XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System频谱
频谱 - JBIMS
贾姆纳拉尔·巴贾吉管理学院 (JBIMS) 由孟买大学于 1965 年创立。自 JBIMS 成立以来，其愿景和方法的灵感就源于培养根植于印度本土的管理思想家和创新者。这是 JBIMS 50 年来一直坚持的主题，它发起了各种教育、研究和开发活动，以促进管理教育的发展。该学院一直致力于灌输以行动为导向的方法，推动不断创新和改造的需求，以在充满活力的商业环境中保持竞争力。为了促进创新和研究，JBIMS 又向前迈进了一步，推出了每年出版两次的研究期刊。本期刊以优质教育和研究为使命，将吸引最优秀的研究人员和学者来分享和贡献他们的研究和经验。按照传统，我们将展示 2015 年国际研究会议上发表的一些论文。本研究期刊旨在促进更广泛的合作和学术理解的共享。研究所希望通过本期刊 JBIMS Spectrum 提供卓越的管理教育和研究。本期刊旨在成为整个管理教育领域世界级研究和分析的宝库。通过我们的联盟，我们希望创建丰富的管理知识汇编，使我们的读者受益，其中包括工业界的中坚力量、研究人员、学者和学生团体。因此，我们邀请所有研究学者、院士、管理教师、执业管理者和学生利用这一黄金机会将他们的研究成果带到与 JBIMS 相关的庞大网络中，并使我们能够创建一个传输高质量研究驱动信息的门户。
人工智能的频谱
人工智能 (AI) 是计算机执行通常与人类智能相关的任务的能力，包括推理、发现模式和意义、概括、在应用领域应用知识以及从经验中学习。近年来，基于人工智能的系统的发展引起了广泛关注，尤其是在机器学习领域。作为人工智能的一个子集，机器学习 (ML) 系统从其输出的成功或准确性中“学习”，并且可以随着时间的推移改变其处理方式，而无需太多人工干预。但是，存在非 ML 类型的人工智能，它们单独或组合使用，是现实世界中常用应用的幕后推手。通用人工智能（人类级别的计算系统）尚不存在。但是，在许多领域和应用中，计算机系统可以大大提高人类的输出或在定义的任务上胜过人类，因此存在狭义人工智能。该图表解释了人工智能的主要类型及其相互关系，并提供了它们目前如何出现在我们日常生活中的具体示例。它还展示了人工智能如何存在于人类知识和发展的时间线中。
人工智能的频谱
人工智能 (AI) 是计算机执行通常与人类智能相关的任务的能力，包括推理、发现模式和意义、概括、在应用领域应用知识以及从经验中学习。近年来，基于人工智能的系统的发展引起了广泛关注，尤其是在机器学习领域。作为人工智能的一个子集，机器学习 (ML) 系统从其输出的成功或准确性中“学习”，并且可以随着时间的推移改变其处理方式，而无需太多人工干预。但是，存在非 ML 类型的人工智能，它们单独或组合使用，是现实世界中常用应用的幕后推手。通用人工智能（人类级别的计算系统）尚不存在。但是，在许多领域和应用中，计算机系统极大地提高了人类的输出或在定义的任务上表现优于人类，存在狭义人工智能。此图表解释了人工智能的主要类型及其相互关系，并提供了它们目前如何出现在我们日常生活中的具体示例。它还展示了人工智能在人类知识和发展的时间轴中如何存在。
频谱词汇表
电信是现代社会的支柱，促进了全球的即时沟通和连通性。这一复杂的通信网络的核心是频谱的概念 - 一种有限的，无形的资源，可以通过电磁波传输数据。理解频谱不仅对于在电信部工作的人来说至关重要，而且对于依靠无缝连接到日常任务的决策者，商业领袖和消费者来说也是必不可少的。该电信频谱上的词汇表旨在揭开电信的这一关键方面的术语和概念的神秘面纱。它是一个全面的参考，提供了与频谱管理，分配和技术相关的术语的清晰明确的定义。无论您是经验丰富的专业人士还是该领域的新来者，该词汇表都将使您能够了解频谱的复杂性。5G技术的出现使Spectrum变得更加明显，强调了对该资源有效管理和创新使用的需求。当我们站在电信的新时代的边缘时，物联网（IoT），智能城市和连接的设备被设定为改变我们的生活，因此理解频谱的重要性不能被夸大。频谱不仅涉及带宽和频率；这是关于创新的潜力及其为经济增长和社会发展创造的机会。在一个技术以快速发展的时代，请了解诸如Spectrum之类的基本概念至关重要。Kunal Srivastava，Dy。这个词汇表的目的是成为一个值得信赖的同伴，指导您了解电信的不断变化的景观。当您深入研究这些页面中的定义和解释时，我希望您对频谱及其在塑造我们的联系世界中的关键作用有了更深入的了解。我要承认SH的贡献。dir。NICF研究助理Krittika女士的能力协助也值得一提。我也感谢SH。P. S. Shekhawat，Dir，WMTDC，出于其宝贵的投入。我还要感谢读者，您的好奇心和愿意探索迷人的电信频谱世界。
