XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System阈值调整
基于指令关键性的节能硬件数据预取
摘要 — 硬件数据预取是一种延迟隐藏技术，通过在处理器需要之前将数据块提取到缓存中来缓解内存墙问题。对于高性能的先进数据预取器，由于请求数量的增加，这会增加内存层次结构中的动态和静态能量。提高硬件预取器能效的一种简单方法是预取执行关键路径上的指令。由于基于关键性的数据预取不会显著降低性能；这是解决能效问题的理想方法。我们讨论了现有关键指令检测技术的局限性，并提出了一种新技术，该技术使用重新排序缓冲区占用率作为检测关键指令的指标，并执行特定于预取器的阈值调整。使用我们的检测器，我们实现了最大内存层次结构节能 12.3%，PPF 性能提高 1.4%，平均值如下：(i) SPEC CPU 2017 基准：IPCP 在 L1D 时能耗降低 2.04%，性能降低 0.3%；(ii) 客户端/服务器基准：PPF 时能耗降低 4.7%，性能降低 0.15%；(iii) Cloudsuite 基准：IPCP 在 L1D 时能耗降低 2.99%，性能提高 0.36%。IPCP 和 PPF 是最先进的数据预取器。
www.migrationletters.com机器学习算法用于物联网网络中的异常检测
IoT网络中的异常检测是一项关键任务，用于确定可以在医疗保健，财务和安全等领域产生关键见解的意外事件。本文探讨了用于异常检测的各种机器学习算法，包括受监督，无监督和半监督方法。它讨论了在物联网环境中实施这些算法的挑战，从而强调了对轻巧有效的解决方案的需求。研究了预处理技术，评估指标和案例研究，从而全面概述了实际应用和绩效评估方法。本文使用高斯混合物模型（GMM）介绍了基于物联网的温度监测系统中关于异常检测的案例研究。这项研究证明了该算法的成功整合，强调了诸如预防性维护，质量保证和运营效率之类的好处。诸如精度，回忆和F1评分之类的性能指标用于评估，展示了该算法在识别异常方面的有效性。未来的研究方向概述了，强调了有限的资源对实时异常检测的需求，将人类专业知识纳入决策和解决道德方面的考虑。强调了多样性和透明度在算法开发中的重要性，并提出了集成其他传感器，动态阈值调整和优化边缘计算的建议。总而言之，本文强调了机器学习算法在对物联网网络异常检测中的重要性，从而提供了对其应用，挑战和未来方向的见解。它强调了对不断发展的挑战的持续探索和适应性的需求，从而确保了物联网网络中异常检测算法的开发和部署的安全性，有效性和道德考虑。
引用：Vimalesvaran K，Robert D，Kumar S等。评估人工智能（AI）优先考虑CT头部解释
摘要简介诊断成像在急诊部门（EDS）至关重要。可访问性和报告影响ED工作流程和患者护理。由于放射学劳动力短缺，报告容量受到限制，导致图像解释延迟。图像报告的周转时间是ED瓶颈。人工智能（AI）算法可以提高诊断放射学的生产率，效率和准确性，取决于其临床功效。这包括积极影响患者护理和改善临床工作流程。接受-AI研究将评估QURE。AI的QER软件在识别和优先级，从非对比度头部CT（NCCT）扫描的AI分析中确定和优先级。方法和分析这是一项多中心试验，在13个月内跨越了四个不同的地点。它将包括所有18岁以上的人出席ED，转交给NCCT。该项目将分为三个连续的阶段（QER解决方案的实施前，实施和实施后实施和实施后），以控制采用偏见并调整背景患者特征的基于时间的变化。实践前涉及标准护理的基线数据，以支持主要和次要结果。实施阶段包括员工培训和QER解决方案阈值调整，以在必要时检测目标异常。实施后阶段将在放射学信息系统中引入通知（优先标志）。放射科医生可以选择同意QER的发现，或者根据他们的临床判断，在撰写和签署报告之前根据其临床判断而忽略它。非QER处理的扫描将按照标准护理进行处理。伦理和传播该研究将根据良好临床实践的原则进行。该协议已于2023年5月获得东米德兰兹研究伦理委员会（莱斯特中央）的批准（REC（研究伦理委员会）23/EM/0108）。结果将在同行评审的期刊上发表，并在科学发现（临床检查。