XiaoMi-AI文件搜索系统
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区块链技术在能源领域的应用，实现可持续未来
摘要 在旧的能源控制系统中，由于系统是集中式的，用户没有自由以自己的选择和费率买卖能源，并且还存在许多问题，例如窃电案件以及损失，这些损失的负担直接包含在公共账单中。现在，在区块链引入之后，这些问题已经得到解决，例如区块链技术允许用户通过安全的交易系统按照自己的费率自由买卖能源。采用集中控制技术的传统能源系统无法解决许多问题，例如用户无法自由以安全的方式在网络中买卖能源，而区块链与微电网的结合具有解决所有现有问题的所有功能。在本文中，将研究区块链技术的特点以及区块链在清洁能源系统中的应用，以便利用微电网为用户提供廉价电力，因为区块链为能源分配和交易提供了完整的解决方案。此外，还将关注一些主要当前问题，例如效率低下、损失和蚂蚁算法模型以有效地在网络中分配能源。
实现自然的路线图 - 积极
以来最早的形式的诞生，地球上的生命已经适应了各种环境，并演变成众多物种。估计当前物种总数，包括尚未被科学发现的物种估计，范围高达3000万。每种生活都与他人相互联系，多年来，这些联系创造了复杂的生活和当今全球环境。我们不仅是这个全球动态生态系统的一部分，而且我们的生活和生计取决于它。但是，我们已经破坏了世界各地的生态系统，并驱使许多物种灭绝。今天，物种消失比恐龙消失时的速度快得多。一旦迷失了，人类就无法创造生命。牢记，包括人类在内的所有生活在人类上都相互联系并彼此依赖，我们必须始终谦虚地行事。
报告实现财政节约并减少开支...
20 自 2018 年以来，人们越来越担心在更适合建设核心能力的地方使用承包商和顾问。当时，上一届政府设定了减少对外部资源依赖的期望。作为回应，专员提出了关于适当使用承包商和顾问的期望，并开始公开报告承包商和顾问的支出。最近，政府采购主管向各机构发布了关于适当使用承包商和顾问的指导，强调这些资源只应用于需要独特和专业技能的地方，而不是用于应在机构内部完成的一般工作。
通过增强 CRISP-DM 实现人工智能在制造业的前景
摘要 为了帮助制造企业实现人工智能 (AI) 的价值，我们开始了为期六年的研究和实践，以增强流行且广泛使用的 CRISP-DM 方法。我们通过添加“操作和维护”阶段以及嵌入基于任务的框架将任务与技能联系起来，将 CRISP-DM 扩展为 AI 解决方案的连续、主动和迭代生命周期。我们的主要发现涉及操作和维护 AI 解决方案和管理 AI 漂移的艰难权衡和隐性成本，以及确保在整个 CRISP-DM 阶段中存在领域、数据科学和数据工程能力。此外，我们展示了数据工程如何成为 AI 工作流程中必不可少但经常被忽视的一部分，对这三种能力的参与轨迹提供了新颖的见解，并说明了如何将增强的 CRISP-DM 方法用作 AI 项目的管理工具。
调整视觉语言模型以实现医学图像中的通用异常检测
大规模视觉语言预训练模型的最新进展已在自然图像领域中的零样本/少样本异常检测方面取得了重大进展。然而，自然图像和医学图像之间巨大的领域差异限制了这些方法在医学异常检测中的有效性。本文介绍了一种新颖的轻量级多级自适应和比较框架，以重新利用 CLIP 模型进行医学异常检测。我们的方法将多个残差适配器集成到预训练的视觉编码器中，从而实现不同级别视觉特征的逐步增强。这种多级自适应由多级、逐像素的视觉语言特征对齐损失函数引导，将模型的重点从自然图像中的对象语义重新校准到医学图像中的异常识别。调整后的特征在各种医学数据类型中表现出更好的泛化能力，即使在模型在训练期间遇到看不见的医学模态和解剖区域的零样本场景中也是如此。我们在医学异常检测基准上进行的实验表明，我们的方法明显优于当前最先进的模型，在零样本和少样本设置下，异常分类的平均 AUC 改进分别为 6.24% 和 7.33%，异常分割的平均 AUC 改进分别为 2.03% 和 2.37%。源代码可从以下网址获取：https://github.com/MediaBrain-SJTU/MVFA-AD
实现可重复的肿瘤类器官培养
类器官通过在体外准确重现组织和肿瘤的异质性，为推动临床前研究和个性化医疗展现出巨大潜力。然而，缺乏标准化的癌症类器官培养方案阻碍了可重复性。本文全面回顾了当前与癌症类器官培养相关的挑战，并强调了该领域最近的多学科进展，特别关注肝癌类器官培养的标准化。我们讨论了导致技术差异的非标准化方面，包括组织来源、加工技术、培养基配方和基质材料。此外，我们强调需要建立可重复的平台，以准确保留母体肿瘤的遗传、蛋白质组学、形态学和药理学特征。在每个部分的末尾，我们的重点转移到原发性肝癌的类器官培养标准化。通过应对这些挑战，我们可以提高癌症类器官系统的可重复性和临床转化，从而使其在精准医疗、药物筛选和临床前研究中具有潜在应用。
为未来提供燃料：优先考虑天然气转型以实现净零排放
