XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不规则
不规则声呐浮标模式的设计和性能...
摘要 - 冷战期间开发了最佳单基地声纳浮标场模式，用于深而均匀的海底环境，其中简单的中值检测范围可用于定义声纳浮标之间有用的固定间距。然而，当前经常进行作战的沿海环境中的海洋和声学条件非常复杂且动态，以至于空间和时间的变化破坏了与传统战术搜索概念相关的同质假设。已经开展了多项研究工作来设计更好的被动和单基地主动声纳浮标位置，但其中大多数是评估算法，而不是真正的规划算法。一种不同的算法方法已成功开发并最初应用于单基地移动传感器，该方法从一组随机的传感器位置开始，然后使用遗传算法找到近似最优解。遗传算法解决方案是非标准搜索路径，可适应复杂的海洋学、可变的底部特性和假定的目标战术 [D.P.Kierstead 和 D.R.DelBalzo，《军事运筹学杂志》（2003 年 3 月/4 月）]。随后开发了一种新功能，用于优化复杂沿海环境中多静态主动声纳浮标的位置（纬度、经度和深度）和 ping 时间。这些算法称为 SCOUT（传感器协调以实现最佳利用和战术）。SCOUT 包含对移动传感器遗传算法方法的两项重大修改，以解释双静态和多静态声纳浮标场，其中每个接收器都能够观察来自每个源的数据。第一个修改是在结构上，引入了一个新的染色体来描述战术计划。每个声纳浮标都有一个基因，由一个位置、一个有序的部署序列和一组 ping 时间组成。新染色体中的位置和时间独立变异，并以不规则的模式和非连续的 ping 序列为特征。第二个修改是在检测建模上，引入了一种新的双基地检测模型。它允许相干和非相干处理的组合。对于这项工作，我们假设可以同时监控所有声纳浮标。本文讨论了现实环境中的新染色体结构和模拟结果。结果表明：a) SCOUT 可以有效地将多基地传感器场适应SCOUT 算法是我们之前的遗传算法工作的扩展，据我们所知，它们是唯一从头开始设计复杂环境中多静态主动声纳浮标位置的解决方案，而不是推荐一般的努力分配或简单地评估具有不同参数的标准模式。
北约的复原力与抵抗力 - 不规则战争中心
美国《国防战略》的《不规则战争附件》规定，必须将不规则战争 (IW) 制度化，使其成为美国国防部的核心能力。根据附件，成功的 IW 战役的必要条件之一是与跨机构合作伙伴、关键盟友和合作伙伴持续采取统一行动。实现这种统一行动的第一步是确保所有利益相关者了解与 IW 相关的基本概念以及不规则竞争的其他相关非军事方面。不规则战争中心 (IWC) 致力于促进广泛的跨机构专业人员、全球合作伙伴和民间社会成员对不规则威胁的共同理解以及使用不规则方法将成本转嫁给竞争对手，以提高对 IW 的认识和了解。这使他们能够合作制定全面、整体的方法，以有效应对当前和未来的国家安全挑战。为此，这篇 IWC Insights 论文讨论了北大西洋公约组织 (NATO) 复原力和抵抗力概念的背景和基础。
数据分析和不规则测量碳纳米酮CNC T（M）
摘要。不规则指数本质上是拓扑指数。它们对于确定非规范图的分子结构的定量形态非常有帮助。定量结构 - 特性关系（QSPR）和定量结构 - 活性关系（QSAR）都在很大程度上取决于图中异常的计算。它由几种化学和物理特征组成，包括抗性，焓，熵，毒性，熔融和沸点以及熵。本文研究了不同不规则性指数在碳纳米酮分子网络中识别不规则度测量（IMS）CNC T（M）的应用，t = 4、5和T。我们使用了不同的不规则指标，例如IRDIF（ξt），AL（ξt），IRL（ξt），IRLU（ξt），IRLF（ξT），IRF（ξT），IRLA（ξT），IRLA（ξt），IRD 1（IRD 1（IRD 1（ξt），IRA（ξt），IRA（IRA（IRA），IRA（IRA（IRA），IRGA（IRGA（IRGA），IRGA（IRGA（IRGA）），IRB（IRB），IRB（ξT）在CNC 4（M），CNC 5（M）和CNC T（M）中的不规则性比较图形测量也已被阐明并提出。我们有兴趣创建新的公式，以便使用上述指数更好地了解碳纳米酮中的不规则度量。
2023 年 3 月 27 日 不规则战争技术...
