XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自适应
敏捷和自适应-PEO IEW＆S
ASPECTS OF THE PROCESS • Uses a learning plan as the foundation of the effort to constantly incorporate information into the process, requirements and capabilities • Leverages Subject Matter Experts (SMEs) from government and academia to assess emerging capabilities • Includes capability discovery & assessments, advanced capability development, prototyping, testing, and demonstration • Assesses compliance with the Government-owned PNT Reference Architecture (RA), pntOS, and/or the Command, Control, Communication, Computers, Cyber, Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance (C5ISR) / Electronic Warfare (EW) Modular Open Suite of Standards (CMOSS) • Demonstrates military utility and eliminates transition of immature technologies to product developers reducing cost growth, schedule delays, and performance shortfalls • Seeks out and accelerates maturation of technologies promoting a layered set of Assured PNT capabilities to被整合到安装和卸下的机动系统
构建自适应供应链的 6 个策略
跨国食品加工和包装公司利乐在 160 多个国家开展业务，是可持续包装解决方案的领导者。从采购原材料和配料到仓库配送，利乐都有复杂的采购需求。该公司使用 Coupa 采购优化来降低供应商风险、管理其物流类别并实现到 2050 年实现净零排放的宏伟目标。在生成准确预测方面，采购优化会获取供应商数据并将其转化为利乐运营所需的测量值。有了相关数据，利乐可以在管理供应商时做出更明智的决策。而将温室气体排放纳入招标的能力确保公司只与符合其可持续发展目标的供应商合作。
神经网络通过...构建自适应接口
在人机界面中，解码器校准对于实现与机器的有效无缝交互至关重要。然而，由于解码器离线预测能力通常并不意味着易于使用，因此重新校准通常是必要的，这是因为在校准过程中无法考虑闭环动态和用户适应性。在这里，我们提出了一种自适应界面，它利用迭代训练的非线性自动编码器来执行在线流形识别和跟踪，其双重目标是减少界面重新校准的需要并提高人机联合性能。重要的是，所提出的方法避免中断设备的操作，它既不依赖于有关任务状态的信息，也不依赖于稳定的神经或运动流形的存在，因此可以在界面操作的最早阶段应用它，此时新神经策略的形成仍在进行中。为了更直接地测试我们算法的性能，我们将自动编码器潜在空间定义为身体-机器界面的控制空间。在初始离线参数调整之后，我们评估了自适应接口与静态解码器在近似用户同时学习在潜在空间内执行伸展动作的不断发展的低维流形方面的表现。结果表明，自适应方法提高了接口解码器的表征效率。同时，它显著提高了用户的任务相关表现，表明在线共同适应过程鼓励开发更准确的内部模型。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可 (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/) 开放获取的文章。
革命性自适应电池充电器和...
APTO™技术自动识别您使用的电池类型，然后自动提供定制的充电程序，并告诉您多长时间，直到电池充电并准备就绪。无需按下按钮或选择模式 - 只需将CS ONE连接到任何12V电池，然后只是充电即可。无极性夹具意味着您甚至不需要担心哪个夹在哪里，因此您再也不会建立错误的连接了。夹具也没有火花，所以如果您不小心将它们触摸在一起，请不要担心。使用启用的CTEK应用程序解锁其他功能。选择“重新磨碎”以恢复电池并重新调整电池。选择“醒来”，用于锂电池的电压保护范围，或者将深层铅酸电池恢复活力。选择“供应”将CS One变成有用的12 V供应。您还可以监视充电器传递的电压和AMP。
通过自适应n-gram平行解码
大型语言模型有可能在医疗保健行业中有价值，但是通过严格的评估来验证其安全性和有效性至关重要。在我们的研究中，我们在各种医疗任务中评估了包括Google的双子座在内的LLM。尽管GEMIni的功能，与Medpalm 2和GPT-4等领先模型相比，它的表现不佳，尤其是在医学视觉问题An-Swering（VQA）中，其准确性差距显着（Gemini为61.45％，与GPT-4V相比为88％，为GPT-4V）。我们的分析表明，双子座对幻觉，过度自信和知识差距高度可疑，如果不批判性地表明风险。我们还按照医学主题和测试类型进行了分析，为开发人员和临床医生提供了可行的反馈。为了减轻风险，我们提出了有效的提示策略，提高绩效，并通过释放用于医疗LLM评估的Python模块，并在拥抱面孔上为正在进行的研究和撤销服务中建立排行榜。Python模块可以在github.com/promptslab/rosettaeval
