XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System并非易事
从平均时间波形、时频表示和相位动态中挖掘事件相关脑电位信息
摘要：由于复杂的自发脑活动纠缠在一起，描述脑电图 (EEG) 中大脑对输入的动态响应模式并非易事。在这种情况下，大脑的反应可以定义为 (1) 输入后产生的额外神经活动成分或 (2) 输入引起的持续自发活动的变化。此外，反应可以体现在多种特征中。三个常见的特征示例是 (1) 瞬态时间波形，(2) 时频表示，和 (3) 相位动态。最广泛使用的平均事件相关电位 (ERP) 方法捕捉到了第一个特征，而后两者和其他更复杂的特征正受到越来越多的关注。但是，目前还没有太多的研究对如何在神经认知研究中有效利用多方面特征提供系统的说明和指导。基于一个有 200 名参与者的视觉异常 ERP 数据集，这项工作展示了上述特征的信息如何相互补充，以及如何基于典型的基于神经网络的机器学习方法将它们整合在一起，以便在基础和应用认知研究中更好地利用神经动态信息。
组织结构 - 亨利·明茨伯格。
我写作首先是为了自己。这就是我学习的方式。正如本系列前面的前言所述，我写这本书是因为我对组织如何形成战略感兴趣，并认为我必须首先了解它们如何构建自身。因此，我开始收集尽可能多的相关文献，然后将其发展为对组织结构的解释。事实证明，这并非易事。线性是使所有写作如此困难的原因。本书包含约 175,000 个单词，以单一线性序列首尾相连。但世界并不是线性的，尤其是组织结构的世界。它混合了各种复杂的流程——平行的、循环的、相互的。我从两个满满的盒子开始，里面有 200 多篇文章和书籍摘录。如果这是一本传统的“教科书”，我就会简单地回顾文献，将文章归类为某种群体（“思想流派”），然后重述每篇文章的观点，而不会过多关注不一致之处。但我的目的不是编写教科书——至少不是通常意义上的教科书——也不是回顾文献。我在这里回答一个问题：组织如何自我构建1 因此，我必须从每篇文章和每本书中提取任何看似有用的片段，然后将它们整合成一个完整的答案。换句话说，我追求的是综合，特别是综合
神经科学家使用小鼠大脑图谱进行高效分析和透明报告的指南
脑图谱在神经科学中被广泛用作开展实验研究以及整合、分析和报告动物模型数据的资源。有各种各样的脑图谱可供选择，找到适合特定目的的最佳脑图谱并进行有效的基于脑图谱的数据分析可能具有挑战性。比较使用不同脑图谱报告的结果也并非易事，并且是可重复科学的障碍。通过这篇观点文章，我们提供了如何使用小鼠和大鼠脑图谱来分析和报告数据，符合 FAIR 原则，该原则提倡数据可查找、可访问、可互操作和可重复使用。我们首先介绍如何解释脑图谱并将其用于导航到大脑位置，然后讨论如何将它们用于不同的分析目的，包括空间配准和数据可视化。我们提供了有关神经科学家如何比较映射到不同脑图谱的数据并确保透明地报告结果的指导。最后，我们总结了选择图集时需要考虑的关键因素，并对基于图集的工具和工作流程对于 FAIR 数据共享的相关性进行了展望。
测量虚拟环境中的延迟 - UCL Discovery
摘要 — 交互式计算机系统的延迟是创建它们的组件固有的处理、传输和同步延迟的产物。在虚拟环境 (VE) 系统中，延迟会损害用户的沉浸感、身体表现和舒适度。准确测量 VE 系统的延迟以进行研究或优化并非易事。许多作者已经开发出表征延迟的技术，这些技术已逐渐变得更加容易获得和使用。在本文中，我们将描述这些技术。我们描述了一个简单的机械模拟器，旨在模拟具有各种延迟量的 VE，这些延迟量可以精细控制（在 3 毫秒以内）。我们开发了一种称为自动帧计数的新延迟测量技术，以帮助使用高速视频（在 1 毫秒以内）评估延迟。我们使用机械模拟器来测量 Steed 和 Di Luca 测量技术的准确性，并提出可以改进的地方。我们使用这些方法来测量 VE 工程师可能感兴趣的许多交互式系统的延迟，并且非常有信心。所有技术都表现出色，但 Steed 的方法既准确又易于使用，不需要专门的硬件。
