XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System精确信息
慢性荨麻疹的人工智能：无监督与监督机器学习
通过未标记数据生成新聚类更有帮助，但添加标记数据可能会进一步提供 CU 中的精确信息。此外，添加经过验证的评分数据，例如 UAS7（荨麻疹活动评分）和 UCT（荨麻疹控制测试），确实会
AI和科学家团结起来破译由Vesuvius火山烧毁的旧卷轴
“现在重要的是要了解地球上影响进化，灭绝，恢复和弹性的生物学和气候过程。然而，过去1亿年来最重要的气候代理数据，可以提供有关此信息的精确信息，在不同地区的及时及时不够同步，这使得了解地球的气候
![arxiv：2402.18703v2 [Quant-ph] 2 Jul 2024](/simg/6\629bf2f9c7927c2d96ab300dabb1043c2bb73845.webp)
arxiv：2402.18703v2 [Quant-ph] 2 Jul 2024
考虑具有（离散时间）马尔可夫动力学的开放量子系统。我们的任务是将信息存储在系统中，即使系统要任意长时间发展，也可以完美地检索信息。我们表明，这是不可能的（分别是量子）当动力学混合时精确信息（分别渐近纠缠破裂）。此外，我们在最小时间内提供了紧密的通用上限，此类动态将“争夺”超出完美检索点的编码信息。另一方面，对于不具有这种动态的动态，我们表明信息必须在与动态相关的外围空间内部编码，以便将来随时可以完全恢复。这使我们能够根据动力学的外围空间的结构来推导最大信息的明确公式。
3.45 GHz 拍卖研讨会
• 陆军和美国海军陆战队的地面雷达 • 三维空中搜索和监视雷达系统，提供有关火炮或火箭及其发射场的精确信息 • 探测空中物体，并测量目标高度、距离和方位 • 一些空中目标很小，一些目标在 300 海里的范围内被探测到 • 除选定的作战任务外，还用于国内测试、系统校准和培训 • 空军机载雷达 • 提高飞行安全性并促进货机的编队飞行 • 编队规模可以从两架飞机编队到多机编队 • 用于国内高节奏训练行动 • 系统预计将于 2034 年腾出 3.45 GHz 频段
利用云 AI 服务推动应用创新
• 知识挖掘。组织的大部分知识都嵌入在数据库、文档、图像、绘图和手写/手绘文档的 TB 级甚至 PB 级数据中，其中大部分是非结构化数据。任何人要想通过浏览所有这些内容找到他们想要的精确信息都是极其困难的。人工智能驱动的知识挖掘首先使用人工智能（例如，使用计算机视觉和光学字符识别 [OCR]）分析文档以构造内容。然后，它可以以数字速度筛选所有这些信息，并通过搜索查询或甚至应用程序启动的自动搜索将其提供给任何人，以主动为用户提供服务。
用于建模低能电子衍射模式的软件
低能电子衍射模式包含有关所研究表面结构的精确信息。然而，从复杂的衍射模式中检索真实的空间晶格周期性是有挑战性的，尤其是当建模的模式源自由大型单位单元组成的超级晶格，该单位细胞由多个对称性等效域组成，而与底物没有简单关系。这项工作介绍了Proleted Studio软件，该软件旨在提供低能电子衍射模式的简单，直观和精确的建模。交互式图形用户界面允许实时建模实验衍射模式，所描绘的衍射点强度的变化，不同衍射域的可视化以及对任何晶格点或衍射点的操纵。单位细胞，晶格向量，网格和比例尺的可视化以及以位图和矢量格式导出现成的模型的可能性显着简化了结果的建模过程和发布。
医疗保健中的病原体基因组学：克服主动监视的障碍
n医疗保健的不断发展的领域，整个基因组测序（WGS）的引入已成为一种变革性工具。其在医学研究中的宝贵应用已得到广泛认可，但是其在预防和控制中的作用（IP＆C）策略对于提高患者安全而变得越来越重要（1）。WG识别遗传相关的患者病原体的能力（指示潜在传播或常见来源）为医疗机构提供了IP＆C部门，并提供了及时的干预措施以停止爆发所需的精确信息。传统盟友，由于成本高昂和基础设施要求，WGS目前主要用于反应性测序来确认可疑的爆发（2）。这种方法错过了许多爆发。爆发定义和检测方法是非标准化的（3）。
![arXiv:2305.19379v1 [cs.HC] 2023 年 5 月 27 日](/simg/9\9ea07e620b7bcdf1d8b17551c75a9fb70074c397.webp)
arXiv:2305.19379v1 [cs.HC] 2023 年 5 月 27 日
摘要。跨主体或独立于主体的情绪识别一直是情感计算中的一项艰巨任务。这项工作是关于一个易于实现的情绪识别模型，该模型可独立地对来自脑电图信号的情绪进行分类。它基于著名的 EEGNet 架构，该架构用于脑电图相关的 BCI。我们使用了“使用自然刺激的情绪数据集”（DENS）数据集。该数据集包含“情绪事件”——参与者感受到的情绪时间的精确信息。该模型是 CNN 的常规、深度和可分离卷积层的组合，用于对情绪进行分类。该模型能够学习脑电图通道的空间特征和脑电图信号随时间变化的时间特征。该模型针对价空间评级进行了评估。该模型的准确率达到了 73.04%。
在高速公路场景中对自动驾驶汽车的本地化方法的调查
摘要：在高速公路上的自动驾驶汽车的背景下，第一个也是最重要的任务之一是将车辆定位在道路上。为此，车辆需要能够考虑到几个传感器的信息，并将其与来自路线图的数据融合在一起。高速公路上的本地化问题可以蒸馏成三个主要组成部分。第一个是推断车辆目前行驶的道路上的推断。的确，全球导航卫星系统不够精确，无法自行推导此信息，因此需要进行过滤步骤。第二部分包括估计车辆在车道中的位置。最后，第三个也是最后一个旨在评估车辆目前驾驶的车道。这两个组件是必须安全驾驶的，因为诸如车辆之类的行动需要有关车辆当前定位的精确信息。在这项调查中，我们介绍了在高速公路场景中自动驾驶的定位方法的分类法。我们介绍本地化过程的每个主要组成部分，并讨论相关最新方法的优点和缺点。