XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System高精度的
PICSAT的持久遗产。探测一条小型天文卫星的飞行
观察行星过渡和其他尖端的科学任务可以利用负担得起的纳米卫星来探测有趣的恒星目标。PICSAT是一种专门观察Beta Pictoris星系的立方体，旨在提供高精度的恒星指向，这是行星过境检测的关键要求。PICSAT的态度确定和控制系统负责传递高素质航天器指向，需要基于动态模拟器的专用开发。本文在低地球轨道以及其消除模式的情况下为立方体提供了动态态度和轨道传播模拟器。验证已通过PICSAT的IN-IN-IN-FORT数据进行。既可以为态度和轨道获得高精度动态模型。这样的模型非常适合从航天器设计到数据开发的不同任务阶段。因此，这是最大程度地减少平台和有效载荷失败的机会的关键工具，尤其是在诸如PICSAT之类的卫星中，其指向都取决于两者。PICSAT留下了一个持久的遗产：其平台数据使我们能够获得对未来任务很有价值的风格模型。
ADCC生物测定效应细胞，传播模型
抗体依赖性细胞介导的细胞毒性（ADCC）是一种抗体作用机理，通过该抗体，病毒感染或其他疾病的细胞针对细胞介导的免疫系统（例如天然杀伤细胞）的成分来破坏。ADCC报告基因生物测定是一种生物发光的记者测定，用于在ADCC作用机理（MOA）测定中量化通过治疗抗体药物在途径激活途径激活的生物学活性。可以使用ADCC生物测定效应器单元，传播模型（A – C）（Cat。G7102）进行ADCC记者生物测定，此处描述了该模型，该模型允许在独特的购买协议下进行单元格库和传播。该测定方法结合了一种简单的添加混合阅读格式和优化的协议，以提供较低的可变性和高精度的生物测定。这些性能特征使生物测定法适合在抗体药物研究，开发和制造批次释放中应用。
使用早期电池退化数据进行可解释的电池循环寿命范围预测
摘要 — 使用早期退化数据进行电池循环寿命预测在整个电池产品生命周期中具有许多潜在应用。因此，已经提出了各种数据驱动方法来对电池循环寿命进行点预测，而无需对电池退化机制有最少的了解。然而，以较低的经济和技术风险管理迅速增加的报废电池数量需要对循环寿命进行量化的不确定性预测，而这仍然缺乏。这些先进的数据驱动方法的可解释性（即高预测精度的原因）也值得研究。这里引入了一个分位数回归森林 (QRF) 模型，该模型的优点是不假设任何特定的循环寿命分布，除了高精度的点预测之外，还可以进行循环寿命范围预测，其中不确定性量化为预测区间的宽度。使用提出的 alpha-logistic 加权标准优化 QRF 模型的超参数，从而校准与预测区间相关的覆盖概率。通过两种全局模型不可知方法，即排列重要性和部分依赖图，探索最终 QRF 模型的可解释性。
生成人工智能：趋势与前景
计算机图形学 AlphaFold 是一个神经网络，它通过将蛋白质结构建模和预测为 3D 空间中的图推理问题来创建高精度的 3D 蛋白质结构 14，其中附近的残基定义图的边缘。对表示被编码为图中的有向边（即残基之间的连接）。 NVIDIA Canvas 应用程序 GauGAN 实时将“海浪拍打海滩上的岩石”等文本短语转换为虚拟风景图像。当添加形容词（如“岩石海滩上的日落”）或将“日落”替换为“下午”或“下雨天”时，模型会立即修改图片。 15 类似地，DALL•E 是 GPT-3 的编译版本，它以文本/图像对为输入，根据用自然语言表达的概念的文本描述生成图像。 16 最新的基于 GDM 的文本到图像生成方法是 DALL•E 2 16,17 和 Imagen 18，它们分别能够生成多样化、高质量的艺术和逼真图像。3D-GAN 创建 3D 形状 19，可以在 3D 空间中操作（几何变换），然后缩小到 2D 图像表示。
心脏病的预测和咨询-Ijarcce
摘要：由于每天有越来越多的心脏病病例，因此要预见到任何前瞻性问题很重要，并且有关。完成这种困难的诊断需要准确性和敏捷性。i将创建一个系统，该系统仅使用许多机器学习技术，包括此类回归模型，随机森林和KNN，预测患者是否会根据患者的病史诊断患有心脏病。该模型以一种非常有益的方法来控制，以提高每个个体心肌梗塞预测的准确性。在建议的模型中使用了随机森林，KNN和逻辑回归，该模型的优势是，比以前使用的分类器（如Naive Bayes）具有更高精度的特定人的心脏病症状。这些技术也将比其他分类器（如Naive Bayes）显示出更好的准确性。因此，通过使用提出的模型来评估分类器将准确，始终检测到心血管疾病的可能性，从而降低了大量压力。该实验教会了我们很多我们可以利用的人来预测谁将患上心脏病。关键字：随机森林，KNN，逻辑回归，机器学习，预测。
PTB-Mitteilungen 2007 年第 4 期 (4.8 MB)
