XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System势差
9/14/2020 1“差分目标多路复用”脊髓...
相关图说明了基因表达，SCS电流（MA）和行为评分（BSPB）的百分比之间的关系。a：sham，b：no-scs（sni），C：双相对称SCS，D：单相阴性SCS，E：单相阳极SCS，F：非对称性双相SCS 1：2，G：不对称的双偶联1：0.5。蓝点代表正相关，红点代表负相关。点的大小和黑暗与Pearson相关系数的值成正比
量子局部差分隐私的优化机制
集中式差分隐私已成功应用于量子计算和信息处理，以保护隐私并避免相邻量子态之间连接中的泄漏。因此，量子局部差分隐私 (QLDP) 已被新提出以保护量子数据隐私，类似于所有状态都被视为相邻状态的经典场景。然而，QLDP 框架的探索仍处于早期阶段，主要是概念性的，这对其在保护量子态隐私方面的实际实施提出了挑战。本文对 QLDP 进行了全面的算法探索，以建立一个实用且可行的 QLDP 框架来保护量子态隐私。QLDP 使用参数 ε 来管理隐私泄漏并确保单个量子态的隐私。对于任何量子机制，QLDP 值 ε 的优化（表示为 ε ∗ ）都是一个优化问题。结果表明，量子噪声的引入可以提供与经典场景类似的隐私保护，量子去极化噪声被确定为 QLDP 框架内的最佳单元私有化机制。单元机制代表了一组多样化的量子机制，涵盖了经常使用的量子噪声类型。量子去极化噪声优化了保真度和迹线距离效用，这是量子计算和信息领域的关键指标，可以看作是经典随机响应方法的量子对应物。此外，提出了一个组合定理，用于将 QLDP 框架应用于分布式（空间分离）量子系统，确保有效性（QLDP 值的加性），而不管状态的独立性、经典相关性或纠缠（量子相关性）。该研究进一步通过分析和数值实验方法探讨了不同量子噪声机制（包括单元和非单元量子噪声机制）之间效用和隐私之间的权衡。同时，这突出了 QLDP 框架中量子去极化噪声的优化。
变电站网关和RTU变压器差分保护
直接测量（电流和电压为0.2级）的高精度范围较大的电流输入允许将同一设备连接到1 a和5 a ct次级通过前USB连接您，您可以访问设备以访问设备以检索外部CID，加载外部CID，加载防火墙配置或更新设备固定设备固定协议，pt communcotions prody pts vers ints ints int concommance IRIG-B输入或PPS输入，PACFACTORY或显示用于监视和设置的Web服务器，无需其他软件网络安全功能：SFTP，HTTP，防火墙，审核日志，访问，RBAC，LDAP，会话管理...按IEC 61869-9（NCIT）和IEC 611850-9-2LE（NCIT）和SAME
与潜在的动力学残差适应世界模型
模拟对真实性增强学习（RL）面临着核对模拟和现实世界中的差异的关键挑战，这可能会严重降级剂。一种有希望的方法涉及学习校正以代表残留误差函数的模拟器正向动力学，但是对于高维状态（例如图像），此操作是不切实际的。为了克服这一点，我们提出了Redraw，这是一种潜在的自回归世界模型，在模拟中鉴定在模拟中，并通过剩余的潜在动力学而不是明确观察到的状态对目标环境进行了验证。使用此改编的世界模型，Redraw使RL代理可以通过校正动力学下的想象的推出来优化RL代理，然后在现实世界中部署。在多个基于视觉的Mujoco域和一个物理机器人视线跟踪任务中，重新绘制有效地对动态变化，并避免在传统转移方法失败的低数据方案中过度拟合。
社会规范差异对人工智能（AI）监管和创新的影响 - 从欧洲AI趋势看智能对话系统伦理风险的地区差异 - 市川瑠衣
1 https://www.atmarkit.co.jp/fwcr/rensai/usability06/01.html 2 ISO 9241-110（2006）“人体工程学--人机交互--对话原则”https://kikakurui.com/z8/Z8520-2008-01.html “对话”：人与交互系统为实现某一目标而进行的互动（用户输入信息的一系列动作以及系统的响应）。 “交互式系统”：硬件和软件的组合，用于接收来自用户的信息输入并将输出传达给用户，以提高用户执行任务的能力。 3 Ben Shneiderman (1995) 设计用户界面：有效的人机交互策略 https://uxmilk.jp/64295 Kenichi Okada、Shogo Nishida、Hideaki Kuzuoka、Mie Nakatani、Hidekazu Shiozawa、IT Text 人机交互（修订第 2 版）（2016 年）（参考网站） https://www.atmarkit.co.jp/fwcr/rensai/usability06/01.html 4 ISO 9241-110 (2006) 人体工程学 - 人机交互 - 对话原则 https://kikakurui.com/z8/Z8520-2008-01.html “对话原则”：1）适合工作，2）自我描述，3）符合用户期望， ④ 易于学习， ⑤ 可控制性， ⑥ 对错误的容忍度， ⑦ 易于个性化 5 