XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System概括性
自动化信任的神经相关性
对信任的生理或神经系统相关性的研究由于需要连续衡量信任度，包括信任敏感或适应性系统，信任度或技术的疼痛点的测量或对人类在循环网络网络入侵检测中的衡量。了解技术领域之间生理反应的局限性和概括性非常重要，因为结果领域的基本特征，相应的用例以及技术的社会可接受的行为受到结果的有用性和相关性。虽然对自动化信任的神经相关性的调查越来越受欢迎，但对信任的神经相关性的了解有限，而当前绝大多数当前研究都在网络或决策援助技术中进行。因此，这些相关性是针对其他领域的可部署措施以及对用例的鲁棒性的鲁棒性，这是未知的。因此，本手稿讨论了信任感知中的当前知识，影响信任的因素以及信任的相应神经相关性是在域之间可推广的。
案例法更新 尊敬的史蒂文·罗兹......
Harrington v. Purdue Pharma, LP , 603 US ___, 144 S.Ct. 2071, 219 L.Ed.2d 721 (2024) – 破产法并未授权破产法院批准非债务人的非自愿免责。第 1123(b) 条包含“可以”纳入重组计划的条款。第 6 小节的概括性措辞与前 5 个小节有关，这些小节涉及债务人的权利和责任以及与债权人的关系，不能公平地理解为赋予破产法院在未经受影响的非债务人索赔人同意的情况下免除非债务人债务的权力。法院保留解决“衍生”索赔的权力，因为这些索赔属于债务人的财产，并由第三方代表财产提出。第三方免责将实质上消除对被免责方的所有索赔，包括属于受害人的索赔。 《法案》明确规定，第三方禁令只适用于石棉案件，因此国会不太可能打算在第 11 章重组计划中赋予广泛的权力，包括非自愿释放。
金属介导的DNA纳米技术3D
摘要：含有金属介导的DNA（MMDNA）碱基对的DNA双螺旋已经由嘧啶：嘧啶对之间的Ag +和Hg 2+离子构建，并具有纳米电子学的承诺。MMDNA纳米材料的合理设计是不切实际的，没有完整的词汇和结构描述。在这里，我们探讨了结构性DNA纳米技术的可编程性，以使其成立的使命是为生物分子结构确定的衍射平台进行自组装。我们采用了张力三角形来通过X射线衍射和MMDNA构建的概括性设计规则来构建MMDNA对的全面结构库。我们发现了两种结合模式：N3-主导，中心对称对和由5位环修饰驱动的主要凹槽粘合剂。能量间隙计算显示，MMDNA结构的最低未居住的分子轨道（LUMO）中显示了额外的水平，使它们具有吸引力的分子电子候选物。
是什么使良好的视觉说明？合成视觉说明调整的复杂视觉推理说明
视觉指导调整对于赋予多模式大语言模型（MLLMS）的零弹性概括性capabil至关重要。在本文中，我们旨在投资一个基本问题：“什么使良好的视觉说明造就了”。通过一项综合实证研究，我们发现着重于复杂的视觉推理任务的指导在改善MLLM的性能方面特别有效，结果与指导复杂性有关。基于这种见解，我们开发了一种系统的方法来自动创建高质量的复杂视觉推理指令。我们的方法采用合成完整的改革范式，利用多个阶段来逐步提高说明的复杂性，同时保证质量。基于此AP-PRACH，我们创建了具有32K示例的Comvint数据集，并在其中创建了四个mllms。实验结果始终取消了所有组合MLLM的性能，例如MME感知和MME认知的LLAVA分别提高了27.86％和27.60％。我们的代码和数据可在链接上公开获取：https：//github.com/rucaibox/comvint。
量子数据中心：透视
摘要 - 多波长的光声图像编码有关组织光吸收分布的插图。这可用于估计其血氧饱和分布（SO 2），这是组织健康和病理学的重要生理指标。然而，光功能分布的波长依赖性使精确估计值的恢复复杂化，特别是阻止了直接的光谱反转。深度学习方法已被证明有效地从模拟数据中产生SO 2的准确估计。但是，由于缺乏真实的“配对”训练数据（体内组织的多波长PA图像及其相应的SO SO SO分布），因此阻止了通用监督学习方法对真实组织的转化。在这里，我们讨论i）为什么在使用常规手段模拟的图像上训练的网络不太可能将其性能推广到真实组织上，ii）使用两种基于基于副本网络的生成性副本策略来提高SO 2估算网络的概括性的概述的通用性，以估算培训的网络对合成数据进行培训：环境。
使用Mobilenet ...
