XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System特征
通过粗到精特征自适应实现跨域目标检测
近年来，基于深度学习的目标检测取得了长足的进步。然而，由于域转移问题，将现成的检测器应用于看不见的域会导致性能大幅下降。为了解决这个问题，本文提出了一种新的由粗到细的特征自适应方法用于跨域目标检测。在粗粒度阶段，与文献中使用的粗糙的图像级或实例级特征对齐不同，采用注意机制提取前景区域，并通过在公共特征空间中多层对抗学习根据其边缘分布进行对齐。在细粒度阶段，我们通过最小化来自不同域但属于同一类别的全局原型的距离来进行前景的条件分布对齐。由于这种由粗到细的特征自适应，前景区域中的领域知识可以得到有效的迁移。在各种跨域检测场景中进行了大量的实验。结果是最先进的，证明了所提出方法的广泛适用性和有效性。
产品特征摘要
- 防止犬脱鼻病毒引起的死亡率和临床体征，以防止犬腺病毒1型引起的死亡率和临床体征，以防止临床体征并减少2型腺病毒2型引起的病毒性排泄，以防止临床症状和临床症状，癌症和病毒骨质的孔子（牛vovirus），吞噬量 - 吞噬量 - discharge) and reduce viral excretion caused by canine parainfluenza virus, - to prevent clinical signs, infection and urinary excretion caused by L. interrogans serogroup Australis serovar Bratislava, - to prevent clinical signs and urinary excretion and reduce infection caused by L. interrogans serogroup Canicola serovar Canicola and L. interrogans serogroup红骨hagiae血清骨膜ha症，以防止临床体征并减少由吉尔斯基纳里血清群杆状杆菌血清肉刺肉芽杆菌引起的感染和尿液排泄，以防止由兔子病毒引起的死亡率，临床迹象和感染。
研究了...复合材料和先进工业应用的肛门粘土的基本特征
Anthill Clay是普通土壤类型中一种独特的土壤/粘土类型，因为具有非凡的储存方法。小颗粒被带入并用一个被称为白蚁的小生物竖起并竖立了一个arthill。通常，粘土是工业应用的明显原材料，并且对高级材料应用的Anthill Clay的高速公司的测定是现有研究的前景。使用标准程序和仪器在物理和化学上对精心收集的arthill粘土样品进行了表征。研究了从8000°C以下的Anthill粘土中制备的砖的机械特性。作为现有原始粘土研究的主要结果，pH值的5.56，天然水分含量的15％，差距分级和对称分布的谷物排列，颗粒百分比（<0.075mm）（<0.075mm）（<0.075mm）（<0.075mm）（<0.075mm）（根据Fe，Ti，ba和k的组成，Ti，ba和k andiption compounts的重量，包括fe Miners consepts complate consects conseptions coptosition。此外，观察到相对于从原泥粘土制备的砖，观察到25％的吸水，2.62个体积比重，65％的特异性重力，65％的显而易见的孔隙率，21 MPa抗压强度和0.4 MPa分裂的拉伸强度。基于这种肛门粘土的行为，在工业目的（例如水处理，刚性材料，催化剂和折射剂）中，它应该是高级材料制造中的有影响力材料。
产品特征摘要
疫苗刺激对马流感的主动免疫。疫苗菌株VCP2242和VCP3011是重组的金黄色葡萄球菌病毒，表达了来自马型流感流感病毒菌株A/eq/eq/ohio/03（佛罗里达州sublineeage 1）和a/eq/eq/eq/eq/eq/richond clade clade clade clade clade clase america clase america clase american clase clase american amerine clade clase american amerine clase feartime a eq/eq/ehio/03（美国）接种后，病毒不会在马中繁殖，而是表达保护蛋白。因此，这些成分诱导了针对马流感病毒的免疫力（H 3 N 8）。
使用量子算法进行全息特征分解
本文讨论了超维计算（HDC）（又称向量符号架构（VSA））中全息特征向量的分解。HDC 使用具有类似大脑特性的高维向量来表示符号信息，并利用高效的运算符以认知方式构建和操作复杂结构化数据。现有模型在分解这些结构时面临挑战，而分解过程对于理解和解释复合超向量至关重要。我们通过提出 HDC 记忆分解问题来应对这一挑战，该问题捕捉了 HDC 模型中常见的构造模式。为了有效地解决这个问题，我们引入了超维量子记忆分解算法 HDQMF。HDQMF 的方法独特，利用量子计算提供高效的解决方案。它修改了 Grover 算法中的关键步骤来实现超向量分解，从而实现了二次加速。
不同类型小麦粒形特征比较
本研究旨在对比研究不同用途鞋面革的粒面特性。因此，三家不同的鞋业公司提供了六种不同类型的鞋面革（裂纹革、仿古革、漆皮、纳帕革、磨砂革、印花革）。对厚度相似的皮革进行拉伸强度和断裂伸长率（TS EN ISO 3376）、单边和双边撕裂强度（TS EN ISO 3377-1、TS EN ISO 3377-2）、抗裂和抗破裂性（TS 4137 EN ISO 3378、TS EN ISO 3379）、抗屈挠性（TS EN ISO 5402-1）以及干湿摩擦牢度试验（TS EN ISO 11640）。研究结果提供了有关不同鞋面革类型的物理强度和产品性能的信息。对数据进行了比较评估，并评估了鞋面革类型对质量和性能的影响。
用于数据特征选择和压缩特征表示的量子算法
量子计算已成为一个新兴领域，可能彻底改变信息处理和计算能力的格局，尽管物理上构建量子硬件已被证明是困难的，而且当前嘈杂中型量子 (NISQ) 时代的量子计算机容易出错且其包含的量子比特数量有限。量子机器学习是量子算法研究中的一个子领域，它对 NISQ 时代具有潜力，近年来其活动日益增多，研究人员将传统机器学习的方法应用于量子计算算法，并探索两者之间的相互作用。这篇硕士论文研究了量子计算机的特征选择和自动编码算法。我们对现有技术的回顾使我们专注于解决三个子问题：A) 量子退火器上的嵌入式特征选择，B) 短深度量子自动编码器电路，以及 C) 量子分类器电路的嵌入式压缩特征表示。对于问题 A，我们通过将岭回归转换为量子退火器固有的二次无约束二元优化 (QUBO) 问题形式并在模拟后端对其进行求解来演示一个工作示例。对于问题 B，我们开发了一种新型量子卷积自动编码器架构，并成功运行模拟实验来研究其性能。对于问题 C，我们根据现有技术的理论考虑选择了一种分类器量子电路设计，并与相同分类任务的经典基准方法并行进行实验研究，然后展示一种将压缩特征表示嵌入到该量子电路中的方法。