XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System松散
替代地面机器人穿越沙地和岩石地外地形的必要性和可行性
尽管这些火星车在月球和火星探索方面有着令人瞩目的记录，但它们的任务也暴露了轮式移动系统所面临的重大局限性，这阻碍了科学探索。例如，勇气号火星探测器在一个名为“特洛伊”的地方陷入一块松散的土壤中，最终因电量不足而终止任务。该地点的土壤以硫酸铁为主，内聚力很低，因此机械性能较弱，延伸至与车轮半径相当的深度。 [12] 不幸的是，这层沉积物隐藏在一层硬化程度较弱的土壤外壳之下，导致危险直到火星车嵌入土壤中才被发现。 [9] 在任务初期，勇气号的六个车轮中有一个出现故障，需要修改驾驶策略，这加大了救援难度。 [12] 机遇号火星车在穿越子午线平原随处可见的大型风成波纹时也遇到了类似的挑战。特别是，它被困在“炼狱”波纹的松散沙子中很长时间 [13]（图 1 A）。最近，好奇号火星车在穿越过程中遭受了严重的车轮损坏，原因是从表面突出的棱角分明的岩石刺穿了薄薄的铝轮
就业法庭
6. 被告提交了一捆文件。其中包括原告之前提供的一些文件。原告还提供了一些未包含在文件或页码中的松散文件。此外，我还有一份法庭档案的副本，其中包含双方与法庭之间的通信，包括但不限于原告于 2023 年 4 月 26 日上午 11:10 发送的电子邮件和被告于 2023 年 4 月 26 日上午 9:36 发送的电子邮件，附有被告对原告临时救济申请的回复。7. 双方在听证会期间提到了这些文件。8. 在听证会开始之前，原告要求我忽略她和她的工会代表于 2023 年 3 月 13 日之间的电子邮件，理由是这具有法律特权。原告确认她希望我阅读她与护理质量委员会（“CQC”）之间于 2023 年 2 月 16 日发送的电子邮件，该邮件属于同一电子邮件链。被告的代表在这种情况下没有反对。因此，我从我的文件档案中删除了该文件，我没有阅读或考虑该文件，并在法庭档案中的文件版本上标记了“未考虑”字样。
带有Mako机器人臂辅助总膝关节置换术的陷阱
摘要：与手动总膝关节置换术相比，机器人臂辅助的总膝关节置换术（Ratka）最小化植入物比对的偏差可最大程度地使植入物的偏差在植入物位置上获得优异的精度。在这篇全面的评论中，我们介绍并分类了该程序的局限性和陷阱，我们还提供了避免每个限制的建议。主要的外科医生相关的局限性包括长时间的操作持续时间，检查点和销钉的插入松散，错误的注册和映射以及对骨切割过程中软组织的损害。与系统相关的问题包括由于振动，手术室的规格和电源的规格而导致的锯切中断，系统的高成本以及由于额外植入物而导致的每个操作的成本，无法使用系统的各种假体，各种无线连接，系统的组件之间的无线连接中断，该组件之间的六个关节设备之间的六个设备之间的无线连接。为了规避此手术程序中的潜在挑战，必须拥有足够的经验并接受全面的培训。在整个操作中保持对其他植入物的持续意识，并确定保存软组织的意义至关重要。在某些情况下，对系统及其固有的约束的深刻理解也可能是关键的。
谈论人工智能的产生：版权和生成式人工智能供应链（简短版）
“生成式人工智能是否侵犯版权？”是一个紧迫的问题。这也是一个难题，原因有二。首先，“生成式人工智能”不仅仅是一家公司的产品。它是一个庞大的松散相关技术生态系统的统称。这些系统的行为不同，并引发不同的法律问题。其次，版权法非常复杂，而生成式人工智能系统设法触及了它的许多角落。它们引发了作者身份、相似性、直接和间接责任以及合理使用等诸多问题。这些问题不能孤立地分析，因为到处都有联系。我们的目标是让混乱变得有序。为此，我们引入了生成式人工智能供应链：一组相互关联的阶段，将训练数据转化为生成数据。供应链揭示了公司和用户做出对版权产生影响的选择的所有地方。它使我们能够追踪上游技术设计对下游使用的影响，并评估在这些复杂的社会技术系统中，当发生侵权时，谁应对侵权负责。由于我们与生成式人工智能技术密切相关，因此我们能够更多地阐明版权问题。我们确定了法院在处理这些问题时需要做出的关键决定，并指出了不同责任制度可能产生的后果。本文是即将在《版权协会杂志》上发表的一篇法律评论文章的精简版。
