XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System结构化
使用拓扑感知的非结构化环境中的移动机器人导航有效自适应状态晶格*
摘要 - 当代移动机器人导航架构采用计划算法提供单个最佳遵循路径的构建，在有动态和不确定的环境的情况下存在缺陷。随着环境的更新和机器人的起始状态发生变化，最佳计划通常会围绕离散障碍物进行，这对于遵循强烈有偏见的路径遵循计划的路线而言，这是有问题的。在本文中，我们重新制定了有效自适应状态晶格（EASL）所采用的搜索过程，以利用从观察到的环境中提取的同质类别。这种方法，我们称之为拓扑感知有效自适应状态晶格（TAEASL），使用多个数据结构来控制图中节点的扩展，以在图中提供多个最小成本计划，以在不同的同型类别中提供多个最小成本计划。受到任何时间修复a*的方法的启发，搜索继续进行，直到无法进行进一步的扩展或达到最大搜索时间为止。为了验证Taeasl在现场机器人技术中的效用，它在现实世界中的越野环境数据上进行了测试，该数据由Clearpath Warthog无人接地车辆（UGV）收集，并能够生成多个解决方案。本文以讨论包括高速越野移动机器人导航在混乱的障碍物场中的讨论结束。
结构化教育计划对糖尿病患者知识的影响
背景：糖尿病是一种内分泌疾病，其特征是高血糖，即高血糖水平。胰岛素是可用的最古老的有价值的抗糖尿病药物之一，也是适当剂量使用时降低高血糖的最有效药物。更好的胰岛素自我给药与良好的知识和患者对胰岛素自我给药的积极态度有关。因此，本研究旨在探讨结构化教育计划对糖尿病患者知识态度的影响，以及关于胰岛素注射自我给药的实践。研究设计：为了实现这项研究的目标，采用了一组测试后的测试后测试，使用了准实验研究设计。设置：该研究是在Sohag大学医院的糖尿病门诊诊所进行的。样本：在六个月内，在本研究中包括了100名接受胰岛素治疗的糖尿病患者的方便样本。工具：使用了四种工具：工具（i）结构化访谈问卷包括两个部分，如下两个部分，如下（1）患者的人口统计数据和第（2）部分（2）患者的病史，工具（II）（3）患者对胰岛素注射自我给药的了解，工具（III）患者对胰岛素注射自我注射和工具的自我治疗（IV）的态度（III）对胰岛素的自我分配（IV）的态度（IV）。在结构化教育计划后的患者知识，态度和实践之间观察到统计学上的显着相关性。结果：研究表明，与预先结构化的教育计划相比，糖尿病患者对糖尿病患者的胰岛素注射自胰岛素注射的自我给药的知识，态度和实践在统计上有显着改善。结论：研究结果得出的结论是，一项结构化的教育计划有效地增强了患者的知识并提高了他们对糖尿病患者胰岛素注射的自给症的态度。建议：应通过正确的说明和胰岛素注射示范，应填补胰岛素注射自我给药的差距。应该广泛访问全面的胰岛素用法教育计划，该计划强调糖尿病患者和相关信息作为糖尿病管理计划的关键组成部分，以赋予胰岛素的能力。
从结构化缺失的数据中学习
Robin Mitra 1,2，*，Sarah F. McGough 3，*，1，Chris Holmes 1,4，Vinh Doan 9，David Leslie 1，Ginet Bianconi 1:10 1:10，St. Garcia 17，*和Ben D. Macarthur的Reuben
负责任的人工智能：结构化文献综述
摘要。我们的研究致力于推进负责任的人工智能 (AI) 概念，这一主题在欧盟政策讨论中越来越重要。欧盟最近发布了几份出版物，强调信任人工智能的必要性，强调人工智能既是有益的工具，也是潜在的武器。这种二分法凸显了国际监管的迫切需要。同时，需要有框架来指导公司进行人工智能开发，确保遵守此类法规。我们的研究旨在帮助立法者和机器学习从业者驾驭不断变化的人工智能监管格局，确定未来关注的重点领域。本文介绍了一个全面的、据我们所知的第一个统一的负责任人工智能定义。通过结构化的文献综述，我们阐明了目前对负责任人工智能的理解。根据这一分析，我们提出了一种以这一概念为中心的未来框架的开发方法。我们的研究结果主张以人为本的负责任人工智能方法。这种方法涵盖了人工智能方法的实施，重点强调道德、模型可解释性以及隐私、安全和信任的支柱。
在改善根际微生物群的结构化水用途和Cleistocactus strausii
