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World File Search System常规方法
董事会发射器EMC免疫测试
对拟议的回弹板发射机（ROBT）方法的评估证明，车辆内部的电磁环境与完美的混响室不同。被期望为吸收材料，例如座椅和室内装饰，可能会阻止与混响室类似的田间分布。仍然，该项目的目的是找到一种优于常规方法的测试方法，可以指出，Robt方法是一种适当的选择，因为它可以将电子曝光到各向同性辐射。这是从本文介绍的两种措施中找到的：预期的各向同性E ISO，一个对电场成分的相对度量和D DOF，对混响室内空间分布的定量。
数据中心设施 2024 年十大趋势白皮书
在IT设备高功率场景下，散热系统故障可能快速升级，导致机柜过热。IT设备单位时间内发热量是传统计算机的4-5倍，一旦发生故障，散热负担急剧增加。传统数据中心在故障应急处理上，可能会采取直接通风、部署干冰风扇等临时措施。但在液冷系统的高密度场景下，常规方法可能不再适用。通常，对于30kW的机柜，如果采用板式液冷+直接通风的方案，当二次管道发生故障时，应急响应时间仅限于30s到1分钟。
使用机器学习的语音增强
Manisha Mali博士，Shreyas Thombal，Akshay Gangurde，Sunil Sonu，Jahnvi More More Computer，Vishwakarma信息技术研究所，印度浦那 - 印度浦那 - 摘要 - 语音增强，语音处理的重要组成部分，言语处理的重要组成部分，减少噪音，降解，降解，降解，降解和扭曲，以提高综合性和明显的声音符号。 尽管他们已经为基础设定了基础，但常规方法（例如Wiener滤波和光谱减法）经常在复杂和刺激性的设置中受到限制。 机器学习的最新发展，尤其是深度学习，已通过提供更具弹性，适应能力的模型来完全改变了这一部门，这些模型可以处理广泛的噪音情况。 本综述研究着眼于改善语音的不同基于机器学习的方法，特别着重于包括经常性和卷积神经网络（RNN）在内的神经网络。 本研究涵盖了他们的结构，优化策略和优于常规方法的卓越性能。 它还解决了资源有限，模型复杂性和实时处理的设备上计算效率的困难。 这项研究还提出了将未来的探究范围进行整合，用于整合强化学习，无监督的学习和混合模型，以在苛刻的环境中提高绩效。 关键字 - 经常性神经网络（RNN），深度学习，降低噪音，实时处理，资源约束设备1。 语音增强引起了很多关注，因为它在语音激活的设备，助听器，电信等中的应用等。Manisha Mali博士，Shreyas Thombal，Akshay Gangurde，Sunil Sonu，Jahnvi More More Computer，Vishwakarma信息技术研究所，印度浦那 - 印度浦那 - 摘要 - 语音增强，语音处理的重要组成部分，言语处理的重要组成部分，减少噪音，降解，降解，降解，降解和扭曲，以提高综合性和明显的声音符号。尽管他们已经为基础设定了基础，但常规方法（例如Wiener滤波和光谱减法）经常在复杂和刺激性的设置中受到限制。机器学习的最新发展，尤其是深度学习，已通过提供更具弹性，适应能力的模型来完全改变了这一部门，这些模型可以处理广泛的噪音情况。本综述研究着眼于改善语音的不同基于机器学习的方法，特别着重于包括经常性和卷积神经网络（RNN）在内的神经网络。本研究涵盖了他们的结构，优化策略和优于常规方法的卓越性能。它还解决了资源有限，模型复杂性和实时处理的设备上计算效率的困难。这项研究还提出了将未来的探究范围进行整合，用于整合强化学习，无监督的学习和混合模型，以在苛刻的环境中提高绩效。关键字 - 经常性神经网络（RNN），深度学习，降低噪音，实时处理，资源约束设备1。语音增强引起了很多关注，因为它在语音激活的设备，助听器，电信等中的应用等。引言言语增强是通过人工智能的快速增长，尤其是机器学习而实现革命性进步的众多学科之一。其目标是在大声情况下提高语音信号的质量和清晰度。统计模型和信号处理技术是常规语音增强方法的基础[1]。但是，随着机器学习的发展，尤其是深度学习和复发性神经网络（RNN），语音增强的完成方式发生了巨大变化。由于机器学习模型，尤其是RNN可以在整个时间上保留上下文，因此它们尤其擅长处理顺序输入，例如
应用软计算
背景：与机器学习集成（ML）集成的量子计算在包括医疗保健在内的各个领域都提供了新颖的解决方案。分类中量子计算与ML之间的协同作用利用了唯一的数据模式。尽管有理论的优势，但量子计算在小型医学数据集上的经验应用和有效性仍未得到充分影响。方法：这项来自高等医院的回顾性研究使用了有关早期结直肠癌的数据，从2008年到2020年，具有93个特征和1501例患者，以预测死亡率。我们将量子支持向量机（QSVM）模型与经典的SVM模型进行了比较，就特征数量，训练集数量和结果比进行了比较。我们根据接收器操作特征曲线（AUROC）中曲线下的区域（AUROC）评估了模型。结果：我们观察到死亡率为7.6％（1253名受试者中的96个）。我们使用11个临床变量（包括癌症阶段和化学疗法史）生成了死亡率预测模型。我们发现，常规方法和量子方法之间的AUROC差异是前11个变量的最大值。我们还显示了QSVM中的AUROC（平均[标准偏差]，0.863 [0.102]）的表现优于常规SVM中的所有试验次数（0.723 [0.231]）。与常规SVM相比，QSVM即使在不平衡的情况下，QSVM也与AUROC一致。结论：我们的研究强调了量子计算改善医疗保健中预测性建模的潜力，尤其是对于有限的可用数据的稀有疾病。与常规方法相比，量子计算的优势，例如希尔伯特空间的探索，促进了优越的预测性能。
