XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相似
相似性量化的相对差异学习改善了分子活性预测
低温电子断层扫描（Cryo-ET）是一种生产细胞环境的高度脱尾3D图像（称为断层图）的技术。Cryo-Et通常是唯一可以在其天然环境中实现蛋白质和细胞结构几乎原子分辨率的技术。针对蛋白质结构确定的低温 - 肛门肛门技术的基本步骤是找到pogractions中感兴趣的蛋白质的所有实例，这是一种称为粒子拾取的任务。由于信噪比较低，靶蛋白的伪像的存在和巨大的多样性，颗粒拾取是一个具有挑战性的3D对象检测问题。现有的粒子采摘方法要么慢，要么仅限于选择一些感兴趣的小部分，这需要大量注释且难以获得训练数据集。在这项工作中，我们提出了Propicker，这是一种快速和通用的粒子采摘器，可以检测到训练集中包含的颗粒，并且可以在几分钟内处理断层图。我们的迅速设计允许根据输入提示选择性地检测体积中的特定蛋白质。我们的经验表明，培养基可以与最先进的通用拾取器达到相同的性能，同时更快地达到数量级。
在形态相似的形态中的综合呼叫多样性从印度 - 伯马生物多样性>
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2024年11月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.11.20.624612 doi：Biorxiv Preprint
2025 年美国经济展望：新政策、相似路径（...
波音公司发货延迟在最近几个季度支撑了商业投资，但由于去年推动资本支出增长的工厂建设热潮已趋于平稳，商业投资在其他方面表现相当疲软。我们预计，商业投资将在 2025 年回升，推动力包括新工厂和人工智能设备的支出、税收优惠的恢复、信心的增强以及对小企业借贷至关重要的短期利率降低（图表 14）。从负面来看，上一次贸易战的教训表明，关税将通过提高投入成本、引发外国对美国出口的报复以及对进一步升级风险的不确定性来拖累投资。综合来看，我们预测第四季度商业投资增长将大致持平，然后在 2025 年第四季度/第四季度的基础上逐渐反弹至略高于 5%。
I2P注册通过学习从像素到点相似性的基本对齐特征空间 通过滚动曲线在大规模点云中的全局本地化... ct-lvi：一个朝着连续的激光 - 视觉的框架... AI和大型模型的基础 对象重新识别的功能聚合和连接性 混合现实可视化和人脑的交互式血流动力学计算 Guihua Wang 实时的表面识别系统，用于可变的双头机器人步行速度 lcnet.pdf-科学技术学院
估计相机和激光雷达之间的相对姿势对于促进多代理系统中复杂的任务执行至关重要。尽管如此，当前的方法论遇到了两个主要局限性。首先，在跨模式特征提取中，它们通常采用单独的模态分支来从图像和点云中提取跨模式特征。此方法导致图像和点云的特征空间未对准，从而降低了建立对应关系的鲁棒性。第二，由于图像和点云之间的比例差异，不可避免地会遇到一到一对像素点的对应关系，这会误导姿势优化。为了应对这些挑战，我们通过学习从p ixel到p oint sim Imarlities（i2p ppsim）的基本对齐特征空间来提出一个名为i Mage-p oint云注册的框架。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。 它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。 受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。 此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。 此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。 为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。结果证实了我们框架在改善图像到点云注册方面的有效性。为了使我们的结果可重现，源代码已在https://cslinzhang.github.io/i2p上发布。
因名称相似而导致的药物混淆（第 2 例）
关于此信息 * PMDA 医疗安全信息由药品和医疗器械管理局发布，旨在从促进药品和医疗器械安全使用的角度为医疗保健提供者提供更清晰的信息。这里提供的信息是在专家建议的帮助下，根据日本质量医疗保健委员会收集的医疗事故信息报告案例以及根据《药品和医疗器械质量、功效和安全保障法》收集的不良药物反应和故障报告案例汇编而成的。 * 我们在汇编时已尽力确保此信息的准确性，但不保证其将来的准确性。 * 此信息并非旨在限制医疗保健专业人员的判断力或对他们施加义务和责任，而是为了促进医疗保健专业人员安全使用药品和医疗器械而提供的。通过 PMDA Medi-navi 服务可访问最新的安全信息。 * 此英文版旨在作为参考资料，为用户提供便利。如果日文原文与英文译本有不一致之处，以日文原文为准