测量虚拟环境中的延迟 - UCL Discovery
摘要 — 交互式计算机系统的延迟是创建它们的组件固有的处理、传输和同步延迟的产物。在虚拟环境 (VE) 系统中，延迟会损害用户的沉浸感、身体表现和舒适度。准确测量 VE 系统的延迟以进行研究或优化并非易事。许多作者已经开发出表征延迟的技术，这些技术已逐渐变得更加容易获得和使用。在本文中，我们将描述这些技术。我们描述了一个简单的机械模拟器，旨在模拟具有各种延迟量的 VE，这些延迟量可以精细控制（在 3 毫秒以内）。我们开发了一种称为自动帧计数的新延迟测量技术，以帮助使用高速视频（在 1 毫秒以内）评估延迟。我们使用机械模拟器来测量 Steed 和 Di Luca 测量技术的准确性，并提出可以改进的地方。我们使用这些方法来测量 VE 工程师可能感兴趣的许多交互式系统的延迟，并且非常有信心。所有技术都表现出色，但 Steed 的方法既准确又易于使用，不需要专门的硬件。
测量虚拟环境中的延迟 - UCL Discovery
摘要 — 交互式计算机系统的延迟是创建它们的组件固有的处理、传输和同步延迟的产物。在虚拟环境 (VE) 系统中，延迟会损害用户的沉浸感、身体表现和舒适度。准确测量 VE 系统的延迟以进行研究或优化并非易事。许多作者已经开发出表征延迟的技术，这些技术已逐渐变得更加容易获得和使用。在本文中，我们将描述这些技术。我们描述了一个简单的机械模拟器，旨在模拟具有各种延迟量的 VE，这些延迟量可以精细控制（在 3 毫秒以内）。我们开发了一种称为自动帧计数的新延迟测量技术，以帮助使用高速视频（在 1 毫秒以内）评估延迟。我们使用机械模拟器来测量 Steed 和 Di Luca 测量技术的准确性，并提出可以改进的地方。我们使用这些方法来测量 VE 工程师可能感兴趣的许多交互式系统的延迟，并且非常有信心。所有技术都表现出极高的性能，但 Steed 的方法既准确又易于使用，不需要专门的硬件。
学习基于能量的模型与变分自动...
由于配分函数难以处理，通过最大似然法训练基于能量的模型 (EBM) 需要马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 采样来近似数据和模型分布之间的 Kullback-Leibler 散度的梯度。然而，由于模式混合困难，从 EBM 中采样并非易事。在本文中，我们提出学习变分自动编码器 (VAE) 来初始化有限步长 MCMC，例如从能量函数推导出来的朗之万动力学，以实现 EBM 的有效摊销采样。利用这些摊销的 MCMC 样本，EBM 可以通过最大似然法进行训练，这遵循“综合分析”方案；而 VAE 通过变分贝叶斯从这些 MCMC 样本中学习。我们将这种联合训练算法称为变分 MCMC 教学，其中 VAE 追逐 EBM 朝向数据分布。我们将学习算法解释为信息几何背景下的动态交替投影。我们提出的模型可以生成与 GAN 和 EBM 相当的样本。此外，我们证明了我们的模型可以学习针对监督条件学习任务的有效概率分布。
利用人工智能进行工作匹配
