XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System推断出
通过ARG衍生的IBD估算进化和人口参数
从基因组序列样本中的进化和人口统计学参数推断通常是通过首先推断出相同的逐种（IBD）基因组段进行的。通过基于祖先重组图（ARG）利用有效的数据编码，我们获得了与当前方法相比的三个主要优势：（i）无需在IBD段上施加长度的阈值，（ii）IBD可以定义IBD，而无需进行无需重新组合的损失，并且（III II II II III）可以定义IBD，并且（III II II II II III），并且（III II II III）可以进行统计学上的损失。一组序列对，与样本量线性缩放。我们首先在模拟数据中获得真实的IBD信息时首先演示有力的推论。对于从真实数据推断出的IBD，我们提出了近似贝叶斯计算推理算法，并使用它表明即使是较差的短IBD段也可以改善估计。我们的突变估计量估计器与以前发布的方法相似，尽管用于推断的数据降低了4000倍，我们发现了人类种群之间的显着差异。计算成本限制在我们的方法中模型的复杂性，但是我们能够结合未知的不明智参数和模型错误指定，仍然可以找到改进的参数推断。
QFCE 热释电红外火焰传感器，I2C-TO
某些应用的适用性声明基于 KEMET Electronics Corporation (“KEMET”) 对此类应用的典型工作条件的了解，但不构成（KEMET 明确否认）有关特定客户应用或用途适用性的任何保证。该信息仅供具有必要经验和能力来确定适合其应用的正确产品的客户使用。从该信息推断出的任何技术建议或 KEMET 就 KEMET 产品的使用提供的其他技术建议均免费提供，KEMET 对给出的建议或获得的结果不承担任何义务或责任。
RELX 负责任的人工智能原则
一般而言，我们使用人工智能 (AI) 一词来描述基于机器的系统，包括生成式 AI 系统，它们可以推断出设定任务的解决方案并具有一定程度的自主性。然而，我们的 RELX 原则的范围比 AI 更广泛，包括任何由数据科学领域的工具和技术产生的机器驱动的见解。这些原则为 RELX 中任何致力于设计、开发和部署机器驱动见解的人提供了高级指导。它们提供了一个基于风险的框架，借鉴了最佳
RELX 负责任的人工智能原则
一般而言，我们使用人工智能 (AI) 一词来描述基于机器的系统，该系统可以推断出设定任务的解决方案并具有一定程度的自主性。然而，这些原则的范围比 AI 更广泛，包括任何由数据科学领域的工具和技术产生的机器驱动的见解。这些原则为 RELX 中任何致力于设计、开发和部署机器驱动见解的人提供了高级指导。它们提供了一个基于风险的框架，借鉴了我们公司内部的最佳实践，
Anaplan PlanIQ™
企业领导者面临着越来越多的挑战，包括快速发展业务、准确预测未来需求以及预测不可预见的市场情况。随着整个组织的数据量不断增加，决策者可能很难集中精力获取必要的数据并推断出正确的见解，从而对规划周期和结果产生积极影响。为了进一步加剧这一问题，许多分析工具主要利用高级历史数据，一旦出现不可预见的市场变化，决策者就必须从头开始重新预测。
电动和机械故障的电动汽车有条件预测
电动汽车核心组件的抽象维护对于确保生产力，寿命，驱动质量和安全环境至关重要。预测性维护是一种使用操作和故障条件数据来预测未来机器条件并根据此预测做出决定的方法。用于预测维护和状况监控的方法可以基于机器学习和数据分析。学习过程始于对数据的观察，并在以后的实例中使用它来构建模型。主要目的是允许计算机在不参与人类援助干预的情况下学习。一些机器学习方法是监督学习，半监督学习和强化学习。提出的研究的主要目的是使用各种电子控制单元的电动汽车的可用传感器数据，并设计一个预测模型，该模型对电动汽车中发生的各种电气和机械故障进行了分类，并预测了增加整个电气车辆系统的可靠性的类型。项目的工作流程被定义为故障建模，生成健康和故障数据，使用时间同步平均进行处理数据，对系统状况指标的识别以及最终使用这些条件指标，设计了SVM分类预测模型，从模拟研究中推断出所需的结果并从模拟研究中推断出结论。关键字：预测性维护，电动汽车，故障，齿轮故障，电气故障，BLDC电机
2024.11.04 CSC研讨会-Negar Mehr
摘要：为了改变我们的生活，自主系统需要在复杂的共享环境中与其他代理进行互动。例如，自动驾驶汽车需要与行人，人驱动的汽车和其他自动驾驶汽车互动。自主交付无人机需要在其他无人机共享的空中空间中导航，或者仓库中的移动机器人必须在机器人共享的出厂空间中导航。此类应用领域的多机构性质要求我们开发一种系统的方法，以实现各种应用程序自主系统的有效相互作用。在这次演讲中，我将首先关注游戏理论计划和机器人的控制。要达到智能的机器人互动，机器人必须考虑代理人彼此决定的依赖性。我将讨论游戏理论计划和控制如何使机器人意识到它们对其他代理的影响。我将介绍我们最新的结果，以利用交互中固有的结构来开发有效的运动计划算法，该算法适用于机器人硬件上的实时操作。在谈话的第二部分中，我将重点介绍机器人如何学习和推断其周围代理的意图，以说明代理人的偏好和目标。目前，机器人可以推断出逆增强学习形式中孤立的代理的目标；但是，在多机构域中，没有孤立的代理，并且所有代理的决策均互相耦合。i将讨论一种数学理论和数值算法，以从观察到代理相互作用的观察结果中推断出这些相互关联的偏好。
通过跨模式注意的听觉注意检测
人类表现出非凡的感知能力，可以在多个竞争演讲者中选择感兴趣的语音流。先前的研究表明，通过分析听众的脑电图（EEG）活动，可以推断出听觉注意检测（AAD）可以推断出哪些说话者。但是，以前的AAD方法在短信号段上的表现较差，需要更高级的解码策略来实现强大的实时AAD。在这项研究中，我们提出了一种新颖的方法，即基于跨模式的基于跨模式的AAD（CMAA），以利用歧视性特征和音频和EEG信号之间的相关性。使用这种机制，我们希望通过直接参与音频和脑电图功能来动态地调整相互作用和融合横向模式信息，从而检测出在脑信号中表现出的听觉注意活动。我们还通过数据可视化和公开可用数据库的全面实验来验证CMAA模型。实验表明，CMAA在1-、2-和5-S决策窗口下分别达到82.8、86.4和87.6％的准确性值，分别为厌食条件。对于2-S决策窗口，在现实世界中的混响条件下，平均达到84.1％。所提出的CMAA网络不仅可以比常规线性模型实现更好的性能，而且还优于最先进的非线性方法。这些结果和数据可视化表明，CMAA模型可以通过直接参与音频和脑电图功能来动态地调整交互作用和融合交叉模式信息，以提高AAD性能。