摘要：人工智能（AI）的扩散导致了生物识别安全性和数字内容验证的显着进步，但它也实现了复杂的威胁，例如欺骗攻击和深层操纵。安全的视觉项目通过将Mobilenet和Resnext模型集成到统一系统中来解决这些双重挑战。Mobilenet用于实时反欺骗检测，专注于眼睛眨眼和微妙的面部运动等可感性提示，而Resnext则专门识别特定于深层特异性人工制品，包括纹理不一致和照明异常。通过对ASVSPOOF，FaceForensics ++和DeepFake检测挑战（DFDC）等各种数据集进行培训，该系统可实现强大的性能和概括性。集成体系结构提供高精度（97.8％）和实时处理功能（每帧50ms），使其适合于生物识别访问控制，在线身份验证和媒体真实性验证中的应用。本文讨论了未来增强功能的方法，性能指标和潜力，包括多模式集成和持续学习框架，以确保系统随着新兴威胁而演变。
双皮层综合征：癫痫发作的异常原因
灰质杂质（GMH）是由脑发育过程中神经元异常迁移引起的。皮质带异位症（SBH）或双层皮质是GMH的罕见变体，主要影响癫痫患者（PWE）不同程度的智力低下。我们介绍了一名25岁妇女的案例，该妇女因概括性癫痫发作而被录取给我们三级医院的神经病学系。她的母亲有正常的产前时期和劳动史。有立即哭泣和正常外观，脉搏，鬼脸，活动和呼吸（APGAR）得分的历史。她延迟了里程碑，这影响了儿童发展的各种类别。体格检查显示全球发育迟缓。实验室值，包括全血细胞计数，血清钙和动脉血液测试，均在正常范围内。脑电图显示出明显的异常暗示癫痫。大脑的MRI在两个脑半球中显示出连续的灰色物质带，与皮层平行，表明双层皮质综合征（DCS）。
双皮层综合征：癫痫发作的异常原因
灰质杂质（GMH）是由脑发育过程中神经元异常迁移引起的。皮质带异位症（SBH）或双层皮质是GMH的罕见变体，主要影响癫痫患者（PWE）不同程度的智力低下。我们介绍了一名25岁妇女的案例，该妇女因概括性癫痫发作而被录取给我们三级医院的神经病学系。她的母亲有正常的产前时期和劳动史。有立即哭泣和正常外观，脉搏，鬼脸，活动和呼吸（APGAR）得分的历史。她延迟了里程碑，这影响了儿童发展的各种类别。体格检查显示全球发育迟缓。实验室值，包括全血细胞计数，血清钙和动脉血液测试，均在正常范围内。脑电图显示出明显的异常暗示性癫痫。大脑的MRI在两个脑半球中显示出连续的灰色物质带，与皮层平行，表明双层皮质综合征（DCS）。
mynd：对消费者硬件的新型BCI控制策略的无监督评估
抽象的神经生理实验室研究通常受到直接地理环境的限制，并且可以在时间上受到限制。对发现的生态有效性，可伸缩性和概括性的局限性对在Terfaces（BCIS）开发脑部计算机（BCIS）的开发构成了挑战，最终需要在任何CON文本中在消费级硬件上发挥作用。我们介绍了MYND：一个开源框架，该框架将消费级记录ING硬件与易于使用的应用程序融合在一起，以对BCI控制策略进行无关的评估。受试者是通过实验选择，硬件拟合，记录和数据上传的指导，以便自我管理多日研究，其中包括神经生理记录和在家中的问卷调查。作为用例，三十个受试者通过MYND对四通道脑电图（EEG）评估了两种BCI控制策略（“正面记忆”和“音乐图像”）。始终可以用平均地位准确度为68.5％和64.0％的神经活动。始终可以用平均地位准确度为68.5％和64.0％的神经活动。
电子系统中故障预测的基于自发的时间点过程模型：提高准确性和解释性
现有的用于预测电子设备故障率的模型通常会显示出差异，与实际测量相比，稳定时期的预测值较高，在流失期间的值较低。尽管它们经常用于模拟时间序列过程中的强度函数，但复发性神经网络（RNN）却难以捕获事件序列之间的长距离依赖性。此外，强度函数的固定参数形式可以限制模型的概括。为了解决这些缺点，提出了一种新颖的方法，利用注意机制在不依赖强度函数的情况下生成时间点过程。为了量化模型和现实分布之间的差异，模型使用Wasserstein距离来创建损失函数。此外，为了提高可解释性和概括性，使用一种自动机制来评估过去事件对当前发生的影响。比较测试表明，这种方法的表现超过了可能的可能性模型，而没有先前了解强度功能和类似RNN的生成模型，从而将相对错误率降低了3.59％，并将错误预测准确性提高了3.91％。