贝叶斯相似度加权聚合用于联合脑肿瘤分割
度量贝叶斯+UCB SimAgg RegAgg 模拟时间（小时） 47.45 78.14 78.13 预计收敛分数 0.7264 0.7273 0.7227 DICE 标签 0 0.9977 0.9978 0.9980 DICE 标签 1 0.6844 0.6657 0.6561 DICE 标签 2 0.7257 0.6430 0.6665 DICE 标签 4 0.7464 0.7603 0.7313
理解人工智能与……之间相似之处的一种方法
人工智能 (AI) 和神经科学有着悠久的合作历史。日常的社会和经济活动由人工智能支持，人工智能是一项重要的技术。人工智能是当今最受争议的话题之一，而对于人类和人工智能如何变化和重叠，人们似乎并没有达成太多共识。关于道德、医疗保健、农业、教育和可信度等各种相关主题的讨论都带有隐含的人类中心主义和拟人化假设。它极大地支持了日本经济的可持续增长，并为许多社会问题提供了解决方案。人工智能最近受到关注，成为促进美国和欧洲等工业化国家以及中国和印度等发展中国家增长的一种手段。深度神经网络 (DNN) 已成为模拟人类认知并经常产生类似行为的强大而常见的工具，也可以描述为人工智能。例如，由于 DNN 具有受大脑启发的分层计算组织，因此它们似乎以与人类相同的方式对现实世界的图像进行分类。 DNN 是机器学习家族的一个子集，在自动人脸识别和自动驾驶汽车等常见的实际应用中变得越来越有效。格拉斯哥大学心理学和神经科学学院最近在《认知科学趋势》杂志上发表了一项新研究，该研究采用一种方法来了解人类大脑及其 DNN 模型是否以相同的方式识别事物，使用可比较的计算步骤。关键词：人工智能、人脑、技术、相似性、医疗保健、教育、农业。《应用药学科学与研究杂志》，（2024 年）；DOI：10.31069/japsr.v7i3.03
在Chatgpt和其他生成AI时代，AI检测和窃相似性是否值得？
聊天机器人的最新进展为学生和学者提供了一种新的知识来源和组成方式。在很短的时间内，学生和学者蜂拥而至，用于使用Chatgpt和其他生成人工智能（GAI）平台，原因是他们的反应能力。此外，除了生成的聊天机器人（例如Chatgpt和Gemini）之外，AI编写工具用于释义，总结和共同写作也已经变得有能力且越来越普遍，因此公众被宠坏了。在对流行的聊天机器人和AI写作工具进行了测试后，很明显，尽管Turnitin之类的程序正在开发新算法来检测窃和AI-AI-ATECTENT内容，但本研究的初步发现表明，这可能是一项越来越困难的任务。这些测试已在YouTube上发表，几周后，随着学生和教育工作者似乎对这些AI工具的优势，劣势和合法性似乎不确定，证据就获得了数以万计的观点。清楚的是，我们已经通过了临界点，而AI的帮助不再只是语法修复器。这对此的影响是关于窃的，因为窃已经是大学的重要问题。该职位论文报告使用Turnitin软件和AI写作工具（例如Chatgpt和Quillbot）进行的测试。这些现实世界的测试支持该论文的立场，即确定在GAI世界中构成原创作品的越来越困难。所提出的方法侧重于工作的“理解”，而不是文本相似性。本文的目的是提供证据表明，依靠相似性检查和当前形式的AI探测器的教育者可能会无意间支持窃而不是减少窃。提出了一种新的学术窃方法检测方法，利用大型语言模型来生成和跟踪思想，从而充当一个想法数据库。
疟疾与登革热：有什么相似之处？
1非洲疟疾和急性登革热病毒的患病率的增加：跨段研究的荟萃分析和荟萃分析|疟疾期刊|全文（BiomedCentral.com）2种病原体是微生物，可能在其宿主中引起疾病，即病毒，寄生虫，细菌。3世界蚊子计划 - www.worldmosquitprogram.org和oxitec - www.oxitec.com 4 Flaviviviruses是新兴的Arthropod-Borne-Borne RNA病毒，引起了巨大的威胁生命的疾病症状，例如吞噬疾病炎和性疾病。5个媒介传播疾病包括疟疾，登革热，血吸虫病，人类非洲锥虫病，利什曼病，chagas病，黄热病，日本脑炎和尾cer虫病。https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/detail/vector-borne-diseaseshttps://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/detail/vector-borne-diseases