XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System置信度
第三：目标照明 GWAS 分析
全基因组关联研究 (GWAS) 可以揭示重要的基因型-表型关联，但是，必须解决数据质量和可解释性问题。对于寻求根据现有证据确定目标优先次序的药物发现科学家来说，这些问题超出了单个研究的范围。在这里，我们描述了推断的基因-性状关联的合理排名、过滤和解释，以及通过利用现有的管理和协调工作跨研究的数据聚合。对每个基因-性状关联进行置信度评估，分数完全来自汇总统计数据，将蛋白质编码基因和表型联系起来。我们提出了一种从跨研究汇总证据评估基因-性状关联置信度的方法，包括基于 iCite 相对引用率和平均排名分数对科学共识进行文献计量评估，以汇总多元证据。该方法旨在用于药物靶点假设的生成、评分和排序，已作为分析流程实施，以开源形式提供，具有公共结果数据集和专为药物研发科学家使用而设计的 Web 应用程序，网址为 https://unmtid-shinyapps.net/tiga/。
veratox用于黄曲霉毒素程序
对黄曲霉毒素和其他霉菌毒素的最佳保护是通过沿着从谷物的初始收获到成品的途径来监测它们在饲料和食物中的存在。对黄曲霉毒素的置信度测试是一种定量的ELISA Microwell分析，非常适合从食品制造商到商业实验室的实验室设置的人。该测定需要一个650 nm的滤波器微波测定读取器。
veratox用于Zearalenone程序
对Zearalenone和其他霉菌毒素的最佳保护是通过沿着从谷物的初始收获到成品的途径进行测试，从而监测它们在饲料和食物中的存在。对Zearalenone的置信度测试是一种定量的ELISA Microwell分析，非常适合从食品制造商到商业实验室的实验室设置的人。该测定需要一个650 nm的滤波器微波测定读取器。
veratox用于黄曲霉毒素程序
对黄曲霉毒素和其他霉菌毒素的最佳保护是通过沿着从谷物的初始收获到成品的途径来监测它们在饲料和食物中的存在。对黄曲霉毒素的置信度测试是一种定量的ELISA Microwell分析，非常适合从食品制造商到商业实验室的实验室设置的人。该测定需要一个650 nm的滤波器微波测定读取器。
使用关键点的稳定不足导航
摘要 - 我们提出了一种基于稳固的视觉范围，用于使用Sepantic Kepoints的囊室不足农业机器人。自主态下导航由于作物行之间的紧密间距（〜0。75 m），由于多径误差而导致的RTK-GPS精度降解，以及从过度混乱中的LiDAR测量中的噪声。早期的工作称为crogfollow，通过提出具有最终感知的基于学习的视觉导航系统来解决这些挑战。然而，这种方法具有以下局限性：由于缺乏置信度措施而导致的遮挡过程中缺乏可解释的表示以及对异常预测的敏感性。我们的系统Cropfollow ++，以学习的语义关键点表示，引入了模块化感知体系结构。这种学习的表示形式比Cropfollow更模块化，更可靠，并且提供了一种置信度措施来检测闭塞。cropfollow ++在涉及碰撞的数量（13 vs. 33）的现场测试中，跨越〜1的碰撞数量显着超过了cropfollow。在挑战性的后期田野中，各有9公里。我们还在各种野外条件下大规模覆盖了多个囊性播种机器人的cropfollow ++，并讨论了从中学到的关键经验教训。
Endura AZ20 氧气监测仪 - 燃烧气体分析 - ABB
根据 NAMUR NE107，高级诊断将警报和警告分为“需要维护”、“检查功能”、“故障”和“超出规格”。变送器监测电池性能；记录和分析电池阻抗、对测试气体的响应率和校准偏移/因子的变化等指标。变送器显示当前电池“质量”，作为测量置信度的视觉指示；为操作员提供保持监测器以最佳性能运行所需的所有信息。
人类与人工智能互补性的贝叶斯模型
人工智能 (AI) 和机器学习模型越来越多地应用于实际应用。在许多此类应用中，人们强烈希望开发混合系统，使人类和 AI 算法能够协同工作，充分利用两者互补的优势和劣势。我们开发了一个贝叶斯框架，用于结合人类和机器的预测和不同类型的置信度分数。该框架使我们能够研究影响互补性的因素，其中人类和机器预测的混合组合比单独的人类或机器预测组合产生更好的性能。我们将此框架应用于一个大规模数据集，其中人类和各种卷积神经网络执行相同的具有挑战性的图像分类任务。我们从经验和理论上表明，即使人类和机器分类器的表现不同，只要这些准确度差异在由人类和机器分类器置信度分数之间的潜在相关性确定的范围内，就可以实现互补性。此外，我们证明，通过区分人类和机器分类器在不同类别标签上犯的错误，可以提高混合人机性能。最后，我们的结果表明，引出并纳入人类信心评级可提高贝叶斯组合模型的混合性能。我们的方法适用于涉及人类和机器算法的各种分类问题。
Geekbench AI 工作负载
图像分割是一项将数字图像的所有像素分成不同类别的任务。与对整个图像进行分类的图像分类不同，图像分割对图像的每个像素进行分类。该模型以固定大小的图像作为输入，并返回图像每个像素的置信度分数向量。得分最高的标签用作像素的标签。整个图像以多色马赛克的形式返回，其中每种颜色代表一种对象类型。
关注最重要的事情：修复或消除障碍
我正在提升我的 AAA 门槛（头衔、级别和姓名） BBB 是我们的基准绩效 CCC 是我们期望的结果；我们无法作为一个团队或通过与他人/同事合作来实现它 如果您进行 DDD 行动 我们将实现 EEE 结果（理想情况下，它与 CCC 相同。如果不是，请解释原因） 具有 FFF 置信度（您实现 EEE 结果的百分比机会） 如果今天不做出决定，我们将在 GGG 天内重新审视
Talamadupula。2021. 完美无缺？人机合作实现代码翻译。第 26 届国际
图 1. UX 变体。输入的 Java 源代码显示在左侧窗格中 (A)。单击“立即翻译”可在右侧窗格中将代码翻译成 Python，有以下三种变体之一：仅代码翻译（未显示）、低置信度标记以红色突出显示的代码翻译 (B) 或代码翻译，并在弹出菜单中显示替代代码翻译 (C)。