XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System心磁图
基于CLIP模型的以图搜图方法
专门为猫与狗数据集和与铁路相关的数据集。目标是解决公共和专业领域中复杂背景和多角度摄影所带来的挑战。剪辑 - 取回剪辑模型的图像编码器作为其核心体系结构，提取图像特征，并构建一个相似性矩阵，以与不同图像之间的相似性分数。基于排序的结果，它显示最相关的图像。为了验证剪辑 - 恢复的鲁棒性和稳定性，我们进行了比较研究和干扰抗性实验。实验结果显示出显着的进度改进，表明了出色的图像检索效果。具体来说，剪辑回程有效地处理复杂的背景和构成不同数据集的变化，从而提供准确有效的检索服务。
Dirac 磁单极与Berry 相位
nodal奇异性在不同的波函数中，相圆形的闭合曲线的变化通过任意倍数的2次曲线可能有所不同，因此没有足够的确定能够以电磁场的形式立即解释。它必须具有一个确定的价值，因此可以在6个矢量𝑬𝑬，通过小的闭合曲线的通量上解释而没有任何歧义，而该曲线的通量也必须很小。然而，当波函数消失时，发生了一种例外情况，因为它的相位没有含义。由于波函数很复杂，其消失将需要两个条件，因此一般而言，它消失的点将沿着一条线。我们将这样的线称为节点线。如果我们现在采用一个通过小闭合曲线的节点线的波函数，我们只能说，相位的变化将接近2𝜋𝜋𝜋𝜋，其中n是一个整数，正或负数。此整数将是节点线的特征。我们获得了相圆形的小闭合曲线的变化
脑电图和脑磁图
神经元产生电信号，通过突触传输到其他细胞。首先，动作电位 (AP) 到达突触间隙（图 1 中的步骤 1），在那里它将通过神经递质传输化学信息（图 1 中的步骤 2），从而产生突触后电位 (PSP) 和局部电流（图 1 中的步骤 3）。PSP 将产生电流接收器并传播直到细胞体以产生电流源（图 1 中的步骤 4）。因此，PSP 会产生一个由负极（即接收器）和正极（即源）组成的电偶极子。该偶极子将产生初级（细胞内）电流和次级（细胞外）电流。M/EEG 信号来自突触后电位。更具体地说，M/EEG 信号来自大量同步神经元活动的空间和时间总和。但 MEG 和 EEG 之间存在显著差异。首先，就信号本身而言，MEG 信号主要由树突水平的 PSP 产生的细胞内电流引起，细胞外电流较少；EEG 信号对应于电位差，主要由细胞外电流引起。其次，就对偶极子方向的敏感性而言，EEG 对径向电流（位于脑回水平的活动）和切向电流（在脑沟内产生）都很敏感，尽管它具有
Jiles-Atherton 磁滞模型的改进与非正弦激励下 软磁材料复杂磁滞准确模拟
输入数据： 1 ） i = 0 时刻： H (0) = 0 ， M (0) = 0 ， H m = 0 2 ）磁化周期 0 — T 各时刻的磁密 B ( t ) 3 ）模型初始参数及动态参数 R 、 v 、 α 、 k 对应函数 4 ）磁化反转点磁密存储序列 [ B m (1), ⋅⋅⋅ , B m ( z )]
基于人工智能的心电图（人工智能）心脏疾病诊断
图 3 使用连续小波变换生成心电图的尺度图 通过使用连续小波变换对心电图进行预处理，能量信息的差异变得更加清晰。图中的两种情况均为正常窦性心律，但转换后的尺度图显示左侧的情况在舒张期具有较强的能量产生，而右侧的情况则没有。事实上，左侧病例的心脏超声检查显示其舒张功能正常（e' 11.1 cm/s），而右侧病例的舒张功能受损（e' 6.1 cm/s）。
医用磁学研究及其在导管领域的应用
SQUID：约瑟夫森效应是由于量子力学隧道效应，超电流在两个弱连接的超导体之间流动的现象。 B.D.约瑟夫森因发现这一效应获得了1973年诺贝尔物理学奖。 SQUID（超导量子干涉装置）利用约瑟夫森效应产生的量子干涉，被称为超灵敏磁场传感器，其分辨率可达5aT（5×10-18T）。这是一种广泛用作MEG（脑磁图）和MCG（心磁图）的传感器。 心磁图 (MCG) 自 2003 年起在日本纳入保险范围。用于诊断心律失常、心力衰竭和心肌梗塞。脑磁图 (MEG) 于 1990 年代引入日本。自 2000 年以来，它已成为多通道。2004 年，术前神经磁诊断设备纳入保险范围。2012 年，保险范围扩大到包括感觉和运动障碍的诊断。
脑磁图视觉映射
自 20 世纪 90 年代末以来，视觉诱发场 (VEF) 已在临床实践中得到可靠应用。这是定制枕叶皮质手术切除术的标准临床工具。1 2011 年，美国临床脑磁图学会 (ACMEGS) 发布了临床实践指南 (CPG)，详细介绍了自发性脑活动分析、使用诱发场进行术前功能性脑映射、脑磁图 (MEG) 报告以及 MEG 人员的资质。 2 – 5 最近，ACMEGS 发表了第二份立场声明，详细说明了 MEG 作为一种非侵入性诊断工具在术前映射功能皮质中的价值，并支持“在对准备手术的可手术病变患者进行术前评估时，MEG 可常规临床用于获取有关功能皮质（体感、运动、视觉、听觉和语言）的非侵入性定位或侧向信息。” 6 尽管映射功能皮质的“黄金标准”是通过直接皮质刺激，但 MEG 作为一种非侵入性诊断工具已证实其在识别这些区域方面的有效性。1 – 3,6 本文将重点介绍 MEG 在定位功能视觉皮层中的实用性。本文将首先概述 VEF 在临床实践中的当前临床作用。然后，将回顾 2011 年 ACMEGS CPG 发布后的最新研究和临床发展。最后，
Inflection AI：打造最“走心”的AI对话机器人
他的论文拥有超过 18 万次引用。 他在牛津大学完成了博士学位和博士后学业，在那里设计了 VGGNet 并赢得了著名的 ImageNet 挑战赛；他的第一家公司随后被 DeepMind 收购。作为 DeepMind 的首席科学家， Karen 建立并领导了大规 模深度学习团队，开发现实世界数据的大型 AI 模型。 Reid Hoffman 也是 Inflection AI 的联合创始人，他曾经是 LinkedIn 的联合创始人和 Greylock 的合伙人。在加入
使用流体控制和磁力控制开发磁分离设备
核技术系应用工程，福岛技术学院Mishima Fumito 3-6-1 Gakuen，福岛市，910-8505电子邮件：f-mishim@fukui-ut.ac.jp