XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System视觉识别
机器学习的加速器体系结构
Joel Emer，Vivienne Sze，Yu-Hsin Chen，Tien-Ju Yang，Isca 2019 2019年深神经网络的教程有效处理，Vivienne Sze，Yu-Hsin Sze，Yu-Hsin Chen，Tien-Ju Yang Yang，Joel Emer，Joel Emer，Morgan，Morke emer，Morke and Morke and Claypool出版商，2020 Yakun sophia sophia shao shao shao shao shao shao shao shao shao，ucia shao，ucy ucia ucy ucy ucy u e eeee， 2020 CS231N卷积神经网络视觉识别，斯坦福大学，2020年
基于 K210 (RISC-V) 的 Kittenbot KOI AI 模块
该模块功能强大，可在模块本身上进行 AI 处理和模型训练，并支持导入预训练模型。此外，它还配备了可调节摄像头、麦克风、扬声器和 IPS 显示屏，是开始使用 AI 的完整套件！借助板载集成 Wi-Fi，您的设备可以连接到云端上传和处理数据，这是机器学习的重要组成部分。它还可以实现视觉识别、语音识别、语音合成等功能。它的多种功能使 AI 学习更加系统和全面。如果您想将此模块与您的乐高项目连接，它有 4 个乐高安装孔，可帮助您连接到乐高项目。
TCW全球人工智能可持续股票基金
子基金的投资目标是通过可持续投资框架寻求长期资本增值，包括降低子基金相对于全球股票市场的碳强度。为实现这一目标，子基金在正常情况下（除维持临时防御性头寸外）将其净资产价值的至少 80% 投资于投资组合经理认为正在受益于或有可能受益于人工智能应用进步的企业的公开交易股票证券。人工智能（“AI”）是指企业开发或使用计算机系统来执行以前需要人类智能的任务，例如决策或音频或视觉识别或感知。
TCW全球人工智能可持续股票基金
子基金的投资目标是通过可持续投资框架寻求长期资本增值，包括降低子基金相对于全球股票市场的碳强度。为实现这一目标，子基金在正常情况下（除维持临时防御性头寸外）将其净资产价值的至少 80% 投资于投资组合经理认为正在受益于或有可能受益于人工智能应用进步的企业的公开交易股票证券。人工智能（“AI”）是指企业开发或使用计算机系统来执行以前需要人类智能的任务，例如决策或音频或视觉识别或感知。
使用神经符号概念学习，推理和计划
我的目标是建造可以从任务，方式和环境中不断学习新知识的机器：回答查询，推断人类的意图，并制定长时间的计划跨越小时到几天。虽然互联网规模数据收集和深度学习工具的最新进展在许多实际应用（例如视觉识别，聊天机器人和游戏代理）中取得了重大进展，但将这一成功扩展到通用代理商仍然很难。首先，收集与高度可变对象和环境的长马相互作用的数据非常昂贵；其次，这样的代理必须能够不断获得新的概念，同时能够将分布式分布到新颖的状态，目标和偏好中，这是当前端到端神经网络系统所影响的挑战。
使用卷积进行泌尿科图像的深度学习...
