XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System引擎
配备 AI 引擎的 Versal™ Premium 系列
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通过激活信号协会器的双引擎电动机模块扩展DNA螺纹1综合器
激活信号协整1络合物（ASCC）亚基3（ASCC3）支持各种基因组维持和基因表达过程，并包含对这些功能至关重要的串联SKI2样NTPase/Helicase Cassettes。先前，ASCC3解旋酶活性和调节的分子机制尚未解决。我们提出了低温电子显微镜，DNA-蛋白交联/质谱法以及ASCC ASCC3-TRIP4亚模块的体外和细胞功能分析。与相关的剪接SNRNP200 RNA解旋酶不同，ASCC3可以通过两个解旋酶盒子螺纹底物。Trip4通过锌纤维结构域停靠在ASCC3上，并通过将ASC-1同源性域定位在ASCC3的C末端解旋酶旁边，从而刺激解旋酶，这可能支持底物参与并协助DNA退出。trip4与DNA/RNA Dealkylase，AlkBH3相互互动ASCC3，指导ASCC3用于特定过程。我们的发现定义ASCC3-TRIP4作为ASCC的可调电动机模块，该模块包含两个合作的NTPase/Helicase单位，该单位功能扩展了Trip4。
人工智能引擎加速人工智能时代
BFLOAT16 — 128 INT8 128 256 INT4 — 512 块本地数据存储器 32 KB 64 KB AIE 阵列互连 B/W 1X 1X 压缩和稀疏性 否 是 暂存器片上存储器 PL uRAM AIE 存储器（512KB/块）
使用Yolo算法的心脏病预测系统 纳米流体的传热应用和... 的测试 基于微控制器的锂离子电池充电器 使用AI的梦想生成：算法的比较 theta与α比率的QEEG分析 解锁潜力：调查米歇尔提出的磁铁引擎概念 可再生能源整合对整体... 的影响 网络安全的新兴趋势和未来方向... 探索人工智能中的高级技术，以进行环境监测和 由于污染引起的遗传突变 药品中的自然保存开发... 网络犯罪及其影响的新边界 用于... 的残疾人的电磁齿轮变速杆的设计 名称：创始人，魔术墨水抽象游戏是一种基本和普遍的人类行为，超越了童年，塑造认知，情感 AI驱动的虚拟现实对远程工作生产力和员工的影响 关于指纹和血液证据从检索的进步技术的综述 印度的能源安全方案 使用yolov8 在火灾场景中检测人类生命 汽车行业的环境管理 激励因素影响女性企业家选择chikankari 评估教师对坦桑尼亚和印度的行政支持的看法 使用混合机器学习的心脏病预测... 大道超市（2021 - 2024）
Vinayagar工程学院摘要：预先医疗保健系统的开发正在迅速发展，如今可用大量患者数据（即电子健康记录系统中的大数据）可用于设计心血管疾病的预测模型。数据挖掘或机器学习是一种发现方法，用于从各种角度分析大数据并将其封装到有用的信息中。“数据挖掘是对隐式，以前未知且可能有用的有关数据的无平凡提取”。临床决策通常是根据医生的直觉和经验做出的，而不是基于隐藏在数据库中的知识数据。这种做法会导致不必要的偏见，错误和过多的医疗费用，从而影响了提供给患者的服务质量。有很多方法可以出现医学误诊。医生是过错的还是医院的工作人员，对严重疾病的误诊可能会产生非常极端和有害的效果关键词：心脏病，心血管疾病，Yolo算法，Yolo算法，模糊C-MEAN
人工智能搜索引擎当代问题研究
阿波罗艺术与科学学院 钦奈，古杜凡切里 摘要 AI 搜索引擎是一种使用人工智能技术（如机器学习、自然语言处理和预测分析）来提供更准确和更相关的搜索结果的搜索引擎。这些搜索引擎旨在了解用户搜索查询背后的意图并提供与该意图相匹配的结果，即使查询是用自然语言而不是使用特定关键字表达的。AI 搜索引擎的主要优势之一是它们能够提供更个性化的结果。通过分析用户行为和反馈，他们可以了解用户的偏好并提供根据他们的兴趣量身定制的搜索结果。然而，AI 搜索引擎也面临一些挑战。它们需要大量数据才能有效，而数据中的偏见会导致有偏见的搜索结果。人们还担心隐私和使用个人数据来训练 AI 搜索引擎使用的算法。AI 搜索引擎中存在几个当代问题，目前正在由研究人员、政策制定者和公众讨论和辩论。有几个人工智能搜索引擎的例子，包括 Google Search、Wolfram Alpha、Bing、Iris.ai、Yewno、Semantic Scholar、Microsoft Academic 和 OpenAI。
Sugar AI 引擎
SugarPredict AI 引擎通过持续分析您的客户数据、将其与安全数据源进行比较，提供针对您业务的 AI 驱动预测，从而提高业务的可预测性和绩效。清晰呈现的洞察为您的销售、营销和客户服务团队提供下一步最佳行动。
释放引擎数据的全部力量 - WinGD
WiDE 在线应用程序从船上安装的 WiDE 接收数据，并提供特定船舶和船队发动机状态的清晰视图，进一步支持船上船员。用户还可以查看详细的船舶和发动机数据，包括发动机转速和性能、子系统状态和已识别的发动机故障。该应用程序还可以可视化在可选时间段内识别的发动机故障。它适用于计算机、平板电脑和智能手机。
探索 Versal AI 引擎以加速基于模板的大气平流模拟
AMD Xilinx 的全新 Versal 自适应计算加速平台 (ACAP) 是一种 FPGA 架构，将可重构结构与其他片上强化计算资源相结合。AI 引擎就是其中之一，通过以高度矢量化的方式运行，它们提供了大量原始计算，这可能对包括 HPC 模拟在内的一系列工作负载有益。然而，这项技术仍处于早期阶段，尚未证明其可以加速 HPC 代码，缺乏基准测试和最佳实践。本文提供了一份经验报告，探讨了将 Piacsek 和 Williams (PW) 平流方案移植到 Versal ACAP 上，使用该芯片的 AI 引擎来加速计算。平流是一种基于模板的算法，在大气建模中很常见，包括最初开发该方案的几个气象局代码。使用该算法作为载体，我们探索了构建 AI 引擎计算内核的最佳方法，以及如何最好地将 AI 引擎与可编程逻辑连接起来。使用 VCK5000 与 VCK5000 和 Alveo U280 上的非 AI 引擎 FPGA 配置以及 24 核 Xeon Platinum Cascade Lake CPU 和 Nvidia V100 GPU 评估性能，我们发现虽然结构和 AI 引擎之间的通道数量是一个限制，但通过利用 ACAP，我们可以将性能提高一倍与 Alveo U280 相比。
适用于英特尔至强 CPU 的英特尔 AI 引擎可提升整个 AI 管道的性能
人工智能无处不在，涉及各种关键工作负载。从核心企业应用程序到自动语音服务员，经典机器学习 (ML) 和深度学习模型正在成为业务运作的基本构建模块。大规模使用人工智能依赖于从数据预处理到训练再到部署的漫长开发流程。每个步骤都有自己的开发工具链、框架和工作负载——所有这些都会产生独特的瓶颈并对计算资源提出不同的要求。英特尔至强可扩展处理器具有内置加速器，可用于开箱即用地运行整个流程并全面提高人工智能性能。英特尔® 加速器引擎是专门构建的集成加速器，支持最苛刻的新兴工作负载。