XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System成倍增长
2024年2月
e站在人类历史上的重要时刻，新技术已经成倍增长，现实与人工智能的创造（AI）之间的利益开始变得模糊，而神经技术的进步从反解决者的想象力到具体事实。在此问题上，百慕大的GPA为数据保护当局提供了一个平台，以提高其关注并交换最佳实践，以应对这些挑战。在这个新技术时代，采用的重构和讨论是国际合作的宝贵路线图和更强的隐私框架的发展。百慕大的GPA强调了民间社会组织和私营部门在促进负责任的技术发展和倡导个人隐私权方面的作用。对公众意识和对数据隐私问题的教育的需求对于备注个人保护自己的权利并做出明智的选择至关重要。在生成AI系统上传达的最重要的决议之一；一份旨在指导我们的文档，这是技术界和潜在陷阱的迷宫。在其核心上，该分辨率认识到生成AI的巨大潜力。这种技术可以制作艺术，构成音乐，文本，甚至是伪造的合成作品。它具有革新行业，助长创造力并以我们才能开始想象的方式增强我们的生活的力量。但是，强大的力量来了
研究机器学习方法的效率，以模拟纸 - 羽毛行业对Aqua生态系统污染的影响
摘要自1960年以来，论文和拉力行业就成倍增长，这是造成水污染的主要原因之一。由于纸和拉工业的快速扩展以及其在Aqua生态系统污染中的重要作用，分析和管理相关污染物因素至关重要。这不是一件容易的事，因为下水道空间限制使用监视设备。此外，对污染物因子的实验室分析需要很长时间，可能会受到测量误差或一些未定义的诱导误差的影响。为了克服这些困难，本文旨在使用机器学习工具来分析污染物空间。化学氧需求（COD），混合酒悬浮固体（MLS）和pH被认为是分析污染物系统的主要参数。首先，获得了不同液压保留时间（HRT = 12、18和24）的MLSS和COD的实验值。之后，研究了线性回归，广义加性模型，神经网络和支持向量回归的效率，以模拟和预测MLS和COD的趋势。此外，考虑了这些方法用于预测膜体现的生物膜反应器（MBR）和膜充气生物膜反应器（MABR）中的pH。数值结果表明，NN是预测COD和MLSS和GAM可以准确预测pH的高度准确方法。此外，结果表明HRT = 18是分析COD和MLSS的最准确，最稳定的时间。
索马里|联合市场和供应链更新
与上周相比，摩加迪沙和索马里兰的白玉米和红色高粱的价格上涨了4-5％。此外，在蓬兰和朱巴兰，白玉米的价格分别增加了3％和2％。相比之下，赫尔沙贝尔（Hirshabelle）和西南部（Hirshabelle）和西南部的白玉米价格分别下跌了5％，而红色高粱的价格在赫尔沙贝尔（Hirshabelle）的价格下跌了3％。价格下降可能与主要供应渠道（包括港口和生产区域）的有效运输有关。与上周相比，进口食品（大米，小麦，面食，糖和植物油）的价格保持稳定或经验丰富的价格下跌。但是，赫尔沙贝尔（Hirshabelle）的面食价格上涨了4％，小麦粉，大米和意大利面的1-2％在蓬特兰，西南和朱巴兰的价格最小。这种整体稳定性可以归因于后勤基础设施的改善，尤其是在洪水之后，这增强了供应链。由于市场上有足够的供应，朱巴兰的骆驼牛奶价格下跌了11％，摩加迪沙的价格下跌了6％，而平底马则上涨了5％。山羊价格在邦特兰（Puntland）的成倍增长增长了11％，因为牧民用牛离开了市场，以更好地放牧。工资劳动率在全国范围内保持稳定，除了赫尔沙贝尔（Hirshabelle）减少1％。
使用机器学习方法估算参考蒸散量
