XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System陷阱
在未标记的相机陷阱图像中自动识别非洲豹子
摘要 - 本文介绍了一种解决现实世界动物识别问题的算法，即确定panthera提供的非标记的非洲豹图像数据集中的K单个动物数量未知数量。为了确定豹子的ID，我们提出了一种有效的自动化算法，该算法包括从图像中分割豹子体，对图像对之间的相似性和群集进行了分割，然后进行验证。要执行聚类，我们采用了修改的三元搜索，该搜索使用了新型的自适应K -Medoids ++聚类算法。最佳聚类是使用Silhouette分数的扩展定义确定的。使用新的聚类后验证程序用于进一步提高聚类的质量。使用Panthera数据集评估了该算法，该数据集由1555张图像中拍摄的677个单独的豹子组成，并通过基线K -Medoids ++聚类算法算法的0.864进行了调整后的共同信息评分，与0.864相比进行了聚类。
带有Mako机器人臂辅助总膝关节置换术的陷阱
摘要：与手动总膝关节置换术相比，机器人臂辅助的总膝关节置换术（Ratka）最小化植入物比对的偏差可最大程度地使植入物的偏差在植入物位置上获得优异的精度。在这篇全面的评论中，我们介绍并分类了该程序的局限性和陷阱，我们还提供了避免每个限制的建议。主要的外科医生相关的局限性包括长时间的操作持续时间，检查点和销钉的插入松散，错误的注册和映射以及对骨切割过程中软组织的损害。与系统相关的问题包括由于振动，手术室的规格和电源的规格而导致的锯切中断，系统的高成本以及由于额外植入物而导致的每个操作的成本，无法使用系统的各种假体，各种无线连接，系统的组件之间的无线连接中断，该组件之间的六个关节设备之间的六个设备之间的无线连接。为了规避此手术程序中的潜在挑战，必须拥有足够的经验并接受全面的培训。在整个操作中保持对其他植入物的持续意识，并确定保存软组织的意义至关重要。在某些情况下，对系统及其固有的约束的深刻理解也可能是关键的。
超越锂离子：电动汽车的Byd刀片电池的承诺和陷阱
摘要。带电池的电动汽车已经开始对当今的汽车行业产生重大影响。与电池制造商一起，汽车制造商正在为电动汽车开发新的电池设计，并密切关注诸如储能储能，建筑质量，安全性，FF订单和电池性能等细节。中国汽车制造商在2020年开发了Byd Blade Battery（Byd）。它是带有棱柱形细胞的磷酸锂（LFP）电池，其能量密度为165 WH / kg，能量密度包为140WH / kg。本文与其他电池模型，模型架构，指甲穿透实验的安全性以及与其他替代方案的成本比较相比，简要审查了Byd Blade电池的性能。
在儿童和青少年心理学中，常见的陷阱以及如何避免它们：第一部分
1 Centre for Innovation in Mental Health, School of Psychology, Faculty of Environmental and Life Sciences, University of Southampton, Southampton, UK 2 Solent NHS Trust, Southampton, UK 3 Hassenfeld Children's Hospital at NYU Langone, New York University Child Study Center, New York City, NY, USA 4 DiMePRe-J-Department of Precision and Regenerative Medicine-Jonic Area, University of Bari “ Aldo Moro”，意大利Bari 5 UCL药房，英国伦敦6东伦敦基金会NHS Trust，英国贝德福德郡7国家专家诊所，患有OCD，BDD及其相关疾病的年轻人，南伦敦和莫德斯利NHS NHS NHS NHS NHS NHS NHS基金会信托 Health (NIHR) MindTech Medtech Co- operative, Institute of Mental Health, Nottingham, UK 10 NIHR Nottingham Biomedical Research Centre, Mental Health & Technology Theme, Institute of Mental Health, Nottingham, UK 11 Department of Child and Adolescent Psychiatry, Institute of Psychiatry and Mental Health, Hospital General Universitario Gregorio Marañón, IiSGM, CIBERSAM, ISCIII, School of Medicine,合格，马德里，西班牙
用于实时捕捉粉虱和黑蚜虫的人工智能机器人陷阱......
