XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System二元
语音激活人工智能的跨性别/非二元性别要求
语音激活人工智能 (VAI) 越来越普遍，无论是作为特定情境的对话助手出现，还是更个性化和通用的个人助理（如 Alexa 或 Siri）。CSCW 和其他研究人员定期研究其设计和部署的（积极和消极）社会后果。一个特别关注的焦点是性别问题，以及 VAI 的（通常为女性的）性别对社会规范和用户体验的影响。对此的研究在很大程度上忽略了跨性别 (trans) 的存在；少数例外主要是从跨性别和/或非二元用户需求的外部和预定观念出发，以代表性为中心。在这项研究中，我们对 VAI 的跨性别和/或非二元用户进行了一系列定性访谈，以探索他们的体验和需求。我们的结果表明，这些需求远不止是提高代表性，用户对即使是善意的开发人员对性别的基本框架、无处不在的 VAI 的隐私和安全影响以及部署大量此类技术的大量营利性公司的动机提出了实质性的担忧。我们为寻求创建跨性别包容性 VAI 的设计师和研究人员提供了直接建议，并为我们作为研究人员如何评估技术系统和适当的干预点提供了更广泛、更关键的建议。
使用T2 MRI脑图像和CNN二元分类器和DWT
摘要：目的：放射线学家使用磁共振成像（MRI）数据对脑肿瘤进行了手动和无创诊断和非侵入性分类。可能由于人为因素（例如缺乏时间，疲劳和相对较低的经验）而存在误诊的风险。深度学习方法在MRI分类中变得越来越重要。为提高诊断准确性，研究人员强调需要通过使用深度学习方法（例如卷积神经网络（CNN））来开发基于人工智能（AI）系统的计算机辅助诊断（CAD）计算诊断，并通过将其与其他数据分析工具（如波动型波现变换）相结合来改善CNN的性能。在这项研究中，开发了一个基于CNN和DWT数据分析的新型诊断框架，用于诊断大脑中的神经胶质瘤肿瘤以及其他肿瘤和其他疾病，并进行了T2-SWI MRI扫描。这是一种二元CNN分类，将“神经胶质瘤肿瘤”视为阳性，而其他病理为阴性，导致非常不平衡的二元问题。该研究包括对经过MRI的小波变换数据而不是其像素强度值的CNN进行比较分析，以证明CNN和DWT分析在诊断脑胶质瘤时的性能提高。还将提出的CNN体系结构的结果与使用DWT知识的VGG16传输学习网络和SVM机器学习方法进行了比较。此外，没有对原始图像应用预处理。使用的图像是与轴向平面平行的T2-SWI序列的MRI。方法：为了提高CNN分类器的准确性，拟议的CNN模型用作知识，通过将原始MRI图像转换为频域而提取的空间和时间特征，通过执行离散小波转换（DWT），而不是传统上使用的原始扫描以Pixel Intomesition的形式进行。首先，对每次MRI扫描进行了一个压缩步骤，该DWT施加了三个级别的分解级别。这些数据用于训练2D CNN，以将扫描分类为显示神经胶质瘤。拟议的CNN模型对MRI切片进行了培训，该模型源自382名各种男性和女性成年患者，显示出疾病选择的健康和病理图像（显示出神经胶质瘤，脑膜瘤，垂体，垂体，坏死，水肿，非onsence肿瘤，肿瘤，出血性焦点，水肿，缺血性，缺血性区域等）。这些图像由医学图像计算和计算机辅助干预（MICCAI）的数据库以及缺血性的中风病变细分（ISLE）对脑肿瘤细分（BRATS）挑战2016和2017的挑战以及2017年和2017年的挑战，以及在Chania，Crete，Crete，Crete，Crete，Crete，Crete，Saint George中保存的许多记录。结果：通过检查源自190名不同患者的MRI切片（未包含在训练集中），在实验中评估了所提出的框架，其中56％的胶质瘤显示了最长的两个轴小于2 cm，而44％的轴是其他病理效应或健康的病例。结果表明，当使用AS信息时，令人信服的性能是原始扫描提取的空间和时间特征。使用拟议的CNN模型和DWT格式的数据，我们实现了以下
噪声环境对量子照明雷达二元决策策略影响的评估
