XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System空间坐标
MLMTS：多元时间序列的机器学习算法
具有图属性的表格应包括图的空间坐标以及有关实验处理和/或环境变量的信息。默认情况下，除非参数COORD_NAMES另有说明，否则假定为储存和北部的空间坐标分别为“ X”和“ Y”。如果提供的坐标是纬度，并且纵向确保设置参数latlong = true，则在计算空间，基于样本的稀有功能（SSBR）时，它会打开较大的圆距离，而不是欧几里得距离。如果时间趋势是感兴趣的，而不仅仅是仅提供代表时间的坐标。
利用混合现实技术对超声波无损检测数据进行 3D 可视化
摘要 在本文中，我们提出了一种方法，将超声波检测数据 (UT) 与其空间坐标和方向向量链接到被检查的样本。这样，可以使用增强现实或虚拟现实实时在样品上直接可视化处理后的无损检测 (NDT) 结果。为了实现 NDT 数据和物理对象之间的链接，使用了 3D 跟踪系统。空间坐标和 NDT 传感器数据存储在一起。为了实现可视化，在 3D 模型上应用了纹理映射。测试过程包括数据记录、处理和可视化。所有三个步骤都是实时执行的。数据由 UT-USB 接口记录，在 PC 工作站上处理并使用混合现实系统 (MR) 显示。我们的系统允许实时 3D 可视化超声波 NDT 数据，这些数据直接绘制到虚拟表示中。因此，有可能在手动测试过程中协助操作员。这种新方法可以使测试过程更加直观，并且数据集可以最佳地准备保存在数字孪生环境中。样本的大小不仅限于实验室规模，还适用于更大的物体，例如直升机机身。我们的方法受到 NDE 4.0 概念的启发，旨在创建一种新型智能检测系统。
利用激光雷达数据呈现农业区数字地形模型
数据记录接收器、惯性导航系统 (INS)、定位飞行轨迹系统 (GPS)、摄像机、飞行计划和管理系统以及地面参考站 GPS 和数据处理站。测距系统、GPS 和 INS 的集成和相互配合允许获得足够密集的“点云”（具有已知坐标 X、Y、Z 的空间点），以获得代表地形表面及其覆盖物的三维空间。使用摄像机记录扫描区域可以在激光雷达数据的后处理过程中简化“点云”过滤过程。为了消除系统误差，建议使用坐标 X、Y、Z 的校正值，这些校正值是使用具有至少三倍更精确空间坐标的控制点计算的，例如：运动场表面（Tarek，2002 年）。
生命之树Edna metabarcoding揭示了类似的分类学丰富性，但在海港和海洋储量之间存在不同的进化谱系
fi g u r e 7在分类级别的海港和储备社区的比较。位点得分（左）和物种得分（右）图代表了由空间坐标来调节的两个第一个DBRDA轴，测试了栖息地对jaccard/bray -curtis距离的影响，在汇集重复和组合所有MOTU（从MOTU级别到订单的重要性）；Jaccard差异指数是在MOTU级别（a）计算的，而Bray -Curtis的差异基于MOTU的丰度用于家庭（B）和订单（C）水平。显示出促成约束轴的最高10％分类单元。中，只有那些具有高于97％的分配身份的人才能保持在MOTU级别。SMM，Saintes-Maries-de-la-Mer。
爆炸箔和线材的 SXR/EUV 辐射光谱、空间和
图 2. 铝丝负载（3 根卷在一起的丝，每根直径为 25 μm）在长度为 4 mm 的爆炸下获得的实验结果：a – 负载放电电流信号的波形图、PCD 信号曲线、MCP 扇区的开启时刻（显示为 PCD 信号曲线下方的棍棒）；b – 从电流脉冲开始计算，在 I – 90 ns、II – 100 ns、III – 110 ns 时刻开启的 MCP 扇区的空间分辨率光谱记录；c – 光谱强度分布图，从上到下编号并标记为左（L）和右（R），（记录 R 中零级右侧的下降是由于 MCP 扇区之间存在非工作区）；d – 相对辐射强度（RRI）在上述三个时刻的最大光谱强度区域中对空间坐标的依赖关系。
