XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System已有的
v22
●精心策划和安排了成千上万个已有的容器，以启用交互式调试会话（Kubernetes，aws，typeScript）。●设计并实施了Chromium浏览器过程内存快照的创建和缓存，将调试会话启动性能提高了10次以上（Typescript，Node.js，S3，Postgres）。●优化了通过Websocket进行大量数据传输处理高量数据传输的优化，可实现后端服务延迟的30％（Typescript，Node.js，Avro，Postgres）。●对分布式系统（Typescript，Node.js，Postgres，s3）进行了数千pb的存储，检索和元数据管理。●使用高级可观察性工具开发了全面的诊断系统；增强了对应用程序性能指标的实时可见性，将事件分辨率的分辨率从小时减少到几分钟（OpentElemetry，Honeycomb.io，Datadog，Sentry）。●设计并实现了一个协议缓存层，该缓存层将开始时间从10分钟降低到只有5秒钟（ZOD，Postgres，S3，Typescript，Node.js）。
20 世纪 60 年代的“太空竞赛”
1. 将每位玩家的牌合并并洗牌，放在一副牌中，牌面朝下放在中间。轮流时，每位玩家从牌堆中选择一张牌，并将牌面朝上放在自己面前。 2. 在下一轮中，每位玩家选择一张新牌，并将新牌面朝上放在自己面前，放在第一张牌之前或之后，以确保牌按正确的时间顺序排列。 3. 游戏继续，直到一位玩家正确排列所有 11 个事件。如果玩家将事件的顺序排列错误，其他玩家必须叫出该玩家，并将该牌放回主牌堆。玩家继续游戏。如果玩家选择了一张他们已有的牌，则将牌放回牌堆，游戏继续由下一位玩家进行。共有四张“里程碑”和“障碍”牌；按照每张牌上的说明进行操作。 4. 第一个将所有事件按正确时间顺序排列的玩家获胜。
大脑健身对幼儿注意力的有效性
注意力是指人的注意力只集中在一个物体上，性质比较固定、坚定、强烈，不易将注意力转移到其他物体上，而健脑操是用来提高记忆力和注意力的锻炼或运动。本研究的目的是研究健脑操是否有助于提高儿童的注意力。研究方法本研究采用定量预实验，设计为一组前测-后测设计。本研究没有组间比较，但使用已有的组来测量治疗前后注意力得分差异。结果研究与讨论本章研究人员基于的数据收集于 2023 年 5 月 5 日至 8 日在北雅加达 Tanjung Priok 村 RT 002 RW 015 地区进行。研究对象的人数为 10 人，采用总抽样技术，样本来自涉及的所有人口。根据已进行的研究，可以得出结论，大脑锻炼对儿童的注意力有积极影响。大脑锻炼包括身体运动和大脑锻炼，可刺激血液流动和化学物质的释放，从而提高注意力和专注力。
如何增强噪声信息的量子生成对抗学习
摘要 量子机器学习是当今机器学习 (ML) 与量子信息科学的交汇点。为了将这一新范式应用于新型量子技术，我们仍然需要对其底层机制有更深入的了解，然后才能提出新算法来解决实际问题。在这种情况下，量子生成对抗学习是一种很有前途的策略，可用于将量子设备用于量子估计或生成 ML 任务。然而，其训练过程的收敛行为尚未得到详细研究，而这对于其在量子处理器上的实际实现至关重要。事实上，我们在这里展示了在优化过程中可能出现的不同训练问题，例如极限环的出现。在混合量子态在已有的嘈杂中尺度量子设备中起关键作用的情况下，后者可能会显著延长收敛时间。然后，我们提出了新的策略，以在任何操作范围内实现更快的收敛。我们的结果为这种混合经典量子协议的新实验演示铺平了道路，允许评估相对于经典协议的潜在优势。
动脉粥样硬化和阿尔茨海默病混合小鼠模型中神经血管耦合和皮质扩散性抑制的评估
摘要 神经血管耦合是一种关键的大脑机制，通过这种机制，血流变化伴随着局部神经活动。神经血管耦合的破坏与包括痴呆症在内的多种神经系统疾病的发展和进展有关。在这项研究中，我们检查了 9 至 12 个月大小鼠的皮质血流动力学，这些小鼠模拟了阿尔茨海默病 (J20-AD) 和动脉粥样硬化 (PCSK9-ATH)。我们报告了动脉粥样硬化的新发现，其中神经血管衰退的特征是血容量显著减少、氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白水平改变，以及全身神经炎症。在共病混合模型 (J20-PCSK9-MIX) 中，我们报告海马淀粉样蛋白-β 斑块增加了 3 倍。一个关键的发现是，由于电极插入大脑而导致的皮质扩散性抑制 (CSD) 在患病动物中更严重，并导致长时间的缺氧。这些发现表明，系统性动脉粥样硬化可能对神经血管健康有害，并且患有心血管合并症可能会加剧已有的阿尔茨海默病相关的淀粉样斑块。
理想抗血脂药物概述
