XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System热图
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。
基于结构函数理论的微通道冷板热阻研究
[1] 赵学历 , 金尚忠 , 王乐 , 等 . 基于结构函数的 LED 热特 性测试方法 [J]. 光电工程 , 2011, 38(9): 115-118. [2] 张立 , 汪新刚 , 崔福利 . 使用 T3Ster 对宇航电子元器件 内部热特性的测量 [J]. 空间电子技术 , 2011(2): 59-64. [3] MEY G, VERMEERSCH B, BANASZCYK J, et al. Thermal Impedances of Thin Plates[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2007, 50: 4457-4460. [4] VASILIS C, PANAGIOTIS C, IONNANIS P, et al. Dy- namic Thermal Analysis of Underground Medium Power Cables Using Thermal Impedance, Time Constant Distri- bution and Structure Function[J]. Applied Thermal Engi- neering, 2013, 60: 256-260. [5] MARCIN J, JEDRZEJ B, BJORN V, et al. Generation of Reduced Dynamic Thermal Models of Electronic Systems from Time Constant Spectra of Transient Temperature Responses[J] Microelectronics Reliability, 2011, 51: 1351-1355. [6] MARCIN J, ZOLTAN S, ANDRZEJ N. Impact of
IRRBB热图实施
11指南根据指令2013/36/EU的第84（6）条规定标准，以识别，评估，管理和减轻利率变化以及信用量的评估和监测信用范围风险的评估和监测，该机构的非贸易书籍活动（可在此处提供）。 12法规技术标准草案，规定了监督冲击场景，共同的建模和参数假设，以及根据2013/36/eu的第98条（5A）指令的第98条（5A）（5A）（5A）（5A）（可在此处提供），什么构成了公平和净利息收入的经济价值和净利息收入的大幅下降。 委员会委派法规（EU）2024/856关于最终的监管技术标准，于2024年4月24日在OJ上发布（可在此处获得）。 13法规技术标准草案，规定了标准化和简化的标准化方法，以评估利率的潜在变化产生的风险，这些变化会影响机构非交易账簿活动的经济价值和根据指令2013/36/EU的84（5）的非交易书籍活动的净利息收入（可在此处使用）。 委员会委托法规（EU）2024/857关于最终的监管技术标准于2024年4月24日在OJ上发布（可在此处获得）。 14关于IRRBB报告的监督报告修正案的技术标准（可在此处找到）。11指南根据指令2013/36/EU的第84（6）条规定标准，以识别，评估，管理和减轻利率变化以及信用量的评估和监测信用范围风险的评估和监测，该机构的非贸易书籍活动（可在此处提供）。12法规技术标准草案，规定了监督冲击场景，共同的建模和参数假设，以及根据2013/36/eu的第98条（5A）指令的第98条（5A）（5A）（5A）（5A）（可在此处提供），什么构成了公平和净利息收入的经济价值和净利息收入的大幅下降。委员会委派法规（EU）2024/856关于最终的监管技术标准，于2024年4月24日在OJ上发布（可在此处获得）。13法规技术标准草案，规定了标准化和简化的标准化方法，以评估利率的潜在变化产生的风险，这些变化会影响机构非交易账簿活动的经济价值和根据指令2013/36/EU的84（5）的非交易书籍活动的净利息收入（可在此处使用）。委员会委托法规（EU）2024/857关于最终的监管技术标准于2024年4月24日在OJ上发布（可在此处获得）。14关于IRRBB报告的监督报告修正案的技术标准（可在此处找到）。委员会执行法规（EU）2024/855 2024年3月15日，修改实施技术标准在实施法规（EU）2021/451在银行书籍中对利率的监管报告规则（可在此处可用）。
基于分子动力学的氮化镓/石墨烯/ 金刚石界面热导研究*
设备，采用非平衡分子动力学方法来研究工作温度，界面大小，缺陷密度和缺陷类型对氮化碳/石墨烯/钻石异种结构的界面导热率的影响。此外，计算各种条件下的声子状态密度和声子参与率，以分析界面热传导机制。结果表明，界面热电导随温度升高而增加，突出了异质性固有的自我调节热量耗散能力。随着温度从100升的增加，单层石墨烯结构的界面热电导增加了2.1倍。这归因于随着温度升高的重叠因子的增加，从而增强了界面之间的声子耦合，从而导致界面导热率增加。此外，在研究中发现，增加氮化岩和石墨烯的层数会导致界面热电导量减少。当氮化壳层的数量从10增加到26时，界面的导热率降低了75％。随着层数增加而减小的重叠因子归因于接口之间的声子振动的匹配减少，从而导致较低的热传递效率。同样，当石墨烯层的数量从1增加到5时，界面热电导率降低了74％。石墨烯层的增加导致低频声子减少，从而降低了界面的导热率。此外，多层石墨烯可增强声子定位，加剧了界面导热的降低。发现引入四种类型的空缺缺陷会影响界面的导电电导。钻石碳原子缺陷导致其界面导热率增加，而镀凝剂，氮和石墨烯碳原子的缺陷导致其界面导热降低。随着缺陷浓度从0增加到10％，由于缺陷散射，钻石碳原子缺陷增加了界面热电导率，增加了40％，这增加了低频声子模式的数量，并扩大了界面热传递的通道，从而提高了界面热电导率。石墨烯中的缺陷加强了石墨烯声子定位的程度，因此导致界面导热率降低。胆汁和氮缺陷都加强了氮化炮的声子定位，阻碍了声子传输通道。此外，与氮缺陷相比，甘露缺陷会引起更严重的声子定位，因此导致界面的界面热电导率较低。这项研究提供了制造高度可靠的氮化炮设备以及广泛使用氮化壳异质结构的参考。
零能耗建筑电–氢–热双层能量优化调控方法
零能源建设电力 - 热热双层能量优化控制方法Kong Lingguo 1，Wang Shibo 1，Cai Guowei 1，Liu Chuang 1，Guo Xiaoqiang 2
使用能量热图的深度学习 NILM 方法
能源分解通过一个测量整个家庭用电需求的仪表来估计每个电器的用电量。与侵入式负荷监测相比，NILM（非侵入式负荷监测）成本低、易于部署且灵活。在本文中，我们提出了一种新方法，即 IMG-NILM，该方法利用卷积神经网络 (CNN) 分解以图像表示的电力数据。IMG-NILM 不是采用传统的将电力数据作为时间序列处理的方法，而是将时间序列转换为热图，将较高的电力读数描绘为“更热”的颜色。然后，CNN 使用图像表示从聚合数据中检测电器的特征。IMG-NILM 稳健而灵活，在各种类型的电器上均具有一致的性能；包括单一状态和多种状态。它在单个房屋的 UK-Dale 数据集上实现了高达 93% 的测试准确率，其中存在大量电器。在从不同房屋收集电力数据的更具挑战性的环境中，IMG-NILM 也达到了 85% 的非常好的平均准确率。
