XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System景中
VICON：愿景中文本运算符网络多...
内部上下文运算符网络（图标）是使用几种射击的，内部的方法来学习不同类型PDE的操作员。al-尽管它们对各种PDE的成功概括，但现有方法将每个数据点视为一个令牌，并且在处理密集数据时会遭受构成效率低下的效率，从而限制了它们在较高空间尺寸中的应用。在这项工作中，我们提出了视觉中文本运算符网络（VICON），并结合了Vi-Sion Transformer架构，该体系结构有效地通过贴片操作来有效地填充2D函数。我们在三个流体动力学数据集上评估了我们的方法，这既证明了卓越的性能（将重新验证的L 2误差降低了40％和61。分别用于可压缩流的两个基准数据集和计算效率（仅需要每帧的推理时间的三分之一）在长期推出预测中与当前的最新序列到固定时间序列模型相比，具有固定时间段的序列模型：多个物理学预测（MPP）。与MPP相比，我们的方法保留了内部文化运算符学习的本元素，在处理不合格的框架计数或变化的时间段值时，可以实现柔性上下文形成。
16岁年轻人从代表性不足的背景中发展到STEM
在我们的第一个方面，我们回顾了有关英格兰STEM教育发展的现有文献以及16年以后的STEM参与驱动力。我们确定了参与的三个关键驱动力 - 途径，先前的资格和偏好 - 构成“三个P”模型。发现这三个驱动因素会通过学生特征在进展率上产生差异。我们在整个报告中关注性别，种族和社会经济劣势的差异。事先达成通常是最大的驱动因素，特别是对于低社会经济地位学生而言。性别差异也许是最好的理解，特别是由组成主题，生命和“硬”科学之间的进展方式有所不同。我们还强调了学校的专业教师短缺，这是先前成就结果和偏好的潜在驱动力。
对比愿景中的文化和社会经济多样性...
我们研究对比视力语言模型（VLM）中的文化和社会经济多样性。使用广泛的基准数据集和评估指标，我们引起了一些重要的发现。首先，将培训数据的常见过滤到英语图像 - 文本对缺点社区的社区较低的社区，并对文化理解产生负面影响。值得注意的是，这种性能差距并未被目前流行的评估指标捕获，而不是与西方以西方为中心的ImageNet和可可数据集衍生的评估指标相矛盾。第二，在对英语内容进行微调之前对全球，未经过滤的数据进行预处理可以提高文化理解，而无需牺牲所述流行基准的表现。第三，我们将地理定位的任务介绍为评估VLM中文化多样性的新型评估指标。我们的工作强调了使用不同数据来创建更具包容性的多模式系统的价值，并为开发更好地代表全球视角的VLM奠定了基础。
远程工作场景中的威胁和缓解策略
摘要：COVID -19大流行对工作场所产生了巨大影响，采用远程工作急剧加速以及新的重大网络安全威胁。，既然恶意软件，勒索软件和网络钓鱼攻击正在增加网络威胁，就非常需要推动更严格的网络安全做法。本评论论文综合了大流行促成的网络安全挑战和趋势，专门针对网络威胁的激增，这些网络威胁利用了分散工作结构中利用漏洞的漏洞。本文引用了针对各种机构的网络攻击的证据，从勒索软件到网络钓鱼和分布式拒绝服务（DDOS）事件，并概述了为这些增加的活动带来的动机。讨论整个论文。本文回顾了组织用来应对这些威胁的各种工具和技术；这包括VPN，RBI和高级端点保护解决方案。此外，它也强调，需要所有圆形缓解策略，例如用户教育，MFA和非常强大的端点安全措施。本综述建立了对Covid -19与网络安全之间联系的分析 - 对于在积极地创造组织弹性的过程中不断进行对以往的组织的弹性进行进一步研究至关重要的 - 在流行数字环境中不断发展的网络威胁。