XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System谓词
![arxiv：2407.06590v1 [cs.ro] 9 Jul 2024](/simg/b\b7006685b5c2dee658969707f5e800ca1d0c09f8.webp)
arxiv：2407.06590v1 [cs.ro] 9 Jul 2024
摘要 - 寿命终止电池电池（EOL-EVB）的有效拆卸对于绿色制造和可持续发展至关重要。自动移动机器人机器人（AMMR）进行的当前预编程的拆卸努力，以满足动态环境，复杂场景和非结构化过程中的拆卸要求。在本文中，我们提出了一个基于神经肌肌ai的电池拆卸AMMR（Beam-1）系统。它通过利用多传感器和神经谓词的组合，然后将这些信息转化为准符号符号空间来检测环境状态。实时通过LLM-Heuristic树搜索来识别动作原始的最佳顺序，从而确保了这些原语的高精度执行。此外，它还使用直观网络采用位置投机采样，并以精心设计的终端效应来实现各种螺栓类型的拆卸。重要的是，Beam-1是一种持续学习的体现的知识系统，能够像人类一样主观推理并具有直觉。大量的真实场景经验证明，它可以自主感知，决定和执行，以完成多个，多类别和复杂情况的螺栓的连续拆卸，成功率为98.78％。这项研究试图使用神经肯定AI为机器人提供真正的自主推理，计划和学习能力。Beam-1意识到电池拆卸的革命。它的框架可以轻松地移植到任何机器人系统中，以实现不同的应用程序场景，这为未来具体体现的智能机器人系统的设计和实施提供了开创性的想法。
loger：一种学习的优化器，用于生成高效且强大的查询执行计划
基于深度强化学习（DRL）的查询优化最近已成为热门研究主题。尽管取得了令人鼓舞的进展，但DRL优化者仍然面临着强有力地制定有效计划的巨大挑战，这是因为连接订单和操作员选择的巨大搜索空间以及将其作为反馈信号的高度变化的执行延迟。在本文中，我们提出了Loger，这是一个赢得的效果，以使能力和r ubust计划有效，旨在生产有效的加入订单和运营商。Loger首先利用图形变压器来捕获表和谓词之间的关系。然后，搜索空间进行了重组，Loger学会了限制特定的操作员，而不是直接选择每个连接的操作员，同时利用DBMS内置的优化器在修复下选择物理操作员。这种策略利用专家知识来提高计划生成的鲁棒性，同时提供足够的计划搜索灵活性。此外，Loger介绍了𝜖 -beam搜索，该搜索可在进行指导探索时保留多个搜索路径，以保留有希望的计划。最后，Loger引入了损失功能，并通过奖励加权引入损失功能，从而通过减少差的操作员造成的波动，并记录转换以压缩奖励范围，从而进一步提高性能。我们对加入订单基准（JOB），TPC-DS和堆栈溢出进行实验，并证明Loger可以比现有学习的查询优化器更好地实现性能，而与PostgreSQL相比，工作速度为2.07倍。
2025年1月10日，Applied Biocode，Inc。Alex Chang监管顾问12130 Mora Drive Unit 2 Santa Fe Springs，California 90670 RE：K242877
Trade/Device Name: BioCode Gastrointestinal Pathogen Panel (GPP) Regulation Number: 21 CFR 866.3990 Regulation Name: Gastrointestinal Microorganism Multiplex Nucleic Acid-Based Assay Regulatory Class: Class II Product Code: PCH Dated: September 20, 2024 Received: September 23, 2024 Dear Alex Chang: We have reviewed your section 510(k) premarket notification of intent to market the上面引用的设备并确定该设备在1976年5月28日之前在州际贸易中销售的法律上市的谓词设备（在围栏中说明的指示）具有相同（PMA）。