XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System改进的
改进的基于 tadf 的最大 eqe 预测...
摘要 近年来，我们看到了基于热激活延迟荧光 (TADF) 的 OLED 在合成和传感与成像应用方面的巨大增长。然而，器件级应用仍然局限于外部量子效率 (EQE) 的不可预测性。虽然涉及 TADF 系统中内部量子效率 (IQE) 和逆系统间窜越 (rISC) 机制途径的理论研究已经得到了相当严格的探索，但对 EQE 的研究仍然缺乏。随着数据驱动分析成为科学的第四种范式（前三种是经验、理论和计算），我们对从文献中获取的 123 个样本的 30 个特征采用了 ML 模型来预测 EQE 最大值。一方面，所使用的模型捕获了器件选择性，但在发色团的发射范围内普遍存在。我们已经证明，梯度提升 (GB) 是一种集成学习模型，能够预测 EQE 最大值，训练/测试集的 r 2 得分为 0.71 ± 0.04/0.84，RMSE 低至 4.22 ± 0.55/2.53。考虑到目前最先进的技术 (SOTA)，这是可以预测任何发射范围的 TADF 发色团并描述设备架构影响的最佳模型。我们还进行了特征重要性分析，使这个所谓的黑盒模型可解释。这种分析有助于找出提高 EQE 效率的基本参数。即使学习曲线仍在上升，也证明如果将来提供更多的训练示例，该模型可以改善其预测。所有计算都可以使用易于访问的云计算完成。关键词：机器学习、TADF、OLED、EQE、集成学习
回顾用于改进的被动设计策略......
摘要：现在，为了使建筑物正常运转，必须限制建筑物对传统能源的使用。建筑物在世界各地消耗大量能源。由于建筑物具有巨大的节能潜力，被动设计标准受到了广泛关注。被动设计方法可最大限度地减少能源消耗，同时最大限度地利用可再生能源，这被广泛认为是实现低能耗和可持续未来的最重要途径，尤其是在建筑行业。通过管理建筑物外部的热量损失和热量增加，被动结构可以实现最低的能源需求。因此，在冬季和夏季，几乎不需要能源投入，在高峰温度期间，只需极少的能源投入，即可保持热舒适度。在建筑行业使用被动技术可能是提高建筑能源效率的潜在方法。有多种被动设计解决方案可以最大限度地减少建筑物的能源负担，例如利用自然资源和考虑气候，尤其是在规划供暖、制冷、照明和通风时。它减少了在结构内实现舒适度所需的额外能源。
评估高等教育改进的经济影响...
摘要：数值天气预报 (NWP) 模型的预报在美国经济的许多领域发挥着关键作用。人们普遍认为，对业务 NWP 模型预报的改进可通过更好的决策带来显著的经济节约。但事实真是如此吗？自 2014 年以来，国家气象局已投入使用多个新版本的高分辨率快速刷新 (HRRR) 模型。实际上，只有当预报导致的行动与在替代信息集下采取的行动不同时，预报才会产生经济影响。而且在许多领域，仅需在特定天气条件下考虑这些决策。我们使用 12 小时风、降水和温度预报，在几种可能产生“具有经济意义的”行为后果的情况下，估算了对 HRRR 进行改进的经济影响。我们研究了美国经济中三个需要这些信息的不同组成部分：1) 更好地将风能资源整合到电网中，2) 由于降水预报更准确，工人能够准时上班，从而提高了工人的产出，3) 农业生产者在应对冰冻天气方面做出了更好的决策。这些应用表明了确定改进天气预报的经济影响所面临的一些挑战，包括强调必须做出的关键假设，以使问题易于处理。对于这些部门，我们表明，HRRR 版本 1 和 2 之间为美国带来了显著的经济收益，而版本 2 和 3 之间的经济收益较小，但仍然可观。
改进的回溯搜索优化算法...
