XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System处理方法
高温器件用超薄玻璃基板的直接键合与脱键合方法
sylvain.poulet@cea.fr 摘要 — 超薄基板上柔性薄膜电子设备的出现是由开发与前端和后端工艺完全兼容的替代处理方法的需求所驱动。这项研究的目的是提出一种新的超薄玻璃基板处理方法，该方法基于直接玻璃-玻璃键合和室温剥离脱粘。通过在超薄玻璃基板（<100µm）上实现薄膜电池（<20µm）来评估这一概念。为了键合，将超薄玻璃层压在厚的载体玻璃（>500µm）上，没有中间层。薄膜电池堆栈采用连续物理气相沉积法制造，温度高达 400°C。脱粘过程在室温下通过机械剥离层压在薄膜电池上的封装膜完成。结果，脱粘后超薄玻璃（<100µm）没有任何裂纹的迹象。此外，脱粘过程之前和之后进行的电化学阻抗谱 (EIS) 和恒电流循环表明器件性能略有稳定。
CS4186：计算机视觉和图像处理
要使学生通过课程，必须获得至少30％的考试分数。学生将参加最终考试。期末考试将包括评估学生能力的问题1）确定不同计算机视觉和图像处理技术的重要特征； 2）对不同的计算机视觉和图像处理方法进行批判性评估； 3）评估学生确定不同计算机视觉和图像处理技术的重要特征的能力。
3700-零售食品机构HACCP计划审查...
1。减少的氧气包装过程不需要使用第3-502.12条规定的方差； 2。法律要求提交HACCP计划； 3。根据第3-401.11（d）（4）条，第3-502.11条或科罗拉多州零售食品法规的第4-204.110（b）款需要方差； 4。监管机构确定食品准备或处理方法需要基于根据第8-201.12条规定的计划提交的计划，检查发现或差异请求的差异。
Rishi D. Jha
[1] Tingwei Zhang *，Rishi Jha *，Eugene Bagdasaryan和Vitaly Shmatikov。“多模式嵌入中的对抗性幻觉”。在：第33 USENIX安全研讨会（USENIX）。获得了杰出的纸张奖（占接受论文的5％）。2024年8月。[2] Rishi Jha *，Jonathan Hayase *和Sewoong Oh。“标签中毒就是您所需要的”。：第37届神经信息处理系统（神经）会议。2023年12月。[3] Dimitrios C. Gklezakos，Rishi Jha和Rajesh P.N.Rao。 “超宇宙策略近似：学习使用超核从单个图像生成动作”。 in：Neurovision 2022：CVPR研讨会（Neurovision @ cvpr）。 2022年6月。 [4] Rishi Jha和Kai Mihata。 “关于文本分类的大地距离和上下文嵌入压缩”。 在：关于自然语言处理方法的第十五个研讨会论文集（TextGraphs -15 @ NaAcl）。 2021年6月。Rao。“超宇宙策略近似：学习使用超核从单个图像生成动作”。in：Neurovision 2022：CVPR研讨会（Neurovision @ cvpr）。2022年6月。[4] Rishi Jha和Kai Mihata。“关于文本分类的大地距离和上下文嵌入压缩”。在：关于自然语言处理方法的第十五个研讨会论文集（TextGraphs -15 @ NaAcl）。2021年6月。
使用机器学习检测螺旋桨空化D Smith Qinetiq噪声和振动，Rosyth，苏格兰B McKinlay Qinetiq噪声和颤音
船只产生的噪声被认为对海洋生物产生了重大有害影响1。随着运行量越来越多的船只，此问题进一步加剧了。因此，有必要更好地理解和管理船只在水下辐射的噪声。在正常操作下，螺旋桨可以为整个平台噪声做出重大贡献。但是，当螺旋桨上存在空化时，噪声大大增加并成为主要的噪声源。因此，如果可以避免螺旋桨空化，则可以降低平台辐射的噪声的影响。如果迅速检测到允许通过螺旋桨控制允许采取补救措施的空化，则可以实现这一目标。在此贡献中，我们研究了基于许多不同输入特征的一系列可用机器学习方法来检测螺旋桨空化。使用一系列信号处理方法可以使用螺旋桨气态检测。环化性是最近提出的用于螺旋桨空化检测2的信号处理方法。它依赖许多频域的转换，从而产生了循环频谱。然后将此频谱搜索以寻找峰值，在该峰上，叶片速率周围及其谐波及其谐波可以表明存在气蚀。图1比较了环溶性分析的各个阶段的输出，以进行空洞和非散发信号。
