XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System何用
柴油研究报告
根据石油计划和分析细胞（PPAC）的“全印度对柴油和汽油部门需求的研究”的报告，用于电力的柴油消耗约为柴油总消费量的5％。在德里，北方邦，比哈尔邦，泰米尔纳德邦和卡纳塔克邦等州等州的电力短缺是一个问题，该国在上一个财政年度的高峰时段面临巨大的电力赤字，但在某种程度上，对于某些州而言，与其他州相比，这种差距大大较小。这提供了一个有趣的事实，可以在整个印度进行研究，以确定这种解决方案的潜力及其商业可行性。此外，该研究建议了解与市场潜力，太阳能PV，柴油和电池的适当尺寸相关的问题，以获得最佳的LCOE。代表联邦经济合作与发展部，德国Gesellschaftfürinternational Zusammenarbeit（GIZ）GmbH与新的和可再生能源部（MNRE）合作，实施了Indo-German Solar合作伙伴（IGSP）。作为项目活动的一部分，已经进行了一项关于“如何用太阳能屋顶和存储代替柴油发电机组”的研究。关键目标是支持安装太阳能屋顶PV系统。使用太阳能和存储代替柴油发电机组的选择为行业提供了巨大的机会。这项研究旨在引起行业的关注，提高对此类系统的认识，并确定柴油发电机组的最佳尺寸。
theta爆发刺激促进了实验性自身免疫性脑脊髓炎
抽象背景/目标。多发性硬化症（MS）是一种神经系统的免疫介导的疾病，在神经退行器过程中，肌鞘被破坏。实验性自身免疫性脑脊髓炎（EAE）是MS的动物模型，其中保存髓磷脂和轴突的再髓质可以改善神经元的存活。该研究的目的是通过自身免疫性炎症和间歇性（i）Theta爆发刺激（TBS） - ITB或连续TBS（CTB）来评估神经元组织的激活能力，并基于巢穴中的星形胶质细胞，寡头胶质细胞和neuu-rocys和neuu-rons和Neuy-rocys和neuu-rocys的表达谱。方法。使用两种形式的TBS（ITB和CTB）来延长轴突可以重新送轴突的周期。已经研究了ITB或CTBS原始菌种如何用胶质原纤维酸性蛋白，髓磷脂碱性蛋白（MBP）和neu-ronal核蛋白在大鼠脊髓中影响巢蛋白的表达谱。在骨科水平下的变化。结果。获得的结果表明，两种方案（ITB和CTB）都增加了NESIN和MBP的表达，并降低了EAE大鼠脊髓中的星形胶质细菌。结论。TBS在EAE中的治疗潜力有助于提高从脊髓损伤中恢复的内在能力。关键词：脑脊髓炎，自身免疫性，实验性；多发性硬化症;神经再生； Nestin;老鼠；脊髓;经颅磁刺激。
社会情境人工智能能够从人类互动中学习
无论人工智能代理有多少可用数据，代理在实际部署中都不可避免地会遇到以前从未见过的情况。通过从其他人那里获取新信息来应对新情况（即社交情境学习）是人类发展的核心能力。不幸的是，社交情境学习对人工智能代理来说仍然是一个开放的挑战，因为它们必须学会如何与人互动以寻找它们所缺乏的信息。在本文中，我们将社交情境人工智能的任务（代理通过与人的社交互动寻找新信息）形式化为强化学习问题，代理通过社交互动观察到的奖励来学习识别有意义且信息丰富的问题。我们将我们的框架表现为一个交互式代理，它在大型照片共享社交网络上拓展其视觉智能时，学习如何用自然语言询问有关照片的问题。与主动学习方法不同，主动学习方法隐含地假设人类是愿意回答任何问题的神谕，而我们的代理则根据观察到的规范来调整其行为，即人们有兴趣或不感兴趣回答哪些问题。通过为期 8 个月的部署，我们的代理与 236,000 名社交媒体用户进行了互动，我们的代理在识别新视觉信息方面的表现提高了 112%。受控现场实验证实，我们的代理的表现比主动学习基线高出 25.6%。这项工作为不断改进人工智能 (AI) 代理提供了机会，使其能够更好地遵守开放社交环境中的规范。
使用自我解释的药物靶标预测......
