XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索算法
使用Harmony搜索算法和快速圆圈拟合BLOB检测
可以轻松实施，并且基于虹膜的用户身份验证方法可以保证其高稳定性和可重复性。生物识别技术的开发在银行业务中特别可见，在银行业务中，它被用来将用户授权为身份验证阶段之一。提出的术语方法可以用作检测学生或虹膜早期疾病症状的阶段之一，这证明了其普遍性。所开发的方法可能对诸如周围的疾病有帮助[1]。该方法的另一个重要应用可能是学生在黄斑病理学研究中的位置[2]。使用我们的方法检测到的学生区域与其大小无关。实验图像具有不同大小的学生 - 学生区域的确切确定可能有助于分析病变。我们证明所提出的方法可确保在分割过程中提高效率。使用HSA在眼睑边界的近似中给出了令人满意的结果。检测由我们开发的虹膜内部边界的方法允许以高精度检测学生的边界，即使学生由于记录的图像或疾病的不完美而没有圆形的形状。学生检测和分割算法是使用形状和颜色检测器的另一种方法。该出版物中提出的解决方案已在ubiis.v1数据库[3]，mmu.v1数据库[4]，Miles [5]上测试。值得注意的是，可以在人眼的其他结构上进行人类的识别和认证。出版物介绍了基于人眼的视网膜的细分和用户识别过程的一个很好的例子。虹膜分割算法的特征是高精度。不幸的是，使用用于此目的的机器学习的方法需要耗时的培训。另一方面，使用经典图像处理的人要么很难进行，要么仅在一组图像上进行了测试。更重要的是，作者仅在一个数据库上测试了一些分割算法，这并不能使研究完成。应考虑虹膜分割算法实施的可用性和简单性的问题。我们的任务是为学生和虹膜开发一个简单快速的眼睛结构细分，并检查创建的系统是否符合人类识别系统的标准和要求。为此，我们使用了修改，随时可用的算法来实现高精度的操作。我们将我们开发的方法与本出版物中讨论的四项精选作品进行了比较，在虹膜分割过程中获得了更好的结果。
基于麻雀搜索算法 - 深度信念网络的EEG信号的分类
摘要：在脑部计算机界面（BCI）系统中，识别运动成像（MI）脑信号提出了挑战。已建立的识别方法从SSVEP，AEP和P300等模式中实现了有利的性能，而MI的分类方法需要改进。因此，寻求一种表现出高精度和鲁棒性在MI-BCI系统中的应用是必不可少的。在这项研究中，拼音搜索算法（SSA）优化的深信信仰网络（DBN）（称为SSA-DBN）旨在识别经验模式分解（EMD）提取的EEG特征。通过SSA获得的优化超参数增强了DBN的性能。我们的方法的功效在三个数据集上进行了测试：两个公共和一个私人。结果表明，相对较高的精度率，表现优于三种基线方法。具体来说，在私人数据集上，我们的方法的准确度为87.83％，标志着标准DBN算法的10.38％改善。对于BCI IV 2A数据集，我们记录了86.14％的精度，超过DBN算法的精度为9.33％。在SMR-BCI数据集中，我们的方法达到了87.21％的分类精度，比常规DBN算法高5.57％。这项研究表明，MI-BCI的分类能力增强，有可能导致BCI领域的进步。
actseek：Alphafold数据库中活动站点的快速准确搜索算法
图1：Amye的双横断事件。（a）AMYE集成矢量（顶部）的示意图，旨在将插入（黄色）集成到基因组中，如转化基因组（底部）所示。在集成向量上，插入物侧面是两个同源臂，Amye -Front和Amye -Back（绿色）。（b）缺失同源性区域的示意图。在枯草芽孢杆菌基因组中，AMYE之后是LDH-LCTP操纵子（顶部）。在PBGTRP及其衍生物中，带注释的Amye-Back区域之后是LDH的153 bp片段，而缺少中间的227 bp序列（底部）。（c）两个可能的双重跨事件。在这两种情况下，交叉都按预期的是在上游氨基部区域发生的，但是质粒中的基因组序列丢失允许在下游杏仁区域进行两个可能的重组事件。次要事件导致含有核糖体结合位点和LDH的第一个215个核苷酸的基因组序列损失。
贪吃蛇游戏中人工智能与人类代理的搜索算法比较。