memvlt：基于自适应内存的提示
视觉跟踪（VLT）通过整体语言描述增强了传统的视觉对象跟踪，要求跟踪器除了视觉信息之外，还可以灵活地理解复杂而多样的文本。但是，大多数现有的视觉跟踪器仍然过于依赖最初的固定多模式提示，这些提示迫使它为动态变化的目标提供有效的指导。幸运的是，互补学习系统（CLS）理论表明，人类成员系统可以动态存储和利用多模式感知信息，从而适应新的情况。受到此启发，（i）我们提出了一个基于mem-ory的v is-l and an an an an an an gracker（memvlt）。通过将内存建模合并以调整静态提示，我们的方法可以提供自适应提示来跟踪指导。（ii）具体来说，根据CLS理论设计了内存存储和内存相互作用模块。这些模块有助于短期和长期记忆之间的存储和灵活的相互作用，从而生成适应目标变化的提示。（iii）最后，我们在主流VLT数据集上进行了广泛的经验（例如g。，mgit，tnl2k，lasot和lasot ext）。实验结果表明，MEMVLT实现了新的最先进的表现。令人印象深刻的是，它在MGIT上获得了69.4％的AUC和TNL2K的63.3％AUC，将现有最佳结果分别提高了8.4％和4.7％。代码和模型将在以下网址发布：https：//github.com/xiaokunfeng/memvlt。
自适应免疫和自身免疫|摘要
001 Adaptive Immunity and Autoimmunity Human scalp hair follicles are protected from alopecia areata in vivo by regulatory γδ T cells A Keren, 1 N Goldstein, 1 M Bertolini, 2 R Kassem, 3 R Paus 4,5 and A Gilhar 1 1 Technion – Israel Institute of Technology, Haifa, Israel, 2 Monasterium Laboratory, a Qima Life Sciences Company，Münster，德国，3个皮肤科系，Sheba医学中心，特拉维夫大学，特拉维夫，以色列4，迈阿密大学皮肤病学系4，佛罗里达州米亚，佛罗里达大学和5次沙皇 - 皮肤和头发创新，德国汉堡，德国，德国Foxp3+调节性T细胞（Tregs）cr anterant的角色扮演不受控制的角色。与AREATA（AA）受影响的头皮相比，健康头皮的毛囊（HFS）中存在毛囊（HFS）的数量明显更高，但它们在AA发病机理中的作用尚不清楚。为了研究其在体内AA发育中的作用，我们使用了AA人源化的小鼠模型，其中健康的人体皮肤被异种移植到SCID/米色小鼠上，并注射CD8+/ NKG2D+TCELLS来诱导AA样病变。γδTreg是由用IL-2/IL-15/唑来膦酸盐/TGF-beta培养的PBMC在体外产生的。预防性注射γδTregs侵害了免于AA病变形成的异种移植物，而注射到现有病变中则促进了头发再生，减少了叶面浸润并恢复了HF免疫特权（IP）。与“压力”（与CD8+/NKG2D+TCELLS共同培养）的γδTreg孵育人类头皮Hfs ex Vivo导致预防过早脱发，头发矩阵矩阵增殖增殖增加，并减少了IP的collapeians（Mica MORPAUSSIAN）（MICA）（MICA）（MICA）（MICA）（MICA）（MICA）（MICA）（MICA）） ）。为进一步阐明了AA中γδTreg的治疗潜力的机制，我们注入了IL-10或TGFβ1中和抗体或IgG对照中中和γδTregs与aA病变中的AA疾病，并发现了AA的AA效果，并发现了AA+ cD的AA+γδ+γδ+γδTregs+ Quds+γδ+γ+细胞数和HLA-A，-b，-c和-dr的表达增加，并伴随着αMSH和TGF-β的降低。这项研究强调γδTreg是针对AA病变形成的关键保护性免疫细胞，该细胞主要由IL-10和TGF-β1介导，强调了γδTregs作为基于基于细胞的新型细胞治疗的潜力。
评估自适应策略的优势......
最近，[Wang et al ., Phys. Rev. Research 1, 033169 (2019)] 提出了量子策略非对称可区分性的资源理论。资源理论的基本对象是量子策略对，它们是量子通道的泛化，为描述任意量子相互作用提供了框架。在本文中，我们提供了该资源理论中一次性操作量的半定程序表征。然后，我们应用这些半定程序来研究自适应策略在广义振幅阻尼通道的鉴别和可区分性提炼中的优势。我们发现自适应策略与非自适应策略所能实现的目标之间存在显著差距。
创伤性脑出血的自适应图像分割
摘要 - 利用计算机技术建立有效的解决方案来提高创伤性脑损伤 (TBI) 诊断的速度和效率是一项挑战。相关文献中提出了几种涉及不同精度和一定程度工作量的分割方法，并对其进行了详细描述。脑图像分割是重要的临床诊断工具之一。本文提出了一种改进的 (MDRLSE) 算法，用于计算机断层扫描 (CT) 图像上的出血分割。利用消除模糊边缘的图像噪声来描绘出血区域的精确边界。所提出的分割技术实现了 97.16% 的准确率。该技术使用基于边缘的轮廓模型进行图像分割，提供简单的窄带以显着降低计算成本。性能结果表明，它对于具有各种特征的脑图像中的 TBI 图像分割是有效的。