XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System跟踪数据
一种基于GPS跟踪数据
摘要运输研究受益于GPS跟踪设备，因为可以获取更高的数据。旅行速度，时间和大多数访问的位置等旅行信息可以轻松从RAW GPS跟踪数据中提取。但是，运输模式不能直接提取，需要更复杂的分析过程。在很大程度上检测旅行模式的常见方法取决于具有准确的旅行信息的轨迹标记，这在许多方面效率低下。本文通过使用最小标记的数据提出了一种半监督机学习的方法。该方法可以接受具有可调长度的GPS轨迹，并使用长期短期内存（LSTM）自动编码器提取潜在信息。该方法采用深层神经网络插曲，并带有三个隐藏层来映射潜在信息以检测运输模式。通过将其应用于可以达到93.94％的案例研究中的案例研究来评估所提出的方法，这显着胜过相似的研究。
使用混合量子嵌入粒子跟踪数据
摘要。与目前的 LHC 实验综合体相比，CERN 的高亮度大型强子对撞机 (HL-LHC) 的复杂性和数据量将显著增加。因此，由于同时发生的碰撞次数和随之而来的探测器占用率增加，重建粒子轨迹的任务将变得更加复杂。为了识别粒子路径，HEP.TrkX 项目及其后继项目 Exa.TrkX 正在探索图神经网络等机器学习技术。两者都显示出有希望的结果并降低了问题的组合性质。我们团队先前的结果证明了应用量子图神经网络根据探测器的命中重建粒子轨迹的成功尝试。通过在嵌入空间内以有意义的方式表示训练数据，可以获得更高的整体精度。这已通过应用经典 MLP 包含在 Exa.TrkX 项目中。因此，属于不同轨迹的命中对被推开，而属于相同轨迹的命中对则保持靠近。我们探索了包含相对较少量子比特的变分量子电路在嵌入任务中适用于 NISQ 设备的适用性，并展示了初步结果。
使用介观跟踪数据指导从扩散MRI
此预印本版的版权持有人于2023年1月2日发布。 https://doi.org/10.1101/2022.06.02.492838 doi：Biorxiv Preprint
与EEG和眼睛跟踪数据的跨主题阅读任务分类的Zuco基准
我们提出了一个新的机器学习基准，用于阅读任务分类，目的是在计算语言处理与认知神经科学之间的相交中推进脑电图和眼睛追踪研究。基准任务由一个跨主体分类组成，以区分两个阅读范式：正常阅读和特定于任务的读数。基准的数据基于苏黎世的认知语言处理语料库（ZUCO 2.0），该语料库提供了同时引人注目的视线和来自英语句子的自然阅读的EEG信号。培训数据集已公开可用，我们提出了新记录的隐藏测试集。我们为此任务提供多种可靠的基线方法，并讨论未来的改进。我们发布代码，并提供易于使用的界面，以使用随附的公共排行榜：www.zuco-benchmark.com评估新方法。
通信和导航 Bernard Edwards ...
其他天体和深空 • 将 LunaNet 框架扩展到地月之外，用于行星际和深空网络 • 高光子效率光学链路，用于 100s Mbps 直接到地球下行链路 • 高性能原子频率标准，实现单向度量跟踪数据 • 通过观察发射 X 射线的毫秒脉冲星，实现类似 GPS 的自主机载导航和计时 • 来自可用通信链路的度量跟踪数据
2025 NFL大数据碗：安全熵幻灯片
●估计安全性将使f ield o pen o pen的可能性 - - - - - - - mofo概率 - 从预扣前跟踪数据中。●如果一个安全性覆盖了中间，则f iELD的数量是cosed -c。
使用大脑活动模式在增强现实场景中区分实际和虚拟的目标
摘要：增强现实是虚拟组件和我们真实的环境的融合。生成和天然对象的同时可见性通常要求用户将其选择性关注引导到真实或虚拟的特定目标上。在这项研究中，我们通过使用机器学习技术来对脑电图（EEG）进行分类和在增强现实场景中收集的眼睛跟踪数据进行分类，从而研究了该目标是真实的还是虚拟的。如果测试数据和培训数据来自不同的试验，则以人依赖的方式从20个参与者的3秒分类3秒的EEG数据窗口，平均准确度高于70％。使用包括记录的眼镜跟踪数据的多模式后期融合方法可以显着提高到77％。与20名参与者中有6个参与者中有6个相关的EEG分类可能高于机会水平。因此，这种大脑计算机界面的可靠性足以将其视为增强现实应用的有用输入机制。
将Sanger序列组装到参考
）在重叠群开始时放大残留物。将紧凑性设置为不紧凑的侧面面板，以便您可以看到每个读取的跟踪数据。单击侧面面板顶部的查找冲突按钮，或按Space键查找读数之间存在分歧的第一个位置；您也可以使用'，'和'。在冲突之间来回移动的密钥（见图7）。
Epic Systems Corporation
威斯康星大学麦迪逊分校自安装以来一直在监视Epic的地热系统。研究人员跟踪数据，例如空气和土壤温度，地下水流以及采石场的水位，以帮助了解系统性能。史诗希望合作能够提高知识共享并改善地热技术。在这些大规模系统中，管理Epic设施的工程师也受过高度训练。