机器学习 (ML) 算法已应用于医学成像，其在医学领域的使用日益增多。尤其是深度学习 (DL)，已证明在图像评估和处理方面更为有效。深度学习算法可能有助于并简化其在泌尿科成像中的使用。本文介绍了如何创建用于泌尿科图像分析的卷积神经网络 (CNN) 算法。深度学习是 ML 的一个分支，包括多层神经网络。卷积神经网络已广泛应用于图像分类和数据处理。1 它首先由 Krizhevsky 等人应用于图像分类。2 他们在 2012 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 中凭借名为 AlexNet 的深度 CNN 赢得了比赛，该比赛由 120 万张日常彩色图像组成。3 在另一个 CNN 模型中，Lakhani 等人 4 证明他们
幼儿中快速且强大的视觉对象识别
成年后，人类从稀疏的视觉显示中迅速识别物体，并在其外观上遇到重大干扰。实现强大的识别能力所需的最小条件是什么？这些能力何时会发展？要回答这些问题，我们研究了儿童对象识别能力的上限。我们发现，在稀疏且干扰的观看条件下，以100 ms（前向和向后掩盖的速度）成功地识别了3岁的儿童。相比之下，具有生物学知情属性或为视觉识别进行优化的范围计算模型未达到儿童级表现。模型只有与儿童能够体验更多的对象示例相匹配的。这些发现在没有丰富经验的情况下突出了人类视觉系统的鲁棒性，并确定了建造生物学上合理的机器的重要发育限制。
幼儿中快速且强大的视觉对象识别
成年后，人类从稀疏的视觉显示中迅速识别物体，并在其外观上遇到重大干扰。实现强大的识别能力所需的最小条件是什么？这些能力何时会发展？要回答这些问题，我们研究了儿童对象识别能力的上限。我们发现，在稀疏且干扰的观看条件下，以100 ms（前向和向后掩盖的速度）成功地识别了3岁的儿童。相比之下，具有生物学知情属性或为视觉识别进行优化的范围计算模型未达到儿童级表现。模型只有与儿童能够体验更多的对象示例相匹配的。这些发现在没有丰富经验的情况下突出了人类视觉系统的鲁棒性，并确定了建造生物学上合理的机器的重要发育限制。
HPV DNA的宫颈癌跟踪... 体育锻炼对患者血糖控制的影响 在控制基因表达机制的表观遗传学...
邮政编码：70687-145电子邮件：thaistbpaiva@gmail.com摘要目的：阐明当前的宫颈癌预防策略及其挑战，更加重视DNA-HPV测试风险跟踪和分层。材料和方法：使用描述符（“宫颈癌筛查”和“ HPV DNA”）在PubMed/Medline，Scielo和Bireme/Lilacs进行了搜索。在应用纳入标准并排除了重复或不可访问的文章后，它仅限于22篇文章。结果/讨论：在临床上，低度宫颈肿瘤筛查已被证明对检测组织学手段潜在的癌前癌症病变的敏感性比对液体细胞学的重复分析更为敏感。HPV测试是生化和标准化的，而细胞学是主观的，需要视觉识别。结论：在筛选方法中的进步将通过DNA-HPV检验给出。成为预防宫颈癌的主要必要公共卫生措施之一。关键字：HPV，筛查方法，宫颈癌。摘要目的：阐明当前的宫颈癌预防策略及其挑战，更加重视HPV DNA测试进行筛查和风险分层。材料和方法：使用描述符（“宫颈癌筛查”和“ HPV DNA”）在网格和DECS中进行了搜索，在PubMed/Medline，Scielo和Bireme/Lilacs中进行了搜索。关键字：HPV，筛查方法，宫颈癌。应用了包含标准并排除了重复的文章或无法访问的文章后，它仅限于22篇文章。结果/讨论：在临床上，通过HPV测试对低度宫颈肿瘤进行筛查已被证明比通过重复性液体细胞学分析比通过组织学手段检测潜在的癌前颈病变更敏感。HPV测试是生化和标准化的，而细胞学是主观的，需要视觉识别。结论：筛选方法中的进步将通过DNA-HPV检验进行。成为预防宫颈癌所必需的主要公共卫生措施之一。
冷湖市图形标准手册
范围 无论何时使用冷湖市、冷湖能源中心或冷湖和地区 FCSS 徽标或名称，都必须符合本手册中设定的标准。由于每种通信媒介都具有视觉识别含义，因此这些图形标准将适用于以下内容：印刷材料：宣传册、手册、报告封面、文件夹、报纸广告等。电子产品：网站、电子文档、电子邮件签名等。促销和特色商品：名牌、横幅、帽子等。可以出现徽标的产品和特色商品范围是无限的。常用印刷和电子产品（备忘录、传真封面、信头、 PowerPoint 演示文稿等）的模板可供员工使用，因此，降低了徽标被滥用的风险并确保所有材料具有一致的外观和感觉。为冷湖市创建的任何文档在印刷前都需要获得通讯协调员的批准。