行为生物识别系统的性能和安全评估
1背景：行为生物识别系统的认证6 1.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2动机和生物识别技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2.1动机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2.2生物识别技术。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。8 1.2.2生物识别技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.2.2.1注册，验证和标识。。。。。。。。。9 1.2.2.2生物识别系统的体系结构。。。。。。。。。。。。。。11 1.3生物识别系统的评估：常规方法。。。。。。。。。。。。。。。12 1.4 Fido对生物识别认证的看法是什么？。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.4.1 FIDO生物识别认证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.4.2 FIDO认证标准的一般概述。。。。。。。。。。。。17 1.4.2.1性能测量。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 1.4.2.2演示攻击检测。。。。。。。。。。。。。。。。18 1.5标准ISO/IEC 39794-17对行为生物识别技术说了什么？。18
用宏基因组学解码微生物宇宙
地球上任何生物系统的主要部分都涉及微生物，其中大多数尚未培养。培养微生物的常规方法给出了富有成果的结果，但有局限性。对更好理解的好奇心导致了与文化无关的分子方法的发展，这些方法有助于抛弃早期方法的障碍。宏基因组学统一了科学界，以更好地了解生态系统及其组成生物的功能。这种方法开辟了高级研究的新范式。它揭示了微生物群落及其基因组之间的广泛多样性和新颖性。本综述着重于随着时间的流逝，通过测序平台生成的数据及其突出的解释和表示的数据和分析。
超出标准模型物理的符号回归
，我们建议符号回归是对标准模型以外的物理模型的数值研究的强大工具。在本文中，我们证明了该方法在基准模型上的功效，即受约束的最小超对称标准模型，该模型具有四维参数空间。我们提供了一组分析表达式，这些表达式在理论的参数方面重现了三个低能的观察结果：希格斯质量，对穆恩的异常磁矩的贡献以及冷暗物质依赖密度。为了证明该方法的功能，我们在全局拟合分析中采用了符号表达式来得出参数的后验概率密度，而这些概率密度比使用常规方法更快地获得了两个数量级。
用于计算化学的噪声量子电路的数值模拟
摘要 近期量子计算机计算小分子基态特性的机会取决于计算拟设的结构以及设备噪声引起的误差。在这里，我们使用数值模拟研究这些噪声量子电路的行为，以估计准备好的量子态相对于通过常规方法获得的基本事实的准确性和保真度。我们实现了几种不同类型的拟设电路，这些电路源自酉耦合簇理论，目的是使用变分量子特征求解算法估计氢化钠的基态能量。我们展示了能量和保真度的相对误差如何随着基于门的噪声水平、核间配置、拟设电路深度和参数优化方法的变化而变化。
文献评论：设施位置问题的基于机器学习的方法
设施位置问题（FLP）旨在找到最佳的设施放置，以最大程度地降低成本并提高各个行业（例如物流，医疗保健和零售）的服务效率。传统方法，包括线性编程和启发式算法，已用于解决FLP。然而，现代供应链的复杂性，其特征在于动态客户需求和大量可用数据，已经超过了这些常规方法。机器学习的出现（ML）提供了有希望的框架，即计算昂贵的操作更快地近似，并且在专家知识不足时从体验中学习。1尽管研究越来越多，但仍然缺乏对如何利用ML模型来解决FLP的合并理解。
dedim：使用扩散模型去识别
摘要：作为对面部识别系统中恶意身份验证的对策，使用了从SNS或类似的面部图像或基于对抗性示例的De-nisteriation方法获得的面部图像。然而，由于对抗示例直接使用面部识别模型的梯度信息，因此它高度依赖于该模型，并且对于未知识别模型而言，很难实现识别效果和图像质量。在这项研究中，我们提出了一种基于扩散模型的新型去识别方法，该方法通过对面部形状进行微小变化来对未知识别模型具有很高的概括性。使用LFW的实验表明，与使用对抗性示例的常规方法相比，该方法对未知模型具有更高的识别效果，并且图像质量更好。