也称为生物水，结合水，活化的水，通电水，相干水域，有活力的水或六边形水[2]。当非结构化的液态水暴露于化学和/或电磁能源（例如臭氧或过氧化氢与紫外线或磁场）的组合时，水分子的一部分将分解为羟基自由基。基于羟基发电机技术的水处理系统，这是波长为185 nm或较短的紫外灯的组合。除了磁场的强度之外，水的矿物质及其温度影响结构与散装水的比率[3]。许多农业应用受益于结构化水，因为它没有能量毒素。除了增加能量外，它还调节和平衡土壤矿物质，并带来高氧合状态。结构化的水帮助草莓，橘子，芽菜，柠檬和葡萄生长得更快，更健康，早就成熟，产生更多美味的食物，并使其更加新鲜更长（保质期）[4]。一般而言，结构化水会带来以下好处：果实，谷物，蔬菜生产的100％增加；用水量减少60％；化学使用量的100％降低；更好的害虫，霉菌，藻类控制；健康的农作物，鸟类，牛；抵抗极端温度；改善土壤条件；提高风味，质地和保质期。在结构化水方面，华盛顿大学的杰拉尔德·波拉克（Gerald Pollack）教授是一个先驱，因为他定义了第四阶段的水，也称为结构化水。对结构化水的抗氧化特性及其对动物细胞生物活性的影响的研究表明，它有助于正常细胞，同时抑制恶性细胞，这对动物和人类都有好处[5]。可以使用核磁共振光谱（NMR）观察到六边形结构，这是研究期刊上几个科学出版物的主题。植物的产量较高，导致细胞壁的水合增加。因此，结构化水高度适用于农业[6]。由于其高密度与普通水相比，悬浮的微球被排除在悬浮水之外，导致了排除区，该区域已被称为此类。此外，已经观察到，-200 mV的电势在排除区域之外并超出其边界（负排除区）[7]。
纤维弯曲感应的结构化轻型机器学习
摘要：当光与复杂介质相互作用（例如较少或多模式光纤）相互作用时，发生的复杂的光学失真通常是随机的，并且是通信和传感系统的错误源。我们提出使用轨道角动量（OAM）特征提取来减轻相位噪声，并允许使用联合偶联作为纤维传感的有效工具。OAM特征提取是通过被动的全光OAM消除来实现的，我们以94.1％的精度演示了纤维弯曲跟踪。相反，当使用经过卷积的神经网络进行培训的纤维输出强度测量训练时，确定相同的弯曲位置仅获得了14％的精度。此外，与基于强度图像的测量值相比，OAM特征提取的训练信息减少了120倍。这项工作表明结构化的轻型机器学习可以在各种未来的传感技术中使用。
McOdegpt：弥合非结构化医学文本与结构化癌症本体之间的差距
未经审查，运行时间更长。此模型使用RLS方法需要80小时才能在400个音符上运行。相比之下，OpenAI模型的运行时间速度要快得多。GPT3.5-Turbo模型是最有效的，所有方法的运行时间都在1.5小时以下。值得注意的是，Azure OpenAI模型的最大令牌（TPM）因选择的定价层而有所不同，这可能会影响调用OpenAI API的频率，因此使用我们的管道影响OpenAI模型的性能。例如，在定价层S0下，我们的Azure OpenAI限制了240 tpm（GPT3.5-Turbo，GPT3.5-Turbo-16K），20 tpm（GPT4）和60 tpm（GPT4-32K）。
结构化的社区过渡解释了微生物系统的开关能力
微生物系统似乎在少数主要社区（分类成员）中来回移动的转换能力相对较高。虽然这种切换行为主要归因于随机环境因素，但尚不清楚内部社区动态影响微生物系统的开关能力的程度。在这里，我们整合了生态理论和经验数据，以证明结构化的社区过渡会增加未来社区对当前分类单元成员资格的依赖，从而增强了微生物系统的开关能力。按照结构主义的方法，我们建议每个社区在环境参数空间中的独特领域内都是可行的。然后，任何两个群落之间的结构化过渡都可以与其可行性域的大小成正比，并且与它们在环境参数空间中的距离成反比 - 可以将其视为重力模型的特殊情况。我们检测到具有结构化过渡的两个广泛的系统：一个类别，其中开关容量在广泛的社区规模和另一个类别的类别中，切换容量仅在狭窄范围内。我们使用肠道和口服微生物群（属于1类）以及阴道和海洋微生物群（属于2类）的时间数据来证实我们的理论。这些结果表明，环境参数空间中可行性域的拓扑是了解微生物系统行为不断变化的相关属性。该知识可以可能用于了解微生物系统中内部动力学的相关社区规模。
养老院中以虚弱症为重点的结构化药物审查
清晰的讨论侧重于以患者为中心的结果，如果合适，列出百分比风险或 NNT，使用诸如“无需试验”之类的语言。更容易保持现状 不要问“你的药物还好吗？”试着问“你认为你的药物对你有好处吗？你认为它们对你有害吗？” 由专家开始的药物 临床情况通常在开始使用后发生了变化——大多数专家会支持审查。如果需要建议，请使用 A&G 或联系二级护理药物信息。
人工智能驱动的非结构化数据分析
AI 视频分析 对于拥有 TB 级视频内容的公司来说，手动搜索可能非常耗时。IDOL 消除了对低效搜索技术的需求，因为它可以进行实时视频索引，并提供及时准确的搜索结果。IDOL 进行智能主题分析，因此您可以搜索视频的实际概念，而不是搜索先前输入的标签或关键字。其他功能包括基于关键帧的取景、面部识别、OCR、徽标识别、条形码检测等。