XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System跟踪
通过时间异步和程序连接的活动跟踪实现大型神经网络模拟的可扩展性
图 2：混合算法 [19]（图 (a) 和 (b)）和 ATiTA(P)（图 (c) 和 (d)）的示意图。图 (a) 和 (c) 代表神经网络的观点，而 PU 的观点则显示在图 (b) 和 (d) 中。由于膜电位或强度的整合，所有地方的脉冲都用红色表示，突触传递事件用橙色表示，下一个脉冲的预测用绿色表示。对于 ATiTA(P)，灰色也表示计算后丢弃的潜在脉冲。在 (a) 中，由于大小为 T com 的突触延迟，下一个大小为 T com 的容器中的神经元会接收脉冲，然后对其进行整合以计算膜电位。在 (b) 中，每个 PU 的计算都是按大小为 T com 的容器进行的，并且需要在每个 T com 进行同步。根据 PU 的数量，一些 PU 可能会等待其他 PU，而不会在每个线程上进行大量计算，因此它们的负载较低。在 (c) 中，对于 ATiTA(P)，在网络级别使用离散事件方法：计算会跳转到下一个潜在尖峰。最小的尖峰被保留为实际的下一个尖峰。然后，仅对突触后神经元进行突触传递、相应强度的更新和下一个潜在尖峰的新计算。在 (d) 中，(c) 的不同操作按单个线程在单个 PU 上执行的连续操作的顺序排列，因此单个 PU 会随着时间的推移满负荷运行。请注意，两种算法（混合算法和 ATiTA(P)）都具有时间精度，可以是经典的数值精度 10 15，从这个意义上讲，它们都计算连续时间。
带有和没有帧的事件摄像机的数据驱动的功能跟踪
摘要 - 由于它们的高时间分辨率，对运动模糊的弹性提高以及非常稀疏的输出，事件摄像头已被证明是低延迟和低频带特征特征跟踪的理想选择，即使在具有挑战性的情况下也是如此。现有的事件摄像机的功能跟踪方法是手工制作的或源自第一原理，但需要广泛的参数调整，对噪声敏感，并且由于未建模的效果而不会概括到不同方案。为了解决这些缺陷，我们介绍了第一个针对事件摄像机的数据驱动的功能跟踪器，该功能摄像机利用低延迟事件来跟踪在强度框架中检测到的功能。我们通过新型的框架注意模块实现了强大的性能，该模块在特征轨道上共享信息。我们的跟踪器旨在以两种不同的配置进行操作：仅与事件或结合事件和帧的混合模式。混合模型提供了两个设置：一个对齐配置，其中事件和框架相机共享相同的视点，以及一个混合立体声配置，其中事件摄像头和标准摄像头并排放置。这种并排布置特别有价值，因为它为每个功能轨道提供了深度信息，从而增强了其在视觉探光和同时定位和映射等应用程序中的效用。
跟踪＃：432316802日期：29-01-2025
阿联酋网络安全委员会已经观察到Coolify的关键漏洞，这是一个用于管理服务器，应用程序和数据库的开源平台。这些缺陷允许远程攻击者执行任意代码，升级特权并损害敏感数据。需要立即采取行动以减轻完全系统收购的风险。漏洞详细信息：
卫生规划和资源发展跟踪系统_012425.xlsx
NH CON 审查：NH-CNF-0618-007 CON # R-0944 密西西比州脆弱儿童中心建设儿科专业护理设施并建立儿科专业护理服务以及对 21 岁以上个人的治疗有限豁免 生效日期：2018 年 8 月 17 日 到期日期：2019 年 8 月 17 日 当前延长期到期日期：2025 年 2 月 17 日 授权资本支出：12,844,340.00 美元 迄今为止的资本支出：6,184,266.71 美元 地点：密西西比州欣兹县杰克逊
OHP的纸莎草纸：通过加强学习的预测控制，以提高性能 在英国通道和北海地区跟踪野生扁平鱼中的抗菌抗性指示基因：一个健康问题
在本文中，我们在数值模拟中实施和研究一种基于模型的增强学习（MBRL）方法，称为自适应光学（PO4AO）的策略优化。我们使用面向对象的Python自适应光学（OOPAO）模拟工具来模拟Provence自适应光学元件金字塔运行系统（Papyrus）光学台，并提供系统的实时模型。尤其是我们证明了该方法的预测能力，因为时间误差主导了木瓜的误差预算。我们首先介绍了强化学习框架的详细描述，包括我们对状态空间，行动空间和奖励功能的定义。实验部分将PO4AO与在不同大气条件下调整良好的积分器进行了比较。总而言之，在将方法应用于实际望远镜和未来工作的可能途径之前，我们将讨论实验在数值模拟中的重要性。
基于多个电流水平增量容量峰值跟踪的锂离子电池 SoH 估算，适用于在线应用
