XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System细粒度
婴儿的细粒度功能分析图...
抽象的慢性髓样白血病（CML）是一种血液癌，其特征是由费城染色体的产物（BCR-ABL-1酪氨酸激酶）驱动的成熟髓样细胞的产生失调。酪氨酸激酶抑制剂（TKI）已被证明在治疗CML方面有效，但是即使在BCR-ABL1激酶结构域中没有突变的情况下，仍然有一群对TKI治疗反应的患者，这些患者也没有反应。发现新的策略以改善CML中的TKI治疗，我们开发了一种非线性数学模型的CML Hema- topoiesis，该模型结合了反馈控制和谱系分支。细胞–细胞相互作用使用自动模型选择方法以及先前的观察结果以及来自CML的嵌合BCR-ABL1转基因小鼠模型的新体内数据来限制。由此产生的序言模型捕获了疾病的各个阶段正常和CML细胞的动力学，并且表现出与CML患者的TKI治疗的可变反应。该模型预测，骨髓中CML干细胞比例的增加将降低疾病对TKI治疗的反应趋势，并与临床数据一致，并在小鼠中实验证实。该模型进一步表明，在我们假定的正常细胞和白血病细胞之间的相似性下，对TKI治疗的难治反应的关键预测指标是对正常造血干细胞自我更新的最大概率的增加。我们使用这些见解来开发临床预后标准，以预测TKI治疗和设计策略的功效以改善治疗反应。该模型预测，在应用TKI治疗的同时刺激白血病细胞的分化可以显着改善治疗结果。
细粒度和粗粒度 SIMD
(i) 细粒度 SIMD：这些实际上是处理实际上由大得多的组件组成的小得多的组件的详细描述。 (ii) 粗粒度 SIMD：这些系统由较少的组件组成，这些组件显然比原始组件多，但比细粒度 SIMD 小得多，但组件的大小比系统的细粒度子组件大得多（高/多）。细粒度和粗粒度 SIMD 架构之间的差异：
呼吁提供细粒度的原产地保证- ...
我们，以下签名组织，代表行业领袖、解决方案提供商和倡导者，我们坚定地致力于加速实现欧盟的脱碳目标。我们写信表达我们的集体支持，即在欧盟既定的发布机构内及时实施细粒度原产地保证 (GO)，作为先进清洁能源产品的自愿工具。《可再生能源指令》 1 的最新更新已启用并鼓励使用细粒度原产地保证。细粒度原产地保证的好处随着欧盟电力市场和脱碳目标的发展，原产地保证在确保电力原产地追踪和向消费者披露来源方面也应具有额外的属性。细粒度原产地保证将每小时以下的生产时间添加到仅包含当天生产日期的原产地保证中，从而能够按小时将生产的能源与消费相匹配。细粒度原产地保证可以通过多种方式促进清洁能源转型：
细粒度授权（FGA）：技术底漆
REBAC和PBAC方法包含相似的组件（例如，引擎和模式/语言模型）；但是，它们在评估授权的方式方面有所不同。使用REBAC，访问基于存储在集中式引擎/数据库中的资源之间的关系（图），使公司可以基于诸如层次结构或嵌套关系的唯一关系类型实施授权。
抓紧的无实际监督的细粒度分割
自动从单个深度进一步检测可抓地的区域是布操作中的关键要素。布料变形的巨大变异性促使当前大多数方法专注于识别特定的握把而不是半偏零件，因为当地区域的外观和深度变化比较大的区域更小，更易于建模。但是，诸如折叠或辅助敷料之类的任务需要识别较大的细分市场，例如语义边缘带有更多信息，而不是点。因此，我们首先仅使用深度图像来解决变形衣服中细粒区域检测的问题。我们实施了T恤的方法，并最多定义了多达6个不同程度的语义区域，包括领口，袖袖和下摆的边缘，以及顶部和底部的握把。我们引入了一个基于U-NET的网络，以细分和标记这些部分。我们的第二个贡献与培训拟议网络所需的监督水平有关。大多数方法都学会
COVID-EENet：预测 COVID-19 对当地经济的细粒度影响
评估新冠肺炎危机对经济的影响对于政府制定应对措施、从危机中复苏至关重要。在本文中，我们提出了一种使用大规模信用卡交易数据集以细粒度评估经济影响的新方法。为此，我们开发了一个细粒度的经济流行病学建模框架COVID-EENet，该框架具有两级深度神经网络。在细粒度EEM的支持下，COVID-EENet学习了附近的群体感染病例对每个地区当地经济变化的影响。通过使用全国数据集进行的实验，给定一组活跃的群体感染病例，COVID-EENet可以准确预测每个地区和业务类别在两周或四周内的销售变化。因此，政策制定者可以了解预测影响，以采取最有效的缓解措施。总的来说，我们相信我们的工作开辟了利用金融数据从经济危机中复苏的新视角。为了解决这个紧急问题，我们在https://github.com/kaist-dmlab/COVID-EENet 发布了源代码。
从大脑活动重建细粒度认知——ACT-R
我们描述了 Sketch-and-Stitch 方法，该方法将认知模型和 EEG 结合起来，以重建受试者的认知。该方法在视频游戏的背景下进行了测试，其中动作高度相互依赖且变化多端：只需在 30 分之一秒内改变是否按下某个键就会导致截然不同的结果。Sketch 级别识别游戏中的关键事件，Stitch 级别填充这些事件之间的详细操作。关键事件往往会产生强大的 EEG 信号，认知模型提供关键事件之间各种转换的概率以及这些事件之间的间隔分布。这些信息可以组合成一个隐式半马尔可夫模型，该模型可以识别最可能的关键事件序列及其发生时间。Stitch 级别从广泛的模型游戏库中选择详细操作来生成这些关键事件。从库中选择哪个动作序列的决定取决于它们产生 EEG 信号较弱方面的能力。最终的方法可以通过受试者的脑电图生成相当引人注目的实际比赛重播。
混合机器学习模型用于细粒度的空气...
