XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System集和
FC50：开发促进老年人心理健康的新型心理教育干预措施：调查收集和课程设计
结果：100 名参与者完成了调查。55.1% 的人表示有兴趣参加此类课程。对于课程长度、频率、持续时间和规模，平均偏好分别是 30 分钟、每周一次、2-4 周和 6-10 人。在各支柱之间，按优先顺序排列的偏好为：人生意义（排名分数 215）、正念（198）和社会联系（157）。在人生意义支柱中，按优先顺序排列的偏好为：感恩生活（268）、生活优先事项（249）、意义来源（235）和目标（188）。在正念支柱中，按优先顺序排列的偏好为：情绪稳定（272）、关注当下（261）、承认和接受想法和感受（240）和自我同情（187）。在社会联系支柱中，优先顺序的偏好为：增加社会联系机会（266）、增强社会支持（245）、提高社交技能（240）和解决对社交状况的担忧（169）。
Visual Cot：使用全面的数据集和基准来推进多模式模型
多模式大型语言模型（MLLM）在各种VQA任务中表现出了令人印象深刻的性能。但是，他们通常缺乏可解释性和在复杂的视觉输入中挣扎，尤其是当输入图像的分辨率很高时，或者当有兴趣的区域可以为回答问题提供关键信息时。为了应对这些挑战，我们收集并介绍了包括438K问答对的大规模视觉COT数据集，并用中间边界框注释，突出了突出了回答问题必不可少的关键区域。此外，将大约98k对以详细的推理步骤注释。重要的是，我们提出了一个多转弯处理管道，该管道动态着眼于视觉输入并提供可解释的思想。我们还引入了相关的基准测试，以评估需要特定局部区域识别的情况下的MLLM。广泛的实验证明了我们框架的有效性，并阐明了更好的推理策略。可在此网页上提供可视化的婴儿床数据集，基准和预培训模型，以支持该领域的进一步研究。
分析机器学习的椰子数据集和...
Jhunjhunu，印度拉贾斯坦邦，摘要本文讨论了用于椰子植物监测的自动化疾病检测系统的发展，重点是多个机器学习技术的整合，实时检测能力，可伸缩性和适应性学习。深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），可以自主获得与疾病症状相关的图像特性。选择适当的体系结构，例如Resnet，VGG-16或EfficityNet，促进了数据中复杂模式的捕获。该研究研究了使用高分辨率图像与深度学习方法结合使用的高分辨率图像来识别和评估椰子树健康的可行性。Resnet-50模型在检测和健康分类任务中的表现优于VGG-16体系结构，表明大多数受影响的椰子树具有Ganoderma感染和钾不足。提出的方法显示了泰国椰子树管理的潜力，从而可以更有效地使用工人，而在现场花费的时间更少。为了最大程度地提高模型性能，未来的研究应旨在增加数据集的数量和多样性，包括各种视觉属性。为了更好地对健康问题进行分类，未来的研究可能会使用多光谱摄像头。通过将监督，无监督和半监督的学习方法结合起来，可以根据椰子植物监测和更广泛的应用来量身定制该系统。关键字：椰子叶，Resnet，VGG-16和CNN。
分析机器学习的椰子数据集和...
