XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System结构复杂
认知领域的复杂进化人工智能...
复杂进化人工智能是一个新兴的研究领域，它融合了进化计算 (EC) 的搜索和优化能力以及人工智能的学习能力，可用于各种任务，包括优化、分类、回归、聚类和建模。我们认为人工智能是一种软件技术，它从具有性能衡量标准的某些任务类别的经验中学习，这样它在该任务上的测量性能就会随着经验的积累而提高。我们进一步认为，从经验中学习到的性能改进是通过进化计算技术来协调的，这些技术由基于种群的搜索方法定义。我们从全世界共收到 417 份投稿。感谢审稿人的辛勤工作，我们从所有 417 份投稿中接受了 50 篇论文。所有包含的内容均由专家匿名审阅，以保持学术卓越性和完整性。我们希望
人工智能不必太复杂或昂贵
需要AI进行学习。这就需要关注涵盖重要案例且带有一致标签的数据，以便AI可以从这些数据中学习它应该做什么。换句话说，创建这些有价值的AI系统的关键在于我们需要能够使用数据而不是代码编程的团队。 为什么在科技领域之外采用AI如此困难 为什么AI没有在消费互联网公司之外得到广泛应用？ 其他行业采用AI面临的最大挑战包括： 1.数据集小。在拥有大量用户的消费互联网公司中，工程师拥有数百万个数据点，他们的AI可以从中学习。但在其他行业，数据集大小要小得多。例如，你能否构建一个AI系统，在仅查看50个示例后学会检测有缺陷的汽车部件？或者在仅从100个诊断中学习后检测出罕见疾病？当你只有50个数据点时，为5000万个数据点构建的技术不起作用。 2.定制成本。消费互联网公司雇佣数十或数百名技术熟练的工程师来构建和维护创造巨大价值的庞大的人工智能系统——比如，一个每年创造超过 10 亿美元收入的在线广告系统。但在其他行业，有许多价值 100 万至 500 万美元的项目，每个项目都需要一个定制的人工智能系统。例如，每家生产不同类型产品的工厂可能需要一个定制的检查系统，每家医院都有自己的健康记录编码方式，可能需要自己的人工智能来处理患者数据。这些数十万个项目的总价值是巨大的；但单个项目的经济效益可能不支持雇用一个大型的、专门的人工智能团队来构建和维护它。人工智能人才的持续短缺加剧了这个问题，这进一步推高了这些成本。3. 概念验证与生产之间的差距。即使人工智能系统在实验室中工作，也需要大量的工程来部署
在复杂世界中实施情报收集
情报收集是美国强大的情报能力，已证明其在分类复杂威胁方面的有效性。然而，情报收集尚未“操作化”，因为它无法快速将收集能力转移到关注自适应威胁。此外，它无法有效地在情报界的国内外要素之间发挥作用。现代威胁具有适应性、复杂性，并且跨越国界，而情报收集主要局限于国内外范围。虽然有协调收集工作的高级机构，但情报界方法中的一个关键差距是缺乏一个组织要素，该要素可以操作化和连接国内外情报收集，以确保情报界能够应对最高优先级的威胁。这代表情报界在复杂环境中应对现代威胁的能力存在重大差距。这篇概念论文使用 Hesselbeim 的七面转型框架来开发一种跨越国内外鸿沟的情报收集操作和桥梁方法。结论是，这种组织桥梁功能对于应对现代和新兴威胁是有效和必要的。
NASA 复杂电子指南 - klabs.org
“可设计”逻辑设备是用户可设计但不能编程的集成电路。设计提交给制造商以在设备中实施。专用集成电路 (ASIC) 是可设计设备的一个示例。复杂电子设备的保证活动通常落后于技术的发展步伐。这些设备通常用于 NASA 系统，有时用于安全关键系统。软件和质量保证工程师都需要了解这些设备是什么、在哪里使用以及它们是如何设计的。由于 NASA 安全和任务保证办公室才刚刚开始处理这些设备，因此无法提供详细的保证指南。本指南提供了一些一般性建议，如果应用这些建议，可能会增加对复杂电子设备质量的信心。
复杂地形下的风电场功率预测
以下人员阅读并讨论了学生 Micah Sandusky 提交的论文，并评估了他在期末口试中的陈述和对问题的回答。他们发现该学生通过了期末口试。Inanc Senocak，博士。监督委员会主席
复杂 PCI：是时候制定通用定义了
经皮冠状动脉介入治疗 (PCI) 在过去的 40 年里经历了迅速的发展，目前已成为全球冠状动脉疾病 (CAD) 患者的一种安全有效的治疗选择。最初，PCI 仅用于接受单个冠状动脉内支架的相对年轻和稳定患者；然而，由于药物洗脱支架 (DES) 的引入，以及植入技术和辅助药物治疗的改进，现在合并症较多和/或病变较复杂的患者也可以接受 PCI 治疗。然而，某些患者和病变亚群对介入心脏病专家提出了独特的挑战，并且仍然与技术困难、围手术期并发症和高再狭窄率有关。目前，大约 30% 的 PCI 被认为是复杂 PCI。尽管这种转变扩大了 PCI 的适用性，但 PCI 复杂性的潜在决定因素和对临床结果的影响仍然不太清楚。在本期的 EuroIntervention 杂志中，Mohamed 等人报告了来自 e-Ultimaster 登记处的事后亚组分析的结果，该分析探讨了病变复杂性对植入 Ultimaster ® DES（Terumo Corp.，日本东京）后一年临床结果的影响。
解开肺癌之间的复杂相互作用，...
