XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System向量的
向量 - 定义，功能，类型，示例，应用程序...
取决于向量中特定序列的存在，使它们能够在宿主细胞内启动复制和传播。某些载体甚至可能具有序列，使蛋白质的产生对于插入的DNA，调节过程以及在不同矢量之间的插入物的进一步转移。2。理想向量的大小也应该足够小，以至于
使用矢量符号架构高效编排 Node-RED IoT 工作流
许多工作流系统跨越多个科学领域和环境，对于物联网 (IoT)，Node-RED 提供了一个有吸引力的基于 Web 的用户界面来执行基于 IoT 服务的工作流。但是，与大多数工作流系统一样，它集中协调工作流，无法在节点移动的更短暂的环境中运行。为了解决这一差距，我们展示了如何将 Node-RED 工作流迁移到分散的执行环境中以在移动自组织网络上运行，并且我们通过将基于 Node-RED 的交通拥堵检测工作流转换为在分散环境中运行来演示这一点。该方法使用向量符号架构 (VSA) 将 Node-Red 应用程序动态转换为紧凑的语义向量表示，该表示对服务接口及其嵌入的工作流进行编码。通过扩展现有的服务接口，使用可以解释和交换向量的简单认知层，我们展示了如何以完全分散的方式动态发现所需的服务并将其互连到所需的工作流中。由此产生的系统提供了一个方便的环境，其中可以使用 Node-RED 前端图形组合工具来协调分散的工作流。在本文中，我们进一步扩展了这项工作，引入了一种新的动态 VSA 向量压缩方案，该方案可压缩用于在线通信的向量，从而减少通信带宽，同时保持语义信息内容。该算法利用符号向量的全息特性进行压缩，同时考虑组合向量的数量以及确定与同一上下文中使用的其他编码向量冲突的相似性界限。由此产生的节省使这种方法对于基于服务的分散式工作流中的发现极为有效。© 2020 由 Elsevier BV 出版
M.Tech。机械设计 2020-22 - 从来没有
模块 II：线性代数 - 2 特征值和特征向量，特征值的界限 - 盖尔施戈林圆定理。吉文方法、对称矩阵对角化的雅可比方法、任意矩阵的鲁蒂豪瑟方法、幂方法、逆幂方法（SLE：获取特征值和特征向量的分析方法）。
oya deniz声明
优化稀疏多模式数据向量的集成：一种算法方法，用于最大程度地利用医学现实世界数据的可用性来基于AI的决策。（Julia Gehrmann;主管：Oya Deniz Beyan博士教授，共同裁员：Tatiana von Landesberger教授）（Math.-Nat。计算机科学系教师）
可预测性有吸引力的市场优势进一步优点
2021•发布了对AAV向量的环境风险评估的具体描述。•发布了对遗传改性细胞产物中残留的复古/慢病毒载体的特定描述。•消除了对申请草案的自愿性PMDA审查。•发布了与接受临床试验通知的应用以及1型使用法规有关的通知。•更新了与常见问题解答相关的通知。
NVIDIA DOCA Allreduce 应用程序指南
allreduce 实现分为两种不同类型的进程：客户端和守护进程。客户端负责分配填充数据的向量，并通过向其守护进程发送带有向量的请求来启动 allreduce 操作。守护进程负责从所有连接的客户端和守护进程收集向量，在所有接收到的缓冲区上应用选定的运算符，然后将简化的结果向量分散回客户端。
使用神经网络解决特征问题
机器学习或模式识别中出现的许多问题都可以归结为求解关于 x 和 λ 的特征值问题 Ax = λx。降维（PCA、Fisher 判别）、谱聚类或数据表示（拉普拉斯、Hessian 特征图或扩散图）等任务都是基于计算矩阵的特征向量和特征值。有多种方法可以找到矩阵的谱分解。由于在高维中查找矩阵特征多项式的根在计算上不可行，因此只有在特殊情况下才有可能在有限的步骤内准确计算出特征值。通常，查找特征值和特征向量的算法是迭代的，例如幂法、逆法、瑞利商法、QR 方法，并且提供数值近似值而不是精确解。随着行业中矩阵规模的增加，使用快速、准确且可行的方法（即使对于大量数据也适用）尽可能高效地解决特征问题变得非常重要。最近，针对此问题提出了基于神经网络的方法。研究表明，他们的方法可以在相对较短的训练时间内成功解决线性代数系统。在本文中，我们将使用人工神经网络 (ANN) 解决特征问题，并在准确性、效率等方面将结果与标准求解器进行比较。我们通过求解热方程来证明所获得的特征向量的准确性。
高效风力发电机组发电规划，降低配电系统公司成本
摘要 — 风能因其不确定性给输配电系统带来了新的挑战。风力涡轮机 (WT) 对上游网络向配电系统公司 (DISCO) 收取的实际费用的影响是一个挑战。此外，当 WT 的并网逆变器以超前或滞后模式运行时，WT 会从系统中吸收或注入无功功率。本文提出了一种方法来评估 WT 运行模式的重要性，以便在存在系统不确定性的情况下最大限度地降低 DISCO 的成本。因此，通过确定最佳重构配电系统中 WT 的最佳位置和大小，制定了一个优化问题，以最大限度地降低 DISCO 的成本。此外，提出了一种改进的基于向量的群优化 (IVBSO) 算法，因为它非常适合基于向量的问题。在模拟中使用了两个配电系统来评估所提出的算法。首先，使用 IEEE 33 节点测试系统验证了 IVBSO 算法比其他启发式算法能得出更优解的能力。其次，使用 Bijan-Abad 配电系统 (BDS) 证明了所提优化问题的有效性。据此，配电系统模型、风速累积分布函数和负荷曲线均从 BijanAbad 地区的实际数据中提取出来。最后，将优化问题应用于 BDS 中风电机组的超前和滞后模式。结果表明，当风电机组在滞后模式下运行时，配电系统的总成本低于在超前模式下运行时。