自 20 世纪末以来，雷达技术已得到广泛应用，尤其是在海事和航空领域 [1-3]。雷达技术中最重要的课题之一是在背景噪声中探测隐形目标。另一方面，当前量子技术的发展为远程探测提供了新的可能性，从而产生了量子雷达的概念。本文提出了一种基于光子对之间量子纠缠的量子雷达“玩具模型”。这种简单的模型并不追求逼真，而是具有关于量子雷达潜力的教育价值。当前用于传输信息的量子技术的发展引入了“量子雷达”的概念，尽管直到 2008 年 Lloyd 的文章发表之前，这个想法一直没有引起人们的兴趣 [4]。在这篇文章中，Seth Lloyd 表明，与光子对的量子纠缠可以显著提高光频范围内的远程探测灵敏度。这种利用纠缠进行远程检测的方式称为“量子照明”（QI）。自本文发表以来，人们对量子雷达领域的兴趣日益浓厚。该主题已经开展了新的理论和实验研究 [5-12]。围绕量子雷达的研究已经从关注单个光子转向小束光子 [4,11]。同样，研究也从光学频率范围 [4] 转向微波频率范围 [11-13]，这更适合雷达应用，但也更具挑战性。在此背景下，目前正在开发新技术，以使微波领域的量子照明成为可能。例如，我们可以引用约瑟夫森结，它能够在低温下直接产生微波纠缠光子。还有光学光子和微波光子之间的耦合 [11]。然后，氮空位中心（称为 NV 中心）也允许产生微波纠缠光子。尽管这种量子雷达的可行性面临巨大困难，但该研究领域仍然非常活跃。量子雷达与传统雷达的用途相同，但其功能依赖于量子力学原理。
噪声数据集的二元分类器：现有量子机器学习框架和一些新方法的比较研究
量子机器学习是最有希望获得实际优势的研究领域之一，它是量子计算和传统机器学习思想相互影响的产物。在本文中，我们应用量子机器学习 (QML) 框架来改进金融数据集中普遍存在的噪声数据集的二元分类模型。我们用来评估量子分类器性能的指标是受试者工作特征曲线下面积 (ROC/AUC)。通过结合混合神经网络、参数电路和数据重新上传等方法，我们创建了受 QML 启发的架构，并利用它们对非凸二维和三维图形进行分类。对我们的新 FULL HYBRID 分类器与现有量子和经典分类器模型进行广泛的基准测试表明，与已知的量子分类器相比，我们的新模型对数据集中的非对称高斯噪声表现出更好的学习特性，并且对于现有的经典分类器表现同样出色，并且在高噪声区域内比经典结果略有改善。
利用遗传算法和二元回归树预测卫生人员计算机视觉综合症
1 阿斯图里亚斯中央大学医院，33011 奥维耶多，西班牙 2 奥维耶多大学数学系，33007 奥维耶多，西班牙； sanchezfernando@uniovi.es 3 奥维耶多大学工商管理系，33004 奥维耶多，西班牙； suarezana@uniovi.es (A.S.S.)； fjiglesias@uniovi.es (F.J.I.-R.) 4 阿利坎特大学光学、药理学和解剖学系，03690 阿利坎特，西班牙； mm.segui@ua.es * 通讯作者：evam.artime@sespa.es † 本文是会议论文的延伸：Artime Rí os, E.M.；桑切斯·拉什拉斯，F.；苏亚雷斯·桑切斯，A.； Iglesias-Rodríguez，F.J.；SeguíCrespo，M.M. 基于树和进化算法的预测医护人员计算机视觉综合症的混合算法。第 13 届国际会议论文集，混合人工智能系统 (HAIS)，奥维耶多，西班牙，2018 年 6 月 20 日至 22 日。
羟基,3-甲氧基苯甲醛在二元液相体系中
[1] AS Burghate，RM Kedar，PB Agrawal和ML Narwade，2000.不同浓度和温度下70%二氧六环-水混合物中查尔酮的粘度和热力学研究。东方化学杂志，16（3）：503-506。[2] Y. Srinivasa Rao，2008.聚合物厚膜电阻器电阻温度系数（TCR）研究。微电子国际，25（3）：33-36。[3] ML Zhang和DA Drabold，2012.电阻率温度系数理论：应用于非晶Si和Ge。探索物理前沿快报杂志，98：17005。[4] Georgios E. Papanastasiou和Ioannis I. Ziogas，1992.某些反应介质的物理行为。 3. 甲醇二氧六环混合物在几种温度下的密度、粘度、介电常数和折射率变化，化学与工程数据杂志，37(2): 167-172。
心灵：从笛卡尔二元论到皮奇尼尼的计算功能主义
