XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System受约束
...
在许多大脑区域中，神经种群活动似乎被限制为具有相当高维的神经状态空间内的低维歧管。对主要运动皮层（M1）的最新研究表明，低维歧管内的活性，而不是单个神经元的活性，是计划和执行运动所需的计算基础。迄今为止，这些研究仅限于在约束的实验室环境中获得的数据，在这些实验室环境中，猴子执行了重复，定型的任务。一个空旷的问题是，观察到的神经流形的低维度是否归因于这些限制。在执行更自然和不受约束的动作（如步行和采摘食物）期间，M1活动的维度仍然未知。现在，我们发现与各种不受限制的自然行为相关的低维流形，其维度仅略高于与受约束实验室行为相关的尺寸。为了量化这些低维流形带有任务相关信息的程度，我们构建了特定于任务的线性解码器，这些解码器可预测M1歧管活动的EMG活动。在这两种设置中，基于估计的低维歧管中的活性进行解码性能与基于所有记录神经元的活性的解码性能相同。这些结果在特定于任务的流形和运动行为之间建立了功能联系，并强调说，受约束和不受约束的行为都与低维M1歧管有关。
2007 年国家温室气体和能源报告法案
第 1 部分——前言 1 1 简称 ................................................................................................ 1 2 生效日期 ................................................................................................ 1 3 目的 .............................................................................................................. 2 4 法案的宪法基础 ........................................................................................ 2 5 法案排除了某些州和领地法律 ...................................................................... 3 5A 英国王室受约束 ...................................................................................... 3 6 扩展到外部领土 ...................................................................................... 3 6A 扩展到专属经济区和大陆架 ...................................................................... 3 6C 适用于外国船舶 ...................................................................................... 4 第 2 部分——解释 5 7 定义 ...................................................................................................... 5 7A 温室气体 ............................................................................................. 16 8 集团和集团成员 ...................................................................................... 17 9 设施 ...................................................................................................... 18 10 排放、能源生产、能源消耗等 .................................................................. 18 11 运行控制——基本规则 .............................................................................. 19控制——拥有最大权力的人 ...................................................... 20 11B 运营控制——指定的人 .............................................................. 20 11C 运营控制——有多名受托人的信托 .............................................................. 24 11D 合规记录不理想 .............................................................................. 28