这是根据《联邦采购条例》（FAR）第 6.102(d)(2)(i) 段的规定发布的非正规战争技术支持局（IWTSD）广泛机构公告（BAA），旨在为研究提案的竞争性选择提供依据。根据对此 BAA 的回应而签订的合同被视为充分和公开竞争的结果，完全符合《公法》（PL）98-369 第 2701 节“合同竞争法”的规定。根据此 BAA 提交的合同计划在 2024 财政年度（FY）授予。在拨款可用于支付合同费用之前，不会授予任何合同。[注意：提交提案的人请注意，只有合同官员才能要求政府遵守涉及政府资金支出的任何协议。]1.1。方法。此 BAA 将采用三阶段提案选择流程，以尽量减少潜在投标人的成本和精力： 第 1 阶段将包括征集、接收和评估一页四面图，以及
在线轨迹重新启动器，用于动态抓住不规则对象
摘要 - 本文提出了一种用于抓住不规则对象的新轨迹重新启动器。与常规的掌握任务不同，该任务简单地假定对象的几何形状，我们旨在实现不规则对象的“动态掌握”，这需要在握把过程中持续调整。为了有效处理不规则的对象，我们提出了一个构成两个阶段的轨迹优化框架。首先，在指定的时间限制为10 s的指定时间限制中，为从机器人的初始配置中进行无缝运动计算初始离线轨迹，以掌握对象并将其传递到预定义的目标位置。其次，实现了快速的在线轨迹优化，以在100毫秒内实时更新机器人轨迹。这有助于减轻视力系统中的估计错误。为了解释模型的不准确性，干扰和其他非模块化效果，实施了机器人和抓手的轨迹跟踪控制器，以从提出的框架中阐明最佳轨迹。密集的实验结果有效地证明了我们在模拟和现实世界中的轨迹计划框架的性能。
对比后 MRI 上原发性脑淋巴瘤自动分割的边界不规则损失
与其他脑肿瘤不同，关于原发性中枢神经系统 (CNS) 淋巴瘤的自动分割研究很少。这是一项具有挑战性的任务，因为肿瘤及其边界的模式高度多变。在这项工作中，我们提出了一种新的损失函数来控制边界不规则性，用于基于深度学习的原发性 CNS 淋巴瘤自动分割。我们引入了一种边界不规则损失，它基于分割和平滑版本的比较。边界不规则损失与之前提出的拓扑损失相结合，以更好地控制不同的连通分量。该方法是通用的，可以用于任何分割网络。我们研究了 99 名原发性 CNS 淋巴瘤患者。从一开始就分离出 40 名患者并形成独立测试集。分割是在对比后 T1 加权 MRI 上进行的。MRI 是在临床常规中获得的，并且高度异质。所提出的方法在各种评估指标上的表现都大大优于基线（Dice 分数高出 6 个百分点，Hausdorff 距离高出 40 毫米，平均表面距离高出 6 毫米）。然而，总体表现一般，突显出自动分割原发性中枢神经系统淋巴瘤是一项艰巨的任务，尤其是在处理临床常规 MRI 时。代码可在此处公开获取：https://github.com/rosanajurdi/LymphSeg 。
用于规则和不规则时间序列分类的新型高效储层计算方法
时间序列是指在一段时间内按时间顺序收集的一系列数据点，每个点通常记录在特定的时间戳。时间序列有两个主要组成部分：时间戳和观测值。时间戳表示获取特定记录的时间，而观测值则显示与每个时间戳相关联的值，该值表明该值相对于其他时间点的相对重要性。此外，时间序列数据可能还带有一些其他模式，使时间序列分析更具挑战性。例如，来自同一数据集的样本可能具有不同的长度（可变长度）和/或相邻时间点可能具有不同的时间间隔（异质间隔）。时间序列分析涉及研究和解释样本随时间变化的趋势和依赖性等模式，并已广泛应用于现实世界现象 [1-3]。其中，时间序列分类 (TSC) 专注于将序列数据分类并标记为不同的类别，在医学、电信和金融等领域发挥着不可或缺的作用。TSC 算法的有效性取决于它们平衡短期和长期记忆以及捕捉时间依赖性的能力，同时将所需模式与噪声模式区分开来。在过去的几十年中，已经开发了大量算法来解决这一特定领域。到目前为止，长短期记忆 (LSTM) 网络可以看作是一个里程碑式的突破，它为序列数据中复杂的长期依赖关系建模所带来的挑战提供了强大的解决方案 [4-7]。LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它利用记忆单元和门作为控制信息在网络中流动的手段。网络的设计主要是为了缓解梯度消失的瓶颈。然而，网络的训练是通过最先进的时间反向传播 (BPTT) 技术实现的。虽然 BPTT 是一种强大而有效的方法，但它的计算成本可能很高，尤其是对于大型和深度神经网络而言。除了反向传播辅助神经网络外，基于距离的方法也在广泛的 TSC 任务中取得了巨大的成功 [8-10]，其中，1-最近邻动态时间规整 (1NN-DTW) 已被证明