1,2,3 CSE工程技术学院，印度大诺伊达市Sharda University，摘要空气污染已成为一个主要的环境问题，每年导致许多死亡，并使环境和人类健康处于严重的风险。 它会导致温室效应，导致全球变暖，并增加影响肺癌和其他影响呼吸系统（包括过敏）的疾病的风险。 设置和维护严格的空气质量标准对于有效打击空气污染至关重要。 空气质量指数（AQI）是用于确定大气中污染物量的测量值。 通过利用机器学习算法的功能，可以使细粒度AQI的精确预测可行。 为了预测AQI，已经使用了许多算法，包括逻辑回归，决策树回归，KNN，SVR和线性回归。 该项目的主要目标是使用机器学习算法创建模型，并确定哪种模型最适合AQI预测。 关键字：空气质量，预测，算法，随机森林，线性回归1。 引入由于所有身体细胞起作用都是必要的，因此它是生活中最重要的方面。 空气是我们星球上重要的组成部分，具有巨大的意义。 尽管人类可以在没有水的情况下生存几天，但我们的存在仅限于仅三分钟而没有空气。 通过循环温暖和潮湿的空气，它在地球表面保持稳定的温度。 此外，空气在影响水周期中起着至关重要的作用。1,2,3 CSE工程技术学院，印度大诺伊达市Sharda University，摘要空气污染已成为一个主要的环境问题，每年导致许多死亡，并使环境和人类健康处于严重的风险。它会导致温室效应，导致全球变暖，并增加影响肺癌和其他影响呼吸系统（包括过敏）的疾病的风险。设置和维护严格的空气质量标准对于有效打击空气污染至关重要。空气质量指数（AQI）是用于确定大气中污染物量的测量值。通过利用机器学习算法的功能，可以使细粒度AQI的精确预测可行。为了预测AQI，已经使用了许多算法，包括逻辑回归，决策树回归，KNN，SVR和线性回归。该项目的主要目标是使用机器学习算法创建模型，并确定哪种模型最适合AQI预测。关键字：空气质量，预测，算法，随机森林，线性回归1。引入由于所有身体细胞起作用都是必要的，因此它是生活中最重要的方面。空气是我们星球上重要的组成部分，具有巨大的意义。尽管人类可以在没有水的情况下生存几天，但我们的存在仅限于仅三分钟而没有空气。通过循环温暖和潮湿的空气，它在地球表面保持稳定的温度。此外，空气在影响水周期中起着至关重要的作用。我们目前的呼吸不仅可以维持我们的生活，而且在我们对生活的满意程度中起着至关重要的作用。低空气质量有可能显着影响健身。在其他呼吸系统疾病中，受污染的空气可导致肺癌，支气管炎，肺炎，结核病和哮喘。根据估计，由于空气污染，全世界约有700万个人每年都在悲惨地丧生。此外，除了对温度和海平面的不利影响外，空气污染还可以在加剧全球变暖的情况下发挥作用，这在热量被困在大气中时会发生。这可能导致传染病的传播以及温度升高和海平面升高。可以量化空气的质量。空气质量的数值指标是空气质量指数或AQI。这是0到500之间的数值，代表空气污染的水平和保持拟合的困难。五十或更低的AQI被认为是精确的空气，而三百或更多的AQI被归类为有害的一流。基于潜在的健康风险，AQI分为六个类别。为了易于解释，每个类别都有不同的颜色。绿色（零50），黄色（51-100），橙色（100和100五十）和深红色是六个类。
语音生成的细粒度定量情绪编辑
摘要 - 它仍然是一个重大的挑战，如何在语音产生中进行定量控制语音情感的表现力。在这项工作中，我们提出了一种方法来定量操纵情感的情感，以编辑语音生成。我们应用层次情感分布提取器，即层次结构，可以量化不同粒度水平的情绪强度。层次结构ED随后集成到FastSpeech2框架中，指导模型以在音素，单词和话语水平上学习情感强度。在合成过程中，用户可以手动编辑生成的声音的情感强度。客观和主观评估都证明了拟议网络在细粒度的定量情绪编辑方面的有效性。
siwis：使用单WiFi设备的细粒度检测
抽象的Sub-6GHz无线电传感提供了几种引人注目的优势，例如对较差的照明条件，隐私保护和透过墙壁看的能力。然而，在室内环境中，sub-6GHz ISM频谱被WiFi设备占据了很大，几乎没有用于感应目的的可用频谱。在本文中，我们介绍了Siwis，这是一种将无线电传感能力整合到单个WiFi设备中以进行细粒度人类活动的新方法。siwis包括两个主要组件：（i）一个可以轻松安装在离式wifi设备上的新硬件组件，以及（ii）优化的双分支深度神经网络（DNN），以进行同时的人掩膜掩护和姿势估计。我们已经建立了Siwis的原型，并将其安装在商业WiFi路由器上以进行评估。广泛的实验结果表明，基于WiFi通道状态信息（CSI）的传感方法的性能有所改善。更重要的是，零击实验证实可以将Siwis直接传输到看不见的现实环境中。