XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System向后的
Abasa Abarweb Garware College，Pune。 div>
单元3：知识表示10 3.1表示和映射3.2知识表示方法3.3知识表示方法3.4命题逻辑3.5谓词逻辑3.6逻辑3.6在逻辑3.7转换WFF中从WFF表单3.8分别为3.8的第3.8条款3.8向前3.9向前3.9向前3.9向后链和向后的链条搜索3.11 pressing 4：cpss presting 4：cssp和Game pripaint of 12 4.1约束4.1限制了满足。 CSP 4.1.3本地搜索CSP 4.1.4 CSP 4.2 Minimax搜索过程的结构4.3添加alpha-beta临界值4.4不确定性推理4.4.1基本概率公理4.4.2 Baye的规则4.4.4 Baysian分类4.4.3 Baye 4.4.3 Baye 4.4 Scikit-Learn 5.5 OpenCV
cucat -2024-入学局
CUCAT 2024的招股说明书（Calicut University commun录取测试）2024-25的学年已发表。It contains general information and admission rules pertaining to PG/Integrated PG with multiple entry and exit options/LLM programmes in University Teaching Departments, MSW/MCA/B.P.Ed/BPES(Integrated) programmes in University self financing Centres , MSW/ MA Journalism & Mass Communication/MSc Forensic Science/MSc Health & Yoga Therapy/M.P.Ed/BPEd programmes in Affiliated Colleges .候选人必须仔细通过招股说明书，并熟悉与录取有关的所有相关信息。还要求候选人访问招生局的网站'https://admission.uoc.ac.in//'定期以获取最新通知和公告。在介绍在线注册时，大学的目标是一个崇高的目标，即向社会社会向后的候选人以及居住在卡利库特大学管辖范围内外的偏远地区的候选人伸出手。
模块描述医疗系统工程
◾介绍和组织。CFD的历史发展。CFD的重要性。主方法（有限差异， - 元素， - 元素）用于离散。◾向量和并行计算。如何使用超级计算机，最佳计算循环，验证过程，最佳实践指南。◾方程式线性系统。迭代解决方案方法。示例和示例。三角形系统。实现MATLAB-SCRIPT，用于用Dirichlet-Neumann边界条件在腔（泊松方程）中使用简单流的溶液。◾融合标准和测试的选择。网格独立性。对解决方案的影响。◾根据comsol介绍有限元素。基于一个简单示例的comsol介绍和实际使用。◾执行CFD：CAD，网格产生和解决方案。网格的重要性。最佳实践（ERCOFTAC）。gambit介绍，CAD-DATA和网格的生产。网格质量。◾物理模型流利。这些模型对于获得良好解决方案的重要性。流利的简介。网格和收敛标准的影响。一阶和二阶离散化。网格依赖性。◾属性和湍流的计算。湍流建模。在向后的步骤后面的动荡流组合。为最终项目派遣主题。
稳定驱动的McKean-Vlasov Sdes
摘要。我们考虑了一般的McKean-Vlasov随机分化方程，该方程是由旋转变体α-稳定过程驱动的，α∈（1，2）。我们假设分支系数是身份矩阵，并且漂移是有界的，并且在某种意义上，相对于空间和测量变量，Hölder是连续的。这项工作的主要目标是证明相关均值相互作用粒子系统的混乱估计值的新弱传播。我们还对一个粒子的密度与限制麦基恩 - 维拉索夫SDE的密度之间的差异建立了一个重点控制。我们的研究依赖于与麦凯恩·维拉索夫（McKean-Vlasov）随机差异方程相关的正规化支持和半群的动力学，该方程的作用于在pβ（r d）上定义的函数，概率的空间在r d上具有r d的概率测量空间。更准确地说，半群的动力学是由在条[0，t]×pβ（r d）上定义的向后的kolmogorov偏差方程来描述的。
腹侧换段区域的GABA能神经元表示和调节力量
图1。奖励喷口位置的变化引起的力量在不同方向上施加了力量，而不会改变奖励预测。（a）。连续测量在头部固定装置中受约束的小鼠中向后和向后的劳累的连续测量。（B-C）带有不同喷口位置的Pavlovian调节任务设计。（D-E）双向力的劳累取决于相同会话内的吐口位置。小鼠表现出与喷口位置对齐的方向（n = 12）的力量。（f）小鼠在不同方向上施加力作为条件和无条件的响应（左：CR，配对t检验，t = 9.473，p <0.0001；右：ur rign：ur，ur，成对t检验，t = 9.556，p <0.0001）。（G-H）在喷口位置变化时一致的舔行为。（i）左，与条件响应相同的舔率（配对t检验，t = 1.758，p = 0.107）。右，与无条件响应的舔速度相同（配对t检验，t = 0.0624，p = 0.951）。
