XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System原始信息
![arXiv:2501.16335v2 [quant-ph] 2025 年 1 月 29 日](/simg/f\f7a41eba8de79ac978b9aa03aaea7cff106eb171.webp)
arXiv:2501.16335v2 [quant-ph] 2025 年 1 月 29 日
量子信息扰乱描述了最初局部信息通过纠缠生成在整个量子多体系统中的快速传播。一旦扰乱，原始局部信息就会被全局编码，无法从任何单个子系统访问。在这项工作中，我们引入了一种协议，该协议允许将信息扰乱到过去，甚至在生成原始信息之前就可以解码。该协议是通过使用概率方法模拟封闭的时间曲线（一种粒子可以沿时间向后穿越的理论构造）来实现的。值得注意的是，我们发现更强的扰乱动力学可以增强解码过程的保真度。我们进一步介绍了一种量子电路设计，并在基于云的 Quantinuum 和 IBM 量子计算机上实验性地实现了我们的协议。我们的方法阐明了一个独特的量子任务：在不改变过去的情况下检索未来编码的信息。
Microsoft Word - 了解实时人工智能教育仪表板对 RAED 向讲师提供指导的影响.pdf
可以帮助理解存储在数据库中的原始信息，从而有助于人类认知[6]。仪表板可以看作是指标的容器[13]，但 Bronus 等人对仪表板的定义最准确。Bronus 等人将仪表板定义为“易于阅读、通常单页的实时用户界面，以图形方式显示组织关键绩效指标（KPI）的当前状态（快照）和历史趋势，以便一目了然地做出即时和明智的决策”[5]。这种类型的视觉显示在理解方面至关重要，因为如果以有意义的方式呈现，人类能够处理大量数据[17]。学习分析工具和可视化的使用有可能为教师提供有效的支持，帮助他们保持学生的参与度并实现学习目标[15]。Yoo 等人[21]对教育仪表板进行了审查，他们强调了仪表板的实用性，提到仪表板呈现了教育数据挖掘过程的结果，并帮助教师监控和了解学生的学习模式。我们可以将同样的原则应用于数据
安装：计算机日记
在通信网络上发送数据或信息的过程中，与个人数据和身份相关的各种类型的数据和重要信息通常在网络上进行交易。这可以由不负责任的各方利用，以通过复制个人数据或信息来获得个人利益。因此，通过通信网络发送的数据需要保护。根据法律号2022年27号，个人数据保护包括保护个人数据并保证个人数据主体的宪法权利的所有努力。基于此，研究目标是为用户提供以个人数据形式为文本数据提供额外安全性的选项。BASE64应用程序通过将明文更改为密文来提供数据安全性，该信息的信息结构与原始信息形式大不相同。使用base64算法的文本数据安全应用程序是使用统一建模语言（UML）系统开发方法设计的。关于应用程序开发，使用的框架是模块化的。因此，使用此应用程序，文本数据具有其他数据安全选项，以避免可能有害的行为。
将数据规范化策略扩展至 MACONT 方法，用于多准则决策
综合规范化混合聚合技术 (MACONT) 是一种著名的多准则决策 (MCDM) 方法，与传统方法相比具有显著优势。该方法与大多数其他方法的主要区别在于使用数据规范化技术和聚合方法。MACONT 在整个评估过程中同时使用三种不同的数据规范化技术以及两种聚合方法。这减少了评估值的推导，提高了最终决策结果的可靠性，使流程更加精确和收敛。然而，原始 MACONT 强调整合同一类型准则的多种规范化技术，这些技术在某些情况下可能会表现不佳。本文提出了六种规范化技术的组合策略，与 MACONT 结合使用，以帮助规范化数据综合反映原始信息并解决不同类型的数据、准则和替代方案。所提出的方法应用于四个案例研究。在所有研究中，排名结果与其他 MCDM 方法进行了比较，产生了相同的最佳替代方案，并克服了原始 MACONT 无法正常工作的情况。
建立端到端海关监管体系作为经济安全工具
摘要。本研究的目的是确定建立端到端海关控制系统的方法，以提高海关当局活动的效率并提高国家的经济安全水平。研究采用了分析和综合、形式逻辑和比较法律方法。对海关控制系统的分析发现了一些问题，这些问题无法提高海关控制的效率和国家的经济安全水平。为了解决这些问题，作者建议在客观控制手段的基础上组织在国家边境检查站收集原始信息，并确保在随后的海关操作中（包括申报货物时和放行后的海关控制过程中）提供这些信息。此外，还建议确保海关当局与其他国家机构的互动，引入海关审计制度，并实施刺激企业退出经济影子部门的机制。本研究的创新之处在于提出了端到端控制系统模型，确保提高海关当局的效率和国家的经济安全水平。关键词：海关监管、海关审计、经济安全、对外经济活动监管
在监视视频中通过未来的外观运动预测