TSN-Unaware应用程序具有QoS要求的自主集成在TSN网络中
现代工业网络运输Best-E FF Ort和实时Tra ffi c。 IEEE TSN任务组引入了时间敏感网络（TSN），以增强以太网，以提供实时TRA FFI c的高质量服务（QOS）。在TSN网络中，应用程序在传输数据之前向网络发出了QoS的要求。网络然后分配资源以满足这些要求。但是，TSN-Unaware应用程序既不能执行此注册过程，也不能从TSN的QoS福利中获利。本文的贡献是双重的。首先，我们引入了一种新颖的网络体系结构，其中附加设备自动地向网络向网络的QoS要求发出了QoS的要求。第二，我们提出了一种处理方法，以检测网络中的实时流并为TSN流信号提取必要的信息。它利用深层的神经网络（DRNN）来检测周期性的tra ffi c，提取准确的tra ffi c描述，并使用tra ffi c分类来确定源应用。因此，我们的建议允许TSN-Unaware申请从TSNS QoS保证中受益。我们的评估强调了所提出的体系结构和处理方法的e ff。
基于先进光催化材料的微污染物降解及其在氢气生产中的应用——综述
由于环境中抗生素残留物的激增，二次污染正在加剧。这种现象可能引发多种意想不到的后果，导致形成持久的副产物，即使使用现代废水处理方法，这些副产物也难以分解。4 抗生素耐药性 (AMR) 对生物生态系统造成的广泛毒性和威胁使得其在水系统中的检测、消除和降解成为全球迫切关注的问题。随着全球人口的不断增长，有害污染物排放到水生环境和陆地生态系统中的数量也相应增加。为了应对这一挑战，必须使用能够有效消除水源中微量污染物的新型可持续技术。在水处理领域，长期以来一直依赖传统方法来解决微量污染物的问题。5 通过凝结、沉淀和活性炭吸附等各种处理方法，可以迅速消除水源中的这些污染物。 6 微污染物包括多种物质，如药品、个人护理产品和农药，对水处理设施构成重大挑战。这些化合物通常浓度较低，因此很难去除。凝结是一种常用的工艺，涉及向水中添加化学物质以促进颗粒和污染物的聚集。 7 虽然凝结可以有效去除较大的
防范基于人工智能的虚假预测
越来越多的精神病学研究采用了机器学习和自然语言处理方法，但研究成果尚未转化为实际的临床决策支持系统。这些研究中的许多都是基于同质人群中相对较小的数据集，这会导致模型在实际临床实践中无法充分处理新数据。严重精神疾病的本质是难以定义、难以捕捉，并且需要频繁监测，这会导致数据不完善，其中属性和类噪声很常见。为了实现有效的人工智能介导的临床决策支持系统，必须在所使用的模型上设置计算保护措施，以避免出现虚假预测，从而允许人类在模型不稳定或无法推广的环境中审查数据。本文介绍了两种实施安全措施的方法：（1）通过基于属性和类别的异常值检测确定模型不稳定的情况；（2）找出模型表现出归纳偏差的程度。这些安全措施在通过自然语言处理方法对故事回忆任务进行自动评分时得到了说明。随着人机交互机器学习融入临床实施过程，将这些安全措施纳入模型将为患者提供更多保护，防止其受到虚假预测的影响。
高分辨率卫星影像计算机技术...
近年来，光学遥感系统和方法已成为控制地球表面物体状态和事件的基本工具。为了监测自然现象后果和地球表面状态，需要使用高空间分辨率的卫星：Pleiades-1A、Pleiades-1B、TripleSat Constellation (DMC-3)、DubaiSat-2、Jilin-1、WorldView-1、2、3、RapidEye、Cartosat -3 等。这些卫星可以以数字方式获取目标局部区域的数百幅图像。这种多通道数据的分析是一项非常困难的任务，归结为强调特定物体、获取其特征和相对位置。安装在卫星上的遥感设备的典型数据集包括：多光谱（多通道）图像和全色图像（PAN）。全色图像的空间分辨率通常高于多光谱图像，这大大增加了物体识别的复杂性并对所使用的处理方法施加了限制。对于原始数据的信息内容改进，现有的图像处理方法存在一系列缺点，其中最主要的是颜色失真 [1-4]。这项工作的目的是提高原始多通道图像的空间分辨率，尽量减少颜色失真。从 WorldView-2 卫星拍摄的图像被用作输入数据。为了确定所提出的信息技术的有效性