摘要背景：肺癌，慢性阻塞性肺疾病（COPD），心血管疾病（CVD）和肺纤维化的共存，由于共享的风险因素重叠，致病性机制重叠以及共同管理多重磨牙条件的复杂性，在临床管理中构成了重大挑战。吸烟，环境暴露和遗传易感性是关键的共享危险因素，而常见的分子机制，例如氧化应激，慢性炎症和异常的组织重塑有助于这些疾病的发病机理。本综述全面研究了这些合并症条件的流行率，共同的机制和临床意义，强调了综合管理策略以改善患者结果的重要性。我们进一步强调了研究差距，并提出了个性化治疗方法的未来方向。关键字：肺癌；多种疾病；氧化应激；上皮间质转变（EMT）；共享分子机制；综合管理策略；慢性炎症。
从预解码上肢复杂运动...
近年来，脑机接口 (BCI) 已被提议作为中风后神经康复的一种手段 [1, 2]。研究表明，BCI 可以人工关闭因病变而中断的运动控制回路。BCI 可以通过脑电图解码尝试运动，并触发外骨骼或电刺激等设备，这些设备可以响应尝试运动提供相关的躯体感觉反馈 [3-6]。通过将与尝试运动和躯体感觉反馈相关的皮质活动配对，推测可以诱导与赫布相关的可塑性 [7]。多项研究概述了使用 BCI 进行中风康复的临床效果，其中普遍趋势是患者可以诱导可塑性并改善运动功能 [8-11]。为了进一步完善 BCI 在运动障碍康复中的应用，下一步可能是解码比简单的孤立运动更复杂、更具临床相关性的功能性运动，尽管它们也很重要。使用更加复杂的现代外骨骼，这些复杂的运动也更容易实现。然而，限制因素可能是从单次脑电图中解码功能性运动，因为记录的电活动是潜在活动的模糊图像，例如由于体积传导 [12]。先前的研究表明，可以解码具有不同动力学特征的不同运动类型 [4, 6, 13, 14]，但这主要是简单的孤立运动，例如踝关节背屈或腕关节伸展/屈曲。此外，同一肢体的不同运动类型也已被解码 [15, 16]。研究还表明，可以从脑电图中检测到更复杂的运动，例如 [17]，但要用于诱导可塑性的康复，仅应使用运动前活动来实现传出活动和体感反馈之间的严格时间关联 [18]。预计体感反馈应在最大传出活动 [7] 后不到 200-300 毫秒内到达皮质层，此时运动控制信号被发送到脊髓。这限制了可用于解码预期运动的判别信息量。尽管 EEG 的空间分辨率有限，但硬件（放大器和电极）和信号处理技术不断改进，可能可以从单次试验 EEG 中解码复杂的功能性运动。
高风险和复杂建筑参与策略...
他们将为整栋建筑实施单一的居民参与策略（这将与其他责任人合作商定） 他们将建立并运行一个调查居民投诉的系统 他们将负责为整栋建筑申请注册和认证，包括汇总单一的安全案例报告 他们将负责展示有关最新的建筑评估证书、合规通知和负责管理该建筑安全的人员的详细信息 如果已经下达特殊措施命令，他们必须确保建筑物中不展示与该建筑相关的建筑评估证书 他们将牵头协调该建筑的安全信息主线，保持主线更新并确保其准确且易于访问；并且 他们将建立并运行强制性事件报告系统。