因此，您可能会销售该设备，但要遵守该法案的一般控制条款。尽管这封信将您的产品称为设备，但请注意，一些清除的产品可能是组合产品。510（k）上市通知数据库可在https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册，设备上市，良好的制造实践，标签和禁止品牌和掺假的禁令。请注意：CDRH不评估与合同责任保证有关的信息。我们提醒您，设备标签必须是真实的，不要误导。如果您的设备被分类（请参见上文）为II类（特殊控件）或III类（PMA），则可能会受到其他控件的约束。可以在《联邦法规》第21章，第800至898部分中找到影响您设备的现有主要法规。此外，FDA可能会在联邦登记册中发布有关您的设备的进一步公告。
R22 M.Tech AI JNTUH
1. 解决基于人工智能的基本问题。2. 定义人工智能的概念。3. 将人工智能技术应用于实际问题以开发智能系统。4. 在实施智能系统时，从一系列技术中进行适当选择。第一单元简介：人工智能问题概述，人工智能问题为 NP、NP 完全和 NP 难题。强与弱、整洁与邋遢、符号与亚符号、基于知识和数据驱动的人工智能。第二单元搜索策略：问题空间（状态、目标和运算符）、通过搜索解决问题、启发式和知情搜索、最小-最大搜索、Alpha-beta 剪枝。约束满足（回溯和局部搜索方法）。第三单元知识表示和推理：命题和谓词逻辑、解析和定理证明、时间和空间推理。概率推理、贝叶斯定理。全序和偏序规划。目标堆栈规划、非线性规划、分层规划。单元 IV 学习：从示例中学习、通过建议学习、基于解释的学习、解决问题中的学习、分类、归纳学习、朴素贝叶斯分类器、决策树。自然语言处理：语言模型、n-gram、向量空间模型、词袋、文本分类。信息检索。单元 V 代理：代理的定义、代理架构（例如，反应式、分层式、认知式）、多代理系统 - 协作代理、竞争代理、群体系统和生物启发模型。智能系统：表示和使用领域知识、专家系统外壳、解释、知识获取。关键应用领域：专家系统、决策支持系统、语音和视觉、自然语言处理、信息检索、语义网。教科书：
R19M.Tech. 人工智能 JNTU 海得拉巴
解决基于人工智能的基本问题。 定义人工智能的概念。 将人工智能技术应用于实际问题以开发智能系统。 在实施智能系统时，从一系列技术中进行适当选择。 第一单元简介：人工智能问题概述，人工智能问题为 NP、NP 完全和 NP 难题。强与弱、整洁与邋遢、符号与亚符号、基于知识和数据驱动的人工智能。 第二单元搜索策略：问题空间（状态、目标和运算符）、通过搜索解决问题、启发式和知情搜索、极小最大搜索、Alpha-beta 剪枝。约束满足（回溯和局部搜索方法）。 第三单元知识表示和推理：命题和谓词逻辑、解析和定理证明、时间和空间推理。概率推理、贝叶斯定理。全序和偏序规划。目标堆栈规划、非线性规划、分层规划。单元 IV 学习：从示例中学习、通过建议学习、基于解释的学习、解决问题中的学习、分类、归纳学习、朴素贝叶斯分类器、决策树。自然语言处理：语言模型、n-gram、向量空间模型、词袋、文本分类。信息检索。单元 V 代理：代理的定义、代理架构（例如，反应式、分层式、认知式）、多代理系统 - 协作代理、竞争代理、群体系统和生物启发模型。智能系统：表示和使用领域知识、专家系统外壳、解释、知识获取。关键应用领域：专家系统、决策支持系统、语音和视觉、自然语言处理、信息检索、语义网。
气候变化对英格兰东南部连续小麦农作物系统中农作物生产和土壤碳库存的影响