<6 nm单壁碳纳米管束和SI底物之间的导热率
摘要：单壁碳纳米管（SWCNT）和底物之间的界面热电导很少被表征和理解，这是由于在探测跨这样的NM范围接触的能量传输方面的重大挑战。在这里，我们报告了<6 nm厚的SWCNT束和Si底物之间的界面热电导。用于测量能量传输状态分辨的拉曼，其中拉曼频谱在连续波（CW）下变化，并测量20 ns脉冲激光加热，用于在稳定和短暂的热传导下通过界面热导电持续的稳定和短暂热传导的热响应。由于样品的激光吸收和温度升高不需要知识，因此测量可以实现极端的能力和置信度。在SWCNT束的三个位置中，测量界面热电阻为（2.98±0.22）×10 3，（3.01±0.23）×10 3，以及（1.67±0.27）×10 3 K M W - 1，对应于范围内的热电导率（3.3-3-6.0-×10）。我们的分析表明，SWCNT束和SI基板之间的接触松散，这主要归因于样品的明显不均匀性，这是通过原子力显微镜和拉曼光谱法解决的。对于假定的接触宽度约为1 nm，界面热电阻的阶将为10-6 W m-2 k-1，与报告的机械去角质石墨烯和二维（2D）材料一致。
谈论人工智能一代：版权和......
“生成式人工智能是否侵犯版权？”是一个紧迫的问题。这也是一个难题，原因有二。首先，“生成式人工智能”不仅仅是一家公司的一种产品。它是一个庞大的松散相关技术生态系统的统称，包括像 ChatGPT 这样的对话式文本聊天机器人、像 Midjourney 和 DALL·E 这样的图像生成器、像 GitHub Copi-lot 这样的编码助手，以及作曲和制作视频的系统。生成式人工智能模型具有不同的技术架构，并使用不同的算法在不同种类和来源的数据上进行训练。有些需要数月时间和数百万美元的训练，而有些则可以在一个周末内完成。这些模型以非常不同的方式提供给用户。一些是通过付费在线服务提供的，另一些则以开源模型分发，任何人都可以下载和修改它们。这些系统的行为不同，并引发不同的法律问题。第二个问题是，版权法非常复杂，而生成式人工智能系统却触及了其中的很多方面。它们提出了作者身份、相似性、直接和间接责任、合理使用和许可等诸多问题。这些问题不能孤立地进行分析，因为它们之间无处不在。生成式人工智能系统的输出是否合理使用可能取决于其训练数据集的组装方式。
将飞行数据与社交媒体数据融合 - NATO STO
军事决策通常基于信息系统，其中人类参与其中，必须解释来自多个来源的数据。当数据源产生大量数据时，这个过程对人类来说可能非常难以承受。我们研究大数据分析和信息融合技术在多大程度上可用于支持人类处理大量异构数据，并作为 OODA 循环的观察和定位步骤的一部分提高对正在展开的事件的理解。我们的工作重点是融合来自两个非常不同的数据源的数据：来自社交媒体平台 Twitter 的用户生成内容和来自 OpenSky 传感器网络的空中交通管制数据。我们的目标是查找并提供与航空领域相关的事件的详细信息，这些信息同时出现在两个数据源中。挑战在于融合来自飞机通信的准确和明确的数据与 Twitter 中使用的非常广泛和不精确的自然语言。为了弥合这些来源之间的语义鸿沟，我们开发了一种先进的信息融合模型，该模型允许我们使用每个来源作为事件的触发器，同时使用来自另一个来源的信息丰富数据。使用我们几个月来收集的真实数据，我们展示了多个证据表明两个来源相互丰富。这是以自动化方式完成的，但通常会导致更松散和不准确的关系，需要人类进行适当的解释和理解。尽管如此，这种组合增强了理解，因此非常有助于作为决策者评估事件进展并采取相应行动的基础。
