XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模型的
基于CLIP模型的以图搜图方法
专门为猫与狗数据集和与铁路相关的数据集。目标是解决公共和专业领域中复杂背景和多角度摄影所带来的挑战。剪辑 - 取回剪辑模型的图像编码器作为其核心体系结构，提取图像特征，并构建一个相似性矩阵，以与不同图像之间的相似性分数。基于排序的结果，它显示最相关的图像。为了验证剪辑 - 恢复的鲁棒性和稳定性，我们进行了比较研究和干扰抗性实验。实验结果显示出显着的进度改进，表明了出色的图像检索效果。具体来说，剪辑回程有效地处理复杂的背景和构成不同数据集的变化，从而提供准确有效的检索服务。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
Jiles-Atherton 磁滞模型的改进与非正弦激励下 软磁材料复杂磁滞准确模拟
输入数据： 1 ） i = 0 时刻： H (0) = 0 ， M (0) = 0 ， H m = 0 2 ）磁化周期 0 — T 各时刻的磁密 B ( t ) 3 ）模型初始参数及动态参数 R 、 v 、 α 、 k 对应函数 4 ）磁化反转点磁密存储序列 [ B m (1), ⋅⋅⋅ , B m ( z )]
DICE-2023 模型的结果
1.1. 综合评估模型。自然科学和社会科学的许多领域都涉及将多个物理或社会网络连接在一起的复杂系统。对于气候变化等环境问题尤其如此，这些问题本质上是自然科学的坚实根源，需要社会科学和政策科学以有效和高效的方式加以解决。随着对不同领域的理解不断进步，越来越有必要将不同领域联系起来，以形成有效的理解和有效的政策。在这一领域，综合评估分析和模型发挥着关键作用。综合评估模型 (IAM) 可以定义为将来自多个领域的知识整合到一个内部一致的框架中的方法。它们的优势在于它们可用于估算碳排放的社会成本 (SCC)、解决经济有效的政策以及评估替代方案的成本和收益。
模型的COVID-19-19
类别：炎症和免疫药学神经药物学作者姓名，电子邮件和分支机构benedicto crespo-facorro a，b * miguel ruiz-deguilla a，b * vázquez-burgon b，d和 ana c。 g†耶稣sainz h†
非哺乳动物模型的脑损伤模型的最新见解
创伤性脑损伤（TBI）是全球主要的健康问题，越来越多地被认为是包括阿尔茨海默氏病（AD）和慢性创伤性脑病（CTE）在内的神经退行性疾病的危险因素。重复TBI（RTBI）通常在接触运动，兵役和亲密伴侣暴力（IPV）中观察到，对长期后遗症构成了重大风险。为了研究TBI和RTBI的长期后果，研究人员通常使用哺乳动物模型来概括脑损伤和神经退行性表型。然而，这些模型有几个局限性，包括：（1）长期观察期，（2）高成本，（3）关于大量哺乳动物的长时间和重复伤害的遗传操作困难和（4）（4）（4）道德问题。水生脊椎动物模型有机体，包括petromyzon Marinus（海lampreys），斑马鱼（Danio Rerio）和无脊椎动物，Caenorhabditis elegrans（C. exkelelans）和Drosophila Melanogaster（果蝇）（Drosophila Melanogaster（Drosophilla）），都是有价值的工具，可作为调查机械和r. r. r. r. r.s rytbi的工具。这些非哺乳动物模型提供了独特的优势，包括遗传障碍性，简单的神经系统，成本效益以及基于发现的快速方法和用于治疗剂的高通量筛选，从而促进了RTBI诱导的神经变性的研究和与TAU相关的病理学。在这里，我们探讨了非掌管和水生脊椎动物模型的使用来研究TBI和神经变性。果蝇特别提供了一个机会，可以探索轻度RTBI及其对内源性tau的纵向影响，从而对RTBI，Tauopathy和NeuroDegeneration之间的复杂相互作用提供了宝贵的见解。这些模型为机械研究和治疗干预提供了一个平台，最终促进了我们对与RTBI相关的长期后果以及潜在的干预途径的理解。
基于模型的安全分析 - informatik.hu-berlin.de
• 自动襟翼功能 – 根据负载自动调整襟翼位置 • 关键事件 – 不对称襟翼位置 – 动力失控 – 由于自动襟翼功能导致襟翼意外缩回 • 全面监控 – 检测关键事件