PTB工作的一个核心领域一直是提高测量精度。这不仅对于提供最高精度的测量可追溯性是必要的，而且还为许多工业合作奠定了基础 [19]。员工的丰富经验和非常好的技术设备是PTB在计量研究领域的重要独特卖点。量块、环、圆柱和球等坐标测量技术的参考标准的校准由PTB进行，其精度在国际比较中处于领先地位。这样，PTB也为自己的研究工作提供了计量基础。通过引入球板 [20]，特别是通过开发 CMM 的数值校正 [21]，PTB 为提高坐标测量技术的精度做出了重要贡献。PTB还为齿轮测量技术的发展提供了重要的推动力。齿轮技术仍然是德国经济的一项关键技术，作为欧洲领先的齿轮测量可追溯性机构，PTB 正在努力与工业界合作，进一步降低工业中齿轮测量的测量不确定度 [22, 23 ]。
![arxiv：2503.07248v1 [eess.iv] 2025年3月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\43f9de42b733ea20bd637dd22f87f238bc24a518.webp)
arxiv：2503.07248v1 [eess.iv] 2025年3月10日
摘要胃肠癌的发生率仍然很高，尤其是在中国，强调了准确的预后评估和有效治疗策略的重要性。研究表明，腹部肌肉与脂肪组织组成与患者结局之间的相关性很强。但是，分析腹部组织组成的现有手动方法是耗时且昂贵的，限制了临床研究的可伸缩性。为了应对这些挑战，我们开发了一种AI驱动的工具，用于自动分析AB-DOMINAL CT扫描，以有效地识别和分割脂肪，皮下脂肪和内脏脂肪。我们的工具集成了多视图本地化模型和基于高精度的2D NNUNET分割模型，证明了局部iZation精度为90％，骰子得分系数为0.967，用于分割。此外，它具有交互式界面，使临床医生可以完善分割结果，从而有效地确保高质量的结果。我们的工具提供了一种标准化的方法，可有效提取关键的腹部组织，有可能增强胃肠道癌的管理和治疗。代码可在https://github.com/nanxinyu/ai-tool4abdominal-seg.git上找到。
对机器学习的全面评论...
sandip University，nashik，印度tanmaysayande11113@gmail.com，deveshpatil9923@gmail.com drgshthakor@gmail.com，pratikpatil5679@gmail.com，pratikpatil5679@gmail.com，purupatil7@gmail.com purupatil7@gmail.com摘要：摘要的全面审查限制了各种机器学习，限制了机器学习，限制了机器的范围。和申请。随着在线和离线交易中使用信用卡的使用增加，欺诈活动的风险也会增加，对消费者和金融机构造成了巨大的财务损失。评论涵盖了传统的机器学习算法，例如决策树，随机森林，支持向量机和逻辑回归，以及神经网络，集合方法和深度学习模型等先进技术。此外，本文探讨了数据集不平衡的挑战，实时检测以及对高精度的需求，同时还讨论了新兴趋势，例如混合模型的应用和异常检测方法。通过比较这些算法的性能和有效性，本文旨在为信用卡欺诈检测研究的当前状态和未来方向提供宝贵的见解。关键字：信用卡欺诈检测，机器学习算法，深度学习，异常检测，实时欺诈检测。
使用人工智能检查星系的形状
图 02 卷积神经网络对猫、狗、马的图像进行分类的图像。假设我们输入一张猫的图像，并执行卷积等计算以获得三个输出，y 1 =1、y 2 =1、y 3 =1，我们试图从中确定它是否是一只猫。那时，我们不再平等对待这三种输出，而是给予重要的信息更高的分数。例如，y 1 显然是猫眼，所以我们会给它 5 倍的分数，而 y 2 和 y 3 看起来像猫的鼻子和耳朵，但它们看起来也像狗的鼻子和耳朵，所以我们'会给他们1倍的积分。因此最终传递给猫分类器的总点数为 z 1 = 5 + 1 + 1 = 7。另一方面，在狗分类器中，y 1 不是狗的眼睛，因此这些点乘以 0，y 2 和 y 3 乘以 1，因此 z 2 =0+1+1=2。在对于马分类器来说，y 1 、y 2 和 y 3 不是马的眼睛、鼻子和耳朵，所以都得 0 分，并且 z 3 =0+0+0=0。结果，猫分类器获得最高分数，最终输出“这张图片是一只猫”。为了能够自动做出高精度的判断，网络会利用大量猫的图像等教学数据进行训练，相当于调整点数增加的乘数（权重）。
采用分段多项式的非线性控制分配...
摘要 —非线性控制分配是基于现代非线性动态逆的飞行控制系统的重要组成部分，该系统需要高精度的飞机气动模型。通常，精确实施的机载模型决定了系统非线性的消除效果。因此，更精确的模型可以更好地消除非线性，从而提高控制器的性能。本文提出了一种新的控制系统，该系统将非线性动态逆与基于分段多线性表示的控制分配相结合。分段多线性表示是通过对块矩阵的克罗内克积的新泛化，结合非线性函数的规范分段线性表示而开发的。还给出了分段多线性模型的雅可比矩阵的解析表达式。所提出的公式给出了分段多线性气动数据的精确表示，因此能够精确地模拟飞机整个飞行包线内的非线性气动特性。所得到的非线性控制器用于控制具有十个独立操作控制面的无尾飞翼飞机。两种创新控制面配置的仿真结果表明，可以实现完美的控制分配性能，与普通的基于多项式的控制分配相比，具有更好的跟踪性能。