XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System传生
马拉维亚传教团教师培训中心
瓦朗加尔国家理工学院的马拉维亚使命教师培训中心 (MMTTC) 正在为来自州立和中央大学、附属学院、成员学院和私立学院等的教职员工组织“计算机视觉和图像处理的人工智能”在线进修课程。目标：本进修课程的主要目标是让来自全国各地的教职员工从专家那里了解计算机视觉、成像和医疗保健应用人工智能领域的最新发展。本课程旨在提供人工智能、信号处理、生物医学图像处理、生物识别、计算机视觉和脑机接口领域的基础知识、新兴趋势和挑战。本课程主要侧重于提高学员在信号、语音、BCI 和基于生物识别的安全系统中使用人工智能进行研究、测试和咨询的能力。实践培训将增强实践知识。
令和7年度 东京科学大学（理工学系）科目等履修生 履修科目 ...
数学系 ........................................................................................................................................ 1
生姜의生姜의대한最近动向
结果：研究最终包括六项研究。1。四项研究主要集中在使用体外或体内实验的抗炎作用上。2。两项研究主要集中于使用体外实验的抗氧化剂的作用。3。使用体外或体内研究研究了其他药理作用，包括改善胃肠道功能，抑制体温降低和抗衰老。
蜱传脑炎 (TBE) 和 TBE 疫苗的使用
a. 微生物学。（1）TBE 病毒是一种单链 RNA 黄病毒，与黄热病、日本脑炎和登革热属于同一病毒家族。TBE 病毒有三种亚型：欧洲亚型、西伯利亚亚型和远东亚型，它们在基因和抗原性上相似，在自然界中不会发生显著的抗原变异。两种或三种亚型通常同时传播。已发现至少 11 种传播蜱种，但大多数传播者是欧洲蜱（I. ricinus）或西伯利亚蜱（I. persulcatus）（西伯利亚和远东蜱）4。感染病毒的蜱的流行率因地点和时间而异。在奥地利和德国南部，发现 1-3% 的蜱携带病毒，但在俄罗斯、立陶宛和瑞士疫情严重地区的蜱携带率在 10-30% 5 之间。蜱有三个不同的生命阶段，主要通过若虫传播。 TBE 病毒可在蜱叮咬后立即传播，早期去除蜱可能无法预防感染。蜱的唾液具有麻醉作用，30% 的确诊病例不记得被叮咬过 4 。
Turbo 编码的安全可靠量子隐形传态
2 = 1 。通过传输经典信息并借助一对额外的纠缠量子比特，可以将这个量子比特从发送器传送到接收器。隐形传态协议不需要传输量子比特 ψ ⟩ 本身，而是使用通过经典信道传递的经典信息以及通过量子信道传递的预共享纠缠量子比特之一，在接收器处重建原始量子比特的副本。因此，QT 系统具有双经典量子信道。更明确地说，通过贝尔测量在发送器处提取有关量子比特 ψ ⟩ 的信息，然后通过经典信道将结果传递给接收器。此信息决定了在预共享量子比特上适当应用单量子比特门，以在接收器处重现隐形传态量子比特的原始状态 ψ ⟩。请注意，在测量之前，量子信道用于从发射器到接收器共享一个纠缠量子比特。然而，只有在实现硬件中的噪声水平较低且经典传输和量子传输均无错误的情况下，隐形传态协议才有效。因此，必须结合量子纠错来保护预共享纠缠量子比特的传输。同样，也需要经典纠错来将测量结果从发射器可靠地传输到接收器。还必须确保传输的安全性，尤其是在量子信道中。经典信道或量子信道（或两者）中的错误都会降低最终隐形传态量子比特的保真度。人们通常认为在隐形传态协议中信道误差可以忽略不计。然而，当隐形传态
敏感性增强光电传感光场采样
