XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System太多人
使用安全的多人...
摘要。洗钱是一种严重的金融犯罪，犯罪者旨在通过一系列的转变来掩盖其金钱的非法来源。尽管银行有义务监控交易，但很难跟踪这些非法资金流，因为它们通常跨越多个银行，由于隐私问题，这些银行无法共享此信息。我们提出了安全的风险繁殖，这是一种在不违反隐私问题的情况下对银行洗钱发现的新型有效算法。在此算法中，每个帐户都被分配一个风险分数，然后通过事务网络传播。在本文中，我们提出了两个结果。首先，使用来自大型荷兰银行的数据，我们表明可以使用此模型检测异常活动，并以现金比为风险评分。召回20％，通过传播风险评分，精度从15％提高到40％，从而大大减少了假阳性的数量。其次，我们提出了一种隐私的解决方案，用于在联合银行间交易网络上安全地执行风险传播。为了实现这一目标，我们使用安全的多方计算（MPC）技术，由于其结构简单性，它们特别适合风险提出算法。我们还表明，此安全变体的运行时间以AC-COR-COR-COR-CORT和TRASSACTION的量线性缩放。对于200 000次交易，三个虚拟方之间的安全算法的两个迭代，在三个小时内在消费级服务器上运行。
芒果：长期，多人
这项研究介绍了芒果（多阶段能量优化），这是一种新型优化模型，结合了多年计划范围，以及灵活的多阶段投资策略，用于有效的，长期的分散多能系统（D-MES）的长期长期设计。通过考虑随着时间的流逝而发展的能源和技术 - 经济环境的动态，芒果利用投资灵活性的战略价值，并可以最佳地D-MES投资，以便从预计的未来降低的技术成本和技术改进中受益。为了实现这一目标，该模型考虑了最相关的动态方面，例如能源需求的年度差异，不断变化的能源运营商和技术价格，技术改进和设备退化。芒果还能够优化由安装在不同位置的多个相互连接的D-ME组成的复杂配置的设计。最后，该模型的公式还解决了可能在多阶段能量系统模型中扭曲解决方案的原子效应。除了介绍芒果的关键方面和数学表述外，本研究还使用该模型制定了一个30年的项目地平线，该计划是由瑞士苏黎世3个地点组成的城市地区。一个候选D-ME被考虑每个站点，并检查了有关建筑改造和D-MES互连的不同情况。总体结果表明，改造会导致排放水平较低，但成本明显更高。另一方面，D-MES互连可改善经济和环境系统的性能。最后，关于最佳的D-MES配置，使用了多种技术，并结合了空气源热泵和天然气锅炉的组合，从而提供了更好的经济性能以及地面源热泵和生物量锅炉的组合，以实现更环保的设计。总的来说，芒果通过在每个项目年内提供有关系统经济业绩的详细信息，通过提供有关系统的经济性能，并在技术层面上指定每个D-MES的最佳技术配置及其最佳操作时间表，从而在经济层面上提供灵活的多阶段投资策略来促进D-MES决策。具有长期的视角，芒果可以提供与能源开发人员领导的现实世界能量系统设计项目的动态类别相匹配的见解。
基于集中式多人数据融合CNN
大脑计算机界面是人类计算机交互的一种新方法，它提供了大脑与计算机或其他外部设备之间的直接通信联系（McFarland和Wolpaw，2011年）。事件相关电位（ERP）是代表皮质加工的独特相位的大脑表面的电活动的时间固定量度（Patel和Azzam，2005），它是与某人对某些刺激或特定事件的反应有关的内源性电位。ERP的典型示例是N200和P300。P300（Sutton等人，1967年）是一个正面峰值事件后约300毫秒显示的正峰波形，是ERP研究最多，使用最广泛，最突出的成分之一（David etal。