫米。对 30 位患者进行的视场孔径设计临床审查显示，第一种方法和第二种方法的接受率均为 100%，计划审查显示第一种方法的接受率为 100%，第二种方法的接受率为 93%。第一种方法符合镜片剂量建议的平均接受率为 80%（左镜片）和 77%（右镜片），第二种方法为 70%（左镜片和右镜片），而临床计划的接受率为 50%（左镜片）和 53%（右镜片）。结论：本研究提供了一种自动化流程，其中包含两种视场孔径生成方法，可自动生成 WBRT 治疗计划。定量和定性评估均表明，我们的新流程与原始临床计划相当。