XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System更优
OpenWebSearch 团队将参加 CLEF 2024：QuantumCLEF
摘要 我们描述了 OpenWebSearch 小组参与 CLEF 2024 QuantumClef IR 特征选择轨道的情况。我们提交的运行重点关注以下观察：学习排序模型中特征的重要性在更改训练设置时会发生变化并自相矛盾。为了解决这个问题并确定一个在不同的下游训练过程中具有鲁棒性的特征子集，我们通过在随机选择的特征子集上反复训练模型并在训练模型中测量它们的重要性来引导特征重要性得分。我们确实观察到特征重要性在不同的引导过程中差异很大，并且自相矛盾。我们假设量子退火器可以比模拟退火器更好地探索这种复杂的优化环境。然而，我们发现量子退火器并没有找到产生更有效的学习排序模型的更优解。
脱碳增长 - 毕马威会计师事务所
我们在这个十年采取的行动至关重要。不同的技术和用户部门将有不同的发展轨迹，钢铁、水泥、航运和航空等一些领域更难减少，但最终必须加以解决。从这些复杂而多样的选择中发展出正确的组合需要确定明确的方向。在环境挑战的背景下，许多人现在认为环境是世界上最为现实的挑战之一，需要彻底的转型和深远的变革。所有这些深刻的变化都需要一个北极星目标来指引旅程。每个国家、每个行业，事实上每个人都必须根据这些雄心勃勃的目标来掌舵，并确定实现目标的途径。对于国家来说，这个目标必须是净零排放或更优，并且要在全球环境能够支持的时间表内。鉴于各国目前处于不同的发展阶段，时间表必然会因国家而异。
来自学习健康系统的信任框架
21 世纪，生物医学和医疗保健领域已经取得了令人瞩目的发展，从基因组科学和信息技术的重大进步，到慢性病（如心脏病、中风、糖尿病和癌症）和传染病（如 HIV、COVID-19 和 mpox）的预防、治疗和管理方面取得的重大进展。另一方面，这些突破性进展的充分发挥受到了阻碍。发现和病因理解方面的进步并没有转化为预期和应该实现的整体卫生系统绩效提升或更优的健康结果。这些持续存在的绩效缺陷既反映了无法克服系统范围内在服务开发、融资和提供方面的分散性，也反映了在推进可操作证据的生成和应用方面的延迟。一个特别关键的因素是严重错位的激励机制的影响，这些机制决定了个人和人口健康的评价、优先次序、资金筹措和改善方式。
通过量化景观美度改善可再生能源资源评估
实现经济高效且可持续的能源转型需要可靠的可再生能源分布信息。我们利用来自 Scenic-Or-Not 的约 200,000 张带地理标记的照片的 150 多万个风景评级来量化英国陆上风能设施可能位于的景观的美学价值。对规划申请的分析提供了定量证据，表明在风景更优美的地区提出的陆上风电项目更有可能被拒绝。利用包括 OpenStreetMap 在内的更多开放数据源，我们基于这些发现对英国陆上风电的可行潜力和成本进行了新的估计，我们发现这两个数字分别约为 1700 TWh 和 2800 亿英镑。我们还发现风景和风能资源质量之间存在很强的空间相关性，这意味着成本效率和公众接受度之间不可避免地存在权衡。
基于蜉蝣优化算法的光伏电池三二极管...
光伏系统最大功率输出与控制优化分析建立在准确可靠的光伏电池参数辨识基础上，但其高度非线性、多峰性等难题成为传统优化方法获取准确高效结果的障碍。本研究采用一种新型智能优化算法——MA（may fly algorithm，MA）对光伏电池三二极管模型（TDM）进行高效辨识，并以最小均方根误差（RMSE）作为评价指标验证算法的有效性。而且，通过不断调整MA的参数、种群数量和迭代次数来更好地平衡全局发展与局部优化的关系，从而获取更高效、更优的优化结果。研究案例表明MA在光伏电池参数辨识的准确性和稳定性方面优于其他元启发式算法。例如，MA 获得的 RMSE 的最小标准差 (SD) 比其他算法小 1,305 倍。
使用软核相互作用增强自旋压缩
我们提出了一种在可控原子、分子和光学系统中制备自旋压缩态的协议，特别适用于与里德堡相互作用兼容的新兴光学时钟平台。通过将短程软核势与外部驱动器相结合，我们可以将自然出现的 Ising 相互作用转换为 XX 自旋模型，同时打开多体间隙。间隙有助于将系统保持在可以产生计量学上有用的自旋压缩的状态集合流形内。我们检查了我们的协议对实验相关退相干的稳健性，并显示出比缺乏间隙保护的典型协议更优的性能。例如，在 14 × 14 系统中，我们观察到软核相互作用可以产生与全对全 Ising 模型相当的自旋压缩，即使存在相关的退相干，其压缩量与具有 1 / r 3 偶极相互作用的无退相干 XX 自旋模型相同，并且比具有 1 / r 6 相互作用的无退相干 XX 自旋模型高 5.8 dB 增益。
引用（APA）Arnson，M.，Cinar，G.，Waddington，E.，Ansell，P.J.，Clarke，M.A.，De Vries，R.，Salucci，F.，F.，Prabhakar，N.