为未来提供燃料：推进天然气向净零排放转型 天然气在发电中的作用 这是英国能源公司和碳捕获与储存协会 (CCSA) 发布的系列简报中的第二篇，探讨了天然气在向净零经济转型中的作用。本次简报特别关注天然气在发电中的作用。该系列的第一篇简报探讨了天然气在整个经济中的广泛作用。请访问为未来提供燃料网页阅读更多简报。 显然，我们需要对电力供应进行脱碳，为此，我们需要在未来几十年用低碳替代品取代未减排的天然气（未捕获和储存排放物的天然气）。这将主要通过增加可再生能源，尤其是风能和太阳能来实现。天然气目前在发电中发挥着重要作用，是最大的单一发电来源。天然气目前用于发电具有灵活性和弹性，因此必须谨慎管理发电用天然气的不可避免的减少。为了满足英国的能源需求，英国政府提出，由于低碳基础设施（如碳捕获、利用和储存 (CCUS)）的开发延迟，英国在 2030 年代甚至更久以后将需要有限数量的未减排天然气。因此，我们需要考虑更广泛的技术来替代未减排天然气，以复制其作用，其中包括利用灵活需求、电力储存和与欧洲的互连。对于英国来说，确保尽快、有效地部署这些技术至关重要。由于拥有使用燃料的低碳和可调度电力来源的重要性，碳捕获和储存 (CCS) 天然气以及氢能发电 (H2P) 也可能发挥独特的作用。CCS 和 H2P 提供了一种方式，可以实现天然气目前为电力系统带来的好处，但排放量减少（称为“减排”天然气）。这是电池等储存技术的补充。政府需要明确电力系统脱碳的目标，并进一步加快开拓新市场，继续开发替代天然气的商业模式。天然气对电力为何如此重要？尽管可再生能源正日益成为我们电力结构的重要组成部分，但天然气通常只占英国总发电量的三分之一左右，比任何其他单一能源都要多。从广义上讲，天然气扮演着两种不同的角色：
区块链和人工智能在 6G 物联网网络中实现协作入侵检测
摘要 —6G 技术的出现为物联网 (IoT) 的空前进步铺平了道路，开创了超连接和无处不在的通信时代。然而，随着 6G 物联网生态系统中互联设备的激增，恶意入侵和新网络威胁的风险变得更加突出。此外，人工智能融入 6G 网络带来了额外的安全问题，例如对抗性攻击人工智能模型的风险以及人工智能可能被滥用于网络威胁。因此，在 6G 环境中，保护广泛而多样的连接设备是一个巨大的挑战，需要重新考虑以前的安全传统方法。本文旨在通过提出一种依赖于人工智能和区块链技术的新型协作入侵检测系统 (CIDS) 来应对这些挑战。所提出的 CIDS 的协作性质促进了一种集体防御方法，其中物联网网络中的节点主动共享威胁情报，从而实现快速响应和缓解。通过全面的模拟和概念验证实验评估了所提系统的有效性。结果表明，该系统能够有效检测和缓解伪造和零日攻击，从而加强 6G 物联网环境的安全基础设施。索引术语 —AI、区块链、6G 网络、安全、协作入侵检测、零日攻击、安全
从算法、实现和特性方面对经典随机游走和量子游走的比较研究
近年来，随着硬件和软件技术的进步，高性能计算取得了长足的发展。计算机的性能按照摩尔定律不断提高，但似乎在不久的将来就会达到极限。量子计算机有可能大大超越经典计算机的性能，因此成为研究的焦点。本研究从理论角度和模拟实现两个方面探讨了经典随机游动与量子游动的区别，并探讨了量子游动在未来的适用性。概述了经典随机游动和量子游动的基本理论，并根据经典随机游动和量子游动的行为和概率分布，比较了它们之间的特征差异。同时，我们使用Qiskit作为量子模拟器实现了量子行走。表示量子行走的量子电路主要由硬币算子、移位算子和量子测量三部分组成。硬币算子表示量子行走中的抛硬币，这里我们使用了Hadamard算子。移位算子表示根据硬币算子的结果进行量子行走的移动。量子测量是提取量子比特的量子态的过程。在一维量子行走中，我们准备了四种情况，作为从两个到五个量子比特位置的量子比特数的差异。在所有情况下，都已看到量子行走的成功实现，这与量子比特的数量和初始状态的差异有关。然后，我们广泛研究了二维量子行走的实现。在二维量子行走中，就每个 x 和 y 坐标位置的量子比特数量而言，准备了三种情况，从两个到四个量子比特。虽然与一维情况相比，问题设置的复杂性大大增加，但可以看出量子行走实现的成功。我们还看到，量子行走的行为和概率分布的扩展在很大程度上取决于初始硬币状态和初始位置的初始条件。本研究证明了量子行走作为解决未来广泛应用中复杂问题的工具的适用性。最后，我们给出了本研究的可能观点和未来展望。
人工智能对实现良好健康和福祉目标的贡献 Alexandra ȚSRANU
对于可持续发展目标而言，人工智能意味着什么？在深入探讨人工智能如何为长期解决健康问题做出贡献之前，我们有必要先从简单问题开始：什么是人工智能？一个简单的定义是，人工智能是数字计算机或计算机控制的机器人执行通常与智能生物相关的任务的能力 [7]。此外，它是可持续发展所需的盟友，可以更有效地设计、执行、建议和规划地球的未来及其可持续性。目前，人工智能能力正以各种方式被用于进一步实现社会目标，而可持续发展目标 3 中关于“良好健康和福祉”的内容在联合国 2015 年制定的 17 个可持续发展目标中占有重要地位 [6]。