XiaoMi-AI文件搜索系统
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测试 TikTok 算法对右翼的贡献
图 1 纽约警察局的激进化过程模型，2007 年 .............................................................................. 15 图 2 Sageman 的 2007 年四阶段（Prongs）半线性模型 .............................................................. 16 图 3 Gill 的自杀式炸弹袭击者路径 ............................................................................................. 16 图 4 Wiktorowicz 的 al-Muhajiroun 模型（2004 年） ............................................................................. 17 图 5 Moghaddam 的恐怖主义阶梯 ............................................................................................. 19 图 6 Taylor 和 Horgan 的恐怖分子参与图解模型 ............................................................. 21 图 7 Taylor 和 Horgan 的参与恐怖主义 ............................................................................. 22 图 8 Rottweiler 等人的结构方程模型（Rottweiler 等人 2021:4） ............................................................................................................. 25 图 9 Bouhana 和Wikstrom 的激进化 IVEE 模型（Bouhana et al. 2020:5）......... 33 图 10 激进化过程的状态转换模型（Bouhana et al. 2020:6) ...................................................................................................... 33 图 11 数字管制目标 (Alava 2021:163) .............................................................................. 39 图 12 数字管制模式 (Alava 2021:165) ...................................................................................... 39 图 13 恐怖分子角色的线性描述 ......................................................................................................... 42 图 14 个人与不同恐怖分子角色之间的关系 ......................................................................................... 42 图 15 参与性质 ............................................................................................................................. 43 图 16 根据表 8 的相关视频百分比 ............................................................................................. 53 图 17 评论部分的示例 ............................................................................................................. 59 图 18 评论部分的第二个示例 ............................................................................................................. 59 图 19 评论部分的第三个示例 ............................................................................................................. 60 图 20 评论部分的第四个示例 ............................................................................................................. 61主题 ................................................................................ 63 图 22 第一次编码图表 ...................................................................................................... 84 图 23 第二次编码图表 ...................................................................................................... 86
