XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据
大数据：机器学习和人工智能进步的动力
大数据是一种变革性的力量，它重塑了我们收集、处理和从庞大而复杂的数据集中获取见解的方式 [1]。在我们日益数字化的世界中，信息以前所未有的速度生成，从社交媒体、传感器、电子商务交易等来源产生了海量数据 [2]。这种数据爆炸式增长催生了“大数据”一词，它指的是数据集非常庞大、多样且快速变化，以至于传统数据处理方法不足以有效处理它们。此外，大数据为新技术和工具的发展铺平了道路，例如数据湖、NoSQL 数据库以及 Hadoop 和 Spark 等分布式计算框架。这些创新使数据处理和分析的访问变得民主化，使更广泛的受众更容易获得它。大数据本身也带来了一系列挑战。隐私和安全问题至关重要，因为敏感信息的收集和存储引发了道德问题。此外，管理和处理大型数据集需要大量的计算资源，从而导致可扩展性和成本问题 [3]。大数据代表着一种变革力量，正在重塑企业、政府和研究人员的运作方式。它为洞察和创新提供了前所未有的机会，但它
人工智能在远程监控数据处理任务中的应用Yu.Yu.格罗莫夫 1，I.N.伊什丘克 1，V.V.罗季奥诺夫 1
摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像，并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据，训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题，并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型，引入了 18 类物体，根据人造物体和背景（人为或自然景观）之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行，具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中，发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明，在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习，分类，分割，远程监控，神经网络，遗传算法，背景目标环境，光电系统，热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1
使用数据约束的循环神经网络模型推断全脑交互
行为源自多个在解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动 1,2 。现代实验工具 3–5 使我们能够前所未有地接触大量神经群，甚至是横跨全脑许多相互作用区域的神经群 2 。然而，要理解如此大规模的数据集，不仅需要稳健、可扩展的计算模型来提取区域间通信的有意义特征，还需要原则性理论来解释这些特征。在这里，我们介绍了基于电流的分解 (CURBD)，这是一种使用数据约束的循环神经网络模型 6 推断全脑相互作用的方法，该模型一旦经过训练，就会自主产生与实验获得的神经数据一致的动态。CURBD 利用从这些模型推断出的功能相互作用来同时揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明，CURBD 可以在具有已知连接和动态的模拟真实网络中准确地隔离区域间电流。然后，我们将 CURBD 应用于从广泛的神经数据集（斑马鱼幼虫 7 、小鼠 8 、猕猴 9 和人类 10 ）获得的多区域神经记录，以证明 CURBD 在解开全脑相互作用和行为背后的区域间通信原理方面的广泛适用性。
威尔士健康和社会保健的数字和数据战略
令人兴奋的新药、新技术和改进的工作方式开始被引入，它们挽救和延长了我们所爱之人的寿命，或极大地改善了我们的生活质量。NHS Wales 应用程序及其配套网站是改变患者与威尔士健康和社会护理服务互动方式的一个例子。通过该应用程序，在 GP 注册的患者可以访问他们的健康记录摘要并查看他们的健康史、订购重复处方、查看过去的 GP 处方以及预订、查看和取消与执业人员的预约。该应用程序还将提供更大的候补名单透明度，促进患者与二级护理临床医生在手术前后的互动，并引入用于数字化信件和通信的混合邮件解决方案。
第 7 课：数据表示和存储
文件格式对于数据兼容性和质量至关重要，因为它们决定了数据在文件中的编码、压缩和结构。选择合适的文件格式可确保与不同的软件应用程序、操作系统和设备兼容，让用户无缝共享、分发和访问数字内容。此外，文件格式会影响内容的质量和保真度，影响图像分辨率、音频清晰度和视频播放流畅度等因素。了解常见的数字文件格式及其特性有助于用户在创建、共享和使用数字内容时做出明智的决定。
人工智能可以从数据中学习。但它能学会推理吗？
定理 1：对于一个具有 n 层和 12 个注意力头的 BERT 模型，通过构造，存在一组参数，使得该模型可以正确解决 SimpleLogic 中任何最多需要 n-2 步推理的推理问题。