哲学中的心灵概念涵盖了多种理论和观点，研究其非物质性质、单一功能、自我活动、自我意识以及尽管身体发生变化但仍能持续存在。本文探讨了心灵的属性，讨论了古典唯物主义、二元论和行为主义，以及功能主义和计算功能主义等当代理论。主要的哲学争论包括身心问题、心理状态的主观性以及理解其他心灵的认识论和概念挑战。本文分析了亚里士多德、笛卡尔、维特根斯坦以及 UT Place、Gilbert Ryle 和 Hilary Putnam 等现代哲学家的对比观点。本文还讨论了这些理论对我们理解心理现象、意识和人类经验本质的影响。
通过二元碰撞近似代码评估 keV 离子的轨迹相关电子能量损失
高能离子的非弹性能量沉积是许多工业规模应用（如溅射和离子注入）的决定性量，但其由动态多粒子过程控制的底层物理通常仅被定性地理解。最近，对单晶靶材进行的透射实验（Phys. Rev. Lett. 124, 096601 和 Phys. Rev. A 102, 062803）揭示了沿不同轨迹的低能离子（比质子重）的非弹性能量损失的复杂能量缩放。我们使用类似蒙特卡洛的二元碰撞近似代码，并配备与撞击参数相关的非弹性能量损失模型，以评估这些情况下局部贡献对电子激发的作用。我们将计算出的轨迹的角强度分布与实验结果进行了比较，其中 50 keV 4 He 和 100 keV 29 Si 离子在飞行时间装置中传输通过单晶硅 (001) 箔（标称厚度分别为 200 和 50 nm）。在这些计算中，我们采用了不同的电子能量损失模型，即轻弹丸和重弹丸的局部和非局部形式。我们发现，无论晶体相对于入射光束的排列如何，绝大多数弹丸最终都会沿着它们的轨迹被引导。然而，只有当考虑局部电子能量损失时，模拟的二维图和能量分布才会与实验结果高度一致，其中引导会显著减少停止，特别是对于较重的弹丸。我们通过评估离子范围与随机表面层厚度的非线性和非单调缩放来证明这些影响与离子注入的相关性。
二元溶剂体系用于制造完全无退火钙钛矿太阳能电池
有机-无机金属卤化物钙钛矿正在迅速接近最先进的硅太阳能电池，性能最佳的设备现在已达到 25.7% 的能量转换效率 (PCE)。[1] 尽管稳定性仍然是钙钛矿太阳能电池 (PSC) 面临的挑战，但它们的溶液加工性是一大优势。刮刀涂布、[2] 狭缝模头涂布 [3] 和喷涂 [4] 等技术与卷对卷 (R2R) 加工兼容，原则上，这应该可以实现比现有硅太阳能技术高得多的生产速度。然而，用于结晶钙钛矿活性层的漫长退火时间降低了实际制造过程中可以达到的最大理论网速。2020 年，Rolston 等人展示了所有可扩展 PSC 加工技术中最高的涂层速度，实现了 > 12 m min −1 的生产速度。 [5] 喷涂工艺与大气等离子体后处理工艺相结合，[6] 制备出的 PSC 器件和模块的 PCE 分别为 18% 和 15.5%。至关重要的是，它们是在不对钙钛矿层进行退火的情况下制造的。在这种速度下，模块成本预计可以与 Si 完全竞争。[7] 相比之下，经过 10 分钟退火的旋涂 PSC 的计算吞吐率仅为 0.017 m min −1 ；这个速率远远超出了商业化要求。此外，高温处理步骤会增加公用设施成本并降低吞吐率，从而增加了器件制造成本。[8] 高工艺温度也与许多敏感的柔性（聚合物）基板不兼容，而这些基板预计在“物联网”应用中非常重要。[9,10] 这个不断增长的市场预计将使钙钛矿的初始投资和市场进入门槛降低一个数量级。[11]
了解二元 - 溶剂和溶剂 - 聚合物系统中的溶质溶剂相互作用和蒸发动力学
本文探讨了各种聚合物 - 溶剂和二元溶剂混合物的蒸发动力学，以探索溶液性能与其蒸发过程之间可能的连接。通过查看聚合物分解和二元溶剂溶液的蒸发，通过随着溶剂的蒸发和蒸发过程的蒸发速率的变化，可以找到潜在的连接。结果表明，聚合物的存在会影响溶剂蒸发，聚苯乙烯（PS）通常会加速和甲基丙烯酸甲基丙烯酸甲酯（PMMA）减速或对蒸发率的影响最小。二元溶剂混合物表现出蒸发速率的非比例增加，表明复杂的分子间相互作用，但在蒸发过程中其性质和偏差之间没有明显的模式。这将需要进一步的研究才能找到可能的连接，以预测蒸发过程。但这些发现突出了理解聚合物 - 溶剂兼容性和蒸发动力学的重要性，以增强性能并确定有机光伏（OPV）细胞制造的环保溶剂。