XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实现理想
粘液：模糊的程序敏感能量分配
能源分配策略是改善代码覆盖范围和漏洞发现的最流行技术之一。核心直觉是，模糊器应将更多的计算能量分配给具有高效率的种子文件，以触发突变后独特的路径和崩溃。现有解决方案通常定义几个属性，例如，执行速度，文件大小以及控制流程图中触发的边缘的数量，以作为其分配逻辑中的关键测量值，以估算种子的潜力。通常认为财产的效率在不同的程序中相同。但是，我们发现此假设并不总是有效的。结果，具有静态能量分配逻辑的最先进的能源分配解决方案很难在不同程序上实现理想的性能。为了解决上述问题，我们提出了一种新型的程序敏感解决方案，名为Slime，以在每个程序的各种属性上启用具有各种属性的种子文件的自适应能量。具体来说，史莱姆首先设计了多个属性感知的队列，每个队列都包含带有特定撑杆的种子文件。第二，为了提高投资回报，粘液杠杆
宽带光子晶体波导中近变换极限量子点线宽
摘要：平面纳米光子结构能够实现嵌入量子点的宽带、近乎统一的辐射耦合，从而实现理想的单光子源。电荷噪声限制了单光子源的效率和相干性，从而导致辐射光谱变宽。我们报告了通过在包含嵌入 ap - i - n 二极管的量子点的砷化镓膜中制造光子晶体波导来抑制噪声的方法。波导附近的局部电接触可最大限度地减少漏电流，并允许快速电控制（≈ 4 MHz 带宽）量子点谐振。耦合到光子晶体波导的 51 个量子点的谐振线宽测量在 6 nm 宽的辐射波长范围内表现出接近变换极限的辐射。重要的是，局部电接触允许在同一芯片上独立调谐多个量子点，这与变换极限辐射一起成为实现基于多发射器的量子信息处理的关键组成部分。关键词：光子晶体波导、量子点、单光子、共振光谱、纳米光子学、半导体异质结构
公司将FOCI的世界领先CPO技术团结起来
CPO是一种新兴技术，可将硅光子芯片和光学连接器封装在一起MCM模块中。这使多个半导体芯片可以通过高速光学链路连接，替换传统的金属电线传输，从而增强带宽，提高数据传输速率，减少信号损失，降低延迟，降低传输能源消耗，并显着降低MCM模块的大小和成本。Relfacon TM是由FOCI开发的，是该行业中最先进的CPO解决方案，将光纤阵列连接器集成到硅光子MCM模块中，从而使具有MCM模块的外部光子信号直接传输以实现理想的信号传输。relfacon TM使用具有弹性的高温回流的材料，并匹配半导体硅晶圆的膨胀系数。因此，FOCI的CPO技术不仅具有良好的质量生产能力，而且还具有出色的产品可靠性。foci有效地将上述技术进步与自动半导体包装生产相结合，以无缝准备光纤阵列连接器的批量生产。
整体日前分布式能源管理方法：客户博弈的均衡选择
摘要。本文提出了一种具有理想均衡选择能力的智能配电网新型整体日前分布式能源管理方法。客户与配电公司之间的互动被建模为单领导者多追随者的 Stackelberg 博弈。客户之间的互动被建模为非合作广义纳什博弈，因为他们面临着共同的约束。客户将总负荷的平均值保持在适当的范围内以重塑它并提高负荷系数 (LF)。配电公司的策略是通过最大化利润进行日前能源定价，在风险优化中将其制定为随机条件值，以考虑批发市场电价的不确定性。客户的策略基于可延迟负荷的每小时消耗和储能设备的预定充电/放电率以响应价格。广义纳什博弈具有多个均衡。因此，本文提出了分布式近端 Tikhonov 正则化算法来实现理想均衡。仿真结果验证了所提算法的性能，LF 提高了 31.46%，最大总需求和总计费成本分别降低了 45.89% 和 14.23%。
投机杂种：通过使用3D生成对抗网络
摘要建筑设计的过程旨在解决具有松散定义的配方的复杂问题，没有明确的基础来终止问题解决活动，并且无法实现理想的解决方案。这意味着设计问题（作为邪恶的问题）位于不完整和精确度之间的空间中。一般使用数字工具和人工智能，特别是在设计问题上，将介导不完整和精确度之间的解决方案空间。在本文中，我们介绍了一项研究，我们采用机器学习算法来生成针对特定地点法规的概念架构形式。我们创建了一个单户住宅的注释数据集，并将其用于训练3D生成对抗网络，该网络生成了符合站点约束的注释点云。然后，我们将框架介绍给了23位体系结构从业者，以尝试了解该框架是否可以成为早期设计的有用工具。我们做出了三个方面的贡献：首先，我们共享一个带注释的单户住宅的构造相关的3D点云的数据集。接下来，我们介绍并共享框架的代码以及培训3D生成神经网络的结果。最后，我们讨论了机器学习和创造性工作，包括从业者对这些工具的出现作为介体在建筑设计中不完整和精确度之间的感觉。
绿色人工智能：迈向智慧城市和未来的高效、可持续、公平的技术