，2020年； Kirasirova等。，2020）。P300分类检测是P300-BCI研究的重点，快速准确的识别对于改善p300-BCI的性能至关重要（Huang等人。，2022）。P300通常表现出低信噪比（SNR）（Zhang等人，2022）。为了突出其时间锁定的组件并最大程度地减少背景噪声，P300-BCI要求从多个试验中收集，汇总和平均数据以获得可靠的输出（Liu等人。，2018年），这是耗时且有效的。因此，在单审判中正确对p300进行分类是一个巨大的挑战。到目前为止，单个试验P300分类算法的准确性记录如下：Krusienski使用逐步线性判别分析（SWLDA）的平均分类精度约为35％。使用贝叶斯线性判别分析（BLDA）的平均分类准确性（BLDA）约为60％。Blankertz应用了收缩线性判别分析（SKLDA），并达到平均分类精度约为70％。张张通过时空判别分析（STDA），并达到平均分类准确性约为61％。Kaper开发的支持向量机（SVM）算法的平均分类精度达到64.56％。以及XIAO提出的判别规范模式匹配（DCPM）的价值为71.23％，表明DCPM在单验P300分类中的其他传统方法显着超过了其他较小的训练样本中的其他传统方法（Xu等人。，2018，2021; Xiao等。，2019a，b，2021; Wang等。，2020）。ma等。（2021）提出了一个基于胶囊网络的模型，该模型提高了单审P300的检测准确性，但是，由于大小的增加，计算变得复杂。Zhang等。 （2022）用Xdawn填写数据，以提高脑电图信号的信噪比，但是空间过滤方法需要在特征提取后手动选择显着特征，然后对其进行分类。 这是特定因素的高度特殊性；但是，该算法通常很复杂，其精度受特征选择的影响（Zhang等人 ，2022）。 深度学习是端到端的学习，具有简单的结构，可以移植到具有高分类精度的各种任务，但对示例数据的要求很高。 ，2020年），脑电图数据融合（Panwar等人Zhang等。（2022）用Xdawn填写数据，以提高脑电图信号的信噪比，但是空间过滤方法需要在特征提取后手动选择显着特征，然后对其进行分类。这是特定因素的高度特殊性；但是，该算法通常很复杂，其精度受特征选择的影响（Zhang等人，2022）。深度学习是端到端的学习，具有简单的结构，可以移植到具有高分类精度的各种任务，但对示例数据的要求很高。，2020年），脑电图数据融合（Panwar等人如今，深度学习方法在基于脑电图的目标检测技术方面取得了巨大进展（Li等人，2021），基于此，一些学者提出了其他用于P300分类的方法，例如转移学习（Wei等人。，2020），incep a-eegnet（Xu等人，2022），组合分类器（Yu等人。，2021），主成分分析（PCA）（Li等人，2020）等目前，Daniela使用了CNN（Cecotti和
UC多人研究计划和计划
加利福尼亚大学（UC）很高兴地宣布为UC Multicampus合作提供研究资金机会。多门象研究计划和计划（MRPI）是多名或系统范围内的研究合作，这些合作范围超出了个人首席研究员（PI）驱动的项目，从而受益于：受益于UC研究企业；加强UC作为领先的公共研究大学的地位；在主题，多学科或跨学科领域启动开拓性研究；增强教育和培训；告知政策；并受益于加利福尼亚及其人民。竞争向所有奖学金领域开放。将要求申请人指出哪些学科或跨学科主题领域最能描述拟议的合作。建议必须由UC PI提交。
使用强化的多人游戏的AI代理...
