XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System蒙面
缓解气候关键海洋数据集中的蒙面像素
摘要：云和其他数据伪像经常限制从远程感知的地球观测中检索关键变量。我们训练具有高保真海洋模拟的自然语言处理（NLP）启发的算法，以准确地重建海面温度（SST）领域的掩盖或缺失数据，这是由全球气候观察系统确定的54个基本气候变量之一。我们证明，所谓的模型（称为e nki）反复超过先前采用的钻头技术，最多可以在重建错误中的数量级，同时即使在大多数像素被掩盖的情况下也显示出非凡的性能。此外，对具有至少40％的掩盖百分比的真实红外传感器数据的实验显示出比该传感器的已知不确定性少的重建误差（均方根误差（RMSE）≲0.1K）。我们将E nki的成功归因于NLP的细心性质与现实的SST模型输出相结合，这种方法可以扩展到其他远程感知的变量。这项研究表明，基于E nki或其他类似的先进系统的系统可能会产生最佳解决方案，以减轻气候关键海洋数据集中对迅速变化的地球进行采样的蒙面像素。
2024博士蒙面仪式计划
在加入Under Armour之前，Makode曾在Mylan担任副总裁兼助理司库已有近三年的时间，并在通用电气（GE）担任了将近10年的副总裁，并担任了渐进式领导职位，包括两家GE业务的司库，合并为700亿美元的合并资产，并促进了GE助理业务的助理业务，比130亿美元的助理业务公司的资产要多于250亿美元。在这些角色中，他负责外汇，利率和商品对冲策略以及对冲会计，流动性分析和管理，传统和替代资金，现金流量和营运资金管理，并购，收购评估和整合以及现金和银行帐户管理。
bev-mae：在自动驾驶场景中进行点云预训练的鸟类视图蒙面的自动编码器
现有的基于LIDAR的3D对象检测方法主要采用从划线范式进行训练。不幸的是，这种范式在很大程度上重新确定了大规模标记的数据，其收集可以充分陈述且耗时。自我监管的预训练是一种减轻这种依赖对广泛注释数据的有效且理想的方法。在这项工作中，我们提出了一种有效的掩盖自动编码器预训练框架 - 基于LIDAR的3D对象检测的自动驾驶前训练框架。具体来说，我们提出了鸟类视图（BEV）指导性掩盖策略，以指导3D编码器学习功能表示BEV的角度，并避免在预训练期间使用综合解码器设计。此外，我们还可以学习一个可学习的点令牌，以维持3D编码器的一致的回收字段大小，并进行微调的遮罩云输入。基于自主驾驶场景中室外点云的属性，即，遥远对象的点云更为稀疏，我们提出了点的预测，使3D编码器能够学习位置信息，这对于对象检测至关重要。实验结果表明，BEV-MAE超过了先前的自我监管方法，并实现了有利的预训练效率。此外，基于输血-L，BEV-MAE在基于Nuscenes的基准上获得了73.6 NDS和69.6 MAP的新最先进的3D对象检测结果。源代码将在https://github.com/vdigpku/bev-mae上发布。
博士蒙面仪式
您会注意到，教职员工穿着多种颜色和设计的礼服，帽子和引擎盖。这些中世纪起源的学术服装是由美国教育理事会维护的统一法规指定的，具有来自美国学院学位的教师。帽子是黑色的，通常是带有流苏的砂浆板或TAM。哲学的医生通常穿金色的金属质量；那些具有其他学位的人穿着黑色或纪律颜色。那些从美国以外的机构中获得学位的人穿着奖励机构指定的富豪。医生的礼服饱满，袖子袖。正面与天鹅绒面板接壤，袖子标有三个天鹅绒杆。虽然有些礼服是黑色的，带有黑色天鹅绒，但一种变体是用纪律颜色中的天鹅绒代替黑色天鹅绒。第二个变化是通常是大学颜色的彩色礼服。所有引擎盖都规定了学位的水平，所研究的纪律类型和奖励机构。天鹅绒装饰的宽度传达了该度。此外，该度是由饰边的颜色指示的，以使引擎盖在礼服上形成喉咙。最常见的颜色是深蓝色，该颜色指定了哲学博士学位（博士）学位。最后，引擎盖衬里的颜色是特定于授予机构的。col-ors以从埃尔德里（Herdry）绘制的组合显示。请注意，克莱姆森大学的引擎盖衬有紫色，这是橙色的雪佛龙（A V）。尽管许多组合被数十个机构重复，但克莱姆森目前是唯一具有紫色和橙色组合的机构。官员，受托人和尊敬的客人穿着专业人士所提出的学术，教会或军事雷亚利亚。克莱姆森大学的校长穿着紫色的礼服，穿着橙色的四个天鹅绒酒吧，在面板上绣有大学印章。每个受托人都穿着类似的礼服，三个用橙色的天鹅绒酒吧为博士生，每个袖子上的绣花棕榈树，供那些不掌握博士学位的人。受托人引擎盖来自克莱姆森或奖励学校。
高阶蒙面剑士 - COSIC - 鲁汶天主教大学
摘要：旁道攻击是对现实世界中部署的密码系统的巨大威胁。针对旁道攻击的一种有效且可证明安全的对策是掩蔽。在本文中，我们详细研究了密钥封装机制 Saber 的高阶掩蔽技术。Saber 是美国国家标准技术研究所后量子标准化程序中基于格的最终候选者之一。我们对最近为 Saber 提出的不同掩蔽算法进行了详细分析，并提出了一种优化的高阶掩蔽 Saber 实现。与未掩蔽的 Saber 相比，我们针对一阶、二阶和三阶掩蔽 Saber 提出的技术分别具有 2.7 倍、5 倍和 7.7 倍的性能开销。我们表明，与另一种基于格子的最终方案 Kyber 相比，Saber 的性能随着掩码阶数的增加而下降得更少。我们还表明，高阶掩码 Saber 需要的随机字节比高阶掩码 Kyber 少。此外，我们将掩码实现调整为 uSaber，这是 Saber 的一个变体，专门设计用于实现高效的掩码实现。我们介绍了 uSaber 的第一个掩码实现，表明它在任何阶数上确实比掩码 Saber 至少高出 12%。我们在 ARM Cortex-M4 微控制器上提供了我们提出的所有掩码方案的优化实现。
有障碍物和无障碍物的蒙面运动的预测
预测未来对于像智人这样的生物来说至关重要，他们生活在一个动态且不断变化的世界中。先前的研究已经证实，有意识的刺激可以导致无意识的预测。在这里，我们检查掩蔽刺激是否也能引起这样的预测。我们使用有障碍物和无障碍物的掩蔽运动来检查掩蔽刺激的预测。在六个实验中，使用连续闪光抑制 (CFS) 掩盖了一个移动物体。物体消失几百毫秒后，有意识的探测器出现在与掩蔽刺激一致或不一致的位置。在实验 1-3 中，运动是线性的，反应时间 (RT) 表明基于运动方向和速度的预测。在实验 4 中，被遮蔽的移动物体与障碍物相撞，然后消失。在这种情况下，预测应该反映偏转，而且反应时间确实揭示了对偏转路线的预测。在实验 5 和 6 中，我们介绍了一种在连续闪光抑制 (CFS) 期间使用眼动追踪的创新方法，并以眼球运动的形式报告了被遮蔽刺激引起的预测的生理证据。因此，我们得出结论，人类可以使用动态遮蔽刺激来产生对未来的主动预测，并使用这些预测来指导行为。我们还根据当前关于遮蔽呈现、潜意识感知和意识测量方法之间关系的科学讨论，讨论了这些发现的可能解释。