摘要：智慧城市和人工智能 (AI) 是城市政策圈最热门的话题之一。然而，大多数利用人工智能提高城市效率的尝试要么难以实现智慧城市转型，要么未能成功。这主要是因为在复杂的城市化问题中应用了目光短浅、技术决定论和还原论的人工智能方法。除此之外，由于智慧城市的基础是我们与环境互动、分析环境并做出高效、可持续和公平决策的能力，因此对绿色人工智能方法的需求也日益增加。这篇观点论文反映了作者的观点和解读，重点关注“绿色人工智能”概念作为智慧城市转型的推动因素，因为它提供了从纯粹以技术为中心的效率解决方案转向高效、可持续和公平的解决方案的机会，能够实现理想的城市未来。这篇观点论文的目的有两个：首先，强调主流人工智能系统概念化和实践中的根本缺陷；其次，倡导需要一种综合的人工智能方法——即绿色人工智能——来进一步支持智慧城市转型。该方法包括对当前人工智能和智慧城市文献、实践、发展、趋势和应用的全面评估。本文向当局和规划者介绍了采用和部署人工智能系统解决城市效率、可持续性和公平问题的重要性。
soar：用于自动驾驶的智能路边基础设施系统的设计和部署
最近，智能路边基础设施（SRI）证明了实现完全自主驾驶系统的潜力。为了探索基础设施辅助的澳大利亚驾驶的潜力，本文介绍了Soar的设计和设计，这是第一个端到端的SRI系统，专门设计用于支持自动驾驶系统。SOAR由软件和硬件组件组成，该组件完全设计，旨在克服各种系统和物理挑战。soar可以利用像街道灯柱这样的现有运营基础，以使收养的障碍较低。SOAR采用了一种新的通信体系结构，该结构构建了双向多跳I2I网络和下行链路i2V广播服务，该服务以集成方式基于架子上的802.11ac接口而设计。SOAR还具有一个层次的DL任务管理框架，以实现节点之间的理想负载平衡，并使它们能够有效地协作以运行多个数据密集型自动驾驶应用程序。我们在校园现有的灯柱上总共部署了18个飞跃的节点，这些节点已经运作了两年多。我们的现实世界评估表明，Soar可以支持各种自主驾驶应用程序，并实现理想的实时性能和高度沟通的可靠性。我们在这项工作中的发现和经验为下一代智能路边基础设施和自主驾驶系统的开发和部署提供了关键的见解。
乳酸阈值
摘要-本文旨在回顾耐力运动员为实现理想表现必须保持的微妙代谢平衡。最佳速度最终取决于运动员向工作肌肉输送大量氧气的能力，同时防止组织和血液中乳酸过度积累。乳酸与疲劳有关已有近 80 年的历史。这种无氧代谢副产物在疲劳中起着重要作用；然而，许多关于乳酸在导致疲劳方面的作用的指控都是没有根据的或夸大其词的。它的负面名声是由于对运动期间乳酸动力学的理解不足造成的。乳酸是无氧代谢的天然产物。它不是坏的或不受欢迎的物质；事实上，它可用作能量来源、临时丙酮酸储存器以及防止身体 pH 值降至危险低水平的手段。乳酸阈值定义为在保持血液乳酸处于稳定状态的情况下可获得的最高代谢率。在这种强度下，身体清除乳酸的速度与产生乳酸的速度一样快。如果强度超过这个临界点，乳酸的产生速度就会超过清除速度，导致乳酸积累迅速增加。运动员要想发挥出最大的耐力潜力，就必须训练身体有效地处理乳酸。这种“微调”使他们能够以尽可能高的强度比赛，同时保持相对较低的乳酸浓度。
细胞表面转运体和新药开发
尽管过去十年取得了许多科学和技术进步，但抗癌药物的新药研发的流失率仍然高达 95%。最近的药物开发部分遵循利宾斯基 5 规则 (Ro5)，尽管许多获批药物并不符合这些规则。随着 Covid-19 疫苗开发策略大大加速药物开发，或许现在是时候质疑仿制药开发流程本身，以找到更高效、更具成本效益和更成功的方法。人们普遍认为药物通过两种方式渗透细胞：磷脂双层扩散和载体介导的转运蛋白。然而，新出现的证据表明，载体介导的转运可能是药物吸收的主要机制，而不是长期以来认为的扩散。计算生物学越来越多地协助药物设计实现理想的吸收、分布、代谢、消除和毒性 (ADMET) 特性。完善药物进入靶细胞作为细胞内药物作用的先决条件是一种合理且令人信服的途径，有望降低药物损耗率，尤其受到慢性终身治疗的青睐。新药开发正在迅速从利用超五规则 (bRo5) 扩展到脉冲药物输送系统和基于片段的药物设计。利用转运蛋白作为药物靶标并提倡 bRo5 分子可能是提高药物特异性、减少剂量和毒性并从而彻底改变药物开发的解决方案。本综述探讨了细胞表面转运蛋白在药物开发中的开发以及与改善治疗指数的关系。
调查面部肌电图作为...的指标
面部肌电图 (fEMG) 是一种肌电图测量技术，主要用作测量情感的工具，但之前的实验表明，它也有潜力帮助量化认知工作量。在当前的研究中，实时监测了两个与任务无关的面部肌肉，皱眉肌和额外侧肌，以确定它们是否对遥控飞机 (RPA) 任务环境中的工作量变化敏感。应用实时信号处理技术从窗口 fEMG 数据中得出中值幅度和零交叉率。对这些特征的统计分析确定，这两块肌肉都对特定工作量操纵的变化很敏感。这项研究表明，从上述肌肉中提取的实时 fEMG 特征有可能作为或有助于认知工作量的指标。未来的工作旨在改进 fEMG 数据收集技术，以产生更灵敏、更具代表性的指标，适合工作量评估。长时间保持警惕的能力对航空航天领域的许多职位来说都至关重要。例如，飞行员、传感器操作员和空中交通管制员必须保持高度的态势感知能力，以确保最佳的安全和性能。认知工作量是决定操作员能否在防止危险后果所需的水平上工作的重要因素（Young & Stanton，2002 年）。认知超负荷和负荷不足都会导致绩效下降，而适度的认知唤醒水平则有助于实现理想的绩效能力（Cohen，2011 年）。