关键字：网络威胁，缓解策略，互联 - 大流行，VPN，RBI，端点保护1。公司被迫迅速而广泛地适应远程工作的要求。引言我们的生活方式由于Covid -19的大流行而发生了巨大变化，这也导致了过度的犹豫不决和恐惧的合同[1] [2]。一些公司已重新考虑其身体工作场所和法规，以使员工在没有适当培训或准备的情况下远程工作。就目前而言，这些公司和团体中的大多数都缺乏如此迅速进行如此巨大变化的必要计划。在国家一级的努力以更好地监测COVID -19病毒[3]的传播，也有助于大大提高公司数量，使他们的工人能够为任何工作环境允许的任何人推荐远程工作，从而使工人能够远程工作。但是，在整个大流行中，在线危险都升级，强调了企业修改其网络方法的必要性 - 风险管理[4] [5]。随着远程工作的扩散，迫切需要优先考虑网络安全。远程工作环境引入了独特的安全挑战，包括无抵押的WI -FI网络，端点漏洞以及数据开放的潜力[6]。因此，需要确保需要确保远程工作的安全性，以确保敏感数据得到保护，满足监管合规性，并在处理组织资产时管理网络威胁概况。这里最大的挑战之一是确保以确保数据的酌处权和道德方式安全地访问公司资源的远程和多个位置/设备。实际上，大多数远程工人甚至都不知道他们可能偶然违反的网络安全最佳实践。此外，另一个原因是增加安全风险，因此，组织很难执行统一的安全政策和控制，是使用个人
代理人的人际交往态度对虚拟现实情景中的服从和社会规范遵守的影响
图3：静止的图像来自陈述中所示的视频。（a）显示了女性友好的主导条件（b）显示男性友好的顺从状况（c）显示男性敌对的占主导地位（d）显示女性敌对的服从条件（E）显示女性中性言语状况（F）显示了男性中性的非言语状况（G）显示了男性对照条件。所有行为后来在主要研究中使用，除了（e）女性中性言语
EEECS模块描述 人与文化计划2023 - 2026 A23：地理决策 塑造我们的天气和气候的过程 joule在原子电线背景中加热 协和的年度报告支持研究人员的职业发展 机密RGEIC/P/24/01贝尔法斯特女王大学... 工程和物理科学学院（EPS） 工程和物理科学学院（EPS） 课程Vitae Julian Warner 2024年6月
CSC 1024-编程和系统开发课程详细职业职业：本科单位：40.00等级基础：分级课程组件：所需的讲座，所需的讲座，实际贡献评估：个人贡献35％，实践考试10％，项目35％，类测试20％的预定阶段：无co-Recories：无co-Recorisites：无抗强制性评估：学生必须整体评估所有元素，并整体评估所有元素。课程目录该模块将介绍编程的基础。您将通过工作的编程示例探索现实世界中的问题，这些示例将包括学习良好的算法设计。这将使用适当的编程结构（例如分配，选择和重复）来实现。您还将介绍简单的数据结构和面向对象的编程。补充说明：无学习成果：学生必须能够：
dexgraspnet 2.0：在大规模合成的杂物场景中学习生成灵巧的抓握
摘要 - 由于数据稀缺，在混乱的场景中挖掘仍然是灵巧的手。为了解决这个问题，我们提出了一个大规模的合成数据集，包括1319个对象，8270个场景和4.26亿个格拉斯普斯。除了基准测试之外，我们还从掌握数据中探索了数据有效的学习策略。我们揭示了以局部特征为条件的生成模型和强调复杂场景变化的GRASP数据集的组合是实现有效概括的关键。我们提出的生成方法在模拟实验中优于所有基准。更重要的是，它通过测试时间深度恢复表明了零拍的SIM到现实转移，获得了90.70％的现实世界灵巧抓地力成功率，展示了利用完全合成训练数据的强大潜力。
Biochar作为综合长期缓解情景中的二氧化碳去除策略