数据和文本挖掘评估人工智能驱动的生物医学信息学的推荐系统
动机：由于缺乏 ML 和/或编码专业知识，许多具有领域专业知识的研究人员无法轻松地将机器学习 (ML) 应用于他们的生物信息学数据。迄今为止提出的自动化 ML 方法大多需要编程经验以及专家知识来正确调整和应用算法。在这里，我们研究一种使用基于 Web 的 AI 平台自动化生物医学数据科学的方法，以推荐模型选择并进行实验。我们有两个目标：首先，使构建复杂的生物医学过程模型变得容易；其次，提供一个完全自动化的 AI 代理，可以根据用户的实验以及先前的知识为用户选择和开展有希望的实验。为了验证这个框架，我们对 165 个分类问题进行了实验，并与最先进的自动化方法进行了比较。最后，我们使用此工具开发重症监护患者脓毒症休克的预测模型。结果：我们发现基于矩阵分解的推荐系统在自动化 ML 方面优于元学习方法。该结果反映了其他领域早期推荐系统研究的结果。在为数据集选择最佳算法配置方面，所提出的 AI 与最先进的自动化 ML 方法具有竞争力。在我们预测脓毒症休克的应用中，AI 驱动的分析产生了一个称职的 ML 模型（AUROC 0.85 6 0.02），其性能与这项任务的最先进的深度学习结果相当，但计算工作量要少得多。它根据 GNU 公共许可证 (GPL) 版本 3 分发。可用性和实施：PennAI 可免费使用，并且是开源的。联系方式：lacava@upenn.edu 或 jhmoore@upenn.edu 补充信息：补充数据可在 Bioinformatics 在线获取。
人工智能的工程应用
本文构建了一个具有时变基强度的霍克斯过程来对压缩机站的故障序列即故障事件进行建模，并结合生存分析和基于霍克斯过程的点过程模型对压缩机站的各种故障事件进行研究。据我们所知，到目前为止，几乎所有的霍克斯点过程相关文献都假设条件强度函数的基强度是时不变的。这种假设显然过于苛刻，难以验证。例如，在实际应用中，包括财务分析、可靠性分析、生存分析和社会网络分析，故障发生的基强度随时间的真实变化并不是恒定的。恒定的基强度不会反映故障发生的基强度随时间的变化趋势。因此，为了解决这个问题，本文提出了一种新的时变基强度，例如，将其视为服从威布尔分布。首先，我们将基强度引入到服从威布尔分布的霍克斯过程中，然后提出一种基于最大似然估计的有效学习算法。在恒定基强度合成数据、时变基强度合成数据和真实数据上的实验表明，该方法可以同时且稳健地学习霍克斯过程的触发模式和时变基强度。在真实数据上的实验还揭示了不同类型故障的格兰杰因果关系以及基失效概率随时间的变化。根据实验结果，我们提出了一些实际生产建议。
情境概念化
Barrett、Wilson-Mendenhall 和 Barsalou (2014) 在过去的几个世纪里，哲学家以及后来的心理学家都认为思维就像一台机器一样工作——一台印刷机、一个电话总机、一台计算机。根据机器隐喻，思维由许多功能不同的过程（心理“模块”或“能力”）组成，这些过程相互作用；如果分开，这些过程仍将保留其身份和功能。机器隐喻决定了一种特殊的心理因果关系观点：位于一片脑组织（一个区域或一个网络）中的“心理过程 A”会导致位于另一片组织中的独立而不同的“心理过程 B”发生变化（见图 1）。情绪调节科学是机器隐喻发挥作用的一个很好的例子。例如，人们普遍认为，像恐惧这样的情绪是由大脑某个部分（通常是皮层下边缘或旁边缘皮层）计算的过程产生的，而大脑其他部分（通常是前额叶皮层）的执行或其他认知过程会调节这种过程。在情绪调节的过程模型（Gross，本书）中，情绪可以先被触发，然后受到调节（例如，你在树林里散步，一只毛茸茸的蜜蜂在你头上嗡嗡叫，引发了一种恐惧状态，然后你通过抑制逃跑的冲动，并通过仔细观察当地的风景（如形状有趣的岩石或树木）来分散自己的注意力，从而调节这种恐惧状态）。调节也可能发生在反应发生之前，从而阻止情绪的发生（例如，在你开始散步之前，你可能会提醒自己，蜜蜂是大自然的一部分，会为美丽的花朵授粉，并酿造美味的蜂蜜）。无论哪个先发生，情绪都与其调节是分开的。
地形土壤EERC：加速土壤碳...
土壤以有机和无机形式（全球3000亿吨的订单）中存储了大量的碳，这比在大气和陆地上的碳多。由于耕种和侵蚀，在过去一个世纪中，美国1.66亿公顷的农业土壤损失了大量碳，但有明显的潜力可以扭转这一趋势并积极地管理农业土地，并采用从大气中捕获CO 2的策略。Terraforming土壤能量土壤射击研究中心（EERC）将通过有机和无机碳循环途径来研究新的生物和地理工程技术，以了解土壤中的可扩展性和负担得起的CO 2。该中心的总体目标是通过有机和无机途径促进对土壤中的CO 2抽吸的基本了解，测量与土地管理实践有关的土壤C存储能力，耐用性和区域变化。在目标1中，合成生物学工具将用于加速自然存在的植物和微生物性状，这些植物和微生物特征形成了CO 2固定过程，有机物形成和矿物质溶解。组合的基因组测序和同位素追踪方法将用于量化有机物如何随着时间的推移而产生的基本机制以及需要更好地反映在过程模型中的植物和微生物的特征。但目前，土壤风化，土壤生物学和有机物循环之间的相互作用知之甚少。在目标2中，该中心将集中在原发性矿物质和有机物 - 阵营络合物形成期间可能发生的积极相互作用上，这些可能会通过有机和无机途径组合来加速土壤CO 2的巨大潜力。中心的现场和基于实验室的研究将衡量如何将土壤管理方法“堆叠”在一起，从
