XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自动识别
快速 IC 设计空间探索的可行性预测
摘要：DARPA POSH 计划与研究界产生共鸣，并指出工程生产力已落后于摩尔定律，导致领先技术节点的 IC 设计成本过高。主要原因是完成设计实施需要大量计算资源、昂贵工具，甚至需要很多天的时间。然而，在此过程结束时，一些设计无法满足设计约束并变得无法布线，从而形成恶性电路设计循环。因此，设计人员必须在设计修改后重新运行整个过程。本研究采用机器学习方法自动识别设计约束和设计规则检查 (DRC) 违规问题，并通过迭代贪婪搜索帮助设计人员在漫长的详细布线过程之前识别具有最佳 DRC 的设计约束。所提出的算法实现了高达 99.99% 的设计约束预测准确率，并减少了 98.4% 的 DRC 违规，而面积损失仅为 6.9%。
用于预测节奏的机器学习方法......
背景：为被诊断为心房颤动 (AF) 的患者确定合适的心律管理策略仍然是医疗服务提供者面临的主要挑战。尽管临床试验已经确定了可能需要采用心率或心律控制策略来改善预后的患者亚组，但患有 AF 的患者的表现和风险因素范围广泛，使这种方法具有挑战性。电子健康记录的优势在于能够建立逻辑来指导管理决策，这样系统就可以自动识别更有可能采用心律控制策略的患者，并可以有效地将患者转诊给专科医生。但是，与任何临床决策支持工具一样，可解释性和准确预测之间存在平衡。目标：本研究旨在通过比较不同的机器学习算法来创建一种基于电子健康记录的预测工具，以指导患者转诊给专科医生进行心律控制管理。
马来西亚车牌本地化采用基于区域的...
自动车牌定位和识别系统是智能交通系统的一个组成部分。它使用图像处理技术从给定的输入图像中自动识别车牌，无需任何人工干预。该系统具有非常广泛的应用领域，包括交通监控系统、停车场出入系统、交通执法系统、自动收费系统和边境检查站控制系统 [1-3]。为了获得良好的车牌识别结果，系统首先必须能够从给定的输入图像中准确定位车牌的位置。一般来说，有两个主要的算法分支被用于执行自动车牌定位任务，即基于手工特征的算法和基于深度学习的算法。手工特征的例子包括直线的位置、边缘密度、连接信息和颜色信息。此外，在马来西亚，有多种车牌格式可供选择 [4, 5]。因此，基于手工特征的方法将难以处理马来西亚车牌格式非标准化的问题。
在说服力论文中迈向细粒度的论证策略分析
参数挖掘（AM）在过去十年中已成长为研究领域（Stede and Schneider，2018； Lawrence and Reed，2020年），重点是自动识别和提取自然语言论证的任务。这包括对论点组件的检测，例如主张（Daxenberger等人。，2017年； Schaefer等。，2022）和前提（Rinott等人，2015年），以及它们之间的关系（Carstens和Toni，2015年）。研究已在不同的文本域上进行了研究，例如更编辑的文本，例如社论（Al-Khatib等人，2016年）或Wikipedia文本（Rinott等人，2015年），到社交媒体，例如改变我的观点（Hidey等人，2017年）或Twitter（Schaefer and Stede，2022）。到目前为止，感兴趣的领域是一个识别论证策略的识别，即作者在线性化论证上做出的决定并用语言表达式以有说服力的效果标记（Al-Khatib等人）（Al-Khatib等人），2017年； El Baff等。，2019年）。有效性，可以描述为参数的一个维度 -
对话式人工智能的互动教学