本文介绍了替代能量飞机设计的综合指南，重点是电池电力和氢燃料电池动力总成。传统的一阶模型（例如Breguet范围方程）被发现不足以预测电动飞机的性能，因为它们无法说明各种电源需求和热管理复杂性。为了解决这些限制，该研究采用了提供的指南，采用了高级飞机尺寸方法。该方法结合了机翼和动力总成，能源尺寸，重量预测，热管理和动力的概念设计阶段分析。提供了电动飞机设计的实际示例，以证明这些准则的应用。使用信息和开源软件可重复的结果突出显示了不同假设导致更优化解决方案的潜力。本文提供了超出常见的特定能源或功率重量比率以外的关键指标和见解，提供了飞机设计师和组件技术人员都可以使用这些信息来开发技术解决方案并在2050年之前为可持续航空的飞机设计优化的详细信息。
KPR Mills - Shubh Nivesh
• 服装业务将实现两位数增长：行业数据显示，2024年4月至12月服装出口增长12%，至110亿美元。KPR的销量在2025财年上半年增长15%，至8000万件。该公司最近将服装产能增加了3000万件，至1.77亿件。产能扩大、新客户的增加以及全球供应的预期稳定将有助于服装业务在短期内实现两位数的销量增长。服装业务的EBIDTA利润率为24-25%，由于结构更优，将为整体EBIDTA利润率提供支持。• 强大的现金创造能力：KPR是业内营运资本周期最低的公司之一，营运现金周期(OCC)为90-100天，优于同行。由于账面上服装和糖的库存增加，其OCC在2024财年增加至148天。随着库存减少约 70 亿卢比，KPR 在 2025 财年上半年成功减少了 76.7 亿卢比的债务。总体而言，该公司的净现金为 36 亿卢比。其强劲的利润率和强大的现金生成能力将有助于保持净利润
用于图像分类的混合量子-经典卷积神经网络模型
摘要 — 图像分类在遥感中起着重要作用。地球观测 (EO) 不可避免地进入了大数据时代，但对计算能力的高要求已经成为使用复杂机器学习模型分析大量遥感数据的瓶颈。利用量子计算可能有助于解决这一挑战，因为它可以利用量子特性。本文介绍了一种混合量子-经典卷积神经网络 (QC-CNN)，它应用量子计算有效地从 EO 数据中提取高级关键特征以进行分类。此外，采用振幅编码技术减少了所需的量子位资源。复杂度分析表明，与经典模型相比，所提出的模型可以加速卷积运算。通过 TensorFlow Quantum 平台，使用不同的 EO 基准（包括 Overhead-MNIST、So2Sat LCZ42、PatternNet、RSI-CB256 和 NaSC-TG2）对模型性能进行评估，结果表明，该模型能够取得比经典模型更优的性能，且具有更高的泛化能力，验证了 QC-CNN 模型在 EO 数据分类任务上的有效性。
功能梯度微结构的振动特性...
本文参考改进的耦合应力理论和欧拉-伯努利梁理论，研究了带有可移动附着质量的微梁的自由横向振动响应。这是一个适用于生物和生物医学应用的良好模型，有利于早期诊断人体器官和酶的疾病和功能障碍。微悬臂梁由功能梯度材料 (FGM) 组成。材料特性应该显示与定律幂一致的梁厚度变化。采用瑞利-里兹法探索前三种振动模式的固有频率。为了证明所提方法的准确性，建立了结果并将其与技术文献并列。考虑了捕捉尺寸依赖性的材料长度尺度参数、梁质量与附着质量质量之比以及梯度材料的功率指数对系统振动行为的影响。本技术研究指出了材料级配以及附着质量的惯性在生物微系统动态行为中的重要性。因此，采用合适的功率指数、质量比和附着质量的位置可以设计出更优的生物微系统，以进行早期诊断。