XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System特征
浏览贴片：具有全球和局部特征比较的异常定位
异常定位，目的是将图像中的异常区域分割出来，这是由于种类繁多的异常类型而具有挑战性的。现有方法通常是通过将整个图像作为整体而却很少付出的努力来学习局部分布来训练深层模型，这对于这项Pixel Prescerise任务至关重要。在这项工作中，我们提出了一种基于补丁的方法，可以适当考虑全球和本地信息。更具体地说，我们采用本地网络和全球网络分别从任何单个贴片及其周围来提取特征。全球网络经过训练，其目的是模仿本地功能，以便我们可以从上下文中轻松检测其功能不匹配时。我们进一步引入了不一致的异常检测（IAD）头和一个失真异常检测（DAD）头，以足够的时间发现全球和局部特征之间的差异。源自多头设计的评分函数有助于高精度异常定位。在几个现实世界数据集上进行了广泛的实验表明，我们的方法优于最大的竞争对手，而竞争对手的差距足够大。
提取特征，构建推荐系统......
该项目处理加州大学圣地亚哥分校 Julian McAuley 提供的亚马逊数据集。该项目旨在使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 提取亚马逊文本评论中讨论的特征。此外，一旦提取出特征，就会构建一个推荐器。为了实现这一点，该项目提出了各种模型，如主题聚类推荐、无约束矩阵分解和基于内容的过滤。首先，清理数据集并进行数据探索以观察数据中的各种趋势。根据评论的评分，创建词云以确定数据集中每个单词的重要性。在初步数据探索之后，使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 提取数据集中讨论的主题。[8,10] 最后，使用这些主题，在主题聚类推荐、无约束矩阵分解和基于内容的过滤等不同模型的帮助下构建推荐器。根据召回率和平均绝对误差等指标，将选择最佳模型。关键词：亚马逊，推荐器，LDA，主题建模，基于内容的过滤，矩阵分解 1.简介 互联网是重要的信息来源。过去几年，电子商务领域取得了长足的发展。几乎所有我们需要的东西都可以在网上轻松获得。亚马逊、eBay 和 Flipkart 等网站在电子商务中发挥着至关重要的作用。亚洲、非洲/中东和拉丁美洲地区超过 60% 的人口愿意在线购物 [7]。据观察，2017 年第一季度，电子商务销售额达到 1057 亿美元 [10]。如果大多数人依赖电子商务网站购物，那么概述网站上发布的有关产品的评论就很重要。其他各种客户都会阅读有关在线发布的任何产品的评论。根据现有的评论和可用的评论数量，客户往往会决定是否购买该产品。网站上任何产品的评论对于决定网站或产品的成功都起着非常重要的作用。
不同类型小麦粒形特征比较
本研究旨在对比研究不同用途鞋面革的粒面特性。因此，三家不同的鞋业公司提供了六种不同类型的鞋面革（裂纹革、仿古革、漆皮、纳帕革、磨砂革、印花革）。对厚度相似的皮革进行拉伸强度和断裂伸长率（TS EN ISO 3376）、单边和双边撕裂强度（TS EN ISO 3377-1、TS EN ISO 3377-2）、抗裂和抗破裂性（TS 4137 EN ISO 3378、TS EN ISO 3379）、抗屈挠性（TS EN ISO 5402-1）以及干湿摩擦牢度试验（TS EN ISO 11640）。研究结果提供了有关不同鞋面革类型的物理强度和产品性能的信息。对数据进行了比较评估，并评估了鞋面革类型对质量和性能的影响。
产品特征摘要
疫苗刺激对马流感的主动免疫。疫苗菌株VCP2242和VCP3011是重组的金黄色葡萄球菌病毒，表达了来自马型流感流感病毒菌株A/eq/eq/ohio/03（佛罗里达州sublineeage 1）和a/eq/eq/eq/eq/eq/richond clade clade clade clade clade clase america clase america clase american clase clase american amerine clade clase american amerine clase feartime a eq/eq/ehio/03（美国）接种后，病毒不会在马中繁殖，而是表达保护蛋白。因此，这些成分诱导了针对马流感病毒的免疫力（H 3 N 8）。
癌症耐药细胞的特征及分子机制研究进展
每年，全球约有1000万人死于癌症（1）。目前，癌症的主要治疗方法包括手术切除、化疗、放射治疗、免疫治疗、靶向治疗及中医药治疗等，但每种方法都有各自的临床局限性，以化疗为主的全身治疗仍然发挥着至关重要的作用，特别是近年来逐渐兴起的靶向治疗和免疫治疗，在某些肿瘤的治疗中显示出一定的疗效。然而，无论是化疗、靶向治疗还是免疫治疗，都存在着广泛的耐药性，这会阻碍肿瘤的治疗并导致疾病复发（2）。因此，研究肿瘤耐药性的产生机制、防止耐药细胞的出现仍然是当前科研人员面临的重大挑战。
用于数据特征选择和压缩特征表示的量子算法
量子计算已成为一个新兴领域，可能彻底改变信息处理和计算能力的格局，尽管物理上构建量子硬件已被证明是困难的，而且当前嘈杂中型量子 (NISQ) 时代的量子计算机容易出错且其包含的量子比特数量有限。量子机器学习是量子算法研究中的一个子领域，它对 NISQ 时代具有潜力，近年来其活动日益增多，研究人员将传统机器学习的方法应用于量子计算算法，并探索两者之间的相互作用。这篇硕士论文研究了量子计算机的特征选择和自动编码算法。我们对现有技术的回顾使我们专注于解决三个子问题：A) 量子退火器上的嵌入式特征选择，B) 短深度量子自动编码器电路，以及 C) 量子分类器电路的嵌入式压缩特征表示。对于问题 A，我们通过将岭回归转换为量子退火器固有的二次无约束二元优化 (QUBO) 问题形式并在模拟后端对其进行求解来演示一个工作示例。对于问题 B，我们开发了一种新型量子卷积自动编码器架构，并成功运行模拟实验来研究其性能。对于问题 C，我们根据现有技术的理论考虑选择了一种分类器量子电路设计，并与相同分类任务的经典基准方法并行进行实验研究，然后展示一种将压缩特征表示嵌入到该量子电路中的方法。
营销策略的定义和特征
文献评论对营销策略的性质表现出了类似的看法。根据Sinyaeva（2003）的说法，它是一系列计划和管理决策，用于组织营销活动和目标以实现企业使命（第26页）。月份策略阐明了业务部门期望在目标市场中实现其营销目标的广泛原则。它由总营销成本，营销组合和分销的基本解决方案组成（Kotler，1988）。通常在目标市场的选择和分析，创建和维护营销组合的选择方面被考虑，这使消费者满足了该市场的消费者（Madgerova，2012年，第173页）。在现代公司可以抵抗不断变化的条件的帮助下，营销策略被定义为强大的武器并非偶然（Pehlivanov，2006年，第45页）。但是，其主要含义是它描述了公司如何利用其资源或优势利用既定的市场机会并实现个人和持久的竞争优势（Zayler，1993）。