测试TikTok算法对右翼的贡献
图 1 纽约警察局的激进化过程模型，2007 年 .............................................................. 15 图 2 Sageman 的 2007 年四阶段（Prongs）半线性模型 .............................................. 16 图 3 Gill 的自杀式炸弹袭击者路径 ...................................................................................... 16 图 4 Wiktorowicz 的 al-Muhajiroun 模型（2004 年） ...................................................................... 17 图 5 Moghaddam 的恐怖主义阶梯 ............................................................................................. 19 图 6 Taylor 和 Horgan 的恐怖主义参与图解模型 ............................................................. 21 图 7 Taylor 和 Horgan 的参与恐怖主义 ............................................................................. 22 图 8 Rottweiler 等人。的结构方程模型 (Rottweiler 等人2021:4) ........................ 25 图 9 Bouhana 和 Wikstrom 的激进化 IVEE 模型 (Bouhana 等人2020:5) ........................ 33 图 10 激进化过程的状态转换模型 (Bouhana 等人2020:6) ........................ 33 图 11 数字管制目标 (Alava 2021:163) ............................................................. 39 图 12 数字管制模式 (Alava 2021:165) ............................................................. 39 图 13 恐怖分子角色的线性描述 ............................................................................. 42 图 14 个人与不同恐怖分子角色之间的关系................................ 42 图 15 参与性质 ................................................................................................................ 43 图 16 基于表 8 的相关视频百分比 .............................................................................. 53 图 17 评论部分示例 ............................................................................................................. 59 图 18 评论部分的第二个示例 ............................................................................................. 59 图 19 评论部分的第三个示例 ............................................................................................. 60 图 20 评论部分的第四个示例 ............................................................................................. 61 图 21 总体轨迹，总体主题 ............................................................................................. 63 图 22 第一次编码图表 ............................................................................................................. 84 图 23 第二次编码图表 ............................................................................................................. 86
OMEP-EOR：用于电轨道提升任务的 MeV 质子通量规范模型
