XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System基础结构
使用DRL和V2I
背景：交叉点是我们道路上的关键点，经常成为拥塞和事故的热点。目标：通过DRL和V2I的整合，该计划旨在改善交通流通，减少交通拥堵并提高城市地区的运输效率。方法：该倡议在将车辆到基础结构（V2I）与深度强化学习（DRL）合并以改变城市运输，重点关注交叉路口管理方面。统计分析：传统方法，例如静态标志和交通信号灯，通常不足，因为它们更多地关注整个交通流量，而不是单个车辆的特定行为。为了解决这个问题，我们正在引入一种新的策略，该战略采用了深入的强化学习（DRL）来更好地管理车辆在交叉口的转弯。发现：一种优化的DRL算法，可增强安全性，最大程度地减少拥塞，减少未信号交叉点的等待时间。应用和改进：拟议的交叉路口管理系统可以适应各种交叉路口布局（例如T-界面，回旋处）和多元化的交通参与者（例如，公共汽车，自行车，自行车，行人）。此外，与既定的交通管理基础架构（如交通信号灯或坡道仪表）的集成可以提高城市或区域层面的整体交通效率和流动优化。
学术和学生事务委员会 - UC董事会
执行摘要圣地亚哥UC提议建立计算，信息和数据科学学校。学校的目标是在培训加利福尼亚人的计算，信息和数据科学领域中发挥重要的教育作用，这是整个社会发展的关键，尤其是在许多领域的人工智能应用程序最近更广泛的出现。通过其学术核心，Halicioğlu数据科学研究所将提供一种跨学科的教育，并以道德方法为基础，以使用数据的使用。 学校计划通过将研究所与全国一个领先的计算中心之一，圣地亚哥超级计算中心组合在一起，作为数据科学领域的教育和研究实验室，包括人工智能，机器学习和信息学，由可访问的实验计算机基础结构启用，该实验可以成为一种必不可少的成分。 学校将在推进所有学科的数据科学并推进计算应用程序中的最新技术方面发挥关键作用。 与圣地亚哥分校现有的学校和学术部门共同，该学校希望在建立新的探究领域中发挥关键作用，并为增加大学所有学科的合作提供了催化剂。 因此，学校将为加利福尼亚大学的公共使命做出贡献，以提高社会服务知识。 受学校培训的学生将准备领导人工智能，数据分析和数据策展方面的未来创新。通过其学术核心，Halicioğlu数据科学研究所将提供一种跨学科的教育，并以道德方法为基础，以使用数据的使用。学校计划通过将研究所与全国一个领先的计算中心之一，圣地亚哥超级计算中心组合在一起，作为数据科学领域的教育和研究实验室，包括人工智能，机器学习和信息学，由可访问的实验计算机基础结构启用，该实验可以成为一种必不可少的成分。学校将在推进所有学科的数据科学并推进计算应用程序中的最新技术方面发挥关键作用。与圣地亚哥分校现有的学校和学术部门共同，该学校希望在建立新的探究领域中发挥关键作用，并为增加大学所有学科的合作提供了催化剂。因此，学校将为加利福尼亚大学的公共使命做出贡献，以提高社会服务知识。受学校培训的学生将准备领导人工智能，数据分析和数据策展方面的未来创新。受学校培训的学生和工作专业人员将有一个独特的机会来学习数据科学的基本方面，并获得计算机的实际方面的动手经验，这都是对这些进步的道德和公共政策维度的欣赏。随着学校的教育和研究任务，其目标是为在21世纪社会所面临的问题的人类，科学和技术方面的进步铺平道路，从而促进加利福尼亚州加州大学圣地亚哥，加利福尼亚州和国家的战略目标。
学学演
在统计和人工智能的交集中，这是突破理论和应用界限的深刻机会。在本演讲中，我将分享我的研究旅程，以推进AI的统计基础，该基础结构为三个相互联系的部分，每个部分都解决了预测性AI和生成性AI中的关键挑战。第1部分探讨了我在动态定价方面的工作，这是预测AI的基石。通过开发基于强盗的框架，始终有效的推理和高维正规化的自适应定价模型，我解决了动态决策固有的探索 - 探索探索权衡。这些模型可以在电子商务和广告等行业中统计严格，隐私感知和实时应用程序，以证明统计方法如何在复杂市场中取得影响力。第2部分的重点是隐私审核，桥接预测性AI和生成AI的领域。本研究利用统计假设测试来设计数据驱动的框架，以量化和减轻隐私风险，包括成员推理攻击和生成模型中的数据复制。通过将理论保证（例如差异隐私）与实际评估相结合，我旨在提供可行的工具，以将隐私保存与分析效用保持一致，从而解决现代AI中最紧迫的问题之一。