抽象将全球变暖限制为2℃以下将需要严格的缓解措施，并且可能需要额外的二氧化碳去除（CDR）来补偿原本没有减弱的排放。由于其技术准备，相对较低的成本和潜在的共同利益，因此将生物炭应用于土壤可能是有效的CDR策略。我们使用全球变化分析模型（一种全球多环境模型）来分析在不同碳价格轨迹下生物量与CDR的能源系统使用的背景下的生物炭部署。我们发现，生物炭每年可以创建每年2.8 GTCO 2的水槽，从而在给定的碳价格路径的情况下，整个情况下，全球平均温度在2100中降低了0.5％–1.8％。在我们的情况下，生物炭的部署取决于潜在的农作物收益率的收益和应用率，以及与其他CDR措施的资源竞争。我们发现，生物炭可以作为竞争性的CDR策略，尤其是在碳价格较低的情况下，当具有碳捕获和存储的生物能源尚不经济时。
人类机器人协作中的流动 - 在工业场景中的多数分析和感知的挑战检测
流动或轻松的关注通常被描述为最佳体验的状态。它的特征是高水平的参与感，一种控制感和完全沉浸在活动中（Csikszentmihalyi，2000； Nakamura和Csikszentmihalyi，2002; Csikszentmihalhi，2020年）。当任务提出的挑战与个人的技能和能力相匹配时，这种状态就会出现。流与内在动机，享受和集中注意力有关，从而改善了表现和积极的体验。虽然Extensiveresearch（Nah等，2014; Stamatelopoulou et al。，2018; Dos Santos等，2018; Pearce，2005）在各个领域的流量概念上进行了进行，例如体育，教育和游戏，其在工业设置中的应用仍然相对未探索。此外，文献中有关流量经验的任务在精神上是苛刻的，这在工业任务中并不是典型的。考虑到流动在优化绩效和工作中的重要性（Csikszentmihalyi和Lefevre，1989; Csikszentmihalhi，2020），必须弥合这一研究鸿沟并探索工业环境中的流量经验（Fullagar等，2018; Beyrodt; Beyrodt; Beyrodt et et 2023;为了解决这一差距，我们在实验室工作单元中设计了一个集会任务，非常类似于工业环境。此任务涉及参与者与合作机器人（Cobot）之间的合作，以组装变速箱。这使我们能够在类似行业的人类机器人协作（HRC）任务中分析对不同挑战水平的情感和生理反应。通过调整柯伯特的生产率，我们创造了三个不同的挑战水平，这些挑战与流动研究（无聊，流动和焦虑）中的三个常见状态相对应。工业设置中的组装任务通常涉及重复和固定程序。结果，工人逐渐获得了必要的技能来熟练执行任务，从而导致其个人技能水平随着时间的流逝而差异很小。在这种情况下，影响流量经验的主要因素成为任务提出的挑战水平。工业任务的这一独特方面使我们特别研究了不同的感知挑战水平如何引起不同的反应。认识到，当感知到的挑战和技能之间存在平衡时，我们的目标是通过调整挑战水平来调整任务，以促进Cobot工人之间的流动。最近的研究（Lee，2020; Rissler等，2020; Di Lascio等，2021）探索了通过生理信号对工作时的自动检测。他们检测到流量的存在（流动与无流量）或分类流动强度（低与高）。但是，考虑到工业集会任务的具体特征，我们采取了不同的方法 - 检测到感知到的挑战水平。这种方法逻辑上符合我们调整任务挑战水平的目标。此外，处理任务的感知挑战通常比操纵流程体验本身更容易。通过我们的分析，我们已经培训了这部分是因为在挑战和技能之间达到平衡是必需的，但它本身并不足够。总而言之，我们的贡献涉及调查面部情绪估计（价和唤醒）和心率变异性，作为在工业组装任务背景下感知到的挑战水平的指标。