XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性能比
使用机器学习的Android恶意软件多类分类：评估随机森林，人工神经网络和诉讼的性能
摘要。这项研究研究了使用静态和动态分析方法来检测和分类的机器学习技术，即随机森林，人工神经网络和卷积神经网络的有效性。通过将恶意软件分类为广告软件，勒索软件，索引软件和SMS恶意软件来利用CICINVESANDMAL2019数据集，多类分类。静态分析检查了权限和意图，而动态分析则集中于API调用和网络流。使用准确性，召回，精度，F1分数，训练时间和测试时间评估模型的性能。结果表明，在静态和动态分析中，随机森林比深度学习模型的优越性，静态分析的性能比动态分析更好。这项研究通过提供对不同机器学习算法和分析方法的有效性的见解来为Android恶意软件检测的领域做出了贡献，从而突出了随机森林的潜力，以实现有效，准确的恶意软件多类分类。
方法指南 1 - INTO CPS
系统被定义为“为实现一个或多个既定目的而组织起来的相互作用元素的组合” [INC15]。任何给定系统都会有一个环境，环境被视为系统之外的一切。环境表现出的行为超出了开发人员的直接控制范围 [BFG + 12]。我们还将系统边界定义为系统与其环境之间的共同边界。系统边界的定义是特定于应用程序的 [BFG + 12]。信息物理系统 (CPS) 是指“嵌入物理对象、互连（包括通过互联网）并向公民和企业提供广泛的创新应用和服务的 ICT 系统（传感、驱动、计算、通信等）” [Tho13，DAB + 15]。系统的系统 (SoS) 是“组成系统的集合，这些系统将资源和能力汇集在一起，以创建一个新的、更复杂的系统，该系统提供的功能和性能比组成系统的总和还要多” [HIL + 14]。 CPS 可能表现出 SoS 的特征。
Gamma：利用 Gustavson 算法加速……
我们提出了 Gamma，一种使用 Gustavson 算法解决前人工作挑战的 spMspM 加速器。Gamma 使用专门的处理单元和简单的高基数合并来执行 spMspM 的计算，并并行执行许多合并以实现高吞吐量。Gamma 使用一种新颖的片上存储结构，该结构结合了缓存和显式管理缓冲区的特性。该结构捕获了 Gustavson 的不规则重用模式，并通过明确解耦的数据移动传输数千个并发稀疏光纤（即行或列的坐标和值列表）。Gamma 采用一种新的动态调度算法，尽管存在不规则性，但仍能实现高利用率。我们还提出了新的预处理算法，以提高 Gamma 的效率和多功能性。因此，Gamma 的性能比之前的加速器高出 gmean 2.1 × ，并将内存流量减少了 gmean 2.2 × 和高达 13 × 。
探索AI媒体。定义，概念模型，研究议程
先前没有研究评估了急性运动和急性缺氧对记忆功能的潜在综合作用，这是本研究的目的。25名参与者（M 5 21.2岁）以平衡的顺序完成了两次实验室访问，涉及1）急性运动（中度强度运动的20分钟），然后暴露于30分钟的缺氧（FIO 2 5 0.12），并暴露于Hypoxia（Fio 2 5 0.12），单独暴露于Hypoxia（FIO 2 5 5.12）30分钟。之后，参与者完成了一个提示回复和内存干扰任务（AB/AC范式），评估了提示回复记忆（召回1和召回2）和内存干扰（主动和追溯干扰）。对于提示重新记忆，我们观察到了条件的显着主要影响，而运动缺氧条件的提示性能比单独的低氧性表现明显高。记忆干扰随着经验条件的函数没有差异。该实验表明，在暴露急性缺氧之前参与急性锻炼，对提高提示记忆的记忆表现具有加性效果。
FPGA上的快速傅立叶变换的平行管道硬件加速度
快速傅立叶变换（FFT）广泛用于数字信号处理应用中，尤其是用于使用CNN实时对象检测的卷积操作。本文提出了用于在FPGA上实现的Radix-2 FFT计算的有效的硬件档案，采用了蝴蝶单元的多个平行和管道阶段。所提出的架构利用块RAM存储输入和Twiddle因子值来计算转换。在Zync Ultrascale FPGA上合成了所提出的体系结构的硬件，并使用诸如关键路径延迟，吞吐量，设备利用率和功耗等参数评估其性能。发现在FFTOPS中测量的8点FFT所提出的平行管道结构的性能比非二叠体的AR插条高67％。性能比较与最新的并行管道管道方法证实了所提出的FFT体系结构达到的加速度。在论文中还介绍了拟议的硬件与与Vivado Design套件捆绑在一起的FFT IP核心的合成版本的全面比较。
