XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System节点的
朝向具有能量自主洛杉矶传感器节点的质量大规模物联网
摘要：到2030年，预计将连接一万亿的东西。在这种情况下，数万亿节点所需的功率将需要使用数万亿个电池，从而导致维护挑战和巨大的管理成本。这项研究的目的是通过引入能源自治的无线传感器节点（EAWSN）来为可持续的无线传感器节点做出贡献，该节点（EAWSN）旨在是一种能量自治，自给自足的设备，适用于在远程和无环境中的长期大规模互联网应用程序（IOT）应用。EAWSN通过Lorawan连接利用了低功率大区域网络（LPWAN），并且由商业光伏电池提供动力，该电池还可以在室内环境中收获环境光。存储组件包括2 MF的电容器，这使EAWSN能够成功传输30个字节的数据包最高560 m，这要归功于机会性的Lorawan数据速率选择，从而在能源消耗和网络覆盖率之间进行了重大的权衡。通过在城市环境中的验证中证明了设计平台的可靠性，在显着距离上显示出卓越的性能。
文章基于视觉的飞机周转中入/出站和对接/解除对接节点的自动收集
摘要：飞机周转过程中关键里程碑节点的自动采集是机场协同决策发展需求中的重要内容。本文提出一种基于计算机视觉的框架，自动识别航班进出站、停靠/脱离站活动并记录相应的关键里程碑节点。该框架无缝集成了计算机视觉领域的最新算法和技术，包括预处理和关键里程碑采集两个模块。预处理模块从机场地面复杂背景中提取关键里程碑节点执行者的时空信息。第二个模块针对两类关键里程碑节点，即以路内和路外为代表的基于单目标的节点和以对接和解除对接楼梯为代表的基于双目标交互的节点，分别设计了两种关键里程碑的收集方法。构建了两个数据集用于所提框架的训练、测试和评估。现场实验结果表明，所提框架可以替代目前常规的手动记录方法，有助于自动收集这些关键里程碑节点。
下一代Farnesylsylansferase抑制剂KO-2806，阻止多个节点的致癌信号传导，以增强KRAS G12的抗肿瘤功效
图3。NCI-H2122 KRAS G12C NSCLC CDX模型中KO-2806和Adagrasib结合使用的信号传导抑制。（a）在多个节点上抑制信号传导的示意图与FTI，KO-2806和KRAS G12C抑制剂Adagrasib的组合。NCI-H2122肿瘤，并使用（b）Western印迹和（c）免疫组织化学（IHC）分析。（b）KO-2806与AdagrasiB的组合导致HER3蛋白表达的大幅度降低，增强了对MAPK信号传导（ERK1/2和P90 RSK磷酸化）的抑制作用，增加了MTOR活性的抑制（S6和4EBP1磷酸化），以及对单个Cell Cycer Cyprant（RB Pranscratib）的抑制。（c）KO-2806与Adagrasib的组合导致细胞增殖标记Ki67的降低，而与单药adagrasib相比，凋亡标记裂解的caspase 3（CC3）的增加。此外，与单药Adagrasib治疗相比，HER3水平降低了，而HER2和EGFR水平的组合处理大多是没有变化的。halo用于IHC图像分析，并用n = 3量化H得分。
基于人工智能的 Python 四人连线游戏
我们很容易观察到，当查看左子树时，无论第四片叶子的值是什么，其上方的权重节点的值都不会小于 5。这意味着它上方的黑色节点肯定将从左子节点继承值（左子节点的值为 3），而不是从右子节点继承值（右子节点的值不会小于 3，更不用说 5 了）。同样的原理也适用于右子树，在发现前五片叶子的信息后，会立即修剪更多节点。
调整输入到隐藏的连接权重