在气候变化下，了解农业生态系统中土壤有机碳（SOC）库存的动力学对维持土壤生产力和抵消温室气体排放的不可能是不可能的。模拟，以评估未来气候场景（RCP2.6，RCP4.5和RCP8.5）的影响，并在2100年对农作物产量和SOC股票的持续冬季小麦农作物系统在英格兰东南部的连续冬小麦作物系统中对作物产量和SOC股票的影响进行了影响。1921年至2000年之间的天气数据被认为是基线。SPACSYS首先通过Broadbalk连续冬小麦实验的数据进行了校准，并验证了一个多世纪。使用了六种处理方法：不肥料，化学氮，磷和钾与三种氮施用率（N1pk，N3pk和N5pk）的组合，肥料（FYM，接近N5pk的N施用率）与粪便和化学氮的施加（FYMN）（FYMN）的组合（相同的化学N3PK）。与观测值相比，SPACSYS能够模拟SOC和TN股票的谷物产量和动力学。我们的谓词表明，由于大气CO 2浓度的逐渐增加，与基线相比，在未来气候情况下，所有肥料施用治疗的所有肥料施用处理将增加5.8 - 13.5％。同时，除了RCP2.6下的NPK肥料实践外，SOC股票可以增加实践的习惯。通过“ CO 2过富效应”增加C输入可以通过RCP场景下的土壤呼吸来补偿C损失。我们得出的结论是，在未来的气候情况下，可以将肥料应用实践视为增强小麦产量和土壤隔离的可持续策略。
迷幻的老年人的影响：一项前瞻性队列研究
目标：老年人（OA）等情感症状，例如焦虑，低情绪和孤独感，且高度令人衰弱的症状。5-熟练的迷幻药被研究为针对性疾病的新干预措施，但关于它们在OA中的影响知之甚少。我们调查了OA中有指导性迷幻群体经验的心理健康效应和心理机制，以及匹配的年轻人样本（YA）。方法：使用前瞻性观察队列设计，我们确定了62 OA（年龄≥60岁）和62个匹配的YA，后两周，一天，两周，四个星期，四个星期和六个月在迷幻小组会议结束后完成了调查。混合线性回归分析用于研究变化的纵向良好的变化以及基线，急性和急性后变化预测指标。结果：OA显示出类似于匹配的YA的精神后心福祉改善。在基线预测指标中，终生精神诊断的存在与OA的福祉增加有关（b = 6.72，p = .016在四周的密钥内点）。与YA相比，OA的急性主观迷幻作用不太强烈，并且没有明显预测前瞻性的福祉变化。，在迷幻疗法会议之前和之后的关系经验在OA中出现为谓词（r（36）= .37，p = 0.025）。结论：指导性迷幻群体会议与先前的自然主义和对照研究相一致，从而增强了OA的幸福感。我们目前的发现呼吁进一步研究OA迷幻药的影响。（Am J Geriatr Psychiatry 2024; &&：&& && &&）有趣的是，OA中的急性迷幻作用被减弱，对福祉改善的预测较少，并且关系经验与群体设置相关，扮演着更为突出的角色。
k230735.pdf -AccessData.fda.gov
贸易/设备名称：Ultimate RTMS; yingchi rtms法规编号：21 CFR 882.5805调节名称：重复的经颅磁刺激系统调节类调节类：II类产品代码：OBP日期：2023年8月10日收到：2023年8月14日，尊敬的Barry Ashar：我们已经确定了第510（k）预期的设备（k）预期的设备（k）已确定的设备（k）已确定的设备（k）已确定的设备（k）已确定的设备已确定为设备的预期。封闭式）在1976年5月28日之前在州际贸易中销售的法律销售的谓词设备，医疗设备修正案的颁布日期，或者根据联邦食品，药品和美容ACT（ACT）的规定重新分类的设备，这些设备不需要批准批准前市场批准申请（PMA）。因此，您可能会销售该设备，但要遵守该法案的一般控制条款。尽管这封信将您的产品称为设备，但请注意，一些清除的产品可能是组合产品。位于https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm上的510（k）上市通知数据库。该法案的一般控制条款包括年度注册，设备上市，良好的制造实践，标签和禁止品牌和掺假的禁令。请注意：CDRH不评估与合同责任保证有关的信息。我们提醒您，设备标签必须是真实的，不要误导。此外，FDA可能会在联邦登记册中发布有关您的设备的进一步公告。如果您的设备被分类（请参见上文）为II类（特殊控件）或III类（PMA），则可能会受到其他控件的约束。可以在《联邦法规》第21章，第800至898部分中找到影响您设备的现有主要法规。