害虫侵扰平均造成 35% 的收获前损失，其中约 50% 的损失是由昆虫造成的，它们会降低生产力并影响农作物产量。此外，当使用农药控制害虫时，害虫还会对农场工人和消费者的健康构成风险。通过使用 PestNu AI 机器人诱捕器准确识别和监测害虫，农民可以采取更有针对性和更有效的害虫管理策略，减少有害化学品的使用并提高农业的安全性
使用相机陷阱监测生物多样性监测中的博士位置
博士生将在该项目中发挥关键作用，重点是分析从相机陷阱收集的广泛数据。他们的研究对于促进我们对卡拉哈里的多物种相互作用和生物多样性的了解至关重要，尤其是在不同的土地使用制度和气候变化方面。他们将采用现有的方法来分析相机陷阱数据中的丰度，同时出现和栖息地的选择，同时还使用层次建模探索了新方法的潜在发展。职责：●管理，分类和分析大量相机陷阱图像。●使用机器学习和AI工具来识别和生物多样性分析。●根据摄像头陷阱数据，开发和测试用于评估物种丰度，共同出现和栖息地选择的统计方法。●应用GIS分析研究空间生物多样性模式和土地利用影响。●在协调现场工作中发挥作用，包括数据收集和物流，以确保成功地延续现场活动。
c urrent o小齿轮人工智能用于地理萎缩：珍珠和陷阱
最近的发现最近的文献显示了在AI系统开发中的实质性进步，以分割多模式视网膜图像的GA病变，包括彩色眼底摄影（CFP），眼底自动荧光（FAF）和光学相干性层析成像（OCT），为筛查和早期诊断提供创新的解决方案。，OCT的高分辨率和3D-Nature为训练和验证新算法提供了最佳数据来源。在新认可的GA疗法的背景下，使用AI来衡量进展，这表明AI方法很快对于患者管理是必不可少的。迄今为止，尽管已经报告了许多AI模型，但它们在现实世界中的实现才刚刚开始。目的是使基于AI的个性化治疗的好处可访问和深远。
围绕自动化陷阱的辩论 - 代尔夫特理工大学研究门户
摘要 人机交互中的一个主要问题是任务应该在人与自动化之间交换还是共享。本文展示了作者在过去 10 年中通过课堂辩论对这两种人机交互形式进行的反思，重点关注自动驾驶领域。与讲座一样，我们首先从历史角度调查自动化的六个陷阱开始：（1）丧失情境和模式意识，（2）技能退化，（3）不平衡的心理负荷，（4）行为适应，（5）误用和（6）废用。接下来，其中一位作者解释了为什么他认为触觉共享控制可以弥补这些缺陷。接下来，另一位作者反驳了这些论点，认为交换控制是改善道路安全的最有希望的方法。本文以一个共同点结束，解释共享和交换控制分别在中等和低环境复杂性下表现更好。
维克斯指出，在中美关系紧张之际，符拉迪沃斯托克存在陷阱
ANTHONY LAM A T 据《泰晤士报》获悉，目前至少已设立两个出口，以便未来机动车能够穿过路凼的三条车道进入澳门银河的新会展中心。这两个出口分别位于澳门威尼斯人展览馆和澳门银河之间，以及路凼的自然保护区和澳门银河之间。由于路口没有红绿灯，目前尚不清楚是否会铺设护柱，以尽量减少发生类似澳门百老汇和澳门银河之间致命车祸的风险。澳门银河百老汇一侧的道路状况与这条新路几乎相同，包括开通道口的用途——提供通往度假村的通道——以及绕行车辆需要穿过三条车道才能到达度假村入口。2015 年 6 月 20 日下午 1 点左右，一名摩托车手在莲花边缘大道行驶时，撞上了一辆七座汽车，当时这辆汽车正从路口驶出，以相对较低的速度横穿三条车道。这辆七座车正朝着
开发用于预测心血管疾病的机器学习模型的陷阱：挑战和解决方案
近年来，人工智能（AI）的爆炸性发展已被广泛应用于医疗保健领域。作为一种典型的AI技术，机器学习模型已经通过利用大量医疗数据进行培训和优化，在预测心血管疾病方面具有很大的潜力，预计这对降低心血管疾病的发病率和死亡率起着至关重要的作用。尽管该领域已成为研究热点，但研究人员仍需要密切关注许多陷阱。这些陷阱可能会影响研究模型的预测性能，可信度，可靠性和可重复性，最终降低了研究的价值并影响临床应用的前景。因此，在实施研究之前，识别和避免这些陷阱是一项至关重要的任务。但是，目前缺乏有关此主题的全面摘要。This viewpoint aims to analyze the existing problems in terms of data quality, data set characteristics, model design, and statistical methods, as well as clinical implications, and provide possible solutions to these problems, such as gathering objective data, improving training, repeating measurements, increasing sample size, preventing overfitting using statistical methods, using specific AI algorithms to address targeted issues, standardizing outcomes and evaluation criteria, and enhancing fairness and可复制性，目的是向研究人员，算法开发人员，政策制定者和临床从业人员提供参考和帮助。