XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System属性定义
第 17 章 软件测试
可以说，OO 分析和设计模型的审查特别有用，因为相同的语义构造（例如，类、属性、操作、消息）出现在分析、设计和代码级别。因此，设计和代码级别中的问题。因此，在分析过程中发现的类属性定义中的问题将避免在设计或代码（甚至在设计或代码的下一次迭代（甚至在分析的下一次迭代）之前未发现问题时可能发生的副作用。因此，在分析过程中发现的类属性定义中的问题将避免在设计或代码（甚至在设计或代码的下一次迭代（甚至在分析的下一次迭代）之前未发现问题时可能发生的副作用。
第 17 章 软件测试
可以说，OO 分析和设计模型的审查特别有用，因为相同的语义构造（例如，类、属性、操作、消息）出现在分析、设计和代码级别。因此，设计和代码级别中的问题。因此，在分析过程中发现的类属性定义中的问题将避免在设计或代码（甚至在设计或代码的下一次迭代（甚至在分析的下一次迭代）之前未发现问题时可能发生的副作用。因此，在分析过程中发现的类属性定义中的问题将避免在设计或代码（甚至在设计或代码的下一次迭代（甚至在分析的下一次迭代）之前未发现问题时可能发生的副作用。
降低模糊身份的计算复杂性 -
摘要 - 为了在加密数据上提供访问控制，基于属性的加密（ABE）使用一组属性定义了每个用户。基于模糊身份的加密（FIBE）是ABE的变体，可为用户提供阈值访问结构。为了解决未来量子计算机构成的潜在威胁，本文提出了基于晶格的量子模糊ibe方案。但是，当前基于晶格的ABE计划面临与计算复杂性以及密文和键的长度有关的挑战。本文旨在通过在加密阶段降低关键长度和计算复杂性来提高现有模糊IBE方案的性能。虽然我们的方案中未使用负面属性，但我们在选择性安全模型中以错误（LWE）硬性问题假设证明其安全性。这些改进对安倍领域具有重要意义。
2023 年通讯计划
2022 年，斯莱夫湖镇进行了品牌重塑，以更好地在市场上定位斯莱夫湖。社区品牌类似于个性。它的属性定义了社区是谁以及社区是什么。成功的品牌以令人难忘的方式向利益相关者介绍社区、社区人民及其核心价值观。品牌由体验组成，这些体验的质量至关重要。通过规划和管理利益相关者与斯莱夫湖镇的体验，它可以确保在每次互动中以卓越而一致的方式传达其差异化价值。作为品牌重塑活动的一部分，斯莱夫湖镇制定了以下关键信息或关键价值点，以指导和作为所有未来沟通工作的基础。
使用元启发式搜索
摘要 - 使用AUSONSOPOUS车辆（AVS）的安全保证方法，通过将AVED测试放在具有挑战性的交通方案中，通过抽象场景规范捕获并在现实的交易模拟器中进行调查，进行系统级安全评估。作为基于方案的AVS测试的第一步，必须对fraffiffim festario的初始场景进行评估。在这种情况下，场景具体化挑战是将抽象交通场景的高级特定规范所采用的，旨在将它们映射到具体场景，在该场景中，为车辆的每个属性定义了确切的数字初始值（例如，位置或速度）。在本文中，我们提出了一种交流场景混凝土化方法，该方法将车辆放置在逼真的路线图上，以便满足通过表达式场景规范语言定义的一组可扩展的抽象约束，该语言也支持不一致的静态发现。然后，抽象约束映射到相应的数字约束，通过具有可自定义的目标函数和约束聚合策略的元启发式搜索来解决。我们对三个现实的路线图进行了一系列实验，以将我们方法的八个配置与状态的三种变体进行比较，并评估其可扩展性。
“ZOCman Cometh” 或“关于区域类别的应用...