本文采用了一种基于改进的回溯搜索优化算法 (IBSA) 的新型优化方法。研究针对由光伏板 (PV)、风力涡轮发电机和燃料电池电解器 (FC) 组成的混合独立系统。为了证明 IBSA 的有效性，使用了四个基准函数。结果表明，对于由光伏板风力、涡轮发电机和燃料电池组成的系统，改进的回溯搜索优化算法在收敛和速度方面具有更好的探索和利用能力。所提出的算法用于优化所产生能源的年度总成本 (ATC) 并满足负载需求。根据每小时需求和每日风速和绝缘情况对混合光伏/风能/FC 系统进行了经济评估。模拟结果证明了 IBSA 的稳健性。
改进的错误发音检测系统使用...
摘要：本报告提出了计算机辅助语言学习 (CALL) 领域的最新研究成果。错误发音检测是计算机辅助发音训练 (CAPT) 系统的核心组件之一，而 CAPT 是 CALL 的一个子集。自动发音错误检测研究始于 20 世纪 90 年代，但由于计算能力的提高以及用于录制发音分析所需的语音的移动设备的普及，成熟的 CAPT 的开发在过去十年才得以加速。检测发音错误是一个很难解决的问题，因为没有正确和错误发音的正式定义。因此，通常会检测到韵律和音素错误，例如音素替换、插入和删除。此外，人们一致认为，学习发音应该注重说话者的清晰度，而不是听起来像 L1 英语说话者。最初，使用高斯混合模型-隐马尔可夫模型和深度神经网络-隐马尔可夫模型方法，基于后验似然（称为发音良好性）开发方法。与最近提出的基于 ASR 的端到端错误发音检测系统相比，这些系统实施起来很复杂。本研究的目的是使用连接主义时间分类 (CTC) 和基于注意的序列解码器创建端到端 (E2E) 模型。最近，E2E 模型在错误发音检测准确性方面显示出显着的提高。本研究将对基线模型 CNN-RNN-CTC、具有基于字符序列的注意解码器的 CNN-RNN-CTC 以及具有基于音素的解码器系统的 CNN-RNN-CTC 进行比较。这项研究将帮助我们决定一种更好的方法来开发一个有效的发音错误检测系统。关键词：CNN-RNN-CTC、语音处理、发音错误检测 简介：建立人与机器[Baranwal et al, ]或人与人或机器与机器[singh et al, 2020, singh et al, 2019]手势[Baranwal et al, 2017, Singh et al, 2018]、语音、面部表情[singh et al, 2018]等之间的通信。是重要的沟通媒介，其中语音（Baranwal et al, 2014, Baranwal et al, 2014）是人类交流最自然的形式。随着全球化的发展，外语学习市场大幅增长，其中之一就是英语发音学习。发音教学本质上是学生和老师之间的一对一互动，这对许多学生来说是难以承受的。因此，自动发音教学已成为一个热门的研究领域。自动识别发音错误和测量发音的研究工作始于 20 世纪 90 年代，从 90 年代末到 21 世纪初发生了一系列事件。2000 年初 CAPT 的商业化被证明存在问题，因此开发活动放缓。大约十三年前，随着计算能力的提高、智能化，人们的兴趣再次开始
觅食作物改进的生物技术方法
全球动物生产趋势表明，牲畜产品的消费量迅速而大量增加。可以预测，在印度等发展中国家，肉类和牛奶的消费量分别为每年2.8％和3.3％。目前，该国面临61.1％绿色饲料的净赤字，干作物残留物为21.9％，饲料中的净赤字为64％。要达到当前的牲畜生产水平及其年度增量，必须通过提高生产率来满足饲料，干作物残基和饲料的所有部分的缺陷，利用未开发的饲料资源和/或增加土地面积。通过广阔的草原和牧场满足了大量的饲料需求。其位置的任何积极或负面变化都会影响几个环境问题。同样，牲畜人口的增加也会影响有机废物的可用性，这反过来又可以增强农业生产。因此，环保的饲料生产系统至关重要。通过加强草原/放牧土地/牧场的研究和发展活动，开发双重粮食作物品种，保持绿色QPM玉米品种，生物技术在遗传上改善了基因工程改善的对非生物和生物压力的改善品种，并通过Bierseem，Lucerne biot treest，Oaterage oat sorgeage sorgeage sorgeage sorgeage sorgege sorge tork and of torks conderge sorgege sorge tork and vorts of forderne fortern forderne fords sorge and ford sorgege sorge and ford fordern范围。许多饲料物种遭受了狭窄的遗传基础和使用公约繁殖技术的改进计划，已经达到了高原。然而，过去二十年来，巨大的技术发展为植物科学家提供了巨大的选择，可以根据需要调整植物。因此，IND世界作物科学大会的工作组强调了基因组映射和标记协助选择植物育种的选择，以认识到同步的重要性。在IGFRI，朝这个方向发展的努力始于八十年代后期，从那时起，IGFRI致力于解决广泛的杂交，了解Apomixis，生物多样性分析，链接图的发展以及对经济重要性特征的标记识别的问题。在本公告中已经编制了有关某些饲料物种的生物技术方法的作物约束，倡议，成就和前景。科学家/作者为展示该公告所做的良好努力得到了高度赞赏。
基于改进的多任务级联的面部检测...