背景：人工智能 (AI) 是计算机科学的核心分支之一。AI 的使用一直在迅速增加。AI 的主要实现来源是游戏。通过使用 AI，游戏中的非玩家角色 (NPC) 得以发展。在游戏中实现 AI 的方法有很多，最常用的方法是搜索方法。在游戏中实现 AI 时使用不同的搜索算法。A 目标：本论文的主要目标是比较 AI 中的搜索算法 () 并与使用蛇形游戏的人类代理进行对比。方法：对搜索算法进行文献综述。根据文献综述的结果，在蛇形游戏中实现了一些算法。结论：从文献综述中，我们总结出了一些最适合搜索算法的算法。经过实验，我们得出结论，A* 搜索算法比广度优先搜索、深度优先搜索、最佳优先搜索、汉密尔顿搜索算法效果更好。
论文基于改进Sparrow搜索算法的SVR水质预测模型研究
多参数水质趋势预测技术是水环境管理与调控的重要手段之一，本研究提出一种将改进的麻雀搜索算法（ISSA）与支持向量回归机（SVR）相结合的具有更好预测性能的水质预测模型。针对麻雀搜索算法（SSA）种群多样性低、易陷入局部最优的问题，提出ISSA，通过引入Skew-Tent映射来增加初始种群多样性，利用自适应淘汰机制帮助算法跳出局部最优。利用ISSA对SVR模型的惩罚因子C和核函数参数g进行最优值选取，使得模型具有更好的预测精度和泛化性能。通过实际养殖水质数据进行水质预测实验，将ISSA-SVR水质预测模型与BP神经网络、SVR模型及其他混合模型的性能进行了比较。实验结果表明，ISSA-SVR模型的预测精度明显高于其他模型，达到99.2%；均方差（MSE）为0.013，比SVR模型降低了79.37%，比SSA-SVR模型降低了75%；判定系数（R2）为0.98，比SVR模型提高了5.38%，比SSA-SVR模型提高了7.57%，表明ISSA-SVR水质预测模型在水体管理领域具有一定的工程应用价值。
利用超表面进行 Grover 量子搜索算法的表面声波计算
由于并行处理的优势，基于波的计算最近引起了广泛关注。特别是，已经证明了几种声波计算设备可以执行经典算法和数学运算。在这里，我们扩展了声波计算以模拟量子算法，提出了一种支持欺骗表面声波的集成声学梯度超表面系统来实现 Grover 量子搜索算法。我们表明，这种集成元设备可以实现设计的亚衍射和透射相位，可用于模拟量子算法中使用的操作，例如 Hadamard 变换和平均值的逆。数值模拟证明了该设备具有良好的搜索能力，包括比经典算法快一倍的速度和亚波长搜索精度。我们预计，我们的结果将启发片上集成元设备的替代设计方案，以实现更多受量子启发的声学模拟计算。
使用局部搜索算法优化金属泡沫的形态参数以获得最高的吸声系数
金属泡沫因其独特的特性被认为是最新的吸声材料之一。通过确定吸声材料的结构特性来预测其声学行为是一种最有效的方法。不幸的是，直接测量这些参数通常很困难。目前，已经有声学模型显示吸声体形貌和吸声系数（SAC）之间的关系。通过优化对SAC有效的参数，可以获得每个频率下的最大SAC。在本研究中，使用基准测试方法，在MATLAB编码软件中验证了Lu提出的模型。然后，使用局部搜索算法（LSA）对金属泡沫形貌参数进行优化。优化参数有三个因素，包括孔隙率、孔径和金属泡沫孔开口尺寸。优化应用于500至8000 Hz的宽频带。预测值与Lu模型得到的基准数据一致。在 500 至 800 Hz 的频率范围内，孔隙率为 50% 至 95%，孔径为 0.09 至 4.55 mm，孔开口尺寸为 0.06 至 0.4 mm，可获得最高的 SAC。在大多数频率下，孔开口尺寸的最佳量为 0.1 mm，可获得最高的 SAC。结论是，所提出的 LSA 方法可以根据 Lu 模型优化影响 SAC 的参数。所提出的方法可以作为优化金属泡沫微观结构参数以提高任何频率下的 SAC 的可靠指导，并可用于制造优化的金属泡沫。
21aid02 人工智能基础
解决问题的方法 - 搜索策略 - 未知 - 已知 - 启发式 - 局部搜索算法和优化问题 - 使用部分观察进行搜索 - 回溯搜索 - A* 搜索 - 最小最大搜索 - 搜索算法的性能。
人工智能：表示和问题解决
• 用于 CSP 的具有最小冲突启发式的迭代改进算法 • 爬山法（贪婪局部搜索） • 随机游走 • 模拟退火 • 束搜索 • 遗传算法 • 识别局部搜索算法的完整性和最优性 • 比较不同的局部搜索算法以及与
人工智能：表示和问题解决
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