表示不规则采样的时间序列，具有分类和转移学习的生成语言模型
摘要。人类活动识别在包括医疗保健和智能家居在内的各个领域都起着至关重要的作用。随着配备环境传感器的智能房屋的越来越多，人们对利用人工智能技术的兴趣越来越兴趣，以理解和认识到这些环境中的人类活动。但是，环境传感器收集的数据的规则和嘈杂性质提出了独特的挑战。为了应对这些挑战，我们建议使用接受传感器激活序列训练的预训练的嵌入式嵌入，通常是基于类似于GPT的架构的算法，以证明在智能家庭中日常生活的分类表现。此外，我们利用从一个环境中获得的知识来增强另一个环境的活动识别，研究转移学习的概念。结果表明，GPT变压器解码器的方法在多个数据集的精度和平衡精度方面优于其他算法。这些发现还突出了转移学习的潜力，从干净且大的数据集中，GPT跨解码器预先训练的嵌入在各种情况下显示出令人鼓舞的结果。
开发和实施一种新方法，以控制六型六杆机器人在不规则地形
酶联交联是一种聚合途径，依赖于酶作为裂解或形成共价键的试剂。酶是高度底物特异性的，具有短反应时间，用于催化交联的同时抑制潜在的毒性侧反应，这使得这些交联方法比其化学对应物更有效（Bae等，2015; Hu等，2019b）。这些反应也具有细胞相容，无创，并通过控制酶浓度来良好地控制水凝胶形成（Sperinde＆Griffith，1997）。酶联交联是一种在组织工程和再生医学中使用的水凝胶的有趣方法，因为它可以在温和的生理条件下提供快速的凝胶化（通常不到10分钟），使其适合于体内形成水凝胶在内的生物学应用（Hu等，2019b； Mohammed＆Murphy; Mohammed＆Murphy，2009; Moreira; Moreira teixeira exeira and exeira。此外，通常可以通过修改温度，pH或离子强度等外部因素来控制酶活性（Claaßen等，2019； Heijnis等，2010）。酶已用于催化反应。使用黄嘌呤氧化酶将黄牛蛋白氧化为白细胞蛋白酶（Kalckar等，1950）。最早描述的酶用于水凝胶交联应用的一种历史可以追溯到1990年代后期，当时Sperinde和Griffith使用经凝集丁胺酶通过交联功能化的多型（乙烯甘氨酸）（PEG）（PEG）（PEG）（PEG）和裂解的polypeptepepte＆Grifififififififf和1997的盐酸和盐酸盐（Sperififififififf）来形成水凝胶网络。从那时起，转透明酶一直是组织工程中最广泛使用的酶，以及辣根过氧化物酶（HRP）。以后的酶通过将过氧化氢（H 2 O 2）作为氧化剂催化苯酚或苯胺衍生物的偶联（Ren等，2017）。这种反应可以轻松调整胶凝时间，机械强度，降解动力学和随后水凝胶的多孔结构，通过控制成分的浓度（Bae等，2015; Cheng等，2018）。酶线交联的水凝胶的多功能性和可调性转化为使用
基于不规则聚类和顺序旋转的准模块化圆极化5G基站天线阵列综合
针对多用户第五代应用，提出了一种非常规的准模块化基站相控阵架构综合技术。通过在最佳不规则阵列的元素处保持均匀的幅度和线性前进的相位，可以实现功率高效的旁瓣抑制，从而有效地减轻用户间的干扰。布局不规则性是在阵列切片内实现的，该切片以旋转方式重复。采用顺序旋转技术来获得模块化并改善圆极化特性。使用改进的 k 均值聚类算法来形成最佳子阵列。仿真结果表明，所提出的准模块化拓扑在旁瓣性能和集成阵列设计复杂性之间提供了良好的折衷。