XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索策略
人工智能和大数据分析对供应链弹性的影响：系统文献综述
摘要：人工智能 (AI) 和大数据分析 (BDA) 有可能显著提高供应链的弹性并更有效地管理供应链资源。尽管人工智能和 BDA 在供应链背景下具有如此潜在的好处，并且越来越受欢迎，但迄今为止的研究分散在主要基于出版渠道的研究流中。我们通过对 2011 年至 2021 年期间在特许商学院协会 (CABS) 排名期刊上发表的供应链弹性方面的人工智能和 BDA 研究进行系统文献综述，整理和综合这些分散的知识。搜索策略产生了 522 项研究，其中 23 项被确定为与本研究相关的主要论文。研究结果通过以下方式推进了知识的进步：(i) 评估供应链文献中 AI 和 BDA 的现状，(ii) 确定据报道 AI 和 BDA 可以改善的供应链弹性阶段（准备、响应、恢复、适应性），以及 (iii) 在供应链弹性的背景下综合 AI 和 BDA 的报告优势。
gianthunter：精准检测巨型病毒
结果：在这项研究中，我们介绍了 GiantHunter，这是一种基于强化学习的工具，用于从宏基因组数据中识别 NCLDV。通过采用蒙特卡洛树搜索策略，GiantHunter 动态选择代表性的非 NCLDV 序列作为负训练数据，使模型能够建立稳健的决策边界。对严格设计的实验进行基准测试表明，GiantHunter 在保持竞争灵敏度的同时实现了高精度，与第二佳方法相比，F1 分数提高了 10%，计算成本降低了 90%。为了证明其实际效用，我们将 GiantHunter 应用于从长江沿岸的六个城市收集的 60 个宏基因组数据集，这些城市位于三峡大坝的上游和下游。结果显示，NCLDV 多样性的显著差异与大坝的距离有关，这可能是由于大坝导致的流速降低所致。这些发现凸显了 GiantHunter 有潜力促进我们对 NCLDV 及其在不同环境中的生态作用的理解。
公共交通的易用性——用户对信息和方向的看法
I. Dziekan, K. (2008)。城市新人的交通体验——学习阶段、系统困难和信息搜索策略。第 87 届 TRB 会议论文集，2008 年 1 月，华盛顿特区/美国 II. Dziekan, K.（印刷中）。人们对公共交通出行选择了解多少？通过电话访谈调查瑞典斯德哥尔摩住宅区公共交通的记忆表征。交通 III. Dicke, M. 和 Dziekan K.（手稿中）。减少不确定性并支持公共交通出行信息中的认知地图。IV. Dziekan, K. 和 Sedin, S. (2005)。客户对瑞典斯德哥尔摩实施主干线公交网络的反应。2005 年国际公共交通联盟 (UITP) 会议论文集，罗马/意大利 V. Dziekan, K. (2007)。新的主干线公交网络线路对居民公共交通认知地图质量的影响。 2007 年世界交通研究大会 (WCTR) 论文集 美国加利福尼亚州伯克利
公共交通的易用性——用户对信息和方向的看法
I. Dziekan, K. (2008)。城市新人的交通体验——学习阶段、系统困难和信息搜索策略。第 87 届 TRB 会议论文集，2008 年 1 月，华盛顿特区/美国 II. Dziekan, K.（印刷中）。人们对公共交通出行选择了解多少？通过电话访谈调查瑞典斯德哥尔摩住宅区公共交通的记忆表征。交通 III. Dicke, M. 和 Dziekan K.（手稿中）。减少不确定性并支持公共交通出行信息中的认知地图。IV. Dziekan, K. 和 Sedin, S. (2005)。客户对瑞典斯德哥尔摩实施主干线公交网络的反应。2005 年国际公共交通联盟 (UITP) 会议论文集，罗马/意大利 V. Dziekan, K. (2007)。新的主干线公交网络线路对居民公共交通认知地图质量的影响。 2007 年世界交通研究大会 (WCTR) 论文集 美国加利福尼亚州伯克利
公共交通的易用性——用户对信息和方向的看法
I. Dziekan, K. (2008)。城市新人的交通体验——学习阶段、系统困难和信息搜索策略。第 87 届 TRB 会议论文集，2008 年 1 月，华盛顿特区/美国 II. Dziekan, K.（印刷中）。人们对公共交通出行选择了解多少？通过电话访谈调查瑞典斯德哥尔摩住宅区公共交通的记忆表征。交通 III. Dicke, M. 和 Dziekan K.（手稿中）。减少不确定性并支持公共交通出行信息中的认知地图。IV. Dziekan, K. 和 Sedin, S. (2005)。客户对瑞典斯德哥尔摩实施主干线公交网络的反应。2005 年国际公共交通联盟 (UITP) 会议论文集，罗马/意大利 V. Dziekan, K. (2007)。新的主干线公交网络线路对居民公共交通认知地图质量的影响。 2007 年世界交通研究大会 (WCTR) 论文集 美国加利福尼亚州伯克利