动脉粥样硬化是一种影响大中型动脉的疾病，目前是许多发达国家的主要死亡原因。高血清 LDL（低密度脂蛋白）和 VLDL（极低密度脂蛋白）水平被认为是动脉粥样硬化的致病因素，而高 HDL（高密度脂蛋白）超过 60 mg/Dl 则具有保护作用。我对有关降脂药物的不同文章进行了文献综述，本综述旨在寻找理想的降脂药物，以治疗动脉粥样硬化。他汀类药物是一线抗脂血症药物，具有剂量依赖性副作用，如肌肉疼痛、神经病变、肝功能障碍和横纹肌溶解症。减少他汀类药物剂量、添加前蛋白转化酶枯草溶菌素/kexin 9 型抑制剂等药物、补充辅酶 Q10 和左旋肉碱是减少他汀类药物副作用的一些方法。未来对于不能耐受他汀类药物的患者和LDL达不到目标的患者，角鲨烯合酶抑制剂是最佳选择。我们重点研究了目前已有的降脂药物，其作用靶点和作用机制以及未来理想的新型降脂药物。理想的降脂药物应能达到目标血脂水平，副作用和药物相互作用较少。
使用有机界面的 MIL-STD-1553 设备特性
车辆、飞机和卫星通常使用控制总线来实现设备和微控制器之间的有效通信。例如汽车中的控制器局域网 (CAN) 总线、商用飞机中使用的航空无线电公司 429 (ARINC 429) 标准以及军用飞机中使用的 MIL-STD-1553。这些总线标准是在大约 40 年前开发和实施的，当时人们认为系统固有的气隙特性可以提供足够的安全性。随着时间的推移，这一假设已被证明是错误的，气隙系统 (例如 Stuxnet) 中发生了大量漏洞。车辆和飞机的一个问题可能是安装恶意设备的可能性 (可能是通过维修技术人员)，这反过来可能会破坏车辆数据总线的正常运行。先前的研究已经调查了通过 MIL-STD-1553 总线模拟波形的细微变化来使用设备指纹识别，但需要额外的硬件和软件来收集和处理传输的消息。在本文中，我们探讨了利用商用现成航空电子数据总线接口卡的有机功能来确定新设备是否已安装或是否伪装成其他设备的可行性。由于飞机上已有的设备正在使用，因此可以轻松实现此附加安全功能，而不会影响尺寸、重量或功率要求。
组织学习：贡献过程和文献
本文与以往对组织学习的研究不同，它的范围更广，对文献的评价也更全面。本文阐述了与组织学习相关的四个概念（知识获取、信息传播、信息解释和组织记忆），并描述和评论了与每个概念相关的文献。关于知识获取的文献数量庞大且涉及多个方面，因此本文将知识获取概念描述为由五个子概念或子过程组成：（1）利用组织成立时已有的知识；（2）从经验中学习；（3）通过观察其他组织进行学习；（4）将拥有组织所需但尚未拥有的知识的组成部分嫁接到自身上；（5）注意或搜索有关组织环境和绩效的信息。对相关文献的研究表明，人们已经学到了很多关于从经验中学习的知识，但也缺乏累积性工作和不同研究小组工作的整合。同样，关于组织搜索，我们已经学到了很多，但缺乏概念性工作，也缺乏积累、工作和综合，无法创建更成熟的文献。先天学习、替代学习和嫁接是信息获取子过程，关于这些子过程，我们了解得相对较少。精简版
国防创新 - 爱沙尼亚案例 - IRIS
爱沙尼亚是一个小国，无法承担通过大型、复杂、昂贵的项目进行国防创新，因为这些项目风险高、不确定性大。其以陆基为中心、以预备役为基础的国防部队对尖端创新解决方案的需求也有限，更倾向于通过竞争市场上已有的产品和服务进行具有成本效益的创新采购。然而，爱沙尼亚利用其充满活力的创业文化和国家科技基础中的一些“利基”优势（如信息和通信技术、网络安全、人工智能、机器人技术、医疗技术），推动企业主导和国防部支持的创新，这也受益于其“广泛”的国防模式和全社会方法。这项创新主要侧重于提高出口潜力，但它也提供了让国防部队参与活动的手段，最终激发军方兴趣，将更多高科技解决方案纳入能力发展。尽管爱沙尼亚的安全和防务政策具有强烈的跨大西洋主义倾向，但它在利用机会管理金融和技术风险以及将其安全和防务创新生态系统融入新欧洲工具（尤其是 EDIDP/EDF）出现的跨国网络方面也取得了巨大成功。关键词：爱沙尼亚、国防创新、采购、初创企业、军事需求、欧洲防务合作。
人机交互的人工智能：一种现代方法
人工智能 (AI) 和人机交互 (HCI) 有着共同的根源，早期的对话代理研究为这两个领域奠定了基础。然而，在随后的几十年里，这两个领域之间最初的紧密联系变得不那么明显了。深度学习的兴起彻底改变了人工智能，并带来了大量实用的方法和工具，这些方法和工具对核心人工智能以外的领域产生了重大影响。特别是，现代人工智能技术现在为机器和人类的互动提供了新的方式。因此，现在是时候研究现代人工智能如何以新的方式推动人机交互研究，以及人机交互研究如何帮助指导人工智能的发展。本次研讨会为研究人员提供了一个论坛，讨论将现代人工智能方法引入人机交互研究的新机遇，确定需要研究的重要问题，展示可以应用的计算和科学方法，并分享已有的数据集和工具或提出应进一步开发的数据集和工具。我们感兴趣的主题包括用于理解和建模人类行为并实现新交互模式的深度学习方法、结合人类和机器智能来解决困难任务的混合智能，以及用于交互数据管理和大规模数据驱动设计的工具和方法。在这些主题的核心，我们希望开始讨论现代人工智能的数据驱动和以数据为中心的方法如何影响 HCI。