XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System四倍
搜索定义QUBO问题AES Sbox的有效方程系统
摘要解决QUBO问题的时间复杂性主要取决于概率中逻辑变量的数量。本文主要集中于找到一个方程系统，该方程式唯一地定义了AES密码的Sbox，并允许我们在QUBO形式中获得代数攻击AES密码的QUBO形式中最小的已知优化问题。为了有效地执行该任务，已经提出了一种使用线性反馈移位寄存器搜索有效方程式的新方法。使用已确定的效率系统将AES密码转换为QUBO问题。与我们先前的结果相比，此方法使我们能够将AES-128的目标Qubo问题减少近500个逻辑变量，并允许我们使用量子退火速度快四倍地执行代数攻击。
日本洗衣粉市场案例分析
本文旨在描述在环境和竞争压力下，商业上成功的创新是如何随着市场中现有竞争结构的改变而发生的。我研究了日本洗衣粉市场的历史，并阐明了花王在 20 世纪 80 年代末如何实现创新并增加其市场份额。花王通过生物技术创新推出了新款洗涤剂 Attack，并彻底改变了竞争结构，使其占据优势。引入的创新有两种：1) 使用碱性纤维素酶的发酵工程技术，以提高洗涤剂的清洁性能；2) 通过改变粉末加工技术，将洗涤剂的浓度提高到以前的四倍。日本洗衣粉市场的这一历史性创新具有当代意义，因为将企业活动与环境可持续性相结合是近年来最关键的议题之一。
超级计算机富岳的系统实现技术
1) 实现低流量高效液冷 为了提高性能，富岳的 CPU 数量是 K 计算机的四倍。此外，CPU 本身的性能也得到了提高，每个 CPU 产生的热量也更大。因此，每个机架的发热量约为 K 计算机的六倍，需要提高冷却性能。通常，通过增加冷却水的流量来改善冷却。然而，这需要更大直径的管道，并阻碍了高密度安装，这是最初的目标。因此，实现低流量高效液冷是一个问题。 2) 在有限的工作空间内进行现场维护 在富岳，CMU 的维护需要现场维护，即在系统本身继续运行时进行的维护工作。然而，CMU 有许多连接，例如用于高速信号、液冷管道和电源的连接，这些连接必须在安装期间插入和移除。
imanaging糖尿病与心力衰竭| rxfiles
- 在EGFR> 30ml/min的个体中，二甲双胍仍然是1型DM＆HF中的1 st Line Agent。乳酸性酸中毒风险很少。但是，应调整二甲双胍的CKD剂量并在HF加重或肾功能急性下降期间保持。指南表明，如果EGFR显着且持续<30ml/min，则避免二甲双胍。然而，给定结果益处和罕见酸中毒的罕见风险，有时会谨慎使用二甲双胍（例如每天500毫克），在15-30ml/min之间具有稳定的肾功能。- 没有强有力的证据来指导启动 /滴定HFREF药物的顺序。因此，可以针对个人量身定制HFREF四倍疗法的顺序。例如，HF和DM患者早期添加SGLT2抑制剂的选项。- HF患者避免使用的糖尿病药物：
梅毒|传染病管理方案
2023年1月的次要更新：•第3.4节 - 注明为早期潜伏梅毒的案例定义添加的澄清 - 包括在上一次已知的非treponemal测试中滴定的四倍或更大的滴度增加。•第4.2、8.5节 - 新提供者报告表：MHSU 6781-性传播和血传播感染（STBBI）和STI治疗的提供者报告表。•第8.3.7、8.3.10节 - 怀孕期间的较小社论澄清。根据局部数据，请删除怀孕后在三级中心附近停留的建议，该数据基于jarisch-herxheimer反应的局部数据和延迟治疗的危害。•第10节 - 文档指南的更新，包括提供者表格的新过程和后续建议。2022年7月
定量交易开拓者西蒙斯（Simons）死于86岁
华盛顿 - 拜登政府正准备在临时时期提高对中国清洁能源商品的关税，据熟悉此事的人们称，对奇尼斯电动汽车的征收大约四倍。拜登政府官员准备在周二宣布的更高关税还将袭击来自中国的关键矿物，太阳能和蝙蝠，这与人民有关。裁判是在前总统唐纳德·特朗普（Donald Trump）对中国的大约3000亿美元商品的一年审查结束时进行的。是否要调整特朗普时代的税收将拜登政府的生态顾问分开多年，贸易官员推动了更高的职责和其他人，例如财政部长珍妮特·耶伦（Janet Yellen）
在第三太空时代打造持久优势
2023 年，全球年度发射率将达到 211 次成功轨道发射的历史新高，主要推动力是美国和中国，两国分别创下了 103 次和 66 次发射的历史最高发射率。考虑到美国的领先地位更加明显，即 2023 年美国占全球有效发射能力的 81%——是世界其他国家总和的四倍。美国推出更大的运载火箭，特别是 SpaceX 的星际飞船和蓝色起源的纽格伦，以及这些运载火箭采用的更高程度的可重复使用性，将进一步提高美国的领先地位。这些颠覆性的变化将使美国具有独特的能力，能够以更低的成本发射更大的有效载荷，从而使新一代卫星的设计不受尺寸、重量和功率的限制。
基于脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）是一种通过输入提供大脑与外部设备之间通路的系统。
基于EEG的BCI开发和研究面临诸多挑战，例如运动图像数据的跨受试者分类。由于EEG信号的高度个性化，开发一种在预测受试者意图时达到足够高准确率的跨受试者分类方法一直很困难。2020年，我们提出了一种多分支二维卷积神经网络（CNN），每个分支使用不同的超参数值，对不同受试者的数据更加灵活。我们的模型EEGNet Fusion在103名受试者的eegmmidb数据集上针对执行和想象的运动动作分别实现了84.1%和83.8%的准确率。与三种最先进的CNN分类器EEGNet、ShallowConvNet和DeepConvNet相比，该模型取得了统计学上显著更高的结果。然而，所提模型的计算成本比用于比较的计算成本最低的模型高出四倍。