通过信号传播的马尔可夫模型
结构决定功能。然而，在人脑神经影像数据中很难观察到生物学中的这种普遍主题。在这里，我们通过假设大脑信号传播为基础结构上的马尔可夫过程来将结构联系起来。我们专注于一个称为通勤时间的度量：随机助行器从区域A到B然后返回A的平均步骤数。基于扩散MRI的白质的通勤时间表现出-0.26±0.08的平均±标准偏差长矛人相关性，与434个英国生物库中的功能性MRI连通性数据为-0.24±0.06，在400 HCP年轻的成年成年成人大脑扫描中的平均偏差。当两个数据集比较通勤时间和功能连接的主要贡献时，相关性增加到-0.36±0.14和-0.32±0.12。观察到的弱但可靠的相关性提供了神经元连通性和大脑功能之间的关系的证据，尽管受到限制。与广泛使用的通信措施（例如搜索信息和通信性）相比，相关性的相关性更强33％。当通勤时间与其特征值分解的主要功能连接性模式相关时，差异进一步扩大到5倍。总体而言，研究指出通勤时间的效用，以说明大脑功能基础的多突触（间接）连接性的作用。
技术与在线争议解决的未来（...
该报告由信息系统官员William Taborda先生在Ana Cipriano女士的支持下，法律官员Arnau Izaguerri先生的支持，法律官员和计划管理官员，在Teresa Moreira女士的指导和领导下，竞争和消费者政治部门的负责人Teresa Moreira女士在国际贸易和商品界的指导和领导下。作者和UNCTAD感谢：Kleros.io联合创始人兼首席执行官Federico Ast先生；莱斯特大学莱斯特法学院教授PabloCortés先生；国际贸易中心信息系统官员Biruh Mekonnen先生；伦敦经济学和政治学院的5rights基金会研究员Kruakae Pothong女士；塞萨尔·Useche先生，IT Services，SIC FACILITA，哥伦比亚；电子边境基金会 /开放技术策略合伙人詹姆斯·瓦西尔（James Vasile）和中国丝绸之路集团有限公司的戴维·张（David Zhang）先生在第二次数字在线在线争议解决方案解决方案（CDR） - 技术合作项目（2022年3月）的洞察力，名为“数字贸易基础结构和在线贸易贸易和在线贸易的均值，以改善国际贸易和电子贸易”。unctad感谢中国丝绸之路集团为DODR项目提供财政支持，并在其中进行了该报告。
文章对电池电动火车和补给基础设施的替代方案进行技术经济评估，以整合相邻的可更新能源
摘要：电池电动多个单元（BEMU）是通往部分电气化铁轨线上脱碳的轨道运输的有效途径。作为行业耦合的一种手段，可以通过架空线岛提供的BEMU收集能源需求，可以通过分散的可再生能源（RES）覆盖。因此，可以获得用于铁路运输目的的完全无碳电力。在这项研究中，我们分析了有效充电基础结构定位的成本降低潜力，以及通过直接使用本地生产的可再生电力来覆盖BEMU能源需求的可行性。因此，我们设置了一种基于模型的方法，该方法评估了不同轨道旁电气化替代方案的相关生命周期成本（LCC），以比较本地RES和网格消耗的能源供应。基于模型的方法应用于德国地区铁路线的示例。在架空线岛的情况下，具有现场电池储存的相邻风电厂的电力直接使用会导致相关的LCC 173.4 m/30a，而电网消耗导致176.2 m/30a欧元，而完全电气化会导致224.5 m/30a的全部电气化。与完全电气化相比，取决于现有电气化和线长度，BEMU操作和部分高架线扩展等因素，BEMU操作和部分高架线扩展可能会导致重新开发基础设施的大幅降低。
世界经济自由：2022年度报告