真空和不均匀的Abelian Higgs模型
对Bogomolny-Prasad-Sommerfield（BPS）限制的不均匀的Abelian Higgs模型均针对相对论和非遗体主义制度研究了。尽管空间翻译的对称性因不均匀性而破坏，但延伸到N¼1超对称理论。四分之一的标量电势具有最小值，具体取决于杂质的强度，但在空间渐近线下具有破碎的相位。破碎相的真空构型既不是常数也不是标量电势的最小值，而是被发现是bogomolny方程的非平凡解。虽然其能量密度和磁场是由空间坐标的功能给出的，但能量和磁通量保持为零。磁杂质项的符号允许BPS扇区或抗BPS扇区，但不能同时进行。因此，所获得的溶液被确定为最小零能量的新型不均匀损坏的真空。在存在旋转对称的高斯类型不均匀性的情况下，还获得了拓扑涡流溶液，并且对杂质对涡流的影响进行了数值分析。
地理藏宝任务中具有主动推理的合成空间觅食
人类非常善于学习他们所处的环境。它们形成了灵活的周围环境空间表征，可以在空间觅食和导航过程中轻松利用这些表征。为了捕捉这些能力，我们提出了一个目标导向行为的深度主动推理模型，以及随之而来的信念更新。主动推理依赖于优化贝叶斯信念以最大化模型证据或边际可能性。贝叶斯信念是可观察结果原因的概率分布。这些原因包括代理的行为，这使得人们能够将规划视为推理。我们使用地理藏宝任务的模拟来阐明信念更新（支持空间觅食）以及相关的行为和神经生理反应。在地理藏宝任务中，目标是使用空间坐标在环境中找到隐藏的物体。在这里，合成代理通过推理和学习（例如，了解给定潜在状态的结果可能性）了解环境以到达目标位置，然后在本地觅食以发现为下一个位置提供线索的隐藏物体。
药物研发中的自由能方法——简介
自由能计算的民主化伴随着大量算法的出现，这些算法不仅有助于提高可靠性，也有助于提高方法的效率，但不幸的结果是造成了混乱，新手和专家都感到困惑，为什么看似相似的方法在进行比较时会导致截然不同的结果，也不知道在他们感兴趣的具体案例中哪种方法最适合。尽管这些方法的名称截然不同，但它们在概念上往往是相关的，并基于一些基本思想，这些思想可以追溯到该领域的先驱，如 De Donder (15)、Peierls (16)、Landau (17, 18)、Kirkwood (19)、Zwanzig (20) 或 Valleau (21, 22)。尽管如此，解决给定问题的最佳方法问题仍然非常重要，应该用最具成本效益的算法或两者的组合来重新表述，以获得可靠的答案。从应用的角度来看，自由能计算可以分为几何变换和炼金术变换。前者直接作用于化学对象的空间坐标以修改其位置、方向和构象状态，而后者利用势能函数的可塑性来
预测高建筑物上的瞬态风压...
摘要在过去十年中，机器学习（ML）对风工程应用引起了极大的兴趣。先前基于机器学习的高层建筑物的基于机器学习的研究主要仅限于时间史或静态压力，而无需考虑空间坐标系。ML模型需要预测空间分布和瞬态风流，以设计风敏的高建筑物。因此，利用三维（3D）空间坐标系统，本研究采用ML来预测高建筑物上的瞬态风压。通过计算流体动态模拟获得了建筑物表面上的瞬态压力数据，这些模拟使用风洞数据验证。选择了极端梯度提升（XGB）模型作为机器学习模型，并且在训练和测试中都获得了良好的预测准确性。此外，在建筑物表面上，XGB模型已经很好地预测了诸如流动分离和陡峭压力梯度之类的独特流动现象。因此，这项工作演示了如何使用机器学习来预测高大建筑物的风负载并捕获重要的流动特征。