XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System知识
为可持续发展提供专利：绿色技术和知识产权
获得专利的绿色技术也可能被证明要比像发展中国家那样巨大需要的绿色技术限制了对急需的技术的访问。也存在专利灌木丛的风险，这是一个密集的重叠的知识产权网络，公司必须闯入它，以便实际将新技术商业化。7这些灌木丛可以使新公司和创新者难以开发和商业化新技术，而无需遇到与现有专利有关的法律问题。，例如，特斯拉和松下拥有与锂离子电池技术相关的几项专利，这可能使新进入者开发和销售新电池技术的挑战，而无需侵犯那些现有专利或考虑增加成本增加，因为需要从现有专利持有人那里获得许可证。
知识产权与人工智能：回顾
人工智能最近使以前认为不可能的事情成为可能。从工业到教育，它几乎进入了所有领域。未来将会有更多基于人工智能的突破，因此需要制定有关创意和专利所有权的正确法律和政策来促进这种增长。在人工智能知识产权监管方面，存在一些不规范之处。存在专利和版权所有权问题，以及对侵权困难和罚款的严重担忧。随着技术的进步，即使有国际协议和公约，法律也并不明确。这篇评论文章讨论了人工智能和知识产权。它还提到了与人工智能相关的各种知识产权法，并讨论了现行知识产权法的问题。
零知识 - 授权 - scheme-with-secret-key- ...
具有不可忽略的概率。我们现在描述了算法MP。将从Ze mod n找到具有不可忽略的概率的z。选择以已知分解为II，并将其作为P'的输入。假设我们给出了ZC mod n，z未知。然后选择y，z 接收（t 11 b）E mod II和（t'i/ q）z mod fi ifrom p'，恢复（q 11 r）= 2。 div> by *，p'无法区分随机y e mod 5，z'mod fi fi ifrom真实（s 11 iz）z mod ii和（s'11 q）'mod fi），因此恢复（q 11 r）将是正确的（q 11 r），本质上是相同的（即接收（t 11 b）E mod II和（t'i/ q）z mod fi ifrom p'，恢复（q 11 r）= 2。 div>by *，p'无法区分随机y e mod 5，z'mod fi fi ifrom真实（s 11 iz）z mod ii和（s'11 q）'mod fi），因此恢复（q 11 r）将是正确的（q 11 r），本质上是相同的（即不可忽略的）概率如与V的实际对话中一样。0
通过科学和物理知识的机器学习降低模型来加速数值模拟
○ITHACA，实时高级计算应用程序，是整合已经建立了良好的CSE/CFD开源软件○RBNICS作为新手ROM用户（培训）的教育计划（FEM）。○ Argos A dvanced R educed order modellin G O nline computational web server for parametric S ystems ○ PINA a deep learning library to solve differential equations ○ EzyRB data-driven model order reduction for parametrized problems ○ PyDMD a Python package designed for Dynamic Mode Decomposition ( in collaboration with University of Texas, CERN, and University of Washington)
人文人工智能：迈向跨学科专业知识和研究的新领域
摘要 哥德堡数字人文研究基础设施 (GRIDH) 参与了各个人文领域的项目，这些项目利用并开发了结合“人工智能” (AI) 应用的研究工具和基础设施资源。这些应用包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、大型语言模型、图像识别算法、分类、聚类和深度学习。本文提出了“人文 AI”一词，以描述一种新兴的跨学科实践形式，该实践使用和开发基于 AI 的研究应用程序来回答人文研究问题及其纠缠不清的人文反思。我们创造这个术语是为了使其实践的认识论和物质特殊性以及其可供性使之成为可能的新知识形式变得隐晦和可见。本文介绍了 GRIDH 在“人文 AI”领域的项目及其开发的 AI 资源和应用。
利哈伊保护机构知识库
摘要：近年来，多元同步指数（MSI）算法作为一种新的频率检测方法，在基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）研究中受到越来越多的关注。然而，MSI算法难以充分利用脑电图（EEG）中与SSVEP相关的谐波分量，限制了MSI算法在BCI系统中的应用。在本文中，我们提出了一种新的滤波器组驱动的MSI算法（FBMSI）来克服该限制并进一步提高SSVEP识别的准确性。我们通过开发一个6命令SSVEP-NAO机器人系统并进行大量实验分析来评估FBMSI方法的有效性。首先使用从9名受试者采集的EEG进行离线实验研究，以研究不同参数对模型性能的影响。离线结果表明，所提出的方法取得了稳定的改进效果。我们进一步对六名受试者进行了在线实验，以评估所开发的 FBMSI 算法在实时 BCI 应用中的效果。在线实验结果表明，FBMSI 算法使用仅一秒的数据长度即可获得 83.56% 的平均准确率，比标准 MSI 算法高出 12.26%。这些广泛的实验结果证实了 FBMSI 算法在 SSVEP 识别中的有效性，并展示了其在改进的 BCI 系统开发中的潜在应用。
a-3d-知识基于 - 在大 - 上 - 韦尔 -
使用这些实践有助于促进产品生命周期阶段之间的平稳过渡。飞机中的电线织机通常由数千条电缆组成，通常使用计算机辅助设计（CAD）工作站手动用工程师手动用个人知识和如何通过结构路由电缆将电缆路由。必须满足许多必须满足的调控和功能设计规则（例如弯曲半径，电磁敏感性，支撑支架的放置，防止腐蚀和磨损的保护，电缆捆绑，电缆之间的交叉点，电缆发散之间的交汇处等）。路由过程是高度重复的，工程师之间的设计输出可能会有很大差异。电线设计通常与原理结构设计并行进行。整个设计过程的迭代性质是，结构性变化很容易发生，需要为任何受影响的电气电缆耗尽时要耗时。以类似的方式，飞机中的液压管和气管被手动路由，并由不同的设计规则支配。路由过程的重复，规则管理的性质使其成为应用基于知识系统的主要候选人。