经济自由是基于自主权的概念。由于这一自主权，个人有权选择如何利用自己的时间和才能来塑造自己的生活。另一方面，他们没有他人的时间，才能和资源的权利。因此，他们无权从他人那里拿走东西或要求别人为他们提供事物。经济自由的基石是个人选择，自愿交流，开放市场以及明确定义和执行的财产权。个人在允许自己选择自己并进行自愿交易的情况下，只要他们不伤害他人的人或财产，就可以在经济上自由。当存在经济自由时，个人的选择将决定如何生产商品和服务。换句话说，将允许自己做出自由自由的个人，而不是通过政治进程或其他人使用暴力，盗窃或欺诈行为对他们施加的选择。EFW指数旨在衡量国家机构和政策与经济自由一致的程度。为了获得高EFW评级，一个国家必须做一些事情，但要避免其他事情。政府在提供自愿交流的基础结构并使用暴力，胁迫和欺诈以抓住不属于他们的事物的事物时，可以增强经济自由。为此，法律制度尤为重要。政府还必须避免行动该国的法律机构必须保护所有个人的人和财产免受他人的侵略性行为，并以公平的方式执行合同。还必须向良好的货币提供访问，从而导致宏观经济价格稳定性和可预测性。
用于基础架构场景3D点云语义分割的层次SVM
摘要：建筑信息建模（BIM）的结合带来了土木工程的重大进步，增强了项目生命周期的效率和可持续性。激光扫描等高级3D点云技术的利用扩展了BIM的应用，尤其是在操作和维护中，促使探索自动化解决方案以进行劳动密集型点云建模。本文介绍了监督机器学习（特别是支持向量机）的演示，用于分析和分割3D点云，这是3D建模的关键步骤。对点云语义分割工作流进行了广泛的审查，以涵盖关键元素，例如邻域选择，特征提取和特征选择，从而为此过程开发了优化的方法。在每个阶段都实施各种策略，以增强整体工作流程并确保弹性结果。然后使用来自桥梁基础结构场景的不同数据集评估该方法，并将其与最先进的深度学习模型进行了比较。调查结果强调了在精确细分3D点云时监督机器学习技术的有效性，超过了较小的培训数据集的深度学习模型，例如PointNet和PointNet ++。通过实施高级分割技术，要点对点云的3D建模所需的时间有所减少，从而进一步提高了BIM过程的效率和有效性。
精确操纵微型...
抽象的微流体技术促进了对流体混合和组件之间相互作用的精确控制，包括自组装和降水。它为准确制造颗粒提供了新的选择，并具有推进微/纳米颗粒药物输送系统（DDSS）的重要潜力。已经探索了各种微通道/微流体芯片以构建微/纳米颗粒DDS。通过微流体技术对粒径，形态，结构，刚度，表面特征和弹性的精确操纵依赖于特定的微通道几何设计以及外源能量的应用，并依赖于流体运动的原理。因此，这可以对关键质量属性（CQA）（例如粒径和分布，封装，效率，药物负荷，体外和体内药物输送率，ZETA电位和靶向功能），用于微型/纳米型ddss。在这篇综述中，我们对微流体技术进行了分类，并探讨了过去5年（2018 - 2023年）的新型微通道结构的最新研究发展及其在微型/纳米型DDS中的应用。此外，我们阐明了微流体技术的最新操纵策略，这些技术影响了与微/纳米/纳米细胞DDSS CQA相关的基础结构。此外，我们还提供了有关新型微/纳米颗粒DDS的背景下微流体技术所面临的工业应用和挑战。
MEC的可重新配置智能计算表面...
摘要 - 在本文中，我们专注于通过使用车辆到基础结构（V2I）链接从蜂窝车辆（CVS）卸载的任务来提高自主驾驶安全性，并将其转移到多访问Edge Computing（MEC）服务器。考虑到可以将用于V2I链路的频率重复用于车辆到车辆（V2V）通信以改善频谱利用率，因此每个V2I链接的接收器可能会严重干扰，从而导致任务卸载过程中的中断。为了解决这个问题，我们建议部署可重新配置的智能构成表面（RIC），不仅可以启用V2I反射性链接，而且还可以在V2V链接处取消利用其超材料的计算能力。我们为CVS和MEC服务器之间的任务卸载比率，V2V和V2I通信之间的频谱共享策略以及RICS反射和折射矩阵设计了联合优化公式，目的是最大程度地利用基于安全的自动驱动任务。由于问题的非跨性别性和自由变量之间的耦合，我们将其转换为更易于处理的等效形式，然后将其分解为三个子问题，并通过替代近似方法求解。我们的仿真结果证明了拟议的RIC优化在提高自动驾驶网络安全性方面的有效性。索引项 - 功能，自动驾驶，多访问边缘计算，频谱共享，任务卸载。