当前的对话式 AI 系统旨在理解一组预先设计的请求并执行相关操作，这限制了它们自然发展并根据人机交互进行调整。受儿童如何通过与成人互动学习第一语言的启发，本文介绍了一种新的可教 AI 系统，该系统能够通过实时互动教学课程直接从最终用户那里学习新的语言知识（即概念）。建议的设置使用三个模型来：a) 在实时对话交互过程中自动识别理解方面的差距，b) 从与用户的实时互动中学习这些未知概念的各自解释，以及 c) 管理专门为互动教学课程量身定制的课堂子对话。我们提出了基于最先进的变压器的模型神经架构，在预训练模型的基础上进行了微调，并展示了各个组件的准确性改进。我们证明了这种方法在构建更具自适应性和个性化的语言理解模型方面非常有前景。
墙-墙边界检测
从一组线段中自动识别结构是一项挑战，因为并非所有定义建筑结构的线都能被低级图像处理完美检测到。使问题进一步复杂化的是，额外的边缘可能会位于墙壁表面或不属于目标结构的物体上。因此，大多数现有方法依赖于中级区域特征，如几何上下文和方向图 [7]，作为布局估计的中间步骤。给定一张图像，我们确定其信息边缘图，然后用它来预测该图像的最佳拟合 3D 框。由于图像是现实世界的投影，因此最好以能够满足现实世界的方式来解释它们。大多数室内环境符合曼哈顿世界假设 [2]，即大多数平面位于三个相互正交的方向之一。寻找建筑结构分三步完成；找到线段和消失点，创建许多合理的建筑模型假设，并根据方向图（区域方向的局部信念图）对每个假设进行测试，以
HCP目标数字资产的门控机制
A.背景1 B.范围3 C.本指南文件的目的和局限性3 D.门控机制和策略（好与坏）4 D.1内部手动验证4 D.2第三方HCP状态验证器5 D.3注册形式无需交叉验证5 d.4 D.4自动跨性别数据的自动识别数据6 d.5 d.5 d.5 d.5 d.5 d.5 d.5 d.5 d.5 d.5 d.5 d.-d.-d.-d.-d d d.5 d.5 d.5 d.5 d.5状态/信息10 d.6.i证明10 d.6.ii社交媒体概况10 d.7设备或浏览器跟踪10 d.7.i ip-address滤波器10 d.7.ii cookies 10 d.7.iii Geoolocation 11 d.8医学知识评估12 d.9 d.9 d.9 d.9防止网站出现在浏览器搜索结果12 d.10访问结果中，以12 d.10的访问编码为控制的方式，
通过安全相互认证协议改进 RFID 系统
射频识别 (RFID) 系统用于自动识别物体和人。该技术被广泛用于各种应用。该系统使用射频发送和接收数据。大多数 RFID 系统由三个实体组成 [1]：标签、读取器和后端数据库。标签是一种高度受限的微芯片，带有天线，用于存储唯一的标签标识符以及与标签所附物体相关的其他信息。读取器是一种可以读取/修改标签存储信息的设备，并且（如果需要）可以修改或不修改这些数据，将其传输到后端数据库。后端数据库将存储此信息并跟踪读取器所需的数据。近年来，许多应用（包括仓库管理、物流、铁路车辆跟踪、产品识别、图书馆图书签入/签出、资产跟踪、护照和信用卡）都在使用 RFID 技术，但存在与 RFID 安全和隐私相关的问题。RFID 系统可能面临的安全威胁包括拒绝服务 (DoS)、人为攻击
墙-墙边界检测
从一组线段中自动识别结构是一项挑战，因为并非所有定义建筑结构的线都能通过低级图像处理完美检测到。为了进一步复杂化问题，额外的边缘可能位于墙壁表面甚至不属于目标结构的物体上。出于这个原因，大多数现有方法依赖于中级区域特征，例如几何上下文和方向图 [7]，作为布局估计的中间步骤。给定一张图像，我们确定其信息边缘图，然后使用它来预测图像的最佳拟合 3D 框。由于图像是现实世界的投影，因此最好仅以能够满足现实世界的方式来解释它们。大多数室内环境都符合曼哈顿世界假设 [2]，即大多数平面位于三个相互正交的方向之一。查找建筑结构分为三个步骤；找到线段和消失点，创建许多合理的建筑模型假设，并根据方向图（即区域方向的局部信念图）对每个假设进行测试，以便