摘要：监视视频中的异常检测是对罕见事件的识别，这些事件产生了正常事件的不同特征。在本文中，我们介绍了一项有关异常检测技术进度的调查，并介绍了我们提出的框架以应对这一非常具有挑战性的目标。我们的方法基于最新的最新技术，并将异常事件施放为未来帧中意外事件。我们的框架非常灵活，您可以通过现有的最新方法替换几乎重要的模块。最受欢迎的解决方案仅将未来预测的信息用作训练卷积编码网络的限制，以重建框架，并在原始信息和重建信息之间取得差异的分数。我们提出了一个完全基于预测的框架，该框架将特征直接定义为未来预测和基础真理信息之间的差异。此功能可以馈入各种类型的学习模型以分配异常标签。我们介绍了我们的实验计划，并认为我们的框架的性能将通过提出功能提取的早期有希望的结果来与最先进的分数竞争。
细粒度太粗糙：一种以数据为中心的新型方法，用于有效场景图
学习以场景图的形式从原始信息组成视觉关系是一项高度挑战的任务，这是由于上下文依赖性的，但是在依赖于场景所在的现场视觉应用程序中至关重要。但是，场景图生成（SGG）中没有当前的方法旨在为下流任务提供有用的图形。相反，主要重点主要是公开数据分布以预测更多细粒关系的任务。据说，所有的关系关系都不相同，至少其中一部分对现实世界应用没有用。在这项工作中，我们介绍了有效的SGG的任务，该任务旨在阐述相关关系的产生，从而促进了在下游任务（例如图像生成）中使用场景图的使用。为了支持进一步的方法，我们根据流行的Visual Genome数据集的注释提出了一个新的数据集，即VG150策划的新数据集。我们通过一组实验表明，该数据集包含比通常在SGG中使用的数据更高质量和多样的注释。最后，我们显示了从场景图1中生成图像生成的任务中该数据集的效率。
硕士论文 - 纯
本硕士论文重点介绍了 Viggo Eindhoven Airport（埃因霍温机场最大的服务提供商）专门用于人力资源分析的数据仓库的设计、实施和分析。更具体地说，Viggo 内部过度使用电子表格，这妨碍了人力资源和 BA 部门就 Viggo 人力资源发展做出快速准确的决策。由于 Viggo 很难转向一个全新的软件系统来更好地管理存储在电子表格中的信息，因此应该研究替代解决方案。本文推荐使用数据仓库作为替代方案，它将现有电子表格转换为完全集中的数据存储库，专注于人力资源部门的业务分析。确切地说，在本论文项目中，讨论了两个问题。前者是基于人力资源分析的数据仓库设计，后者是基于电子表格源的 ETL 解决方案。关于 ETL 解决方案，设计了一个使用 CSV 电子表格查询机制的 ETL 框架。引入的 ETL 框架称为 CSVQL，是一种潜在的查询语言。工作量分为两个主要部分。前者侧重于 Viggo 的数据仓库设计，后者根据 Viggo 的数据源研究 ETL 解决方案。使用上述数据仓库系统，将原始信息转换为数据。
尼泊尔奇特旺亚热带森林生物量/碳估算与测绘：甚高分辨率 GEOEYE 卫星图像与机载激光雷达数据的比较
人们普遍认为，保护森林地区可以大大有助于缓解全球气候变化。为此，联合国气候变化框架公约 (UNFCCC) 等国际机构制定了一项减少二氧化碳排放 (REDD) 的合作计划，以更新温室气体排放清单。然而，研究表明，准确估计森林的碳储量仍然存在不确定性，尤其是使用光学遥感。因此，本研究旨在确定机载 LiDAR 数据或 VHR GeoEye 卫星图像中的哪一个来源可以为尼泊尔奇特旺亚热带森林的生物量/碳估算提供更准确的信息。非常高分辨率的 GeoEye 卫星图像仅提供二维信息，而 LiDAR 数据提供三维信息。在本研究的方法中，LiDAR 数据需要更多分析，因为来自传感器的原始信息是在点云中获取的。然后，从点云中得出数字表面模型 (DSM) 和数字地形模型 (DTM)。树冠高度模型 (CHM)，即树木的高度，是通过 DSM 和 DTM 之间的差异计算得出的。将从 LiDAR 数据得出的树木高度与实地测量的树木高度进行比较。使用面向对象分析 (OOA) 技术对 LiDAR CHM 和 GeoEye 图像进行分割，以删除
更一般的深泡检测的真实外观建模
摘要。在检测与训练中存在类型的深层时，最新研究的最新研究表明了有希望的结果。但是，它们概括地看不见的深泡沫的能力受到限制。这项工作从一个简单的原则中改善了可概括的深层检测：理想的检测器将任何包含在真实面孔中发现的异常的面孔分类为假货。也就是说，检测器应学习一致的真实外观，而不是在训练集中不适用于看不见的深击中的假模式。在这一原则的指导下，我们提出了一项名为“真实外观建模”（RAM）的学习任务，该任务通过从稍微干扰的面孔中恢复原始面孔来指导模型学习真实的外观。我们进一步提出了面部障碍，以产生令人不安的面孔，同时保留了恢复的原始信息，这有助于模型学习真实面孔的细粒度外观。广泛的实验证明了建模真实外观以发现更丰富的深击的有效性。我们的方法通过多个流行的DeepFake数据集的大幅度传递了现有的最新方法。