XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System事物
6G用于连接的天空：整合地面和非事物网络的愿景
摘要 - 在本文中，我们介绍了我们的项目6G的愿景，即连接的Sky（6G-SKY），以整合地面网络（TNS）和非事务网络（NTN），并概述了与我们的项目相比的6G研究项目中当前的研究活动。从行业和学术界的角度来看，我们确定了关键用例段，将空中用户和地面用户与我们的6G-Sky多层网络体系结构连接起来。我们解释了我们的整体6G-SKY体系结构的功能视图，该体系结构涉及空中和太空平台的异质性。架构元素和通信链接是确定的。我们通过考虑多层3维网络提出的一组固有挑战来讨论6G-SKY网络设计和管理功能，我们称它们为合并的空域和NTN（合并的ASN）。最后，我们研究了6G-SKY项目目标的其他研究挑战。索引术语 - 地线网络，非事物网络，3D网络体系结构，用例段，3D网络设计。
事物数据，大规模数据集的多模式集合......
摘要 要理解物体表征，需要对视觉世界中的物体进行广泛、全面的采样，并对大脑活动和行为进行密集测量。在这里，我们展示了 THINGS-data，这是一个多模态的人类大规模神经成像和行为数据集集合，包括密集采样的功能性 MRI 和脑磁图记录，以及针对多达 1,854 个物体概念的数千张照片的 470 万个相似性判断。THINGS-data 的独特之处在于其丰富的注释对象范围，允许大规模测试无数假设，同时评估先前发现的可重复性。除了每个单独的数据集承诺的独特见解之外，THINGS-data 的多模态性还允许组合数据集，从而比以前更广泛地了解物体处理。我们的分析证明了数据集的高质量，并提供了五个假设驱动和数据驱动的应用程序示例。 THINGS-data 是 THINGS 计划 ( https://things-initiative.org ) 的核心公开发布版本，旨在弥合学科之间的差距和认知神经科学的进步。
一切事物的价值。创造和获取全球经济
几乎是一样的。这可能是农业食品行业和智能数字化，通过提高质量、保证和关注环境和领土平衡为生产者和消费者创造价值。这可能是新氢能产业的任何版本，从蓝色到绿色。它可能是健康和保健领域。这些可能是基于技术的领域，例如植物基因组学、计算生物学、自然语言处理和材料科学。西班牙在这些领域都拥有一系列不可忽视的竞争优势，以及必要的知识。它们有一个共同点，任何经济学家都会同意：它们都是具有巨大价值创造能力的生产性行业。逻辑再简单不过了：它们能够维持创新、竞争力、生产力的良性循环，而且如果合理分配价值创造的剩余，还能实现高度的社会公平和新的资源获取，以保持循环的活跃。
UGS 303 事物运作原理 课程大纲 2022 年秋季 - UT Direct
时间：周二和周四 11-12:15 讨论：Unique# 62745 周四 1:00 至 2:00 PAR 305 Unique# 62750 周四 2:00 至 3:00 MAI 220F Unique# 62755 周四 2:00 至 3:00 PAR 305 Unique# 62760 周四 3:00 至 4:00 JES A203A Unique# 62765 周四 3:00 至 4:00 MAI 220F Unique# 62770 周四 3:00 至 4:00 PAR 305 Unique# 62775 周四 4:00 至 5:00 JES A203A Unique# 62780 周四 4:00 至 5:00 MAI 220F Unique# 62785 周四5:00 至 6:00 JES A203A 网页：Canvas 办公时间：周二和周四 12:15-1:15 或预约 目标：旨在从跨学科的角度向本科生介绍学术分析。包括介绍大学资源，如研究设施、图书馆和按指定时间参加大学讲座。本课程的目标是让学生更好地了解工程系统的工作原理；这些系统的用途、优点和缺点；以及工程系统如何融入社会大背景。 特色课程使命：德克萨斯大学奥斯汀分校的特色课程将在独特的学习环境中将学生与杰出的教师联系起来。通过这种严格的智力体验，学生将通过跨学科和现代的方法培养大学水平的研究、写作、演讲和讨论技能。
美好事物基金会战略 2022 - 2025
我们的国家数字包容网络汇集了我们所知道的关于如何使数字包容在社区中发挥作用的一切。我们将扩大我们的网络，以便每个社区中被排斥的人都能得到他们需要的当地帮助。在建立和扩大已经有效的网络的同时，我们将与国家、地区和地方慈善机构以及所有为数字排斥人群服务的社区组织合作。我们将提供一套简单的支持、培训和资源，帮助他们满足社区对数字技能和包容性的需求。其中包括 Good Things Foundation 以社区为中心的基础数字技能学习平台 Learn My Way，旨在让数字信心的建立变得简单。
体验拉筹伯山谷中心的新鲜事物
Juilliard Corporation Pty Ltd ABN 77 007 226 904 及其代理已尽一切合理努力确保本手册的准确性。在出版时（2022 年 4 月），本手册的内容准确无误，这在 Juilliard Corporation 及其指定代理的了解范围内。Juilliard Corporation 保留随时更改 Mid Valley Shopping Centre 的任何概念或任何设计元素的权利。在调查是否入住 Mid Valley Shopping Centre 内的场所时，有意向的占用者必须自行调查并依赖本手册中包含的信息、预测、意见和声明。
生物新奇事物的起源和演化
作者：K Carscadden · 2022 · 被引用 6 次 — ... 军事小道，多伦多，安大略省，M1C 1A4 加拿大。摘要 了解新特征的起源和影响一直是许多领域的长期关注点...
使用卷积神经网络进行飞行中新奇事物检测
航空航天燃气涡轮发动机 (GTE) 是复杂的机器，必须对其进行监控和维护，以确保长期可靠运行 [1]。最大限度提高可靠性的一个关键概念是基于条件而不是基于计划的维护 [2]。这需要对发动机状况进行准确评估，但这可能很难获得。发动机状况通常相对于机队中的类似资产以及功能性能阈值进行评估，并且需要维护决策者具备专业的工程知识。传统上，评估发动机性能的有限人力资源由小型数据快照和故障模式特定功能工程支持。较大的数据包是临时从在役状态收集的，但这在后勤上成本高昂，并且通常仅限于观察到运行中断的情况。需要新的方法来支持更高效的在役操作。从发动机上放置的各种不同传感器获得的数据是评估发动机状况的主要资源。然而，由于传感器数量众多、飞行中带宽限制和机载存储限制，大多数当前系统无法将所有数据返回地面进行分析 [3]。因此，有必要
新奇事物处理的元认知机制
新颖性是生物生存和人工智能体设计的核心。一方面，认知和神经科学积累了大量实验数据，解决了新颖性检测、响应和适应的各种机制。越来越多的证据表明预测编码理论 5 可以将新颖性研究的各种经验发现整合到连贯的框架中。另一方面，人工智能，尤其是基于深度学习的机器学习系统，大多是在封闭世界假设下开发的：它们的性能通常是使用相对于训练数据分布内的数据进行测试的，这导致这些系统在面对开放世界的新颖性时很脆弱。我们提出了一种综合方法来处理生物和人工智能系统中的新颖性，回顾支持神经认知的研究，并勾勒出基于预测编码理论设计新颖性感知人工智能系统的路线图。