XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System修剪
量子擦除通道上颜色代码的修剪解码
纠错是构建量子计算机的关键步骤。量子系统会因退相干和噪声而产生误差。通过使用量子纠错，可以防止量子计算设备中的量子信息被破坏。人们为开发和研究量子纠错码做出了许多努力和改进。其中，拓扑码（如表面码 [1], [2]）因其高阈值和局部性 [3] 而有望用于构建实用的量子计算机。色码 [4] 是另一种有前途的用于容错量子计算的拓扑量子纠错码。它们提供的阈值相对较好，略低于表面码 [5], [6], [7]。然而，与表面码不同，横向 Clifford 运算可以充当逻辑 Clifford 运算 [8]。量子擦除通道 [9], [10] 是简单的噪声模型，其中一些量子位被擦除，并且我们已知哪些量子位被擦除。当一个量子比特被擦除时，该量子比特被认为会受到随机选择的泡利误差的影响。了解哪些量子比特被擦除可能会使开发解码算法变得不那么复杂。最近，有人提出了在量子擦除信道上以线性时间对表面码进行最大似然 (ML) 解码 [11]，它被用作表面码和色码的近线性时间解码算法的子程序 [6]，通过将它们投影到表面码 [12]、[7] 上来纠正泡利误差和擦除。在本文中，我们证明了当一组被擦除的量子比特满足某个可修剪性条件时，在量子擦除信道上对色码进行线性时间 ML 解码是可能的，并提出了一种解码算法，我们称之为修剪解码。我们还提供了当不遵守可修剪性约束时如何使用修剪解码的方法。
对医疗保健的零信任？是的。和修剪供应商的负担
医疗设备中挽救生命的创新对于当今的医疗保健至关重要，但它们通常是互联网和攻击者开放的。拥有22,000个IOMT设备和18,000个终点，圣卢克大学健康网络一直在不经常更新的电子表格上跟踪网络资产和设备。另外，供应商将无需任何授权即可将新设备插入网络。他们需要一种准确，可验证的方法来了解其网络上的任何设备在何处，何时何地。输入跨越平台。与Microsoft的安全解决方案套件（包括端点检测和保护技术）无缝和广泛集成。结果？全面的安全套件正在获得获得Hitrust认证的道路，并且是避免违规的Hitrust认证环境中99.4％的一部分。
为您的修剪和砍伐任务提供强大而一致的力量
8.0 m/s类型：80TXL/音高：0.325“/量规：1.1 mm（0.043”）导杆长度：150 mm（6“）55 ml（1.9盎司）切割木材：4.6 m/s²切割木材：1.5 m/s²81db（a）89 db（a）89 db（a）89 db（a）3 db（a）3 db（a）3 db（a）474 474 x 95 x.（a）474 x.（a）474 x.（a）474 x.（a）474 x 95 x（A） 3-3/4 x 10“）BL4025指南杆，锯链2.1-2.4 kg（4.6-5.3磅）BL4020 -BL4040指南杆，锯链，链条油
大脑基础•战斗，飞行，冻结，小鹿反应•修剪
•安抚威胁•开玩笑以实现积极的社会反应•迅速遵循指示•幽默是一种辩护•有时被视为“人们取悦”•通过笑话寻求联系，玩笑，玩笑•让很多人感觉更好•将他人的需求放在我们自己的
基于点云对齐的藤蔓修剪的视觉伺服
摘要：本文使用机器人技术和基于视觉的反馈控制，解决了葡萄树修剪的挑战，这是农业中至关重要且艰苦的农业任务。由于3D姿势估计和特征提取方面的挑战，藤蔓的复杂结构使视觉致密暗销。是基于迭代最接近点（ICP）点云对准和基于位置的视觉伺服伺服（PBV）的组合，提出了一种基于视觉的藤蔓修剪的新方法。在藤蔓修剪的PBV中比较了四个ICP变体：标准ICP，Levenberg – Marquardt ICP，点对平面ICP和对称ICP。该方法包括一个专用的ICP初始猜测，以提高对齐速度和准确性，以及在修剪位置生成参考点云的过程。实时实验是在配备了立体相机的Franka Emika操纵器上进行的，涉及在实验室条件下的三个真实葡萄藤。