国际水文组织 (IHO) 出版物 S-57《数字水文数据传输标准》包括特征对象属性“CATZOC - 数据置信区类别 (ZOC) - 作为数据质量信息编码方法。ZOC 是在 IHO 数据质量工作组 (DQWG) 的主持下开发的，该工作组旨在“建立标准，根据该标准可以对制图中使用的数据质量进行编码，以便向用户表明其可靠性 (IHO, 1987)。 ”第一篇提出解决方案的论文由澳大利亚水文局 (AHO) 于 1995 年 3 月发表，并介绍了 ZOC (AHS, 1995)。此前，澳大利亚水文服务局 (AHS) 和澳大利亚皇家海军 (RAN) 实地调查部门已对这些提案进行了严格分析，并由澳大利亚用户组和在沿海和国际航行中工作的执业船长进行了测试。用户评论表明，ZOC 受到了广泛欢迎，并且比现有的源和可靠性图方法更适合描述数据置信度。ZOC 标准在第 8 届 IHO 信息系统水文要求委员会 (CHRIS) 会议上临时采用，随后在 S-57 中作为元对象“数据质量”(M_QUAL) 的强制性属性发布，该属性定义了对水深数据质量进行统一评估的区域 (IHO, 1997) (IHO, 1996a)。
用于量子计算的可除代码
可整除码由码字权重共享大于一的共同除数的属性定义。它们用于设计通信和传感信号，本文探讨了如何使用它们来保护经逻辑门转换的量子信息。给定一个 CSS 码 C ，我们推导出横向对角物理算子 UZ 保留 C 并诱导 UL 的必要和充分条件。CSS 码 C 中的 Z 稳定器组由经典 [ n, k 1 ] 二进制码 C 1 的对偶确定，X 稳定器组由 C 1 中包含的经典 [ n, k 2 ] 二进制码 C 2 确定。对角物理算子 UZ 固定 CSS 码 C 的要求导致了对 C 2 陪集权重一致性的限制。这些约束非常适合可分码，并且代表着一个机会来利用关于具有两个或三个权重的经典代码的大量文献。我们使用由二次形式定义的一阶 Reed Muller 码的陪集构造新的 CSS 代码系列。我们提供了一种简单的替代标准方法的陪集权重分布（基于 Dickson 范式），这可能具有独立意义。最后，我们开发了一种绕过 Eastin-Knill 定理的方法，该定理指出，没有 QECC 可以仅通过横向门来实现一组通用逻辑门。基本思想是分层设计稳定器代码，具有 N 1 个内部量子比特和 N 2 个外部量子比特，并在内部量子比特上组装一组通用容错门。
建筑材料分类的数据管理视角：系统评价
材料信息（例如属性和指标）对于建筑性能评估至关重要。应用程序之间的互操作性以及与建筑、材料、能源消耗、环境性能等相关的数据的协调已在研究中得到广泛讨论。建筑信息模型 (BIM) 使工具之间的数据交换更加透明和准确。语义数据建模和 Web 技术对建筑和材料建模领域产生了重大影响，因为它们允许基于其正式的语义表示链接数据结构。然而，材料建模、数据建模和建筑模拟之间缺少一个环节，可靠且可扩展的材料信息经常被忽视。本研究介绍了建筑材料数据、属性定义和分类的数据管理视角。本文对 BIM、材料信息建模、材料数据库的交叉点以及现有建筑性能模拟工具各自的材料数据交换能力进行了广泛的系统回顾。最后，本文提出了一种依赖于建筑和材料领域的概念和标准的材料分类和映射机制。研究结果表明：(i) 各种模拟软件的分类法不一致；(ii) 材料信息的聚合不一致；(iii) 材料信息的高聚合水平和低聚合水平之间缺少联系。所提出的材料分类和映射方案旨在协调来自多个来源的材料信息定义，并帮助以准确和可扩展的方式访问和检索此类信息。因此，该研究有助于更深入地了解如何定义和建模材料属性数据，以实现更准确、更高效的材料数据交换和性能评估。
解决医学成像人工智能的公平性问题
随着用于医学图像分析的人工智能 (AI) 系统的发展呈指数级增长，医院和医疗中心已开始在临床实践中部署此类工具 1 。这些系统通常由一种称为深度学习 (DL) 的特定类型的机器学习 (ML) 技术提供支持。DL 方法通过采用具有不同抽象级别的多层处理来学习复杂的数据表示，这对于解决广泛的任务很有用。在医学图像计算 (MIC) 背景下，此类任务的示例包括病理分类、解剖分割、病变描绘、图像重建、合成、配准和超分辨率等 2 。虽然与在实验室条件下应用于不同 MIC 问题的 DL 方法相关的科学出版物数量呈指数级增长，但旨在评估医疗 AI 系统的临床试验最近才开始获得发展势头。事实上，根据美国放射学会的数据，迄今为止，美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准的与放射学和其他成像领域相关的 AI 医疗产品不到 200 种 3 。最近，机器学习公平性研究界强调，机器学习系统可能会对某些亚群体产生偏见，即它们对不同亚群体表现出不同的表现，这些亚群体由年龄、种族/民族、性别、社会经济地位等受保护属性定义 4、5 。在医疗保健领域，算法对不同人群亚群体的潜在不平等行为甚至可能被认为违背了生物伦理学原则：正义、自主、仁慈和非男性原则 6 。在这种背景下，促进 MIC 的公平性变得至关重要。然而，这绝非易事：确保机器学习部署的公平性需要解决整个设计、开发和实施过程中的多个不同方面。虽然机器学习公平性对