2 Depth First Co. Ltd.，泰国曼谷 摘要 过去几年，就业市场呈指数级扩张。由于招聘人员和求职者众多，要将完美的求职者与完美的工作匹配起来并非易事。招聘人员瞄准的是具有职位描述中提到的所需技能的求职者，而求职者则瞄准他们理想的工作。搜索障碍和技能不匹配是长期存在的问题。在本文中，我们建立了一个模型，将公司与具有合适技能的求职者匹配，将员工与合适的公司匹配。我们进一步开发了一种算法来调查人们的招聘历史以获得更好的结果。 关键词 工作匹配，招聘人员，TSIC，TSCO，机器学习 1. 介绍 分类并非易事，但文档/文本分类的复杂性增加了两倍。通常，文本/图像/视频的分类方法包括将训练数据定义为不同的类别或类别进行训练，然后使用训练后的模型将新的未见数据分类到其指定的类别/类中。在过去十年中，数据也在增加，这使得人工分类变得更加困难。就业行业在过去几年中经历了巨大的增长，正如我们目前在 covid 19 中看到的那样，职位发布和职位搜索都只能通过互联网进行。说到职位名称，有时会非常模糊。例如，计算机工程师和 Web 开发人员做同样的工作。Python 程序员和 Python 开发人员做同样的工作，这与 Python 软件工程师非常相似，但一个可能比另一个更快、更强。因此，当招聘人员上传招聘信息时，它希望看到所有具备该职位所需技能的候选人。这同样适用于候选人。此外，许多职位名称的写法不同，但要求相同。由于对职位名称的误解，完美的候选人可能会错过这一点。因此，至关重要的是，我们必须有一个系统，可以根据这些职位的要求对这些职位进行分类，从长远来看，这将使公司和候选人受益。这也将是一个更公平的平台，候选人将完全根据他们的技能组合入围。在泰国，工作/职业根据工作技能和要求分为不同的类别。它们通过泰国标准职业分类 (TSCO) 和泰国标准行业分类 (TSIC) 进行分类。在本文中，我们提出了一个工作匹配分类系统，该系统将使用职位描述以及 TSCO 和 TSIC 将传入的工作分类到其特定类别中。为了进行分类工作，我们使用了
EC SMT 项目，“CERAMELEC”WPIO - 电气强度
本报告涵盖了 WPI0 内的活动，该活动的目的是审查现代陶瓷材料的电气强度测试。描述了开展这项工作的背景以及所采用的实验方法。使用氧化铝基板产品和两种 PZT 压电材料，研究了与样品的几何形状和生产方法相关的各种因素。使用众所周知的威布尔分布对击穿数据进行统计评估，以确定该方法对电气强度的可用性。得出了以下结论。.厚度在 1.0 到 0.25 毫米之间且电气强度超过 100 kV/mm 的薄平面试件可以在变压器油中测试时进行电极化和测试，而不会出现边缘跟踪或闪络问题；.可以使用足够的试件系统地解决电气强度的差异，并且已经获得的示例表明电极面积效应、厚度效应和加工/退火效应；.无需对试件进行压痕以防止边缘闪络；在薄试件上产生小凹痕并非易事，需要专门的精密设备； .从名义上相同的样品的测试结果发现，其电气强度存在差异，可以用双参数威布尔分布来表示； .薄蒸发电极的质量必须使得击穿位置
亮点
准确预测锂离子电池 (LIB) 的剩余使用寿命 (RUL) 对于提高 LIB 供电应用的运行效率和安全性至关重要。它还促进了电池设计流程的改进和快速充电方法的发展，从而最大限度地缩短循环测试时间。虽然人工神经网络 (ANN) 已成为这项任务的有前途的工具，但在不同的数据集和优化策略中确定最佳架构并非易事。为了应对这一挑战，开发了一个机器学习框架来系统地评估不同的 ANN 架构。仅利用在不同充电策略下循环的 124 个锂离子电池的 30% 的训练数据集，在此框架内进行超参数优化。这确保了每个模型在其最佳配置下进行评估，从而有助于对 RUL 预测任务进行平衡比较。此外，该研究还考察了不同循环窗口对模型功效的影响。采用分层分区方法强调了在不同子集之间统一数据集表示的重要性。值得注意的是，表现最佳的模型仅使用 40 个周期的逐周期特征，就实现了 10.7% 的平均绝对百分比误差。