220 T 胸腺嘧啶胸腺嘧啶的缩写。 T cell T细胞在成熟过程中 ...
thermophile 嗜热生物 适应高温如温泉、海底排热口及室内热 水管的生物体。能在高达 50 ℃的温度下 生长的一大类细菌、真菌和简单动植物 体；嗜热生物可在高于 50 ℃的环境下生 长繁殖。根据最适生长温度可将嗜热生 物划分为简单嗜热生物( 50-65 ℃)，嗜热 生物( 65-85 ℃)，极嗜热生物( >85 ℃)。 见： 中温生物 ( mesophile )， 嗜冷生物 ( psychrophile )。
动态吸引的热图回归视频中的人姿势估计
我们提出了一种解决视频中2D人姿势估计的方法。视频中人类姿势估计的问题与估计静态图像中的人类姿势不同，因为视频包含大量相关信息。因此，我们投资了如何通过一系列视频框架来利用人体运动的信息来估算视频中的人类姿势。为此，我们引入了一种新型的热图回归方法，我们称之为运动吸引的热图恢复。我们的方法计算相邻帧的关节关键点中的运动向量。然后，我们签署了一种新的热图样式，我们称之为运动意识到的热图，以反映每个关节点的运动不确定性。与传统的热图不同，我们的运动吸引热图不仅考虑了当前的关节位置，而且还考虑了关节如何随时间移动。此外，我们引入了一个模拟且有效的框架，旨在将运动信息置于热图回归中。我们评估了在Posetrack（2018，21）和Sub-JHMDB数据集上的运动感知热图回归。我们的结果证明，拟议的运动吸引热图可显着提高视频中Human姿势估计的精度，尤其是在Challenging方案中，例如像体育游戏镜头一样具有实质性人类动作的视频。（代码和相关材料可在https://github.com/ songinpyo/mtpose中获得。）
使用LLMS通过Grad-CAM热图解释AI生成的ART分类
摘要AI生成的媒体的扩散，尤其是在艺术方面，引发了人们的兴趣创建与原始和AI生成的艺术品之间的模型。但是，了解为什么这些模型做出某些决策仍然是一个重大挑战。本文通过使用Grad-CAM来生成模型焦点区域的视觉解释，并结合大型语言模型（LLMS）来提供自然语言描述，从而增强了基于视觉变压器的分类模型的解释性。我们通过使用它们来生成用于艺术品分类的Grad-CAM可视化的文本说明，评估了三个尖端的LLM：Llava-下一个，指令Blip和Kosmos-2。通过定量和定性分析，我们发现，尽管指令blip和kosmos-2在生成的描述和视觉内容之间达到了更高的相似性得分，但llava-next提供了更具洞察力和连贯的解释，尤其是对于AI生成的艺术。这项研究证明了LLM在复杂的图像分类任务中提高AI决策的解释性的潜力，有助于弥合模型决策与人类理解之间的差距。
AI 可广泛应用于协同办公场景，利好龙头厂商
图 1 ： AI 带来 OA 功能的重构 ......................................................................................... 3 图 2 ：微软发布 Copilot .................................................................................................. 3 图 3 ：百度“如流” ........................................................................................................ 3 图 4 ： Copilot 根据要求起草邮件 .................................................................................... 4 图 5 ： Copilot 提炼邮件内容 ........................................................................................... 4 图 6 ： Copilot 对会议内容进行总结并支持提问 .............................................................. 5 图 7 ： Copilot 支持会议内容的实时总结和提问 .............................................................. 5 图 8 ： Copilot 对客户关注的领域进行扫描 ..................................................................... 5 图 9 ： Copilot 根据销售资料提供竞品分析建议 .............................................................. 5 图 10 ： Copilot 整理各类资料协作对工作内容进行梳理 ................................................. 6 图 11 ： Copilot 为接下来的会议准备相关资料 ................................................................ 6 图 12 ：泛微智能办公平台框架图 .................................................................................... 7 图 13 ：泛微智能办公平台前端技术 ................................................................................ 7 图 14 ：泛微小 e 助手查询业绩 ....................................................................................... 7 图 15 ：泛微小 e 助手智能填单 ....................................................................................... 7 图 16 ：小致语音助手技术框架 ........................................................................................ 8 图 17 ：小致语音助手使用示例 ........................................................................................ 8