XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System教程
空间互联网中的路由：接触图路由教程
摘要 — 只要妥善处理太空环境带来的延迟和中断挑战，太空互联网就有可能实现。由于地面互联网无法很好地解决这些问题，因此正在开发更强大的延迟容忍网络 (DTN) 协议和算法。特别是，近地轨道和深空地面元素和航天器之间的路由原则和技术是在接触图路由 (CGR) 框架中制定的。CGR 融合了一组非平凡算法调整、空间操作概念、时间动态调度和特定图形模型。该框架的复杂性表明需要进行重点讨论，以促进对其的直接和正确理解。为此，我们提供了一个深入的教程，收集和组织有关研究、开发、实施和标准化 CGR 的第一手经验。内容以考虑规划、路线搜索和管理以及连接地面和太空领域的转发阶段的结构进行布局。我们依靠直观的图形示例、支持代码材料以及对飞行级 CGR 实施细节的引用（如适用）。我们希望本教程能够成为工程师的宝贵资源，并且研究人员也可以将此处提供的见解应用于 DTN 研究主题。
降低硝化原理及其机制的进步：教程评论
硝化化合物，在许多工业应用中被广泛用作必需的化学中间体，由于其致癌性，诱变性和致病性特性而构成了明显的环境和健康风险。这些化合物是最持久的污染物之一，为环境修复提供了主要的挑战。传统的去除方法，例如吸附，臭氧化，生物修复和电化学过程，是有效的，特别是对于大规模应用。室温催化减少的最新进展是一种有希望的替代方案，这主要是由于其有效性和所得产物的相对较低的氨基苯酚（AP）的毒性相对较低，这是一种有价值的化学物质。近期对工业废水的全面利用引起了极大的兴趣。因此，探索相关的还原技术，包括在水性生态系统中含有有害物质的废物的回收，不仅是最基本的环境问题，而且对经济绩效至关重要。氮气减少的传统方法o c涉及使用有毒试剂和高能消耗的过程，这会带来显着的环境危害。审查确定了当前理解中的重要差距，例如氢源在还原过程中的确切作用，并强调了该领域进一步探索的必要性。这些进步有可能改善工业过程的经济生存能力和环境可持续性，特别是在废水回收和减少污染的背景下。发展高度有效的可持续催化剂对于选择室温催化减少技术至关重要，这不仅解决了与危险的硝化化合物有关的环境问题，而且对工业废水管理的更广泛挑战有助于。
供应链管理教程
供应链管理就是要管理从创建的那一刻到到达最终用户时的商品和服务。本教程将教您这个成长领域中使用的方法，该方法可帮助组织顺利进行。管理人员可以在这里学习基础知识，而来自任何行业的专业人员都可以利用它来提高其项目技能。本指南假定您已经知道什么是供应链管理以及对公司的重要性。它不仅涉及管理产品，还涉及原材料，正在进行的工作，库存和成品，它们在生产，分销和销售中进行。很好地控制其内部流程的公司可以使用它来监视和优化产品流。该图显示了产品如何从生产者转向消费者，通过制造商，分销商，批发商和零售商等各个阶段。供应链管理是关于通过使用策略提高效率来平衡供求的。连锁店的每个部分旨在降低成本并提高长期绩效，同时为利益相关者和客户创造价值。但是，请注意，供应链事件管理是一个独立的概念，重点是处理供应链流中的中断。现在，让我们看一下有效供应链管理的优势： - 它有助于建立更好的客户关系和服务。- 它创建有效的交付机制，以迅速满足客户需求。- 通过减少不必要的运动和处理来改善库存管理。- 最小化成本并优化了产品流量。- 它使公司能够有效地应对不断变化的市场状况。在当今的全球市场中，供应链管理对于企业保持竞争力至关重要。公司在很大程度上依赖有效的供应链来提供优质的产品并迅速满足客户需求。有效管理包括仓库和运输成本在内的业务流程是关键。这需要最大程度地减少直接和间接支出，同时确保将产品及时交付到正确的位置。库存控制在实现及时的股票模型中起着至关重要的作用，使公司能够迅速适应市场变化和客户期望。通过简化操作，企业可以减少浪费，优化资源并提高整个供应链中的整体效率。每个公司都旨在在优化资源利用率的同时平衡供需。供应链管理的关键目标包括：合作伙伴之间的协作努力，以最大程度地提高生产率，标准化流程，消除冗余任务并最大程度地减少库存水平。最大程度地减少支出至关重要，尤其是在经济不确定性期间，允许公司节省资本并专注于为客户创造价值。满足客户期望需要以有竞争力的价格提供各种产品，定制商品和及时交付。这可以通过利用库存作为共享资源并利用分布式订单管理技术来实现。最终，供应链管理试图通过推动竞争优势，增加销售和扩大市场范围的同时，在创造股东价值的同时，通过提高竞争优势，增加销售额和扩大市场范围来为企业的财务成功做出贡献。
Aqua：带有视觉锚点的软件教程视频中的自动提问
但是，在某些情况下，即使在视频中跳来跳去后，用户仍然很难构成某些部分，尤其是如果视频无法解决其特定查询时。在这种情况下，他们经常在评论部分留下问题，要求对视频的特定部分进行进一步的解释[54]。虽然及时回答问题对于从教程中有效学习至关重要，但是从社区获得答案或教程作者可能需要数小时或几天。在某些情况下，问题甚至可能没有解决。解决问题的延迟会破坏学习过程，并阻止观众完全参与教程内容。为了解决这个问题，我们探索了自动回答有关教程视频问题的过程的方法。我们首先是对用户问答行为的深入分析。为了洞悉这种行为，我们从Autodesk Fusion 360的前20个最受欢迎的视频教程（3D计算机辅助设计（CAD）软件应用程序中，我们收集了所有5,944个共同的数据集。在评论中确定了663个问题后，我们进一步确定了四个主要类别问题：有关教程内容（“内容”）的问题，有关学习者的个人设置的问题或有关教程（“用户”）（“用户”）的挑战，有关视频的元信息（META）的问题，以及与内容不直接相关的问题。
OpenShift AI 教程 - 欺诈检测示例