谈论人工智能一代 - James Grimmelmann
“生成式人工智能是否侵犯版权？”是一个紧迫的问题。这也是一个难题，原因有二。首先，“生成式人工智能”不仅仅是一家公司的一种产品。它是一个庞大的松散相关技术生态系统的统称，包括 ChatGPT 等对话式文本聊天机器人、Midjourney 和 DALL·E 等图像生成器、GitHub Copi-lot 等编码助手以及作曲和制作视频的系统。生成式人工智能模型具有不同的技术架构，并使用不同的算法对不同种类和来源的数据进行训练。有些需要数月时间和数百万美元的训练；其他的可以在一个周末完成。这些模型以非常不同的方式提供给用户。有些是通过付费在线服务提供的；其他系统则以开源模式分发，任何人都可以下载和修改它们。这些系统的行为不同，并引发不同的法律问题。因此，我们需要正确的框架——比“生成式人工智能”一词更深入——以便准确、清晰地推理所涉及的不同法律问题。第二个问题是版权法非常复杂，而生成式人工智能系统设法触及了它的许多角落。它们提出了作者身份、相似性、直接和间接责任、合理使用和许可等问题。这些问题不能孤立地分析，因为到处都有联系。生成式人工智能系统的输出是否合理使用可能取决于其训练数据集的组装方式。
多变量量子信号处理（M-QSP）
最近的研究表明，量子信号处理 (QSP) 及其多量子比特提升版本量子奇异值变换 (QSVT) 统一并改进了大多数量子算法的表示。QSP/QSVT 通过交替分析，用多项式函数无意识地变换酉矩阵子系统的奇异值的能力来表征；这些算法在数值上是稳定的，在分析上很容易理解。也就是说，QSP/QSVT 需要对单个 oracle 进行一致访问，更不用说计算两个或多个 oracle 的联合属性；如果能够将 oracle 连贯地相互对立，那么确定这些属性的成本就会低得多。这项工作引入了多变量 QSP 的相应理论：M-QSP。令人惊讶的是，尽管多元多项式的代数基本定理并不存在，但存在必要和充分条件，在这些条件下，理想的稳定多元多项式变换是可能的。此外，QSP 协议使用的经典子程序由于不明显的原因在多变量设置中仍然存在，并且保持数值稳定和高效。根据一个明确定义的猜想，我们证明可实现的多变量变换系列的约束尽可能松散。M-QSP 的独特能力是无意识地近似多个变量的联合函数，从而带来了与其他量子算法不相称的新型加速，并提供了从量子算法到代数几何的桥梁。
aqp：定量培训算法 - cran -r项目
说明定量培养学（AQP）项目的算法始于2009年，以与土壤概况可视化，聚合和分类为该包装（AQP）的土壤概况可视化，聚合和分类有关的一组松散相关的概念和源代码（AQP）。在过去的8年中，该项目已成长为一组相关的R包，这些套件可以使土壤概况数据的定量分析进行介绍和简化。central是一种专业功能和数据结构的新词汇，可以适应土壤概况信息的固有复杂性；释放学科以专注于想法而不是样板数据处理任务。这些功能和数据结构已经过敏感地测试和记录，应用于涉及数十万土壤材料的项目，并将其深入整合到广泛使用的工具中，例如土壤 AQP项目（AQP，SOILDB，SharpShootr，Soarphoreports套件）的组合在USDA-NRCS土壤科学分区内的常规数据分析中起着重要作用。 R套件的AQP套件提供了一个方便的平台，用于弥合Pe dometric理论和实践之间的差距。AQP项目（AQP，SOILDB，SharpShootr，Soarphoreports套件）的组合在USDA-NRCS土壤科学分区内的常规数据分析中起着重要作用。R套件的AQP套件提供了一个方便的平台，用于弥合Pe dometric理论和实践之间的差距。