识别缺失的药物靶标对于治疗的开发和药物副作用的分子阐明至关重要。通过利用药物和蛋白质靶标的分子、生物学或药理学特征可以预测药物靶标。然而，开发用于预测药物靶标的综合且可解释的机器学习模型仍然是一项具有挑战性的任务。我们提出了 Inception，这是一种用于预测药物靶标的综合且可解释的矩阵完成模型。Inception 是一个自我表达模型，它学习两个相似性矩阵：一个用于药物，另一个用于蛋白质靶标。这些学习到的相似性矩阵是我们模型可解释性的关键：它们可以解释如何用化学、生物学和药理学相似性的线性组合来解释预测的药物-靶标相互作用。我们开发了一种具有有效闭式解的新型目标函数。为了证明 Inception 在恢复缺失的药物-靶标相互作用 (DTI) 方面的能力，我们进行了交叉验证实验，严格控制数据不平衡、药物之间的化学相似性和靶标之间的序列相似性。我们还使用模拟前瞻性方法评估了模型的性能。使用 DrugBank 数据库 2011 年快照中的 DTI 训练我们的模型后，我们测试是否可以预测 DrugBank 2020 年快照中的 DTI。在所有情况下，Inception 的表现都优于两种最先进的药物靶标预测模型。这表明 Inception 可用于预测缺失的药物靶标相互作用，同时提供可解释的预测。
寻找裂缝：人工智能在军事应用的新视角
亚当斯，道格拉斯。终极搭便车指南。完整且未删节。纽约：Wings Books，1996 年。 Ben Jiang。“中国科技老兵在 ChatGPT 狂潮中投身人工智能初创企业。”南华早报，2023 年 4 月 7 日。https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3217457/chinese-tech-veterans-jump-ai-start-ups-amid-chatgpt-frenzy。 克劳塞维茨，卡尔·冯。论战争。迈克尔·艾略特·霍华德和彼得·帕雷特主编。第一次平装印刷。新泽西州普林斯顿：普林斯顿大学出版社，1989 年。 哈夫，达雷尔和欧文·盖斯。如何用统计数据说谎。诺顿平装再版。纽约：诺顿，1993 年。 Ian Bogost。“ChatGPT 比你想象的还要愚蠢。”大西洋月刊 (在线)，2022 年 12 月 7 日。https://www.theatlantic.com/technology/archive/2022/12/chatgpt-openai-artificial- intelligence-writing-ethics/672386/。李开复。人工智能超级大国：中国、硅谷和新世界秩序。纽约霍顿·米夫林·哈考特出版社，2018 年。迈克尔·拉里斯。 “致命的特斯拉车祸与技术和人为失误有关”，《华盛顿邮报》[在线]，2020 年 2 月 25 日。https://www.washingtonpost.com/local/trafficandcommuting/deadly-tesla-crash-tied-to-technology-and-human-failures-ntsb-says/2020/02/25/86b710bc-574d-11ea-9b35-def5a027d470_story.html。奥尼尔，凯茜。数学毁灭武器：大数据如何加剧不平等并威胁民主。第一版。纽约：Crown，2016 年。肖天亮。军事战略学。楼耀良、康武超、蔡仁钊主编。北京，中国：国防大学出版社，2020 年。
dhl 供应链和帝亚吉欧北美增能计划 - ...
