XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System基准
通过实施量子后加密术的限制设备性能基准测试
摘要：量子计算机的进步可能对现有的公钥加密方法构成显着威胁，这对于当前的网络安全基础架构至关重要。RSA和ECDA是当今两种最广泛使用的安全算法，原则上可能是由Shor算法在多项式时间内解决的（原则上），因为它有效地解决了离散的对数问题的能力，从而有潜在地使现有的基础结构使现有的基础结构构成不受量子攻击的不受限制。国家标准技术研究所（NIST）与量子后加密（PQC）标准化过程反应，以开发和优化一系列基于与Shor的algorithm不易于解决的相当数学问题的量词后算法（PQA）反应。虽然高功率计算机可以有效地运行这些PQA，但需要进一步的工作来调查和基准在较低功率（约束）设备上这些算法的性能，以及它们可以将它们集成到现有协议中（例如TLS）等方案（例如TLS）。本文为NIST最新选择的PQA提供了定量的基准和握手性能数据，并在Raspberry Pi 4设备上进行了测试，以模拟当今的物联网（物联网）设备，并与以前的基准测试数据进行定量比较，以对一系列约束系统进行基准测试。晶体 - 凯伯和晶体 - 二硫硫得时间分别是密钥封装和签名算法中最有效的PQA，猎鹰提供了最佳的TLS握手大小。
引入热随机搜索和基准衍生的结构
在第三节中，讨论了AIRS依赖的随机敏感结构的产生。发现机器学习技术可以常规利用以通过分子动力学（MD）或结构预测来加速能源景观的探索，这是一场进一步的革命。从1990年代的早期尝试开始，9 Behler 10和CS’Anyi 11的开创性贡献刺激了各种机器学习的原子间潜力（MLIP）的发展。12中有以节目的数据衍生电位（EDDPS）13,14 - 在第四节中进行了审查，并以明确的目的是加速AIRSS。在第五节中，我将展示EDDP超过DFT的多个数量级加速度如何允许以前在计算上太昂贵的计算方式 - 这是对Airss，Hot-airss的新型扩展。热 - 利用长MD驱动的退火的整合，作为随机生成的结构的高通量优化的一部分。在第七节中，我引入了一种新的方法来生成随机敏感结构，这是基于构建尊重种间距离的结构的概念的基础，甚至在结构优化之前甚至可能较低的能量 - 请参见第六节。新方法是基于基于在EDDP环境/特征向量空间评估的参考结构（或潜在多个结构）的距离（或潜在的多个结构）的选择，并且需要对现有AIRSS/EDDP工作的几乎没有修改。在第七节中，这种新方法应用于两个具有挑战性的系统 - 碳和Mg 3 Al 2（Sio 4）3。最后，在第IX节中，人们认识到，第七节中引入的方法与现代化的基于模型的生成方法密切相关，这提供了与传统结构预测方法的联系点，尤其是AIRS。
远程DNA预测任务的基准套件
建模远程DNA依赖性对于了解广泛的生物学环境中的基因组结构和功能至关重要。然而，有效捕获这些广泛的依据，这些依赖可能跨越数百万个基本对，例如三维（3D）染色质折叠预测，仍然是一个重大挑战。此外，这是一个全面的基准套件，用于评估依赖远程依赖性的任务。To address this gap, we introduce DNAL ONG B ENCH , a benchmark dataset encompassing five important genomics tasks that consider long-range dependencies up to 1 million base pairs: enhancer-target gene interaction, ex- pression quantitative trait loci, 3D genome organization, regulatory sequence activity, and transcrip- tion initiation signals.为了全面评估Dnal ong b ench，我们评估了五种方法的性能：特定于任务的专家模型，基于卷积的神经网络（CNN）模型以及三个微调的DNA DNA基础模型 - Hyenadna，Caduceus-PH和Caduceus-Ps。我们将视Nnal ong b ench作为标准化资源，有可能促进对新兴DNA序列基于长期依赖关系的全面比较和严格评估。
蠕虫基准：提取全脑神经...
