XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不均匀的
商业和政府卫星 702X
• 上市时间——我们的小型 GEO 702X 现已上市，可在 3 年内交付。• 技术成熟度——我们的首位 702X GEO 客户并非首位采用者。我们通过 5 年多的研发不断完善设计，目前已有两个飞行计划，其中一个是经过在轨验证的 MEO 星座。• 性能价值——我们的目标是为重量低于 2 公吨的航天器提供最低的 $/bit 报价。• 灵活性——数千条实时形成的波束，动态指向和成形，能够在用户之间共享功率和带宽。任何波束都可以是用户或网关波束。这可以最大限度地提高可用容量，消除能源浪费，并最好地满足不同时间范围内不均匀的需求。
母校StudiorumUniversitàdiBologna Archivio ...
我们为深度点的稀疏性提出了一种新颖的深度完成方法，在许多实际应用中很可能会有所不同。最新的处理只有在处理特定密度和输入点的分布时，即可获得准确的结果，即在培训期间观察到的一个，在实际用例中缩小了其部署。相反，我们的解决方案对于不均匀的分布和在训练过程中从未有过的非常低的密度非常强大。对标准室内和室外基准测试的实验结果突出了我们框架的鲁棒性，当用密度和分布等于训练的情况下，而在其他情况下则更为准确，可以实现与ART方法相当的准确性。我们的项目页面可提供我们验证的型号和进一步的模型。
教育供应链中的人工智能和机器学习
不均匀的资金利用：NITI Aayog的学校教育质量指数（SEQI）2019年也暴露了基金利用率的州范围差异，该差异在55％至99％之间。通过使用数据分析和预测建模，可以预测准确性高的学校的需求，将资源分配给最需要它们的领域，并提高一般教育质量[4]。AI和ML对教育供应链管理的影响可以帮助减少印度长期以来供应的问题以提高教育质量。2。目标主要目标：检查诸如AI和ML之类的智能技术如何帮助决策以预测公立学校的需求。次要目标：a）评估教育机构中供应链管理的当前性质b）确定AI和ML在管理资源方面具有比较优势的领域
经济，贸易和工业部的癌症研究支持
使用国家癌症中心和国家长寿研究中心拥有的生物库，通过将患者血清和其他标本与临床信息联系起来进行分析。 托雷（Toray）开发了一种具有凹形凸结构的DNA底物，可以将基因检测的灵敏度提高约100倍。由DNA探针引起的荧光变化与血液中不均匀的结构补充RNA结合，可以检测到RNA，并且可以区分13种癌症的存在和不存在，包括胰腺癌和乳腺癌。 Toray目前正在开发一种使用研发结果的癌症测试套件，并由卫生，劳动和福利部（2019年4月8日）开创，因此很可能会尽早推出。
用MRI和PET -CHIETI
髓磷脂是包裹在轴突周围的保护性鞘，由包裹之间的磷脂双层组成。测量对髓鞘鞘的损伤，旨在促进细胞再生和监测儿童脑成熟程度的疗法的疗效的评估都需要非侵入性的定量髓磷脂成像方法。迄今为止，已经开发了各种髓磷脂成像技术。可以根据其生物物理原理来区分五种不同的MRI AP：（i）直接在脂质BI层之间进行水成像（例如，髓磷脂水成像）； （ii）直接用超短回声技术直接成像磷脂双层的非水质子； （iii）大分子含量的间接成像（例如 磁铁转移；不均匀的磁化转移）； （iv）映射髓鞘的磁敏感性对MRI信号的影响（例如 定量敏感性映射）； （v）映射髓鞘对水扩散的影响。 带有PET的髓磷脂成像使用具有高亲和力的放射性分子，尤其是髓磷脂碱性蛋白。 本综述旨在概述各种髓样成像技术，其生物物理原理，图像获取，数据分析及其验证状态。髓磷脂水成像）； （ii）直接用超短回声技术直接成像磷脂双层的非水质子； （iii）大分子含量的间接成像（例如磁铁转移；不均匀的磁化转移）； （iv）映射髓鞘的磁敏感性对MRI信号的影响（例如定量敏感性映射）； （v）映射髓鞘对水扩散的影响。带有PET的髓磷脂成像使用具有高亲和力的放射性分子，尤其是髓磷脂碱性蛋白。本综述旨在概述各种髓样成像技术，其生物物理原理，图像获取，数据分析及其验证状态。
不均匀LRS-II SpaceTimes
我将使用协变量1+1+2分解方法引入一个动力学制度，以实现不均匀的LRS-II空位，这是我们最近在2404.01161中提出的。我们的方法从共同观察者的角度描述了LRS-II动力学。促进协方差动力学数量的协变量径向衍生物对新的动力学变量，并利用共价时间和径向衍生物之间的换向关系，我们已经能够证明可以证明，可以构建一个构建一阶普通微分方程的自主系统以及某些纯粹的Algebraic构造。我将在LRS-II相位空间中谈论一些有趣的功能，其中一个是均匀的解决方案构成了不变的子手机。对于LTB的特定情况，我表明可以恢复一些先前已知的结果。演讲将基于我们最近的工作2404.01161
可以使用量子信号处理可以实现的多元多项式
量子信号处理（QSP）是一个框架，被证明可以统一和简化大量已知的量子算法，并发现新的算法。QSP允许人们使用多项式转换嵌入给定单位中的信号。表征可以通过QSP协议来实现哪些多项式是该技术功能的重要组成部分，尽管在单变量信号的情况下，这种表征既可以理解，却尚不清楚当信号是矢量时，可以构建哪些多元多样性，而不是标量。这项工作使用了与文献中的形式略有不同的形式主义，并利用它来找到可分解性的更简单条件以及足够的条件 - 首先是我们所知的最好的条件，这是在量子信号处理中（通常是不均匀的）多变量多态度证明的。