类似于Alphastar [3]中采用的方法，这项研究强调了实时适应性和决策。尽管取得了重大进步，但挑战仍在处理高维输入，设计有效的奖励系统以及在动态场景中确保稳健的性能[4]。本研究通过实施一个模块化框架来解决这些问题，该框架将有效的数据预处理，可扩展体系结构和迭代培训策略集成在一起。2。文献调查加强学习（RL）已确立自己的强大方法，用于开发能够在动态和高维环境中运行的智能代理。其在多人游戏中的应用引起了重大的研究兴趣，从而在自适应策略和强大的决策框架方面取得了进步。Togelius和Yannakakis（2017）强调了深度强化学习（DRL）对通用视频游戏AI的潜力，强调了环境界面的重要性，在这些界面中，代理可以感知国家，采取行动并根据反馈来优化决策。这种方法已被证明有效地开发了能够响应复杂游戏机制的适应性代理。同样，Vinyals等人。（2019）展示了DRL在Starcraft II中的功能，在那里，代理商学会了通过广泛的
人工智能寻找优质聚合物太阳能电池材料
利用人工智能（机器学习）*2，超快速筛选20万种虚拟生成的聚合物太阳能电池材料*1，实际合成排名靠前的新型聚合物。并成功进行了演示。 利用能够导电的聚合物的聚合物太阳能电池作为轻量、廉价的下一代太阳能电池，世界各地正在开发。然而，由于聚合物化学结构的组合无数，且太阳能电池元件的生产涉及多种因素的复杂相互作用，因此很难准确预测元件性能。 本研究中，我们根据实验数据构建了独特的机器学习模型，成功显著提高了性能预测的准确性，并通过实际设计和合成新型聚合物证明了其有效性。 预计该研究方法将应用于高效聚合物太阳能电池的开发，以及其他功能聚合物的材料信息学*3领域。
太赫兹的应用
尽管太赫兹波对主要由水组成的生物组织的穿透力很低，但它仍利用这一特性在多种医学成像或 THz 光谱应用中发挥作用。它们同样可以检测看不见的癌症、检测牙釉质下的早期龋齿、研究组织或细胞的水化作用、分析碳水化合物、蛋白质、胆固醇晶体或 DNA 等分子的结构损伤。在制药领域，THz-TDS 光谱可以研究药物的结构多态性。通过 THz 分析已经识别出不同光谱形式的活性药物成分 (API)。THz 还用于表征由不同活性药物物质 (多层片剂) 组成的缓释片 (SRT)。药片内部通过超短激光脉冲进行探测，根据其折射率，每层都会或多或少地反射激光脉冲。这可以以非破坏性的方式形成对比图像。这种太赫兹脉冲成像技术（TPI）的优点是可以提供有关这些层的特性的定量信息：封装的厚度、涂层的可重复性、分布和均匀性。
太空中的量子技术
摘要 最近，在许多欧洲国家的支持下，欧盟委员会宣布对量子技术 (QT) 商业化进行大规模投资，以解决和缓解当今数字时代面临的一些最大挑战 - 例如安全通信和计算能力。二十多年来，QT 社区一直致力于 QT 的开发，这些 QT 有望取得里程碑式的突破，从而在各个领域实现商业化。QT 社区的雄心勃勃的目标和欧盟当局的期望无法仅靠单个国家的单独举措来满足，因此需要欧洲共同努力，其规模之大和史无前例，仅可与伽利略或哥白尼计划相媲美。激烈的国际竞争要求欧洲协调一致，努力发展太空中的 QT，包括通信和传感领域的技术研发。在这里，我们旨在总结对太空应用领域产生影响的量子技术发展的最新成果。我们的目标是概述一个完整的太空量子技术设计、开发、实施和利用框架。
我们在太空中的位置
2014 年至 2020 年期间，菲律宾在空间科学技术应用 (SSTA) 方面迈出了重要一步。在科技部 (DOST) 补助金 (GIA) 的支持下，已启动并继续实施多项以项目为基础的 SSTA 活动。菲律宾科学地球观测微型卫星计划（PHL-Microsat）及其后续项目——空间技术和应用掌握、创新和进步计划（STAMINA4Space）等项目推动了该国自己的科学地球观测小型卫星的开发、发射、运行和利用，其中 DIWATA-1 于 2016 年发射，DIWATA-2 于 2018 年发射，该国首颗纳米卫星 MAYA-1 也于 2018 年发射。DIWATA 和 MAYA 提供了蓝图，使小型卫星的发展能够在该国持续、普及和本地化。这些成就使菲律宾跻身不仅拥有和运营卫星，而且能够建造和开发卫星的国家行列。