请注意，可以通过单击启动独立笔记本服务器链接、选择笔记本图像并单击启动服务器来启动 Jupyter 笔记本。但是，这将是一次性的 Jupyter 笔记本，单独运行。要实施数据科学工作流程，您必须创建一个数据科学项目（如以下过程所述）。项目允许您和您的团队在分离的命名空间内组织和协作资源。您可以从项目中创建多个工作台，每个工作台都有自己的 IDE 环境（例如，JupyterLab），每个工作台都有自己的连接和集群存储。此外，工作台可以与管道和模型服务器共享模型和数据。
第27届ICPR教程 2024.12.01 - 赵鑫
赵欣教授于2013年获得中国科学技术大学博士学位。他的研究兴趣包括视频分析和性能评估，尤其针对目标跟踪任务。他发表过许多国际期刊和会议论文，例如IJCV、IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TCSVT、CVPR、ICCV、NeurIPS、AAAI、IJCAI。最近，他主要进行人机视觉评估方面的研究。他构建了多个广泛使用的计算机视觉基准测试集（例如GOT-10k、VideoCube、SOTVerse、Biodrone等）并建立了在线评估平台。他定期担任以下会议和期刊的程序委员会成员或同行评审员：CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurIPS、ICLR、IJCV、IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TMM等。
机器学习-Nastran Sol 200教程
培训数据 - 机器学习过程利用目标和约束的回归模型来确定可能的最佳位置。在机器学习过程开始之前，首先使用培训数据构建回归模型。培训数据包括整个设计空间的各个点或样本的目标和约束响应。此示例使用50个样本的拉丁超立方体设计来生成必要的初始训练数据。
教程：用于心理健康护理的神经符号人工智能
在意识到早期干预对慢性精神健康 (MH) 患者的重要性后，用于心理健康 (MHCare) 的人工智能 (AI) 系统不断发展。社交媒体 (SocMedia) 成为支持寻求 MHCare 的患者的首选平台。没有社会耻辱感的同伴支持小组的建立使得患者从临床环境过渡到 SocMedia 支持的互动以获得快速帮助。研究人员开始探索 SocMedia 内容，寻找展示不同 MH 状况之间相关性或因果关系的线索，以设计更好的干预策略。基于用户级分类的 AI 系统旨在利用来自各种 MH 状况的不同 SocMedia 数据来预测 MH 状况。随后，研究人员创建了分类方案来衡量每种 MH 状况的严重程度。这种临时方案、工程特征和模型不仅需要大量数据，而且无法对结果进行临床上可接受和可解释的推理。为了改进 MHCare 的神经人工智能，需要注入临床医生在决策中使用的临床符号知识。神经人工智能系统在 MH 中的一种有影响力的用例是对话系统。这些系统需要分类和生成之间的协调，以促进对话代理 (CA) 中的人性化对话。当前具有深度语言模型的 CA 在其生成中缺乏事实正确性、医学相关性和安全性，这与无法解释的统计分类技术交织在一起。这个讲座式教程将展示我们对注入临床知识的神经符号方法的研究，以改善神经人工智能系统的结果，从而改善 MHCare 的干预措施：(a) 我们将讨论使用不同的临床知识创建专门的数据集来有效地训练神经人工智能系统。(b) 心血管疾病患者根据性别差异表现出不同的 MH 症状。我们将展示知识注入的神经人工智能系统可以识别此类患者中特定性别的 MH 症状。 (c) 我们将描述将临床过程知识注入启发式和约束式的策略，以改进语言模型来生成相关问题和答案。
R2教程
3一个基因视图13 3.1范围。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 3.2步骤1：选择视图一个基因模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 3.3步骤2：选择基因或报告基因。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 3.4步骤3：绘制基因表达。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 3.5步骤4：选择分析类型：在组中查看基因。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 3.6步骤5：标记 /突出图中的样本。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 3.7步骤6：有关所选基因的其他信息的来源。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 3.8步骤7：高级排序和选择样本。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.9步骤8：选择子集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.10步骤9：通过Clinisnitch找到最佳的轨道分离。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.11步骤10：寻找样品极端。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 3.12步骤11：记者 /探针验证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.13最终评论 /未来指示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31