子宫内膜异位和氧化应激之间的关联：文学综述JohnatandaConceiçãoBezerrados santos 1，icaro bruno azevedo rod
本文旨在回顾有关子宫内膜异位症，氧化应激和炎症之间关系的文献，旨在列出受EO影响的可能机制及其与该病理流行的关系。这是一项系统的文献综述，它基于当前的参考书目来寻求指导问题的结论。因此，使用以下搜索策略在PubMed和BVS平台上选择了科学研究：“子宫内膜异位和自由基”，“ Infummation，Infummation，氧化应激和子宫内膜异位症”，“氧化应激和子宫内膜异位症”。九篇文章并分析工作的基础。经过综述，可以证明氧化应激与局部和全身性炎症反应相关，有利于子宫内膜细胞在腹膜腔中的粘附，以及随之而来的子宫内膜病变的出现以及所有相关症状。因此，子宫内膜异位症的发病机理与EO引起的稳态功能障碍的关系变得明显。但是，需要进一步的研究，尤其是定量的，以根据科学证据来确定分类，以使用氧化生物标志物及其道路受到增加的影响。
AID -RL -UCL发现 - 伦敦大学学院
本文提出了一个主动信息指导的强化学习（AID-RL）框架，以寻求和估计问题。来源寻求要求搜索代理向真实来源转向，源估计要求代理维护和更新有关源属性（例如释放率和源位置）的知识。这两个目标产生了新开发的框架，即探索和剥削的双重控制。在本文中，贪婪的RL形成了一种剥削搜索策略，该策略将代理导航到源位置，而信息定向的搜索命令命令代理探索最有用的立场以减少信念不确定性。使用高实费数据集提出了广泛的结果，该数据集用于自主搜索，该数据集验证了提出的辅助-RL的有效性，并突出了主动探索在改善采样效率和搜索性能方面的重要性。2023作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
自我预测通用人工智能
强化学习 (RL) 算法通常利用学习和/或规划技术来得出有效的策略。事实证明，将这两种方法结合起来在解决复杂的顺序决策挑战方面非常成功，AlphaZero 和 MuZero 等算法就是明证，它们将规划过程整合到参数搜索策略中。AIXI 是通用贝叶斯最优代理，它利用通过全面搜索进行规划作为寻找最优策略的主要手段。在这里，我们定义了一个替代的通用贝叶斯代理，我们称之为 Self-AIXI，与 AIXI 相反，它最大限度地利用学习来获得良好的策略。它通过自我预测自己的动作数据流来实现这一点，这些数据流的生成方式与其他 TD(0) 代理类似，是通过对当前的在策略（通用混合策略）Q 值估计采取动作最大化步骤来生成的。我们证明 Self-AIXI 收敛到 AIXI，并继承了一系列属性，如最大 Legg-Hutter 智能和自我优化属性。
人工智能与机器学习
评估 ML 算法的性能 UNIT - I：简介：AI 问题、代理和环境、代理结构、问题解决代理基本搜索策略：问题空间、无信息搜索（广度优先、深度优先搜索、深度优先与迭代深化）、启发式搜索（爬山法、通用最佳优先、A*）、约束满足（回溯、局部搜索） UNIT - II：高级搜索：构建搜索树、随机搜索、AO* 搜索实现、极小极大搜索、Alpha-Beta 剪枝基本知识表示和推理：命题逻辑、一阶逻辑、前向链接和后向链接、概率推理简介、贝叶斯定理 UNIT - III：机器学习：简介。机器学习系统，学习形式：监督学习和无监督学习，强化 – 学习理论 – 学习可行性 – 数据准备 – 训练与测试和拆分。第四单元：监督学习：回归：线性回归、多元线性回归、多项式回归、逻辑回归、非线性回归、模型评估方法。分类：支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯分类
倾转旋翼机接近飞机的路径规划模型...
摘要 建立了倾转旋翼机接近航空母舰的路径规划模型，模型中考虑了倾转旋翼机的特点、着舰任务和航母所处环境。首先，给出了倾转旋翼机在各飞行模式下的运动方程和机动性能，给出了控制变量和飞行包线的约束条件。将倾转旋翼机返航分为3个阶段，对应倾转旋翼机的3种飞行模式，并设定了各阶段的约束条件和目标。考虑到倾转旋翼机的飞行安全性，将航母所处环境描述为可飞空间和禁飞区，并考虑运动航母所引起的湍流和风场的影响设定了禁飞区。将路径规划问题转化为在控制变量和状态变量约束下的优化问题。根据所建模型的特点，结合“逐步”和“一次性”路径搜索策略，设计了一种基于鸽派优化（PIO）的路径规划算法。仿真结果表明，倾转旋翼机能够以合理的着陆路径到达目标点。并通过对不同算法的比较，验证了PIO算法能够解决该在线路径规划问题。