修剪或移除树木的在线树木申请信息
• 业主同意遵守要求。 • 修剪或移除树木的原因 - 填写并上传模板文件 • 场地地图 - 从鸟瞰图绘制简单的线条场地地图（参考模板），每棵树都标有 X 以显示树干（而不是树冠）的位置。在地图上标记树木“树 1”、“树 2”，以与要检查的每棵树的修剪/移除树木原因模板相匹配。场地地图必须包括物业边界、街道名称、建筑物、车道、游泳池和任何其他信息，以协助检查人员找到要检查的树木。 • 申请中每棵树的照片。每张照片的最大文件大小为 4MB。（仅限 jpg 或 pdf 文件。不接受 HEIC 文件）。上传到您的在线申请的支持信息（如果有 - 非强制性）
大型语言模型的结构化最优脑修剪
海量的参数和计算需求阻碍了大型语言模型 (LLM) 的广泛应用。网络剪枝为该问题提供了一个实用的解决方案。然而，现有的 LLM 剪枝工作主要集中于非结构化剪枝或需要剪枝后微调。前者依靠特殊硬件来加速计算，而后者可能需要大量的计算资源。在本文中，我们介绍了一种无需再训练的结构化剪枝方法，称为 SoBP ( S structured O ptimal Brain P runing)。它利用全局一阶信息来选择剪枝结构，然后用局部贪婪方法对其进行细化，最后采用模块重构来减少信息丢失。我们在 8 个不同的数据集上对来自 3 个 LLM 系列的 14 个模型的有效性进行了评估。实验结果表明 SoBP 优于当前最先进的方法。
根修剪对油棕榈种植园中有机碳库存水平的影响
摘要棕榈油（Elaeis Guineensis Jacq。）是一种可以将二氧化碳转移到土壤中的碳存储中的农作物。根修剪也在增强植物中的碳库存中起作用。这项研究旨在评估根修剪对油棕榈碳储量的影响及其与营养吸收的关联。这项研究使用了四岁的油棕榈植物进行了六个月的时间。采用了具有两个因素的嵌套实验设计。第一个因素是主要的地块，涉及三个根切割深度（0、10和20厘米），而第二个因子构成了四个根切割强度（0％，25％，50％和75％）。调查结果表明，根修剪增加了植物的碳库存，尽管与对照相比，植物的碳量保持较低。下午记录了最高的CO 2发射，特别是在75％强度的20 cm根切割处理中，尺寸为4.3μmol·M -2·SEC -1。最大的碳储备，16.98吨·C·Ha -1·年-1年，在20 cm的深度和75％的强度下观察到，相关性为正相关。
在视觉状态空间模型中探索令牌修剪
状态空间模型（SSM）具有与变压器的注意模块相比保持线性计算复杂性的优势，并且已将视觉任务应用于视觉任务作为一种新型强大的视觉基础模型。受到观察的启发，即视觉变压器（VIT）的最终预测仅基于最有用的代币的子集，我们采取了新的步骤，即通过基于令牌的修剪来提高基于SSM的视力模型的效率。但是，即使经过广泛的微调，为VIT设计的现有代币修剪技术的直接应用也无法提供良好的性能。为了解决此问题，我们重新审视了SSM的独特计算特征，并发现Naive Application破坏了顺序令牌位置。这种洞察力促使我们设计了一种专门针对基于SSM的视力模型的新颖和通用的代币修剪方法。我们首先引入一种修剪感知的隐藏状态对准方法，以稳定剩余令牌以增强性能的邻里。此外，根据我们的详细分析，我们提出了一种适用于SSM模型的令牌重要性评估方法，以指导令牌修剪。采用有效的实施和实际加速方法，我们的方法带来了实际的加速。广泛的实验表明，我们的方法可以实现大量的计算减少，而对不同任务的性能的影响最小。值得注意的是，我们在成像网上获得了81.7％的精度，而修剪的plainmamba-l3的拖鞋降低了41.6％。此外，我们的工作为了解基于SSM的视力模型的行为提供了更深入的见解。