Jhunjhunu，印度拉贾斯坦邦，摘要本文讨论了用于椰子植物监测的自动化疾病检测系统的发展，重点是多个机器学习技术的整合，实时检测能力，可伸缩性和适应性学习。深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），可以自主获得与疾病症状相关的图像特性。选择适当的体系结构，例如Resnet，VGG-16或EfficityNet，促进了数据中复杂模式的捕获。该研究研究了使用高分辨率图像与深度学习方法结合使用的高分辨率图像来识别和评估椰子树健康的可行性。Resnet-50模型在检测和健康分类任务中的表现优于VGG-16体系结构，表明大多数受影响的椰子树具有Ganoderma感染和钾不足。提出的方法显示了泰国椰子树管理的潜力，从而可以更有效地使用工人，而在现场花费的时间更少。为了最大程度地提高模型性能，未来的研究应旨在增加数据集的数量和多样性，包括各种视觉属性。为了更好地对健康问题进行分类，未来的研究可能会使用多光谱摄像头。通过将监督，无监督和半监督的学习方法结合起来，可以根据椰子植物监测和更广泛的应用来量身定制该系统。关键字：椰子叶，Resnet，VGG-16和CNN。
ISLIP镇住宅收集和处置指南
锂单使用/纽扣/纽扣/可重新电池电池：（镍 - 瓦密封的铅，锂离子，金属氢化镍，镍金属氢化物，任何其他能够被充电的干细胞电池）：根据纽约州法律，在纽约州法律下，销售可用电池的企业都必须收集和恢复电池，从而使其在消费者中销售，否则可以在消费者中销售，否则可以销售乘坐乘坐的企业。居民应将可充电电池端子的末端胶带和/或将电池放在单独的塑料袋中，然后将其运送到我们的设施，以防止火灾和其他安全危害。汽车/卡车/船/娱乐性车辆电池：根据纽约州法律，零售商必须免费接受，每月最多两个二手电池，或可以在多功能回收设施中处置。床/床上用品：可以在常规垃圾收藏中处置不需要的床罩，床单，枕头和毯子。当地的旧货店和捐赠垃圾箱公司将接受干净可用的床上用品。动物收容所和收养宠物中心还将接受我们动物的干净床上用品和毯子。床上用品（床垫和盒子弹簧除外）可以在多功能回收设施中以费用的费用处置。
Berkeley DeepDrive无人机数据集和共识 -
在建筑环境中的导航，例如驾驶，循环和步行，是跨越驾驶和人类机器人相互作用的关键领域。能够在结构化环境中运行的自主剂的驱动是一个公认的领域，根部延伸到控制理论和机器人技术的早期。在运输的背景下，研究人员在结构化环境中进行了广泛研究的导航，例如自由流高速公路和信号的城市街道。但是，与结构化道路的导航相比，由于缺乏经验数据和问题的复杂性，在没有明确定义的通行权法规的道路上（没有明确定义的通行权法规的道路）进行了相比。理解不良导航的第一种基本要素是经验数据。为此，相机视频特别有效，因为1）他们以相对较低的成本捕获了在道路上的丰富动态，2）它们允许通过直接检查进行Quantative评估，3）3）它们可以通过现代计算机视觉实现定性分析。尽管过去进行了广泛的研究，但大多数现有的视频数据集仅着眼于结构化环境中的驾驶行为。在未建筑的道路环境中的行为，例如经常合并和未信号交叉点的拥挤的高速公路，很少受到调查。这个问题的数据稀缺无疑阻碍了对这种环境中导航的理解。为了弥合经验数据中的这一差距，我们提出了伯克利deepdrive无人机（B3D）数据集。这个谈判这个惯性框架的数据集记录了在未结构化的道路环境中驾驶行为的丰富动态，包括未信号的十字路口，未信号的回旋处，带有煤矿的高速公路，带停下来的高速公路，带有停车场的高速公路，以及与合并瓶颈的高速公路，据我们所知，这是迄今为止第一个广泛涵盖未结构化驾驶行为的无人机数据集。难题的另一部分是合适的建模范式。自动驾驶汽车中的常规控制和规划结构由从上到下的四层抽象组成：1）路由，2）行为决策，3）运动计划，以及4）车辆控制[14]。尤其是在第二个行为层中，经常采用预测模式来预测周围车辆的运动，然后在该动作计划范围内计划避免碰撞。在结构化环境中，这种经典的预测范式虽然有效地驾驶，但在未结构化的道路环境中不足。例如，在一个未信号的十字路口，驾驶员动态地谈判通行权：当两辆冲突的车辆在相似的时间接近交叉点时，一个被认为更为aggressive的人通常会“赢得”通行的优先级。
职权范围（TOR）：数据收集和管理...