摘要 - 随着深度学习和计算机视觉的发展，面部检测已得以快速发展。面部检测有多个应用程序域，包括身份身份验证，安全保护，媒体和娱乐。尽管多任务级联的卷积神经网络（MTCNN）具有很高的精度和鲁棒性，但由于真实场景的复杂性和硬件设施的约束，该模型在真实场景中具有大参数和计算开销的缺点。因此，改进的网络模型的开发至关重要。本文通过减少参数和计算开销的数量并使用更好的模型参数来定位面部的关键点来改善MTCNN模型。该模型提高了面部年龄估计的准确性和鲁棒性。宽面和Celeba数据集用于培训。最终的面部检测精度达到98.7％，同时将模型参数的数量减少到相同条件下的70％。该模型满足现代社会对面部检测的应用需求，并证明了改进的网络模型的效率和准确性。
改进的基于轮廓的建筑平面图角点检测
即使在现代社会，也很难找到符合特定标准的建筑平面图。大多数情况下，在客户指定他对新家的设想后，建筑师会浏览他的档案，以找到符合这些标准的类似平面图。下一步，他会修改它们以满足进一步的限制。但是，这种手动搜索需要很长时间，即使它可能具有很高的准确率，但召回率却很低。为了能够自动搜索，必须扫描档案并自动分析。自动平面图分析是提取嵌入在图像中的有关建筑物结构的信息的任务。它由几个子任务组成，例如，从文档中分割文本和图形、检测墙壁和门，最后识别不同的房间。自动平面图分析是模式识别和机器学习领域正在进行的研究课题。为了解决这个问题，人们进行了几次不同目标的尝试：[1-3] 尝试从 2D 平面图重建 3D 模型，而 [4] 尝试提取房间及其连接。参考文献 [5、6] 侧重于对手绘和草图平面图的理解。最近，我们介绍了一种自动平面图分析方法 [7]。对 [ 7 ] 中的结果进行分析得出的结论是，房间检索
改进的超快速温度计 UFT-M 和温度...
摘要。为层积云顶部物理学 (POST) 实地研究活动设计了一种改进的 UFT-M 版超快速机载温度计 UFT，旨在测量云内温度。其结构的改进提高了传感器的可靠性，在 17 次飞行中的 15 次中提供了有价值的测量结果。对数据的过度采样可以有效校正由机载航空电子系统的电磁传输干扰和传感器结构导致的热噪声造成的伪影。当将 UFT-M 记录平均为 1.4 和 55 米分辨率时，与罗斯蒙特外壳中温度计的类似记录相比，表明外壳甚至会扭曲低分辨率的机载温度测量。在 POST 过程中使用 UFT-M 收集的数据以最大分辨率约 1 厘米反演层积云和覆盖层的热结构。本文介绍并讨论了 UFT-M 记录的示例。
D7.6 - 关于机场安全和预期改进的 SoA
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