提供了光学脉冲电场的时间演变。这一基础概念的基础概念是在不同媒体中对电子过程的广泛和精确研究为广泛而精确的研究铺平了道路。它提供了固体中相干能量转移动力学的子周期分辨率，[6,7]光定位效应的精确时间分解测量，[8-10]以及对超快多体动力学的实时研究。[11–16]另一方面，量身定制的事件电场可用于以类似晶体管的方式来控制光电子中的库层流，从而导致PHZ Optical Gates。[17,18]这个概念自然遵循了介电上光学诱导电流的显着进展，该电流为超快光电开关提供了基础。[19-21]在两种情况下，速度和灵敏度都是超快速光电设备的两个关键参数。设备的频率带宽越大，光象征信息交换越快；灵敏度越高，所需的光强度就越低。操作速度通常受介质的响应时间的限制，而灵敏度则受到光 - 互动横截面的限制。因此，最大程度地提高了光结合信息交换，取决于这两个参数及其优化。这种限制导致了高电子摩托车晶体管的发展，这表现优于基于硅的同行，达到了1.5 THz的显着切换频率。[18,24]各种物理约束限制了传统电子开关的性能和效率，其中一个示例是电子迁移率，通常会随着材料带隙的函数而降低，[22]将开关功能的较低阈值效果，因为材料具有较大的带镜头的材料，可以实现较大的带镜头，从而实现了较大的带材料的潜力。这种突破性的发展为实现第一个固态放大器的操作铺平了道路。[23]在实心光电设备的情况下，存在对脉冲能，带宽和带宽的模拟限制。依靠强场，几乎没有周期的激光脉冲增加了电荷转移到更高传导带的机会，从而限制了光电子控制的限制。[18]这些结合驱动了需要低脉冲能量的新技术的开发，例如利用纳米结构中增强范围的框架[3]或类似于奥斯顿开关的设备。
量化双向量子隐形传态的性能
双向隐形传态是通过共享资源状态和本地操作与经典通信 (LOCC) 在双方之间交换量子信息的基本协议。在本文中，我们开发了两种看似不同的方法来量化非理想双向隐形传态的模拟误差，即通过归一化钻石距离和信道不保真度，并证明它们是等效的。通过将 LOCC 允许的操作集放宽到完全保留部分转置正性的操作集，我们获得了非理想双向隐形传态模拟误差的半正定规划下限。我们针对几个关键示例评估了这些界限：当根本没有资源状态时以及对于各向同性和沃纳状态，在每种情况下都找到了一个解析解。上述第一个示例为经典与量子双向隐形传态建立了基准。另一个示例包括由广义振幅阻尼通道对两个贝尔状态的作用产生的资源状态，我们为其找到了模拟误差的解析表达式，该解析表达式与数值估计一致（最高可达数值精度）。然后，我们评估了 [Kiktenko et al ., Phys. Rev. A 93 , 062305 (2016)] 提出的一些双向隐形传态方案的性能，发现它们不是最优的，并且没有超出上述双向隐形传态的经典极限。我们提出了一种可证明是最优的替代方案。最后，我们将整个开发推广到双向受控隐形传态的设置，其中有一个额外的协助方帮助交换量子信息，并且我们为该任务建立了模拟误差的半正定规划下限。更一般地，我们提供了使用共享资源状态和 LOCC 的二分和多分信道模拟性能的半正定规划下限。
将传统的生态知识编织成保护评估
提供土地持有人信息的本地植被监管草案（NVR）图。它提供了在LLS ACT和LLS调节中定义和概述的土地类别的视觉表示。该地图向土地所有者提供了有关立法中描述的土地类别的指导。土地类别将帮助您确定2018年土地管理（本地植被）法规（土地管理法典）或是否可以利用允许活动来清理植被，确定是否需要批准。
羊毛生产中的人工智能
