XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System三模
三模式运动通过学习联合嵌入空间
信息检索是一个不断发展且至关重要的搜索域。对高质量人类运动数据的大量需求，尤其是在在线获取中，导致人类运动研究工作的激增。先前的作品主要集中在双模式学习上，例如文本和运动任务，但是很少探索三模式学习。直觉上，额外的引入方式可以丰富模型的应用程序方案，更重要的是，对额外模式的适当选择也可以充当中介，并增强其他两个不同方式之间的对齐方式。在这项工作中，我们介绍了Lavimo（语言视频 - 动作对齐），这是一个三模式学习的新型框架，将以人为中心的视频整合为一种额外的方式，从而可以在文本和运动之间弥合差距。更重要的是，我们的方法利用了一种专门设计的注意机制来增强文本，视频和运动方式之间的一致性和协同作用。经验，我们对HumanML3D和Kit-ML数据集的结果表明，Lavimo在各种与运动相关的跨模式检索任务中实现了最先进的表现，包括文本到动作，动作到运动，视频，视频到视频，动作和动态。我们的项目网页可以在https://lavimo2023.github.io/lavimo/中找到。
类93三模式机车
在2021年初，Stadler和英国公司，Rail Operations（UK）Limited签署了一项框架协议，以供应30级93级三型机车，并初始批量提供10个机车。Bo'bo'混合交通机车基于Stadler的68级和88级机车。它们达到110mph的最大速度。未来的，他们的创新混合耦合器可以通过拉动钩和自动耦合启用耦合。Stadler的第一个三模具机车具有三种不同的电源，在电动模式下，可以在25kV AC的高架线上运行，功率高达4,000 kW。在某些条件下，它们可以在Boost模式下达到4,600 kW。它们还具有V级V 900 kW-发动机和两个钛氧化锂（LTO）牵引力电池组，从而可以在非电压线上进行操作。当机车以柴油/电池混合模式运行时，电池组可提供400 kW的额外电源来补充发动机。电池也可以独自工作，可以实现无碳操作。先进的机车将大大减少铁路货运以及潜在的客运服务的核心污染物和温室气体的排放，从而支持英国的净零目标。它们还包括效率功能，以最大程度地减少能耗。93级机车强调了Stadler的绿色凭证。
三模冗余可靠性分析
本文研究了三重模块冗余 (TMR) 实现对系统可靠性的影响。为此，对具有 RISC-V 架构的微处理器进行了模拟，分别采用了 TMR 实现和未采用 TMR 实现。在模拟中，注入了单事件瞬变 (SET) 和多事件瞬变 (MET)。此外，还模拟了采用 TMR 实现的晶体管故障。TMR 应用于处理器的 Multi/Div 块，故障将注入这些三重块的输入端。将使用注入故障数与传播故障数之比来比较采用和未采用 TMR 的系统的性能。当系统仅注入 SET 时，不采用 TMR 的系统的比例从 0.058 到 0.389，具体取决于发生 SET 的概率，而采用 TMR 的系统则根本不传播任何故障。如果注入 MET，则不带 TMR 的系统性能会更好，比率在 0.069 和 0.291 之间，而带 TMR 的系统比率在 0 和 0.036 之间。TMR 实施可显著降低错误传播的概率，但如果多事件瞬变击中多条类似的线路，它仍可能失败。为了解决这个问题，应该实施其他形式的冗余。
三模高斯态的量子照明
随着现代经典技术中集成电路 (IC) 越来越小，量子力学的作用越来越突出，因此量子技术 (基于量子力学和量子信息论的技术 [1]) 变得越来越重要。利用量子技术构建的代表是量子计算机 [2]，最近利用超导量子比特已经实现。在量子信息处理中，量子纠缠 [1,3,4] 作为一种物理资源发挥着重要作用，被用于各种量子信息处理，如量子隐形传态 [5,6]、超密集编码 [7]、量子克隆 [8]、量子密码学 [9,10]、量子计量学 [11] 和量子计算机 [2,12,13]。几年前，人们开始探索纠缠辅助目标检测协议（称为量子照明 [ 14 , 15 ]）及其实验实现 [ 16 – 20 ]。量子照明是一种利用量子纠缠的协议
三模态同时研究人类大脑功能的概念验证证据
图 1 多模态数据集成。首先，可以提取功能性磁共振成像 (fMRI)、事件相关光信号 (EROS) 和事件相关电位 (ERP) 的信号，并分别分析其与认知过程、行为或个体差异的关系（上图）。请注意 fMRI、EROS 和 ERP 信号在空间和时间尺度上的差异。为了便于显示，EROS 数据以 4 的重采样因子进行了下采样。其次，可以一起分析成对的脑成像模式，以识别脑信号之间的关联（中图），并可以检查与所关注活动相关的组合信息。第三，可以将所有三种脑成像模式集成在一起（下图），方法是链接来自集成模式对的突发信息，和/或通过联合分析所有三种模式的时空特征。fMRI (A)、ERP (C) 和数据集成 (AC、BC 和下图) 的插图包括 Moore 等人的改编。 （2019），经许可。为了在成像模式之间保持一致，此处以较低的阈值显示右半球的整合数据。值得注意的是，显示的右半球区域与 Moore 等人（2019）中确定的 fMRI – ERP 整合结果同源