社会科学频谱
wasif ali，萨德·伊克巴尔（SAAD IQBAL）计算机科学系，波兰大学摘要：Precision Medicine有望通过根据其独特的遗传和分子特征来为个别患者量身定制治疗癌症护理，从而有望革新癌症护理。但是，意识到这种潜力需要有效的患者分层来识别可能受益于特定疗法的亚组。机器学习技术为对癌症亚型分类和预测治疗反应提供了一种有力的方法。在这项研究中，我们探讨了精确医学原理和机器学习算法的整合，用于癌症护理中的患者分层。我们对该领域的最新进展进行了全面的综述，强调了基因组，转录组和蛋白质组学在表征癌症异质性表征的作用。此外，我们讨论了各种机器学习模型，包括被监督和无监督的方法，用于癌症亚型分类和患者分层。此外，我们研究了与临床实践中的多摩学数据和实施机器学习算法相关的挑战，例如数据异质性，模型可解释性和可伸缩性。尽管存在这些挑战，但精确医学和机器学习的协同组合具有改善癌症护理中患者预后的巨大潜力。通过识别分子不同的亚型并预测个体治疗反应，这种综合方法可以促进个性化治疗策略的发展并提高治疗功效。传统上，患者分层关键字：精密医学，癌症，患者分层，机器学习，分类，癌症亚型。简介：癌症仍然是现代医学最大的挑战之一，其复杂性源于其异质性，多种分子机制和患者之间可变的治疗反应。传统的癌症治疗在很大程度上依赖于一种大小的方法，在该方法基于肿瘤的位置和阶段进行疗法。然而，这种方法通常忽略单个肿瘤的独特遗传和分子特征，从而导致次优的治疗结果和对患者的潜在伤害。近年来，在基因组测序技术和计算生物学的进步驱动的驱动到癌症护理中的精确医学方面的范式转向。精确药物旨在根据患者肿瘤的特定分子特征来量身定制治疗，以最大程度地提高治疗功效，同时最大程度地减少不良反应。精确医学成功的核心是患者分层的概念，其中涉及将患者分为基于共享分子特征的亚组，这些特征可能会影响治疗反应。患者分层通过确定可能从特定疗法中受益的患者的亚群来指导治疗决策中起着至关重要的作用。
频谱归一化对比对比的 -
现有的图像到图像（I2i）翻译方法通过将斑块的对比度学习置于生成性对抗网络中，从而实现最先进的性能。然而，斑块的对比度学习仅关注局部内容的相似性，但忽略了全球结构的结合，这会影响生成的图像的质量。在本文中，我们提出了一个基于双重对比的正则化和光谱归一化的新的未配对I2I翻译框架，即SN-DCR。为了维持全局结构和纹理的一致性，我们分别使用不同的深度特征空间设计了双重对比正则化。为了改善生成图像的全局结构信息，我们制定了语义上对比的损失，以使生成的图像的全局语义结构类似于语义特征空间中目标域中的真实图像。我们使用革兰氏矩阵从图像中提取纹理样式。同样，我们设计样式的对比损失，以改善生成图像的全局纹理信息。此外，为了增强模型的稳定性，我们在发电机的设计中采用了光谱归一化卷积网络。我们进行了全面的实验来评估SN-DCR的有效性，结果证明了我们的方法在多个任务中实现了SOTA。
febraury-23-2023.pdf - 频谱管理局
截至 2023 年 2 月 23 日的牙买加频谱管理局 (SMA) 批准的设备认证清单。SMA 保留在此清单中添加或删除任何设备的权利。
mosaiq6频谱分析仪
将输入信号连接到MOSAIQ6，并在几秒钟内自动捕获信号。设备首先搜索标准，然后搜索所有标准的参数。不再需要显示与信号相关的标准和信号参数与仪表相关的参数。使用Mosaiq6，这与连接RF电缆一样容易；仪表会自动检测到标准（DVB-T/T2，DVB-C，QAM-B，ISDB-T，用于陆地带，以及用于卫星带，IPTV等的DVB-S/S2/S2X）以及与该特定标准相关的所有参数。