XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System熊猫
使用python的熊猫库
引用：Rupal Snehkunj和Khushboo Vachiyatwala。“使用python的熊猫库的数据分析”。ACTA科学计算机科学4.3（2022）：37-41。
蓝色大象检查熊猫：SQL
抽象数据预处理，将数据转换为适合训练模型的合适格式的步骤，很少发生在数据库系统中，而是在外部Python库中，因此需要首先从数据库系统中提取。但是，对数据库系统进行了调整以进行有效的数据访问，并提供汇总功能，以计算数据（偏见）中某个值的不足或过分代表所需的分布频率。我们认为，具有SQL的数据库系统能够执行机器学习管道，并发现技术偏见（通过数据预处理引起的）有效地。因此，我们提供了一组SQL查询，以涵盖数据预处理和数据检查：在预处理过程中，我们用标识符注释元组以计算列的分布频率。要检查分布更改，我们将预处理的数据集与元组标识符上的原始数据集一起加入，并使用聚合功能来计算每个敏感列的出现数量。这使我们能够检测到过滤元组的操作，从而删除了列的技术偏见，即使已经删除了列。为了自动生成此类查询，我们的实施将Mlinspect项目扩展到以Python编写的现有数据预处理管道到SQL查询，同时使用视图或公共表格表达式（CTES）维护详细的检查结果。评估证明，超出主机数据库系统的现代现代化，即umbra，加速了预处理和检查的运行时。即使是基于磁盘的数据库系统，甚至在实现视图时也显示出与UMBRA的相似性能。
冠捷科技股份有限公司2024年第三季度报告（摘要）
华东科技信息技术股份有限公司（以下简称“华东科技”）原于2015年实施非公开发行股票。南京中电熊猫信息产业集团有限公司（以下简称“中电熊猫”，公司控股股东）承诺自本次非公开发行新股上市首日起三十六个月内不转让通过中电熊猫取得的股份。鉴于中电熊猫作为控股股东长期以来承诺避免与公司进行同业竞争，且其子公司南京中电熊猫家电有限公司（以下简称“熊猫家电”）在重组后继续从事与公司类似的业务，因此中电熊猫未要求解除其所持有的公司股份的限售。
滑石：多场景文本到...
基于扩散的生成建模的最新进展导致了文本对视频（T2V）模型的开发，这些模型可以在文本提示下生成高质量的视频。这些T2V模型中的大多数通常会产生单场视频剪辑，该视频片段描绘了执行特定动作的实体（例如，“红熊猫爬树”）。但是，由于它们在现实世界中无处不在（例如，“红色熊猫爬树”，然后是“红熊猫睡在树的顶部”）。要从验证的T2V模型中生成多场景视频，我们介绍了IME IGNED C APTIONS（TALC）框架。具体来说，我们增强了T2V体系结构中的文本调节机制，以识别视频场景和场景描述之间的时间对齐。例如，我们调节生成视频的早期和后期场景的视觉特征，其中包括第一个场景描述的表示（例如，“红色熊猫爬树”）和第二个场景描述（例如，“红色熊猫睡在树的顶部”）。因此，我们表明T2V模型可以生成遵守多场曲线文本描述并在视觉上保持一致的多场景视频（例如，实体和背景）。，我们使用TALC框架使用多场景视频文本数据进行预验证的T2V模型。我们表明，滑石粉模型的表现优于基线方法，总分中的基线方法平均使用人类评估来平均视觉一致性和文本依从性。项目网站是https://talc-mst2v.github.io/。
PNA辅助dnazymes裂解双链DNA，用于具有高序列保真度的基因工程
摘要：Dnazymes已被广泛用于许多传感和成像应用中，但是自1994年发现以来，很少使用基因工程，因为它们的底物范围主要限于单链DNA或RNA，而遗传信息则存储在双链DNA（DSDNA）中。为了克服这一主要局限性，我们在这里报告了肽核酸（PNA）辅助双链DNA通过dnazymes（Panda）辅助的DNA迹象，这是将Dnazyme活性扩展到DSDNA的第一个例子。我们表明，熊猫在有效划痕或导致靶dsDNA上有双链破裂是可以编程的，靶DsDNA模仿了蛋白质核酸酶，并且可以充当分子克隆中的限制酶。除了比蛋白质酶小得多，在我们测试的条件下，熊猫还具有更高的序列保真度，这证明了其作为基因工程和其他生化应用的新型替代工具的潜力。
印度热带气象学院（IITM）Pune
印度团队，包括R. Krishnan导演，以及印度热带气象学院Pune Drs的科学家。Swapna，Sabin，Ayantika Dey，Rajib，Thara，Pawar，Deepesh Kumar Jain，Bipin Kumar，Sandeep，Umakanth，Vinu Valsala和Moes机构Balakrishnan Nair，Arya Paul），NCCR（Dr.S.K. Dash，美国熊猫）； NCMRWF（Amar Jyoti博士），IMD，NCPOR，CMLRE，…]，IISC，BENGALURU（Deepak Subramani博士），IIT DELHI（Drs。 Sandeep，Hariprasad Kodamana）和IIT Bombay（Sridhar Balasubramanian博士），Iiser Pune（Bedartha Goswami博士），NVIDIA（Manish Modani博士），浦那大学SPPU（Aditi Deshpande博士）和其他几名科学家，早期的研究生和PHD研究员。S.K.Dash，美国熊猫）； NCMRWF（Amar Jyoti博士），IMD，NCPOR，CMLRE，…]，IISC，BENGALURU（Deepak Subramani博士），IIT DELHI（Drs。Sandeep，Hariprasad Kodamana）和IIT Bombay（Sridhar Balasubramanian博士），Iiser Pune（Bedartha Goswami博士），NVIDIA（Manish Modani博士），浦那大学SPPU（Aditi Deshpande博士）和其他几名科学家，早期的研究生和PHD研究员。
课程描述2024-2025
本课程提供了对机器学习的方法论，理论和实用介绍。Topics covered: - Learning problems: estimation, prediction, classification, regression - Pipeline: Experiment design, data collection and processing - Data analysis: generalisation, model selection, testing and simulation - Principles: loss minimisation, Bayesian inference - Algorithms: stochastic gradient descent - Models: nearest neighbours, neural networks, graphical models - Applications: healthcare, image processing, text prediction/generation - Python:熊猫，numpy，，matplotlib，scikitlearn，statsmodels