ISO 9241-210:2019 “人体工程学 - 人机交互 - 第210部分：以人为本的交互系统设计” https://webdesk.jsa.or.jp/books/W11M0090/?bunsyo_id=ISO%209241-210:2019 https://webdesk.jsa.or.jp/books/W11M0090/?bunsyo_id=JIS%20Z%208530:2021 具体的设计原则包括： ①“基于对用户、任务和环境的清晰理解进行设计”， ②“用户参与整个设计和开发过程”， ③“基于用户视角的评估来指导和改进设计”， ④它规定：5）“迭代流程”，6）“设计时要考虑用户体验”，7）“设计团队中要吸纳具有不同专业技能和观点的人员”。
重掺杂磷注入 4H-SiC 上的 Ni 肖特基势垒
意大利微电子与微系统研究所 (CNR_IMM)，第 VIII 大街，5 号工业区，95121 卡塔尼亚，意大利摘要研究了在重掺杂（ND >10 19 cm -3 ）n 型磷注入碳化硅 (4H-SiC) 上形成的 Ni 肖特基势垒的电行为，重点研究了正向和反向偏压下的电流传输机制。肖特基二极管的正向电流-电压特性表明，主要的电流传输是热电子场发射机制。另一方面，反向偏压特性不能用独特的机制来描述。事实上，在中等反向偏压下，注入引起的损伤是导致漏电流温度升高的原因，而随着偏压的增加，纯场发射机制趋近于。讨论了重掺杂层上的金属/4H-SiC 接触在实际器件中的潜在应用。关键词：4H-SiC，电气特性，电流传输，肖特基器件
insilico研究用于制剂开发的表面活性剂作为渗透糖蛋白抑制剂势
摘要简介：在过去的几十年中，微生物多药耐药性（MDR）已成为许多药物方案中的关键疗法之一。由于这种现象，制药行业，畜牧业和农业行业都受到了某种影响。材料和方法：使用Schrodinger Maestro 9.1软件程序进行了具有指定配体的分子对接研究。蛋白质制备向导用于制备选定的受体。结果：对接模拟揭示了蛋白质配体相互作用曲线中许多元素的重要性，例如氢键，亲脂接触，金属相互作用，PI-PI相互作用和PI-cation相互作用。评分函数是在计算化学和分子建模中使用的快速近似数学算法，以预测两个分子对接后两个分子之间非共价接触的强度。结论：这项研究的发现可能有助于理解这些赋形剂可能的P-GP抑制活性的分子机制。目前的发现将通过使用任何P-gp底物药物分子以及体外和体内研究的配方开发来进一步验证，以获得最终确认。
分数薛定谔方程中双曲双阱势的量子信息熵
摘要：在本研究中，我们研究了双曲双阱势 (HDWP) 的分数阶薛定谔方程 (FSE) 中的位置和动量香农熵，分别表示为 S x 和 S p 。我们在分析中探索了用 k 表示的分数阶导数的各种值。我们的研究结果揭示了有关低位态的位置熵密度 ρ s ( x ) 和动量熵密度 ρ s ( p ) 的局部化特性的有趣行为。具体而言，随着分数阶导数 k 的减小，ρ s ( x ) 变得更加局部化，而 ρ s ( p ) 变得更加非局部化。此外，我们观察到随着导数 k 的减小，位置熵 S x 减小，而动量熵 S p 增加。特别地，这些熵的总和随着分数阶导数 k 的减小而持续增加。值得注意的是，尽管随着 HDWP 深度 u 的增加，位置 Shannon 熵 S x 增加，动量 Shannon 熵 S p 减少，但 Beckner–Bialynicki-Birula–Mycielski (BBM) 不等式关系仍然成立。此外，我们研究了 Fisher 熵及其对 HDWP 深度 u 和分数阶导数 k 的依赖关系。结果表明，Fisher 熵随着 HDWP 深度 u 的增加和分数阶导数 k 的减小而增加。
负电子亲和势发射极热电子能量转换器的空间电荷限制理论
推导了采用负电子亲和力 NEA 金刚石发射极电极的真空热电子能量转换装置 TEC 的空间电荷限制输出电流模式的理论。该理论通过假设电子表现为无碰撞气体并自洽地求解 Vlaslov 方程和泊松方程而发展。讨论了该理论的特殊情况。执行计算以在各种条件下模拟具有氮掺杂金刚石发射极材料的 TEC。结果表明，NEA 材料在输出功率和效率方面优于类似的正电子亲和力材料，因为 NEA 降低了发射极的静电边界条件，从而减轻了负空间电荷效应。© 2009 美国真空学会。DOI：10.1116/1.3125282
将残差、密集和初始块集成到 nnUNet 中
摘要 —nnUNet 是一个完全自动化且可通用的框架，它可以自动配置应用于分割任务的完整训练管道，同时考虑数据集属性和硬件约束。它利用了一种基本的 UNet 类型架构，该架构在拓扑方面是自配置的。在这项工作中，我们建议通过集成更高级的 UNet 变体（例如残差、密集和初始块）的机制来扩展 nnUNet，从而产生三种新的 nnUNet 变体，即残差-nnUNet、密集-nnUNet 和初始-nnUNet。我们已经在由 20 个目标解剖结构组成的八个数据集上评估了分割性能。我们的结果表明，改变网络架构可能会提高性能，但提高的程度和最佳选择的 nnUNet 变体取决于数据集。索引词 —nnUnet、生物医学图像分割、残差网络、密集网络、初始网络。