摘要：农业是人类文明的基本支柱，不仅提供了我们生存所需的食物，而且还是全球经济增长的主要驱动力。然而，这个关键部门越来越受到气候变化的不断影响的影响，尤其是由于关键农业区域中水稀缺性的加剧。改变气候模式正在破坏降雨周期，导致干旱更加频繁并减少了水的可用性。随着全球人口的成倍增长并需要上升，农民需要灌溉水才能满足这些需求。这种日益增长的资源稀缺性强调了迫切需要可持续的农业解决方案来适应这些挑战。为了确保水资源的未来和保护农业生产力，至关重要的是主动实施诸如物联网（IoT）和人工智能（AI）之类的尖端技术。在这种情况下，我们提出了一种新的方法，用于估计参考蒸散量表，以最大程度地减少水浪费并提高灌溉水管理的效率。这项研究是在现实世界中进行的，安装了几个传感器以测量各种参数，包括温度，土壤水分和降雨。该站连接到服务器应用程序，在数据清洁和预处理后生成数据集。从数据集获得的参数与输出值et 0的相关性进行了分类。回归以预测水应力。开发的算法在确定系数r 2
葡萄：学习为可伸缩图神经网络示例图
图形神经网络（GNNS）学会通过汇总邻居的信息来表示节点。随着GNNS的深度增加，它们的接受场成倍增长，导致高度记忆成本。文献中提出的几件作品旨在解决通过抽样或使用历史嵌入来解决这一缺点。这些方法主要集中在同质图上的单标签节点分类的基准上，其中相邻的节点通常共享相同的标签。但是，这些方法中的大多数都依赖于可能不会在不同的图形或任务上概括的静态启发式方法。我们认为，采样方法应具有自适应，并适应每个图的复杂结构特性。为此，我们引入了葡萄，这是一种自适应抽样方法，该方法学会识别一组对于训练GNN至关重要的节点。葡萄通过优化下游任务目标来训练第二个GNN，以预测节点采样概率。我们评估涉及同质图和异地图的各种淋巴分类基准的葡萄。我们证明了葡萄在准确性和可伸缩性中的有效性，尤其是在多标签异质图中。此外，葡萄的使用数量级比基于历史嵌入的强基线要少。与其他采样方法不同，葡萄的精度也很高，即使样本量较小，因此可以扩展到大量图。我们的实施在线公开可用。1。
关键量子分布简介
虽然“量子”一词仅在过去十年中才在技术领域开始流行，但过去的许多技术已经依靠我们对量子世界的理解，从激光到MRI成像，电子晶体管和核能。最近量子变得如此受欢迎的原因是，研究人员在操纵单个量子颗粒（轻度光子，电子，原子）方面变得越来越好，以前是不可能的。这些进步使我们能够更明确地利用量子世界的独特和怪异特性。他们可以在传感，计算和通信等领域发动量子技术革命。什么是量子计算机？量子计算机的力量主要来自叠加原理。经典位只能处于0或1状态，而量子位（Qubit）可以以几种0和1状态组合存在。当一个人测量并观察量子位时，它将仅崩溃成其中一种组合。每种组合都有特定的概率发生时发生时发生的可能性。虽然在四个组合中只能存在两个经典位，但在观察之前，所有这些组合中都可以同时存在两个量子位。因此，这些量子位比经典位可以持有更多的信息，并且它们可以持有的信息量与每个附加量子相比成倍增长。二十个量子位已经可以同时容纳100万个值（2 20），而300量量子位可以存储与宇宙中的粒子一样多（2 300）。
运动员之间的慢性创伤性脑病
慢性创伤性脑病（CTE）是一种由轻度创伤性脑损伤的重复发生（MTBI）引起的神经退行性疾病（MTBI），通常被称为脑震荡，这仍然是在高接触运动中最普遍的公共卫生问题，特别是美国足球。通常，CTE的严重程度与McKee的分期方案一起分类，该方案主要基于大脑不同部位的P-TAU神经原纤维缠结的变性和积累。这是指与CTE高度相关的tau蛋白结合在一起的。I-IV期症状的严重程度范围从轻度头痛到运动和神经功能的严重丧失。CTE的基本机制和确定的生物标志物仍在争论中，因此不能在体内诊断出来。此外，外部因素，例如性别，年龄和遗传学（APOE4等位基因的存在）可能会影响个人对头部创伤的敏感性。然而，对该主题的兴趣直到最近才开始成倍增长，CTE的知识仍然相对初步。已显示出与其他神经退行性疾病（如阿尔茨海默氏病或帕克森病）重叠的生物标志物和症状。到目前为止，对该问题的治疗仅是预防性的，因为在体内诊断出CET之前，医疗疗法的发展无法进行。教育和保护运动员的更严格规则的含义一直处于这些措施的最前沿。
