XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System当值
可证明且实用的：通过Langevin Monte Carlo
探索技术对于能够解决新的复杂问题的代理至关重要。基于拉普拉斯近似的汤普森采样是当值函数比线性更一般形式时，对后验分布不是一个很好的估计。在高维问题中具有一般协方差矩阵的高斯分布的采样在计算上效率低下。
动态信息的视觉显示（第5章） - 第1部分
1。当值范围时，首选移动尺度（由于面板空间很小）：太大，无法在小尺度上显示；例如：•移动矩形开放式窗口量表•移动水平和垂直尺度2。此外，当需要容易获得数值时，可以更快地读取在打开窗口中出现的移动量表
范围划定口服营养补品的可持续性影响，将可持续性与采购和处方
高管摘要“范围“范围内的营养补充剂的可持续性影响”旨在开始就NHS了解当前处方和采购实践的影响以及我们可以采取的改进的影响。可持续的医疗保健原则认识到，可用的资源有限，可以提供最佳的患者护理和结果。可持续价值可以描述为当值=福利/成本时。近年来，人们一直在质疑口服营养补充剂的临床和成本收益，因此我们专注于当前处方和采购实践的环境成本和社会方面。该文档提供了一种结构化的方法，并采用基本方法来评估总体类别的影响：
数据分析和人工智能项目......
为了提取投标的详细信息，使用了 tender_basic_details 和 tender_work_items 表。在 54000 份投标中，27570 份工作项目在 tender_basic_details 表中有相应的条目。合并表后，所有空列都将被删除。数据集中的产品类别由 143 个数字代码表示。然后使用主表 gep_product_category 将这些数字替换为其文本对应项。对于分类数据类型，使用骰子度量计算距离，其中当值不相等时距离被视为“1”，否则为“0”。对于连续文本数据类型，两个文本之间的距离与相似度成反比。相似度使用余弦相似度方法计算。对于连续实值，距离是两个值的绝对差除以
护理人员 - 兼职
该职位涉及对呼叫的反应并向有需要的人提供紧急医疗服务的责任。该课程的员工应被认证为EMT-ParimeDic，并履行救生职责。护理人员将与其他紧急人员合作，并负责满班的救护人员。该班的一名员工必须安全有效地操作急诊车辆，将紧急人员运送到现场，并将受害者运送到医院。将需要一个安全操作各种相关的紧急服务设备。了解个人计算机和相关软件操作的知识很有用。当不在现场开车或与紧急人员一起开车或工作时，该员工将执行常规的文书职责，包括纽约州院前护理报告，对紧急服务车辆的日常日常维护，相关设备以及建筑和地面。现任者将在消防专员的一般指导下工作和紧急服务经理的监督。该班的一名员工将监督当值紧急医疗技术员。
比较遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO），用于估计易感暴露感染的（SEIR）模型PAR
背景：用于分析疾病扩散的最常用的数学模型是易感暴露感染的回收（SEIR）模型。此外，SEIR模型的动力学取决于几个因素，例如参数值。目标：本研究旨在比较两种优化方法，即遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO），以估算SEIR模型参数值，例如感染，过渡，恢复和死亡率。方法：将GA和PSO算法与SEIR模型的估计参数值进行了比较。适应性值是根据累积阳性covid-19病例的实际数据与从seir covid-19模型解决方案的案例数据之间的误差计算得出的。此外，使用四阶Runge-kutta算法（RK-4）计算了CoVID-19模型的数值解，而实际数据是从印度尼西亚雅加达省正Covid-19 Case的累积数据集获得的。然后使用两个数据集比较每个算法的成功，即数据集1，代表COVID-19的扩展的初始间隔和数据集2，该间隔代表一个间隔，其中COVID-19 Case Case较高增加。结果：估计四个参数，即由于疾病引起的感染率，过渡率，恢复率和死亡率。在数据集1中，当值= 0.5时，GA方法的最小误差（即8.9％）发生，而PSO的数值误差为7.5％。在数据集2中，GA方法的最小误差，即31.21％，当时发生在= 0.5时，而PSO的数值误差为3.46％。结论：基于数据集1和2的参数估计结果，PSO比GA具有更好的拟合结果。这表明PSO对所提供的数据集更健壮，并且可以更好地适应Covid-19-19的流行病的趋势。关键字：遗传算法，粒子群优化，SEIR模型，COVID-19，参数估计。文章历史记录：2024年2月12日，2024年5月17日第一个决定，2024年6月20日接受，在线获得2024年6月28日