基于CVAR理论的微电网群的定价机制和交易策略优化
摘要：随着可再生能源产生的渗透率的提高，微电网集群（MGC）可再生能源输出的不确定性导致交易量的显着波动，这可能导致交易默认的风险。本文基于价格交易机制和有条件的危险价值（CVAR）理论提出了一个白天的两层交易模型。首先，高层建立了一个目标，可以使用惩罚机制使用需求响应（DR）来最大程度地减少微电网群的整体功率波动。微电网集群采用内部定价机制，并根据内部供需条件调整交易价格，以指导微电网参与集群内交易，从而鼓励微电网使用灵活的资源来减少电力波动。其次，低层优化建立了一个优化模型，目的是最大程度地减少微电网群集的全面工作成本。该模型采用向后的减少技术来获得可再生能源产生的多组典型场景，并引入了CVAR理论来量化交易默认值的潜在风险。最后，通过考虑各种应用方案的案例研究来验证所提出的模型的有效性。
后交叉韧带损伤的治疗
单独的后交叉韧带损伤并不常见，通常是由于胫骨近端受到向后的力量所致，导致膝关节运动和功能异常。需要进行全面的临床评估，包括病史、体格检查和影像学检查，以排除伴随的结构性膝关节损伤。没有明确的预后因素可以预测结果，理想的治疗方法仍不确定。对于单独的 I 级或 II 级后交叉韧带损伤或症状轻微或活动需求较低的患者的 III 级损伤，建议进行非手术治疗。手术治疗仅用于高要求运动员或非手术治疗失败的患者。尽管生物力学研究已经确定了单束、双束、胫骨和胫骨嵌体重建技术之间的差异，但最佳手术技术尚未确定。对于接受非手术或手术治疗的患者，没有关于固定、负重、支撑或康复方案的高质量证据。需要对同质患者群体进行额外的长期临床研究，以确定这些损伤的理想治疗方法。
重播是通过大脑的时间进行反向传播的基础
在大脑中如何形成情节记忆是神经科学界的出色难题。对于情节学习至关重要的大脑区域（例如海马）的特征是经常连通性并产生频繁的OfflINE重播事件。重播事件的功能是主动争论的主题。循环连接性，计算模拟显示，当与合适的学习算法（例如通过时间反向传播）（BPTT）结合使用时，可以实现序列学习。bptt在生物学上并不合理。我们第一次在这里描述了在可逆的复发性神经网络R2N2中，BPTT的生物学上是一个合理的变体，它严重利用了o ine-ine-ine-Replay来支持情节学习。该模型使用向前和向后的o ffl ine重播，分别执行快速的一次性学习和统计学习的两个复发神经网络之间传递信息。不喜欢标准BPTT中的重播，此体系结构不需要人工外部存储器存储。此体系结构和方法的表现优于现有解决方案，并说明了海马重播事件的功能意义。我们使用计算机科学的基准测试来演示R2N2网络属性，并模拟啮齿动物延迟交替的T-Maze任务。
![arxiv：2503.09317v1 [cs.cr] 2025年3月12日](/simg/e\eb3b08946ddfe0504714c79cb60692617b070324.webp)
arxiv：2503.09317v1 [cs.cr] 2025年3月12日
摘要。分散的链上智能合约可以实现无信任的集合，但其固有的数据透明度和执行费用阻碍了广泛采用。现有的加密方法会产生高计算成本，并且缺乏一般性。同时，先前基于TEE的解决方案遭受了实际局限性，例如无法支持合同之间的相互作用，依赖牢不可破的T恤和可用性。我们介绍了RaceTee，这是一种实用且隐私的外观架构，用于利用可信赖的执行环境（TEES）的智能合约。Racetee将交易订购（链）从执行（链）中分离出来，并在TEES中进行计算执行，从而确保机密性并最大程度地减少开销。它通过三个关键改进进一步增强了实用性：支持安全的合同互动，提供了一个关键的旋转方案，即使在TEE漏洞的情况下，该方案即使是向前和向后的保密性，并促进与现有的区块链完全兼容的情况，从而改变了用户交互模型。为了验证其可行性，我们使用Intel SGX和以太坊进行了竞争，证明了其在各种用例中的适用性并评估其性能。
多时间尺度协调的最佳调度技术，用于多源互补的功率生成系统，源负载中具有不确定性
摘要：提出了一种考虑到源 - 负载不确定性的多源互补发电系统的最佳调度策略，以解决大规模间歇性可再生能源消耗和电力负荷不稳定性对电网调度的影响。不确定性问题首先转化为常见的研究情况，例如负载功率预测，太阳能和风能。向后的场景减少和拉丁超立方体抽样技术用于创建这些常见情况。基于此，提出了一个多源互补的发电系统的多时间尺度协调的最佳调度控制方法，其中提出了需求响应，并检查了风– Pv-pv-thermal-pump-pump-pump Pump Pump Pump的最佳操作。使用时间的电力价格优化了日期定价模式的电气负载，并且在日期安排中选择了两种需求响应负载。第二，最低的系统运营成本以及每个源的日期和日期调整最少，作为多次量度互补系统的多次协调调度模型的日期和日内阶段的优化目标。该示例研究表明，调度策略可能会增加消耗的可再生能源的量，最大程度地减少载荷频率，提高系统稳定性并进一步降低运营费用，从而证明建议策略的可行性和效率。