摘要 — 电信卫星的电轨道提升 (EOR) 显著减少了机载燃料质量，但代价是延长了传输时间。这些相对较长的传输通常持续数月，跨越大跨度的辐射带，导致航天器严重暴露于太空辐射中。由于中间辐射带区域密度不大，因此与标准环境模型中的低地球轨道或地球静止轨道等热门轨道相比，其辐射环境受到的限制较少。特别是，需要更具体的 MeV 能量范围质子通量模型，因为质子通量是造成太阳能电池阵列退化的原因，因此对 EOR 任务至关重要。作为 ESA ARTES 计划的一部分，ONERA 已经开发了专用于 EOR 任务的质子通量规范模型。该模型可以估算 EOR 传输典型持续时间内任意轨迹上 60 keV 到 20 MeV 之间的平均质子通量。从范艾伦探测器 RBSPICE 数据中提取了辐射带的全局统计模型。对于没有或低采样的区域，使用 Salammbô 辐射带模型的模拟结果。特别注意对所考虑的任务持续时间内辐射带的时间动态进行建模。开发了高斯过程模型，可以分析计算任意任务持续时间内平均通量的分布。卫星轨迹可以在得到的全局分布中绘制，从而得到航天器所见的质子通量谱分布。我们展示了该模型在典型 EOR 轨迹上的结果。将获得的通量与标准 AP8 模型、AP9 模型进行比较，并使用 THEMIS 卫星数据进行验证。我们说明了对太阳能电池退化的预期影响，与 AP8 相比，我们的模型显示退化预测增加了高达 20%。
整合大型语言模型以改善失败模式和效果分析（FMEA）：框架和案例研究
1。引入失败模式和效应分析（FMEA）长期以来一直是产品开发过程（PDP）的基石。它提供了一种系统的方法来识别潜在的故障模式及其效果，并有助于减轻风险。通过主动解决工程设计阶段的风险，FMEA在确保产品质量，可靠性和客户满意度中起着至关重要的作用。但是，FMEA的传统手动执行有其自身的挑战：劳动密集型过程，对人为错误的敏感性以及在全面分析复杂设计方面的难度。FMEA领域中最新的生成人工智能（AI）技术可能是对这些挑战的答案：将AI整合到FMEA过程中可以使失败模式的识别自动化，并最终启用更有效和可靠的PDP。在可用的生成AI技术中，大型语言模型（LLM）引起了人们的关注，引入了Chatgpt（Zhao等，2023）。llm系统有可能从未形式和格式的文档中提取，处理和生成有价值的数据。llms似乎与FMEA非常相关：FMEA使用非常多样化的数据集，从以前的FMEA报告和产品历史记录文件到正式的投诉和客户评论，通常需要手动处理，因此不能总是充分利用。更一般而言，基于LLMS的FMEA工具可以节省时间，减少错误并有助于开发强大的设计。但是，尽管LLM可以用于知识密集型任务，但很少或根本没有促使工程培训（例如dell'acqua等，2023），FMEA任务需要开发专用工具和数据管理。因此，在本文中提出了一个将LLM集成到FMEA过程中的框架（即过程模型和信息系统模型）以及案例研究。
如何引用文章 完整编号 更多... - Redalyc
摘要背景：哥伦比亚陆军第一飞机维修营必须定期测试比奇空中国王飞机上发电机控制单元 (GCU) 的性能，这迫使操作员采取不舒服且不符合人体工程学的身体姿势。本文建议为这些装置使用便携式数字故障排除测试台，以方便进行测量、解释获取的信息和生成技术报告。方法：使用航空技术创新项目开发的集成、创新、过程模型 (IIP) 设计测试台。然后，定义其功能模块，并包括电压和阻抗测量设备、内部报告存储系统和用户界面。与技术操作员一起在现有的比奇空中国王 C-90、200、B 200、300 和 350 系列飞机上进行测试。最后，制定了一份技术报告来验证测试台的结果。结果：执行测试所需的操作员数量从四人减少到一人。数字测试台只需要操作员连接测量线束，因此可以改善人员的人体工程学。使用该台，GCU 的审查和评估时间从 120 分钟减少到 26 分钟，这意味着燃料消耗减少了 86.66%。结论：通过使用数字故障排除测试台，所需的操作员数量以及 GCU 的检查和评估时间都减少了，这意味着燃料费用减少了。其运输方便，可以在维修营机库外检查飞机，但应考虑实施 USB 端口来存储报告。关键词：航空学、航空电子设备、飞机、比奇王、GCU、测试台、故障排除。致谢：我们要感谢哥伦比亚国民军第一飞机维修营和航空学校对原型机开发的贡献。该项目由哥伦比亚国民军、科学技术科学部资助，内部代码为118315。语言：英语
医院网站的设计，开发和测试
摘要随着互联网应用程序的加深，患者期望医院在随时随地通过网站进行预约，沟通信息并获取报告。为了解决这个问题，我们设计和开发了一个“医院”网站，该网站使用迭代和渐进的过程模型以及“自然观察方法”，并使用反应，节点，javascript，mongodb，mongodb和其他网络工具进行前端和后端开发，包括医院动态描述，包括24小时的报告，通过对患者进行了24小时的测试，并进行了互动，并进行了互动，并进行了实时的互动，并进行了实时的互动，并偶然地进行了互动，并进行了互动的互动。这个“医院”网站可以在大型中医医院中促进和使用。关键字：网站；医院；预约;信息通信；查看报告介绍，随着计算机网络的持续发展，人们的生活变得越来越方便。以医疗为例，人们期望患者在进入医院大楼之前通过医疗中心的网站找到确切的地址，并通过医疗中心的网站进行专家任命。医院网站意味着患者可以随时随地找到它，并提供吸引新患者参观的服务。人们可以舒适地搜索他们在家所需的信息。医院网站是与医疗中心联系以获取信息，整合所有已知详细信息的最简单，最便宜的方式，例如工作时间，联系信息，位置和汽车图像，并使用联系表格来促进探索在线促销承诺系统。但是，相关信息将为我们提供更好的用户体验并创建在线可靠性。在人们的健康问题方面，保持良好的互联网连接和网站上良好的内容非常重要[1-3]。同时，请勿使用简单的信息（例如指示，开放时间和联系人）来挫败用户，尤其是在人们因健康问题而感到压力时。