XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System组成
如何（不是）将假想二次字段组的群组组成？
假想二次字段的类群（简称课程组）已将加密术的复兴视为未知顺序的透明组。它们是成为RSA组无信任的替代方案的主要候选人，因为课程组不需要（分布式）受信任的设置来品尝一个不明订单的密码安全组。班级组最近在可验证的秘密共享，安全的多方计算，透明的多项式承诺中发现了许多应用，也许最重要的是，在基于时间的密码学中，即可验证的延迟功能，（同型）时间锁定谜题，定时承诺等但是，使班级在实用的加密部署中普遍存在有各种障碍。我们启动了严格的哈西群体研究。具体来说，我们想在类组中采样一个均匀分布的组元素，以便没有人知道其相对于任何公共参数的离散对数。我们指出了许多公开可用的集体库中的几种有缺陷的算法。我们通过显示针对加密协议的具体攻击，即可验证的延迟功能，进一步说明了这些哈希功能的不安全感，如果它们是用那些破裂的横向级别组函数部署的。我们建议将两个密码安全的哈希功能归类为课程组。我们实施这些结构并评估它们的性能。我们将实现作为开源库。
POCO：来自异质机器人学习的政策组成
摘要 - 从异质数据中培训一般的机器人策略，用于不同任务是一个重大挑战。现有的机器人数据集以不同的方式（例如颜色，深度，触觉和本体感受信息）而有所不同，并在不同领域（例如模拟，真实的机器人和人类视频）中收集。当前方法通常从一个域收集和汇集所有数据，以训练单个策略以处理任务和域中的异质性，这非常昂贵且困难。在这项工作中，我们提出了一种灵活的方法，即称为政策组成，以通过构成用扩散模型代表的不同数据分布来结合学习场景级别和任务级的广义操纵技巧的信息，以学习场景级别和任务级别的广义操纵技能。我们的方法可以使用任务级组成进行多任务操作，并与分析成本函数组成，以在推理时间调整策略行为。我们将我们的方法培训有关模拟，人类和真实机器人数据，并在工具使用任务中进行评估。组成的策略在不同的场景和任务中实现了鲁棒和灵巧的性能，并且超过了单个数据源的基准，并在模拟和现实世界实验中汇总非常异构数据的简单基线。
esGrid2.0公用事业规模储能系统由...组成
2024 年 6 月 7 日 — esGrid2.0 公用事业规模储能系统由锂电池单元、电池组和集群、电池管理系统 (BMS)、电源转换组成......
2026-2027 年委员会及其附属机构主席团组成
德意志联邦共和国常驻维也纳联合国和其他国际组织办事处代表团向联合国外层空间事务处 (UNOOSA) 致意，并提及处长 2024 年 6 月 11 日关于提名 2026-2027 年期间和平利用外层空间委员会 (COPUOS) 及其附属机构主席团成员的信函，荣幸地通报，德国作为西欧及其他国家集团现任主席，希望提名以下西欧及其他国家集团成员担任主席团成员：
微塑料改变土壤结构和微生物群落组成
城市集群环境安全和绿色发展的关键实验室，教育部，生态学，环境与资源学院，广东技术大学，广州大学，广州510006，B中国B农业资源与环境研究所，江苏大学农业科学学院，农业科学科学科学科学科学科学科学系，北美农业科学学院Ottingen，37077 G ottingen，德国D人民友谊大学（Rudn University），117198，俄罗斯莫斯科，俄罗斯E州主要水中水主要实验室，北京师范大学，北京师范大学，北京100875年，北京大学，伯林研究所，北卡罗来纳大学，北京大学研究所。 （BBIB），柏林，德国
海洋塑料改变了空气的有机物组成...
意大利锡耶纳大学生物技术和药学系的环境光谱小组B胶体和表面科学中心，意大利Sesto Fiorentino c Geomar-Helmholtz海洋研究中心KIEL中心，德国德国D Harbour dernago学研究所，佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州ececome Instutter o e Oceanige Instute for Secomection，An a antave Instripe希腊海洋研究中心，埃里斯·格里克利翁，希腊湖生态学中心，埃科斯科科学系和沃特克·奥胡斯大学水技术中心，奥尔胡斯大学，丹麦H西马其顿大学，马其顿大学农业科学学院，农业科学学院佛罗伦萨，意大利
头目 - 通过部分查询翻译的虚拟数据模型组成
大多数应用程序都有理想的数据模型，应通过以下方式通过：通过关系，社交网络，通过图表进行社交网络，通过文档进行消息应用程序和向量的机器学习。不幸的是，需要针对“不那么理想的”（我们使用“强加”一词）的数据模型来实施许多应用程序：业务数据存储在文档中，学习的模型必须嵌入在向量中。该问题的教科书解决方案是物理集成：从施加的数据模型中提取，转换和加载数据。虽然有效，但此ETL过程却很昂贵，并导致稳定性。虚拟集成（通过查询重写）避免了这些问题，但会导致理想到型模型映射的组合爆炸。我们建议通过开发一个“桥式表示”来解决此问题，该“桥梁表示”可在可能的情况下通过查询翻译实现虚拟集成，并在必要时通过数据转换来实现虚拟集成。在本文中，我们概述了这个想法，研究了许多指导用例，并将研究议程制定针对这种桥梁表示和实现该方法的系统。我们还提供了一些初步结果，表明即使是非基础数据模型集成，也可以在物理整合成本的一小部分中支持矢量嵌入。
在工作周期内NIMH电池的气相组成
电池的内部气体组成并不是讨论的常见话题，尽管电池在向碳中性社会的过渡中起着关键作用，尤其是考虑到它们在运输部门的电气中的应用。电池技术在任何the the的可接受性高度依赖于其性能，质量，可靠性，可持续性和安全性。1因此，必须了解电池的老化行为，以便深入了解其性能和安全性。电池的老化是涉及固体，液体和气态反应物和产物的寄生反应引起的复杂现象。因此，这些反应的识别和量化代表了一个重要的挑战。在这些寄生反应中，气体产生是电池降解的有害影响之一，可以诱导机械应力，增加内部电阻并降低周期寿命。2因此，它