海湾能源开发PLC
海湾继续在泰国境外扩大其存在。尽管有增长的机会，我们仍将一些海外项目视为面临更高水平的风险，例如更高的国家和交易对手风险，基础设施不足以及更激烈的市场竞争。例如，其总部位于越南的海上风力发电项目遇到了长期待处理的最终关税解决方案。该项目的大多数单位目前都收到临时关税，占上限价格的50％（或同等的每千瓦时VND908小时），而最终的关税谈判仍在继续。此外，海湾拥有49％的杰克逊一代有限责任公司，该公司在PJM商人市场（PJM）中经营着1.2 gw燃气发电厂的电厂。PJM是一个既定的批发电力市场，涵盖了美国13个州，我们认为杰克逊发电厂很容易受到挥发性电力需求和价格的影响。因此，该项目的性能比在泰国拥有PPA的PPA的电力项目往往会波动。
储罐热能存储系统
由多个储罐组成的热能存储系统允许实施热跃层控制方法，这可以在放电过程中降低流出温度的下降并增加体积存储密度和利用率。基于提取和混合热阶层控制方法的多坦克系统，使用模拟评估了河流岩石作为储存材料和压缩空气作为热转移流体的模拟。对于绝热条件，模拟显示所有多坦克系统的性能都提高了，并且随着储罐数量的增加，改进的改善。混合方法的性能比提取方法更好。混合方法使用两个储罐的总体积比单坦克系统小的2.15倍提供了5.1％的流出温度下降。在绝热条件下，超过三个坦克无益。使用两个油箱，混合方法的温度下降为5.8％，体积比单坦克系统小的2.5倍。两坦克系统的发射效率为91.3％，而单坦克系统的98.1％。两坦克系统的特定材料成本比单坦克系统的特定材料成本低1.5倍。
Innu 2023的影响写作讲义
示例1：公共卫生官员想知道他们的营养相关计划是否会导致更健康的饮食，以及在包括纳税人在内的营养计划上投资的人们希望确保他们为自己的钱而努力。评估人们吃的食物很困难，因为人们很难记住并准确地报告自己的饮食。犹他大学的营养和生物医学信息学研究人员通过开发一种不依赖于报告他们饮食的人的新工具来解决了这一问题。相反，研究人员使用了在商店购买的食品家族的条形码来对食物进行分类，并创建了评估食品健康状况的评分系统。在全国性的4,000多户家庭样本中，新工具的性能比传统的饮食质量评估工具更准确，并且比自我报告更容易使用，并且更可靠。将来，新工具可以使收集需要了解食物选择和健康成果之间的关系的数据更加容易，并且可以用来帮助确定营养计划和政策是否在起作用。这些是创建有效健康干预措施的关键步骤。
![arxiv：2412.07102v1 [q-bio.nc] 2024年12月10日](/simg/a\af424c332c188877ed0f4600c61c55e0e93a150c.webp)
arxiv：2412.07102v1 [q-bio.nc] 2024年12月10日
颜色恒定（cc）是人类视觉系统稳定感知物体颜色的重要能力，尽管光线颜色有很大变化。在越来越多的神经科学领域的证据支持视觉系统的多个级别有助于CC的实现，但主要的视觉皮层（V1）如何在CC中起作用。在V1中的特定，双重（DO）神经元中被认为有助于实现一定程度的CC，但计算机制尚不清楚。我们构建了一个基于电生理的V1神经模型，以从具有地面真相照明的自然图像数据集中学习光源的颜色。基于对学到的模型神经元的响应特性的定性和定量分析，我们发现学到的模型神经元的接收场的空间结构和色权重与简单的简单和DO神经元的神经元非常相似。在计算上，DO细胞的性能比V1中的简单细胞更强大，以进行照明预测。因此，这项工作提供了计算证据，支持V1 DO神经元通过编码发光剂来实现色彩恒定，
UNICORN：通过可解释的多任务学习框架实现通用细胞表达预测
序列到功能分析是人类遗传学中的一项具有挑战性的任务，特别是在从生物序列（例如个体化基因表达）预测细胞类型特异性多组学表型时。在这里，我们提出了一种新方法 UNICORN，其预测性能比现有方法有所提高。UNICORN 将来自生物序列的嵌入以及来自预先训练的基础模型的外部知识作为输入，并使用精心设计的损失函数优化预测器。我们证明 UNICORN 在细胞水平和细胞类型水平的基因表达预测和多组学表型预测方面均优于现有方法，并且它还可以生成预测的不确定性分数。此外，UNICORN 能够将个性化的基因表达谱与相应的基因组信息联系起来。最后，我们表明 UNICORN 能够表征不同疾病状态或扰动的复杂生物系统。总体而言，基础模型的嵌入可以促进理解生物序列在预测任务中的作用，并且结合多组学信息可以提高预测性能。