通过人工智能 (AI) 从大规模数字化数据集中提取信息在规模和变化速度上都是前所未有的。新的数据捕获源包括数字成像、GPS 定位和移动、高分辨率生物标记和生物传感器、实时自动捕获市场和环境数据。澳大利亚羊毛行业是评估此类新表型对盈利能力和先进农业系统影响的理想选择。该项目对人工智能（尤其是深度学习）的实用性进行了初步评估，以准确预测图像、生物标记和动物传感器输出的性能结果。我们开发了一种半自动化系统，该系统能够在田间/院子条件下拍摄高分辨率图像并将其链接到动物电子识别 (EID)。该系统还允许半自动记录体重。使用该系统，我们使用 4 个摄像机角度（即正面、顶部和背面）从 4072 只绵羊创建了 1,482,041 幅图像的图像库。所有绵羊在拍摄图像时都称重，并根据面部覆盖（1-5）、颈部皱纹（1-5）和身体皱纹（1-5）进行主观评分，并识别为 EID。使用图像子集，我们将数字信息应用于深度学习分析管道，特别是使用卷积神经网络 (CNN) 分析。使用 Keras (https://keras.rstudio.com) 和 Tensorflow (https://www.tensorflow.org) 开发模型。将数据细分为训练集、评估集和独立测试集，以预测 AI 预测相应表型的能力。使用侧面和顶部摄像头，预测算法可以分别以 86% 和 87% 的准确率预测体重，并且没有偏差。顶部和侧面摄像头的信息相结合，准确率为 89%。对于面部识别，AI 经过训练可以检测每只羊的头部形状和身体形状，只要羊来自相同的训练和测试集，准确率为 99%。使用每只羊的面部和身体图像的随机子集，AI 算法可以以 94% 和 98% 的准确率将匿名面部和身体图像与羊 EID 匹配，当同时使用面部和身体信息时，准确率为 99.7%。但是，当 5 个月后测试同一只羊的图像时，准确率会大大降低（<10%），除非两个时间点的图像都包含在训练数据集中（准确率提高到 90-98%）。使用皱纹评分的全量表（1-5）预测准确率较低，为 38%-58%。这表明，在面部识别的初始训练中，需要从同一只羊那里获取非常大的数据集，并随着时间的推移不断重复，以检测每只羊独特的生物特征。一旦建立了这样的初始训练数据集，面部识别就可以应用于新的人群。对于颈部和身体皱纹，AI 管道能够将动物分配到高皱纹或低皱纹类别，准确率为 73%-90%，具体取决于预测的相机角度和皱纹特征。AI 预测与手动评分的准确率相匹配，高和低皱纹评分的准确率为 98%-99%，扩展的 1-5 级皱纹评分的准确率为 57%-60%。对于面部遮盖评分，在 2 和 3 之间划分的初始分类器显示的结果略好于随机结果。这在很大程度上取决于种群中面部遮盖数据的分布，其中 87% 的动物被分配到中心类别，不到 1% 的动物属于极端类别。这没有为 AI 算法的训练和验证提供任何能力。为了测试 AI 在描述面部遮盖分数方面的实用性，ML 分类器经过训练可以区分面部遮盖分数 2 和 4。当从图像中裁剪出多个区域时，分类器的预测能力得到证明，准确率为 87%。使用更平衡的数据集，其中每个面部遮盖分数都得到同等代表，很可能区分所有 5 个面部遮盖分数。对生物传感器和生物标记技术的范围及其与深度学习 AI 技术相结合时对绵羊产业定义表型的可能效用进行了审查。全球在该领域的投资成果可能会转移到绵羊产业，并将加速数字化数据量的涌现，其中大多数数据都适合人工智能和深度学习管道。在生物传感器领域，动物加速度计和地理定位设备最有前景。在生物标记领域，基因组学被认为具有最大的潜在直接优势，因为样本可以在早期采集，不受生理状态的影响，并且可以从单个样本中为几乎所有性状提供表型和遗传预测值。大规模蛋白质组学（包括免疫学）和代谢组学研究都具有广阔的未来，因为它们与生理（生产/疾病）状态密切相关，并且适合通过人工智能进行大规模分析，并且可能为复杂性状提供低成本的表型分析，尤其是与动物生物传感器结合时。