斐济竞争和消费者委员会 (FCCC) 面临着管理来自不同来源的大量数据的持续挑战。这些数据包括消费者投诉、市场分析、监管信息和行业绩效指标，目前分散在各种操作系统和数据库中。这种碎片化的数据格局阻碍了 FCCC 有效分析趋势、及时生成报告和做出明智决策的能力，从而无法支持其促进公平竞争和保护消费者的重要使命。为了应对这一挑战，FCCC 正在启动 FCCC 数据仓库实施项目。该项目旨在创建一个集中的集成数据仓库，整合和协调来自不同来源的数据。该计划将为 FCCC 提供先进的分析能力，实现更高效的监管监督、加强消费者保护和改进决策流程。本职权范围是概述项目目标和范围的基础文件。它在所有相关方之间建立了共识，确保协调一致并促进成功执行。 2. 目标 本次咨询的主要目标是评估 FCCC 现有的数据收集和管理系统，进行全面的差距分析，设计和实施一个符合 FCCC 运营要求和战略目标的强大、可扩展且高效的数据收集和管理系统。 3. 工作范围 顾问将承担以下任务：
Aavin牛奶收集和
本研究调查了哥印拜陀市Aavin牛奶收集和分销网络中的供应链优化。Aavin是泰米尔纳德邦（Tamil Nadu）的著名乳制品合作品牌，在泰米尔纳德邦合作牛奶生产商联合会下经营。它在包括哥印拜陀在内的全州牛奶采购，加工和分布中起着至关重要的作用。Aavin的主要目标是通过为牛奶提供稳定的市场并确保为消费者提供可靠的优质乳制品，以支持农村奶农。合作结构允许小型和大规模的牛奶生产商为Aavin的供应链做出贡献，从而为牛奶收集提供了有组织的平台。主要目的是优化哥印拜陀市Aavin牛奶收集和分销网络中的供应链，而次要目标包括识别和分析Coimbatore City的Aavin牛奶收集和分配供应链中的效率低下，并确定最佳牛奶收集和分配路线以降低运输成本。采用了描述性研究设计，并使用非概率方法通过问卷收集100位受访者的主要数据。使用统计工具（例如ANOVA，Chi-Square，简单百分比分析）对发现进行了分析。这项研究的局限性包括燃料价格和天气影响结果等外部因素。技术基础设施限制，尤其是在农村地区。实施新策略的高财务成本。
使用蓝牙附近信标的基于IoT的数据收集和分析框架
跟踪公共巴士位置需要安装GPS设备，并且发展中国家的许多公交车运营商都没有这样的解决方案来提供准确的估计到达时间（ETA），该项目提出了一个创新的IoT解决方案，可以跟踪公交车的位置，而无需部署GPS Decestices。它使用蓝牙低能（BLE）接近信标通过在公共汽车上部署估算近端信标来跟踪公共汽车的旅程
用于能量收集和软机器人的先进材料
压电能量收集可从振动、物体和身体的运动、撞击事件和流体流动等多种来源捕获机械能，以产生电能。这种能量可用于支持无线通信、电子元件、海洋监测、组织工程和生物医学设备。已经生产了各种自供电压电传感器、换能器和执行器用于这些应用，但是，增强材料压电性能以提高设备性能的方法仍然是材料研究的一个具有挑战性的前沿。在这方面，可以设计或故意设计材料的固有极化和特性来增强压电产生的能量。本综述深入探讨了先进材料（包括钙钛矿、活性聚合物和天然生物材料）中的压电机制，重点介绍了用于增强压电响应并促进其集成到复杂电子系统中的化学和物理策略。通过强调主要性能指标、驱动机制和相关应用，概述了能量收集和软机器人方面的应用。讨论了进一步改善材料和设备性能的关键突破和有价值的策略，并对下一代压电系统的要求以及未来的科学和技术解决方案进行了批判性评估。