线虫C.秀丽隐杆线虫是一种精心研究的模型生物，用于表征完整神经系统的结构，连通性，8和功能。3D光学显微镜和9个单个神经元的9个荧光蛋白标记的最新技术突破使我们更接近捕获全脑分辨率的10蠕虫的神经动力学。然而，使用11个这些高分辨率录音捕获完整的神经动力学图需要解决三个特定的挑战：i）检测荧光视频中的12个神经元，ii）根据解剖学定义的13个类别识别这些神经元，以及iii）跟踪神经位置的时间。通过14个高灵敏度，特异性和吞吐量成功地解决了这些挑战，可以使我们能够分析大量的人口样本，从而在单神经元分辨率下对整个大脑的结构和功能提供15个前所未有的见解 - 16个以前在任何有机体中都没有实用的壮举。为了促进这一科学目标，我们已经在五个不同的实验室中的118个蠕虫中策划了17个可用的注释数据集，并建立了系统的18个基准，将整个目标分解为三个定义明确的任务：i）I）神经检测，II）19识别识别，以及III）spatiotal tracking。我们的初步分析揭示了相当大的20室，以改善现有的最新计算方法。我们使我们的基准结果可重现；我们的代码可公开使用24因此，我们设想，我们的21种蠕虫基准群催生了专门从事计算机视觉的广泛受众的努力，以开发22种强大而准确的方法，从而显着增强了产生带注释的全脑23个神经动力学数据集的吞吐量。
2025 年风险聚焦基准
表格中提供的排名（1 = 最高至 16 = 最低）应为首席审计执行官 (CAE)、审计委员会和高级管理层提供基准，以评估 2025 年的内部审计计划以及围绕内部审计职能未来资源需求的内部审计战略的驱动因素。
海洋现货市场货运率基准
•服务提供的利率实际上是由您感兴趣的路线上其他公司支付的。虽然Drewry出于机密原因无法披露特定的公司信息，但汇总的定价信息提供了一个基准，您可以通过该基准测试货运率谈判的成功。它还提供了明智的分析和对货运率的短期前景的看法。
TCAS 基准，第 31 卷，第 2 期，2017 年 - MavMatrix
春天与塔斯马尼亚州立大学学院如影随形。我知道现在才二月，春天还未正式到来，但这 7 天 5 度的高温让我和大部分树木和灌木都感到困惑！第一届学院 Lower Pecos Canyonlands 已经落下帷幕，从各方面来看，它都取得了巨大的成功。这是一次难得的机会，可以在挖掘区域回填之前参观篝火庇护所和老鹰洞穴。幸运的是，您还有机会报名参加即将举行的两项活动，其中第一项就在我们自己的后院。陶瓷学院（2 月 25 日至 26 日）将在杰克斯伯勒的理查森堡州立公园举行。与家人和朋友一起沿着杰克斯伯勒高速公路漫步；他们可以徒步、骑自行车、钓鱼和游览堡垒，同时您可以了解在考古遗址发现的陶瓷。考古技术学院将于 4 月 29 日至 30 日在弗雷德里克斯堡举行。
建议引用：Amoako, George Kofi；Omari, Paul；Kumi, Desmond Kwadjo；Agbemabiase, George Cudjoe；Asamoah, George (2021)：概念框架：人工智能和更好的创业决策。客户偏好、行业基准和员工参与对新兴市场的影响，《风险与财务管理杂志》，ISSN 1911-8074，MDPI，巴塞尔，第 14 卷，第 12 期，第 1-20 页，https://doi.org/10.3390/jrfm14120604
摘要：目的：技术举措现已融入广泛的商业领域。本文的目的是探讨人工智能系统通过顾客偏好和行业基准的中介对企业家决策的可能影响。设计/方法/方法：这是一项非实证的文献综述和概念模型的开发。在主要学术数据库（如 Emerald 在线期刊、Taylor and Francis 在线期刊、JSTOR 在线期刊、Elsevier 在线期刊、IEEE Xplore 和开放存取期刊目录 (DOAJ)）中搜索了专注于人工智能 (AI)、企业家决策、顾客偏好、行业基准和员工参与度的论文。总共有 25 篇文章符合预定义标准并被使用。结果：该研究提出，人工智能系统可以从企业家的角度促进更好的决策。此外，研究表明，员工作为利益相关者，可以通过参与来调节人工智能系统与企业家更好决策之间的关系。此外，研究表明，客户偏好和行业基准可以调节人工智能系统与企业家更好的决策之间的关系。研究的局限性/含义：本研究假设 ICT 环境完美，以保证人工智能系统的顺利运行。然而，情况可能并非总是如此。这项研究没有考虑企业家在 ICT 使用和采用方面的个人倾向。实际意义：本研究提出，企业家决策在人工智能系统的环境中得到丰富，并辅以客户偏好、行业基准和员工参与。这一发现为企业家提供了一种可能的技术工具，以便做出更好的决策，凸显了人工智能系统提供的无限选择。社会影响：在商业决策过程中引入人工智能会带来许多社会问题，这些问题与机器对人类和社会的影响有关。本文提出了如何在不破坏社会的情况下使用这项新技术。原创性/价值：这个概念框架是企业家发展的宝贵组织范围。此外，这项研究通过人工智能系统为企业家发展做出了宝贵的贡献。
利用合成数据来验证基准研究...
引言背景和基本原理{6a}差异丰度（DA）分析元基因组微生物组数据已成为了解各种环境和宿主生物体中微生物群落的复杂动力学的关键工具。3 - 5个微生物组研究对于鉴定特定的微生物至关重要，这些微生物在不同条件之间的丰度显着差异，例如健康和疾病状态，不同的环境条件，或者治疗之前和之后。分析微生物的差异丰度对于了解微生物群落在环境适应，宿主的疾病发展和健康中所起的作用至关重要。6用于鉴定微生物丰度变化的统计方法对于了解这些社区如何影响疾病进展和与宿主的其他相互作用至关重要，然后为治疗干预和诊断分析提供了新的策略。7
mlbench：机器学习基准问题
as.data.frame.mlbench。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2贝斯班。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3 Bostonhouse。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2贝斯班。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 Bostonhouse。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。3 Bostonhouse。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3个破解。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 DNA。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 6杯。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>5 DNA。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6杯。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>6杯。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。8 housevotes84。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9电离层。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 10个字母认可。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。9电离层。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个字母认可。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 mlbench.2dnormals。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 mlbench.cassini。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14