2023年7月28日，Mesi，医疗设备有限公司的开发
Trade/Device Name: MESI mTablet ECG Diagnostic System, MESI mTablet ECG Regulation Number: 21 CFR 870.2340 Regulation Name: Electrocardiograph Regulatory Class: Class II Product Code: DPS Dated: June 23, 2023 Received: June 27, 2023 Dear Elaine Duncan: We have reviewed your Section 510(k) premarket notification of intent to market the device referenced above并已经确定该设备在1976年5月28日之前在州际贸易中销售的法律上市的谓词设备（在1976年5月28日，《医疗设备修正案》的颁布日期，或已根据批准的批准（ACT ACT）批准的规定（ACT ACT）进行的一项批准的设备（均不针对批准）重新分类的设备。因此，您可能会销售该设备，但要遵守该法案的一般控制条款。尽管这封信将您的产品称为设备，但请注意，一些清除的产品可能是组合产品。位于https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm上的510（k）上市通知数据库。该法案的一般控制条款包括年度注册，设备上市，良好的制造实践，标签和禁止品牌和掺假的禁令。请注意：CDRH不评估与合同责任保证有关的信息。我们提醒您，设备标签必须是真实的，不要误导。此外，FDA可能会在联邦登记册中发布有关您的设备的进一步公告。如果您的设备被分类（请参见上文）为II类（特殊控件）或III类（PMA），则可能会受到其他控件的约束。可以在《联邦法规》第21章，第800至898部分中找到影响您设备的现有主要法规。请注意，FDA发布实质性的确定并不意味着FDA已确定您的设备符合该法案的其他要求或任何联邦政府的要求
个性化的患者偏好预测因素，用于替代医疗保健的判断：技术上FEA
摘要在为无行为能力的患者做出替代判断时，代理人经常努力猜测患者有能力会想要什么。代理人也可能因（唯一）做出这种决定的责任而感到痛苦。为了解决此类问题，已经提出了一种患者偏好预测因子（PPP），该预测因素将使用算法从人群级别的数据中推断出单个患者的治疗偏好，以了解具有相似人口统计学特征的人的已知偏好。然而，批评家们已经表明，即使这种PPP平均比人类替代者更准确，在识别患者偏好方面，拟议的算法仍然无法尊重患者（以前的）自主权，因为它会借鉴“错误的”数据：对于个人而言，这些数据不适合个人的数据，因此他们不适合他们的挑战，并且他们的实际原因是他们的实际原因，或者是实际的，或者是实际上的，或者是实际上的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际上所依据的，或者是实际的原因。在船上受到这样的批评，我们在这里提出了一种新方法：个性化的患者偏好预测因子（P4）。P4基于机器学习的最新进展，该技术允许包括大型语言模型在内的技术更便宜，更有效地“微调”在特定于人的数据上。与PPP不同，P4将能够从实际上特定于其特定的材料（例如先前的治疗决策）中推断出单个患者的偏好。因此，我们认为，除了在个体水平上比以前提出的PPP更准确，P4的谓词还将更直接地反映每个患者自身的原因和价值观。在本文中，我们回顾了人工智能研究中的最新发现，这些发现表明P4在技术上是可行的，并认为，如果它是开发和适当部署的，则应缓解一些基于自主的主要关注原始PPP的批评者的关注。然后，我们考虑对我们的提案的各种异议，并提供一些暂定的答复。