XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System程序化
人工智能训练和计算机图形的程序化内部生成
自从计算机诞生以来，各种任务的数据存储和创建问题一直存在。在计算机图形学和视频游戏方面，对资产的需求一直存在。虽然现在空间问题不再是开发人员的主要关注点之一，但能够自动创建资产的需求仍然很重要。现代观众和应用程序所要求的图形保真度需要艺术家和设计师付出大量努力，这需要花费很多钱。3D 场景的自动生成在人工智能 (AI) 机器人训练任务中至关重要，由于机器学习算法需要大量数据，训练期间生成的数据量甚至无法由一个人查看。家具生成和放置、材料和照明随机化是一项完全独立但对于集成解决方案而言必不可少的任务。在本文中，我们提出了用于计算机图形学和机器人学习应用的室内生成器。建议的框架能够以照片般逼真的质量生成和渲染带有家具的室内装饰。我们结合了现有的生成计划和布置室内装饰的算法，最后添加了材料和照明随机化。我们的解决方案包含 3D 模型和材料的语义数据库，这使生成器能够获得具有随机化和每像素掩码的逼真场景，以训练检测和分割算法。
我们的程序化策略
在新冠疫情爆发之前，世界在消除贫困方面取得了进展，但残疾人却被抛在了后面。如今，疫情有可能破坏消除极端贫困方面的进展，并揭示了残疾人遭受排斥和歧视的程度。CBM Global 的计划战略基于一些严峻的事实： 我们七分之一的人是残疾人——全世界有十多亿人，其中 80% 生活在发展中国家。 生活在发展中国家的最贫困人口中，五分之一 (20%) 是残疾人。 贫困和残疾形成了一个恶性循环。如果你是穷人，你就更有可能患上残疾，因为缺乏医疗、清洁水和卫生设施；营养不良和不安全的工作条件。残疾人在卫生、教育和生计等方面面临的歧视和排斥使他们更加脆弱，更有可能陷入贫困并继续贫困。 目前，数百万残疾人受到人道主义危机的影响。残疾人最有可能受到最严重的影响，也最不可能得到帮助。 新冠肺炎危机对残疾人的影响尤为严重。一些关键问题包括缺乏可获得的救命公共卫生信息、缺乏实施卫生措施的支持、缺乏可获得的医疗设施，以及在一些国家存在消极态度和歧视，导致残疾人无法获得救命的医疗服务。
一个自动发现西尼罗河病毒和登革热病毒药物的程序——在 PubChem 上对超过十亿种化合物进行程序化筛选，生成
a 马德拉斯大学，Chepauk，钦奈 600 005，印度 b SRM 大学，泰米尔纳德邦 603203，印度 c 波兰科学院分子和大分子研究中心，波兰 d 麦德林大学，麦德林，哥伦比亚
程序化增长 - 心血管卫生服务线
•一种以患者为中心的方法•强调跨学科的协调患者护理•从预防到筛查到治疗的完整翻译范围•利用跨学科的团队方法•专注于质量/安全，访问，患者的经验和成本效率和成本效率•保持一致的人才和基础设施支持，在一个共同的单位下，将
神经振荡在新指令的维持和程序化之间分离
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2020 年 1 月 20 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.01.20.912162 doi：bioRxiv 预印本