下一步，我们要计算平方误差和对输入到隐藏权重的依赖关系。这次计算与上一次计算的主要区别在于，之前当我们对平方误差和 (SSE) 对特定隐藏到输出连接权重 vh,o 的依赖关系感兴趣时，我们只需要考虑输出节点 O o 处的平方误差。其他输出节点不会影响 SSE 对此输出节点的依赖关系。相反，这一次，当我们想要考虑 SSE 对给定输入到隐藏连接权重 wi,h 的依赖关系时，我们现在必须考虑每个输出节点的平方误差的影响。这是因为输入到隐藏连接权重 wi,h 影响隐藏节点 H h 的激活（结果输出）。但是，这个隐藏节点的激活会影响所有输出节点。因此，我们需要考虑所有输出节点的 SSE，以及它们对 H h 的反向传播影响，以及从该隐藏节点到 wi,h 的反向传播影响。如图 7.1 所示。因此，我们希望
他们利用物理学来寻找信息中的模式
Hopfield 用一种相当于物理学中自旋系统能量的属性来描述网络的整体状态；能量是使用一个公式计算的，该公式使用了节点的所有值以及它们之间连接的所有强度。Hopfield 网络的编程方法是将图像输入到节点，节点的值分别为黑色 (0) 或白色 (1)。然后使用能量公式调整网络的连接，以便保存的图像获得较低的能量。当另一个模式输入网络时，有一个规则是逐个检查节点，并检查如果该节点的值发生变化，网络是否具有较低的能量。如果发现如果黑色像素变为白色，能量就会降低，它会改变颜色。这个过程一直持续到无法找到任何进一步的改进。当达到这一点时，网络通常会重现它所训练的原始图像。
截止日期未考虑可变执行时间的DAG任务的早期检测方法
自主驾驶系统必须保证安全，这需要严格的实时性能。必须通过端到端截止日期完成一系列从传感器数据输入到车辆控制命令输出的过程。如果发生截止日期，则系统必须迅速过渡到安全状态。为了提高安全性，提出了一种截止日期的早期检测方法。所提出的方法表示自主驾驶系统是定向的无环图（DAG），并具有计时器驱动和事件驱动的节点的混合物。它根据端到端截止日期为每个节点分配适当的时间约束。但是，现有方法假设最差的执行时间（WCET）用于计算每个节点的时间约束，并且不考虑节点的执行时间变化，从而使截止日期的检测失踪。本文提出了一种截止日期的早期检测方法，以确定在DAG任务中每个节点执行开始时定量遗忘的可能性。它使用概率执行时间来计算每个节点的时间约束，这将执行时间视为随机变量。实验评估表明，所提出的方法降低了悲观情绪，这是使用WCET的常规方法的问题，然后实现了更准确的早期检测到截止日期的错过。评估还表明，截止日期所需的静态分析的执行时间遗失了早期检测，在实际级别内。
第 6 章：反向传播
在上一章中，我们以正式的数学意义进行了计算。现在，我们想根据神经网络中的操作重新解释变量 y 和 x。对于给定节点，该节点的输出（或激活）对应于我们在之前的推导中使用的 y。y 的值是我们将加权的总输入传递到传递函数后得到的值。我们之前已经为该节点输入构造了一个变量。让我们以查看特定输出节点的情况为例；我们称之为第零个输出节点。（这意味着，按照 Python 风格计算，我们正在处理第一个输出节点。）我们将使用相同的方法来处理隐藏层和输出层上的节点，因为这两个层中的每个节点都根据应用于该特定节点的加权总输入的传递函数产生输出。唯一的区别是：
他们利用物理学来寻找信息中的模式
Hopfield 用一种相当于物理学中自旋系统能量的属性来描述网络的整体状态；能量是使用一个公式计算的，该公式使用了节点的所有值以及它们之间连接的所有强度。Hopfield 网络的编程方法是将图像输入到节点，节点的值分别为黑色 (0) 或白色 (1)。然后使用能量公式调整网络的连接，以便保存的图像获得较低的能量。当另一个模式输入网络时，有一个规则是逐个检查节点，并检查如果该节点的值发生变化，网络是否具有较低的能量。如果发现如果黑色像素变为白色，能量就会降低，它会改变颜色。这个过程一直持续到无法找到任何进一步的改进。当达到这一点时，网络通常会重现它所训练的原始图像。