索引所有人生的已知生物序列
（‡等等贡献。∗应向谁解决。）9公共存储库中可用的生物测序数据量正在成倍增长，形成了10个宝贵的生物医学研究资源。然而，使其在11种生活和数据科学中的研究人员可以访问且易于访问是一个未解决的问题。在这项工作中，我们利用了最近开发的，非常有效的12个数据结构和算法来表示序列集。我们在所有13个生命的进化枝中制作了DNA序列的石柄，包括病毒，细菌，真菌，植物，动物和人类，都可以完全搜索。我们的索引可供研究社区免费使用。在单个消费者硬盘驱动器（≈100USD）上，输入序列（最多15 5800×）的高度压缩表示形式，使使用可使用的有价值的资源成本效益和16个易于运输。我们提出了一种基本的方法论框架，称为Metagraph，该框架使我们使用注释的DE Bruijn图可缩减索引非常大的DNA或蛋白质序列。我们证明了18个可行性，即索引现有的测序数据的全部范围，并提出新的方法，以实现高效和成本-19有效的全文搜索，按点数为0.10美元，每个查询的MPB $ 0.10。我们探索了几个实际用例20，以挖掘现有的档案，以进行有趣的关联，并证明了我们对综合21分析的索引的实用性。22
具有极化模式色散的量子通道的有效纠缠蒸馏
远程网络节点共享的量子纠缠是有望在分布式计算，加密和感应中应用的宝贵资源。然而，由于纤维中的各种反矫正机制，通过填充途径分发高质量的纠缠可能是具有挑战性的。尤其是，光纤维中的主要极化解相机制之一是极化模式分散（PMD），这是通过随机变化的双向反射方式对光脉冲的失真。为了减轻纠缠颗粒中的分解作用，已经提出了量子纠缠蒸馏（QED）算法。一个特定类别的QED算法的一个特定类别之所以脱颖而出，是因为它在所涉及的量子电路的大小和粒子之间的纠缠初始质量上都具有相对放松的要求。但是，由于所需颗粒的数量随着蒸馏弹的数量而成倍增长，因此有效的复发算法需要快速收敛。我们提出了一种针对受PMD降级通道影响的光子量子置量对的复发QED算法。我们提出的算法在每一轮蒸馏中都实现了最佳的确定性以及最佳成功概率（根据实现最佳限制的事实）。最大化的实现可提高从线性到二次的蒸馏弹数，从而提高了效能的收敛速度，因此显着减少了回合的数量。结合了达到最佳成功概率的事实，所提出的算法提供了一种有效的方法，可以通过光纤维具有很高的纠缠状态。
推进能源创新：2024年的反思...
2024年一直是能源过渡进步的里程碑式时期。对气候变化的日益关注，加上技术进步和支持性政府政策，加速了采用可再生能源和创新的能源存储解决方案。在全球范围内，在过去的二十年中，可再生能源能力已成倍增长。根据国际可再生能源局（IRENA）的说法，全球能力在2000年至2023年之间增加了415％。这次扩张的领导人是中国，它在2023年实现了26％的增长，大幅超过欧洲（10％）和美国（9％）[1]。这一显着的进步部分是由于光伏技术和风能技术的大幅降低所驱动的。彭博社报告说，在2023年，太阳能光伏的水平成本（LCOE）达到了$ 41/MWH的历史低位，比2022年下降了22％[2，3]。预计这种下降趋势将继续，巩固了太阳能作为最有竞争力的能源之一的地位。同时，储能技术经历了变革性的进步。锂离子电池现在比以往任何时候都更有效，更具成本效益，促进了大规模存储系统的部署，从而使可再生能源无缝集成到电网中[4]。此外，诸如绿色氢和热能储能之类的新兴技术已成为对未来能源挑战的有希望的解决方案。全球电动销售电动行动部门还看到了指数级的增长，这是由更广泛的电动汽车模型驱动的，扩大了充电基础设施和支持性的政府激励措施。