• Nikola 卡车将成为伊利诺伊州首批日常运营的 8 级氢燃料电池电动汽车 俄亥俄州韦斯特维尔，2024 年 10 月 23 日——美国合同物流领导者 DHL 供应链和高级饮料公司帝亚吉欧北美公司宣布，计划将两辆以氢动力的燃料电池电动卡车纳入其美国车队。这两辆 8 级卡车由 Nikola 公司制造，将在伊利诺伊州普莱恩菲尔德的帝亚吉欧园区部署并使用 HYLA 模块化加油机加油，这标志着该州的一个里程碑。 DHL 供应链是帝亚吉欧北美公司 20 多年来值得信赖的合同物流合作伙伴，一直积极致力于开发创新解决方案，帮助降低客户物流运营的碳排放。氢燃料电池电动卡车是更广泛的可持续供应链战略的一部分，该战略包括使用电池电动汽车、优化车辆使用和路线、转向多式联运这些努力使帝亚吉欧和 DHL 的二氧化碳排放量逐年减少。DHL 供应链运输总裁 Jim Monkmeyer 表示：“我们很高兴将 Nikola 的氢燃料电池电动卡车整合到我们的美国车队中。作为一家致力于实现业务脱碳的全球物流公司，我们在新发布的 2030 战略中将可持续性作为第四条战略底线，即‘绿色物流之选’。部署这些燃料电池电动汽车是众多举措之一，这些举措表明我们如何用行动践行承诺。”Nikola 的氢燃料电池电动卡车为传统柴油汽车提供了一种可持续、高效的替代方案。
人工智能——Commodore 64
人工智能无疑是计算机开发中一个越来越重要的领域，它将在未来几十年对我们所有人的生活产生深远的影响。本书的主要目的是向读者介绍人工智能中的一些概念，并向他们展示如何用 BASIC 开发“智能”例程，然后他们可以将其纳入自己的特定程序中。本书仅假设读者对 BASIC 有肤浅的了解，并且本书从第一原理开始，因为我们相信，如果您真的想了解生产智能所涉及的问题以及如何着手克服这些问题，这一点至关重要。本书的基本格式是逐步提出想法并建立合适的例程，探索和比较可行的替代可能性。我们不会简单地给您一系列完整的程序，而是鼓励您尝试不同的方法，让您自己看到结果。其中包括大多数例程的详细流程图。例程的主要重点是 AI 方面，因此我们避免“启动”屏幕显示，因为这往往会掩盖程序的重要性。您可能会注意到，在某些地方，奇数行是多余的，但这些行是故意包括在内，以使程序流程清晰。尽可能避免重新输入行，但修改行很常见。书中的所有列表都经过格式化，以便它们显示在屏幕上。在大多数情况下，空格和括号被广泛使用，以使列表更易于阅读，但请注意，一些空格和括号是必不可少的，所以不要试图将它们全部删除。所有例程都经过严格测试，列表也经过非常彻底的检查，因此我们希望您不会发现任何错误。生活中一个令人悲伤的事实是，大多数错误都是由于用户“尝试 ping mitsakes”而产生的。分号和逗号可能看起来微不足道，但它们的缺失却会产生非常深远的影响！人工智能的重要性日益增加，我们希望本书能为您提供有关该领域的有用见解。谁知道呢 - 如果您真的研究这个主题，您也许能够说服您的机器自己阅读我们的下一本书！
当前基于镜像的IV转换器带有输出缓冲区
简介在2017年早些时候，我们在Uthaim线程中讨论了当前传送带放大器如何也可以用作IV转换器[1]。Uthaim利用了东芝JFET输入对，偏向于8mA。这些JFET当然很难获得。自然的问题是，我们如何用BJT替换JFET。偶然地遇到了Toshiyuki Beppu [2，2a]的1999年跨阻力IV电路。虽然这本质上是一个OPAMP IV电路，但输入阶段使用电流镜的原理显示了互补BJT对的简单偏置电路。也有John Broskie [2B]在2012年发表的类似巡回赛。而不是根据BEPPU使用第二电流放大阶段，然后用NFB关闭环路，而是只能将Uthaim的其余部分用于IV转换，包括输出缓冲区。当然，IV转换器不需要像Uthaim中的强大输出缓冲区。一个简单的A类BJT发射极追随者足以驱动下游阶段的典型载荷。整个电路由不超过3对互补电流镜，还有10个电阻组成。在Internet上进行了一些进一步的搜索，揭示了与上述[3,4]的非常相似的电路。