一项关于狭窄人工智能的研究
与一般AI不同，该将军旨在复制人类的智力并执行人类可以使用的任何智力任务，狭窄的AI在范围上受到限制。它在预定的一组规则下运行，不能表现出与人类相同的理解或适应性水平。狭窄的AI是我们今天遇到的最常见的AI形式。狭窄的人工智能（NAI）代表了人工智能领域的一个重要里程碑，重点是专业任务和应用。与通用人工智能（AGI）不同，该通用人工智能（AGI）旨在模仿各个领域的类似人类的认知能力，NAI旨在在受约束领域内的特定任务中脱颖而出。本文概述了NAI，其在不同领域的应用，其发展和部署的挑战以及未来的前景。
基于限制阈值访问结构的有效量子秘密共享方案
摘要：量子秘密共享是量子加密的重要分支，可以使用量子秘密共享构建安全的多方量子键分配协议。在本文中，我们构建了一个基于受约束（t，n）阈值访问结构的量子秘密共享方案，其中n是参与者的数量，t是参与者和分销商的阈值。来自两个不同组的参与者对GHz状态的两个粒子进行相应的相移操作传递给他们，然后与分销商的T -1参与者可以恢复键，在此过程中，参与者恢复了自己收到的密钥粒子并通过分销商的协作来获得密钥。安全分析表明，该协议可以抵抗直接测量攻击，拦截重传攻击和纠缠测量攻击。与类似的现有协议相比，该协议更加安全，灵活和有效，可以节省更多的量子资源。
莫桑比克的疫苗和医疗供应分布的轻触式路由优化工具（根）
规划农村和城市贫困社区中的疫苗分配具有挑战性，部分原因是车辆不足，冷藏有限，道路可用性和天气状况。华盛顿大学和Villagereach共同开发并测试了一个基于用户友好的，基于Excel电子表格的优化工具，用于将和时间安排供应，以将效率分配给Mozambique的卫生中心。本文描述了该工具和过程，用于定义问题并在开发过程中从用户中获取馈送。分布和路由工具（名为Route“优化工具”（root））使用索引算法来优化受约束资源下的路由。使用五个数据集，三个现实和两个人工数据集提出了数值结果。root可以在常规或紧急情况下使用，并且可以轻松适应其他产品，区域或物流问题。
自闭症的人际距离理论及其对认知评估，治疗和日常生活的影响
想象一下人们在一起电梯中的情况。他们避免了眼神交流，并且它们的运动僵硬且受约束；他们中的大多数人要么沉默地旅行，要么开始讨论一个肤浅的话题。如果自闭症诊断专家是要观察我们的虚构乘客，他们会注意到可能让人想起自闭症谱系障碍（ASD）的行为特征。但是，如果同一群神经典型的人要在办公室休息室或鸡尾酒会上互动（有足够的空间可以站在舒适的距离或如有必要的情况下移开），他们可能会有一个愉快的时光，在闲聊中分享故事，同时进行剧烈的，明确的情绪，并进行长期的眼神交流。观察到的人突然在电梯中失去了社会通信能力。尽管文化的许多其他要素
电容车辆路由问题的可行性保留的量子近似求解器
电容的车辆路由问题（CVRP）是NP优化概率（NPO），在包括运输和物流在内的各种领域都会出现。CVRP从车辆路由问题（VRP）延伸，旨在确定一辆车辆最有效的计划，以将货物运送到一组客户，但要遵守每辆车的有限承载能力。作为可使用的解决方案的数量，当客户数量增加时，找到最佳解决方案仍然是一个重要的挑战。最近，与经典启发式方法相比，量子近似优化算法（QAOA）是一种量子古典杂种算法，在某些组合优化概率上表现出增强的性能。但是，它的能力在解决包括CVRP在内的受约束优化问题方面显着降低。此限制主要来自将给定问题编码为
2025 年 2 月 6 日 合同条款和条件
SPE 权利。SPE 保留全权且不受约束地自行决定以下事项的权利：(i) 确定活动中展示的参展商、展品和产品的资格；(ii) 拒绝、禁止或移除 SPE 认为对 SPE、其他参展商或活动参与者有异议、不适当、具有破坏性或冒犯性的展品或参展商；(iii) 更改或修改活动的布局和/或重新安置展品或参展商；(iv) 因超出 SPE 合理控制范围的事件而全部或部分取消活动；(v) 自行决定更改活动的日期、地点、持续时间和实体或虚拟活动的性质；对 SPE、SPE 赞助组织、其各自的官员、董事、员工、代理人及他们每个人不承担任何责任；(vi) 不时制定和修订或修改任何有关使用设施和活动的法规； (vii) 确定参展商是否违反了任何展览规定或其他展览规则。
语音综合的轻巧语言模型
大规模自回归文本到语音（TTS）模型可以产生与人类言语几乎没有区别的语音。但是，由于记忆和计算限制，培训大语言模型（LLMS）具有挑战性。本文描述了我们2024对话语音克隆挑战（COVOC）的TTS方法。我们的方法通过扩展中文拼音词汇并减少仅解码器式变压器体系结构中的层数来修改劳拉格模型，以综合中文和英语文本。尽管使用了最少的训练数据，但在主观和某些客观评估中，我们的方法和其他受约束系统之间的性能差距相对较小。本文讨论了我们试图训练轻量级LLM的零拍摄TTS的尝试，并分析了导致低性能的因素。我们的音频样本可以在线访问1。索引术语：文本到语音，语音识别，人类计算机互动，计算副语言学