实际上，我们在2011年也发表了类似的内容[5]。正如Jan Didden所说，您可以将其视为开放循环和A类简化的AD844（或平行的8倍）。那么，为什么现在要恢复呢？当时，JFET含量丰富，几乎没有HFE的单片双BJT可供选择（2SC3381BL / 2SA1349BL）。今天的情况是完全逆转的，并且像Nexen这样的SMD组件建立小型IV模块的想法相当吸引人[6]。Rutgers的确报告了相对较差（模拟）的性能，即使在低输出水平为0.25V的情况下，H3也为0.04％。尽管他选择的晶体管具有很低的电容，但HFE也很低（〜80）。通过选择高HFE（〜400）的Toshiba SMD低噪声双晶体管，我们的模拟
过程理论中的综合信息
近年来，Giulio Tononi 及其合作者开发了一套用于研究综合因果行为的工具包，名为综合信息理论 (IIT) [Ton04, OAT14]。该理论最初是作为一种意识的科学理论提出的，其基础是意识起源于大脑中综合的或“整体的”内部动态。更广泛地说，IIT 方法已被用于研究简单信息处理系统中的综合行为，包括自主性 [MKW + 17]、因果关系 [AMHT17]，以及状态分化研究 [MGRT16]。虽然 IIT 背后的原理似乎非常通用，但它通常仅适用于简单、有限的经典物理系统（通常描述为相互作用的“元素”图）。在相关文章 [KT20] 中，本文作者表明 IIT 的核心算法可以得到显著扩展，从而允许人们基于非常广泛的物理系统概念正式定义广义 IIT。在本文中，我们展示了如何用物理过程理论的语言自然地研究 IIT 的关键概念，包括系统、积分和因果关系，物理过程理论在数学上被描述为对称幺半范畴。过程理论带有直观但严谨的图形演算 [Sel11]，使我们能够以图形方式呈现 IIT 的许多方面。特别是，我们展示了如何从任何合适的过程理论出发定义广义 IIT，从而允许我们将 IIT 扩展到新的物理设置。选择经典概率过程理论本质上产生了 [OAT14] 意义上的 IIT 3.0。相反，从量子过程理论出发，可以得到 Zanardi、Tomka 和 Venuti [ZTV18] 定义的量子集成信息理论的一个版本，这是本研究的主要动机。这里我们只概述了分类视角在 IIT 等理论中的应用。未来还有很大的发展空间，可以开展更丰富的研究
低深度量子状态准备
探索如何使用最小电路深度制备量子状态，这是量子计算和量子信息处理中关键应用的基本兴趣。一方面，量子电路的噪声稳健性非常敏感其深度[1，2]，尤其是对于嘈杂的中等规模Quantum（NISQ）设备[3-5]。另一方面，多个对数运行时状态制备方法是许多算法的量子加速度的必要条件，包括HHL算法[6]和量子机学习[7-9]。尽管如此，通常很难[10]，准备任意n量的态度，这需要一个至少具有深度O（n/ log n）的电路，n = 2 n [11]。基于分解为单量子旋转和cnot门的均匀控制旋转，参考。[12]显示了如何用电路深度O（n）大致实现下限。当可用的Quantu-Tum随机访问记忆（QRAM）[13]时，电路深度可以显着改善到O（n）。但是，由于QRAM需要高度非本地的相互作用以及同时控制O（n）路由器的能力，因此对于当前的量子技术而言，它仍然具有挑战性。在这项工作中，我们演示了几种量子算法（顺序的算法和平行的算法），以准备任意的n级量子状态，并具有运行时O（n 2logε -1 th）和O（log（log（log（log log（log log）2logε -1）），以及辅助量o（log（log log（log（n）2）2）和O（n 2）和o（n 2）和Re（n 2）和of -of -repectiment。这里εt对应于制备状态的准确性。在表I中总结了我们的算法与算法的比较。我们注意到，通过使用辅助量子位，我们显示了指数速度（与参考文献相比。[11，12]）用于准备任意n维状态。与QRAM相比，我们的方法仅需要在恒定数量的Qubits上进行盖茨，从而显着简化其实践实现。我们希望我们的算法在NISQ和通用量子计算中都具有广泛的应用。