基于多个电流水平下的增量容量峰值跟踪的锂离子电池 SoH 估算，用于在线应用 M. Maures a,* 、A. Capitaine a 、J.-Y. Delétage a 、J.-M. Vinassa a 、O. Briat aa Univ. Bordeaux, CNRS, Bordeaux INP, IMS, UMR 5218, F-33400 Talence, 法国 摘要 本文提出了一种基于增量容量 (IC) 峰值跟踪的高 C 速率健康状态 (SoH) 诊断方法的扩展。使用一组经过不同老化协议的 11 个 NCA 锂离子电池。以 C/20、C/10、C/5 和 C/2 进行充电和放电循环，然后用于 IC 分析。给出并建模了 IC 峰值变化与 SoH 之间的相关性，并显示它们是所有测试 C 速率的准确估计量。 1. 简介 由于对新可再生能源解决方案的强劲需求，如交通运输领域的电动汽车 (EV) 和多电动飞机 (MEA)，或能源领域的电网电池存储，锂离子电池市场正达到历史最高水平。与其他应用相比，这些系统中的电池将面临更为严酷的工作条件：更高的功率和更大的温度变化，这两者都会严重影响电池的退化 [1,2]。因此，有必要跟踪它们的健康状态 (SoH) 并确定何时达到其使用寿命（对于特定应用）。SoH 通常定义为电池在给定时间的最大容量与其初始最大容量之比 [3]。存在不同的估算方法来量化电池的 SoH [4]：基于容量或阻抗、使用弛豫电压或基于增量容量 (IC) 或差分电压 (DV) 曲线。IC 分析提供了有关电池内部退化模式的重要信息 [5,6]，因为每个峰值都是电池内部材料相变的结果 [7]。然而，正因为如此，IC 曲线通常是通过非常缓慢的充电/放电获得的 [8,9]，这限制了它们的实用性。尽管如此，还是有人提出了基于 IC 峰的几何特性来量化电池 SoH 的估算方法。特别是，[8,9] 表明特定 IC 峰和谷的位置与 SoH 之间存在线性相关性，而 [8] 也表明
用于远距离检测和跟踪的扫描激光雷达......
摘要：在过去的几年中，滥用民用无人机或无人机（无人驾驶飞机）一直是一个令人关注的问题。作为响应，已经开发了多个系统，包括光学，电子甚至声学技术，以进行检测和跟踪。不幸的是，由于其小小的，十分尺寸的大小以及形状和行为的巨大变化，无人机代表了一个具有挑战性的目标。在该博士学位上，我们开发了一种激光雷达（光检测和范围）系统，以解决此问题以拆除一公里处。在我们的系统中，范围是使用ight原理的时间来获取的，并通过使用双轴电量器依次扫描场景来完成图像。我们利用扫描多功能性开发了多种操作模式。标准检测模式使用大量视图的栅格扫描捕获场景的图像。跟踪模式基于围绕目标的本地模式，该模式以非常高的速率更新，以使目标保持在其边界内。e Ort被纳入了我们扫描激增的众多参数的理论和数值优化研究中，以便在最大范围，本地化分辨率和速率方面达到表现性能。用于检测和跟踪模式的模式优化是主要焦点，使用检测的目标概率作为最大化的函数。目标大小，速度和替代性也引入了检测的概率，从而完整概述了系统性能。该原型在几周的试验中测试了无人机检测和跟踪。在我们的LiDAR平台上，从头开始开发，每个组件的表征都可以丰富和验证我们的模型。成功之后，候选人启动和监督了工业前的整合过程。
自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获
母体和新生儿结局，包括感染率，免疫系统成熟和初始微生物组定殖，由劳动妇女的微生物组成提供。它也会影响母亲和孩子的整体健康状况。另一个因素是在医院环境中的酸度，使用抗生素，一般清洁标准，该标准可能具有不同程度的生育能力，并且可以改变雌性微生物群的范围和组成。作为文化和社会经济界的一部分，可以提供更好的医疗保健，更好的营养和卫生。此外，还发现环境变量会改变与劳动程序相关的母体微生物组，包括空气污染或质量，水污染和应力程度。本文探讨了外部因素如何影响母亲在分娩和婴儿期间的微生物组。它讨论了可以做些什么来防止这种情况 - 在产妇医院，抗生素较少，更好的公共卫生中更好地卫生。孕产妇微生物组与环境因素之间的相互作用引起了许多健康问题和问题。我们需要理解这一点，以减少负面影响并改善妈妈和婴儿的健康。要改善出生过程中的微生物组，并且将来有更安全，更健康的出生，研究应集中于特定的环境暴露。
跟踪高于激光阈值的异常点
最近对非厄米光学系统中异常点 (EP) 的研究揭示了其独特特性，包括单向不可见性、手性模式切换和激光自我终止。在具有增益/损耗组件的系统中，EP 通常在激光阈值以下访问，即在线性范围内。在这项工作中，我们通过实验证明，耦合半导体纳米激光器中的 EP 奇点可以在激光阈值以上访问，在那里它们成为非线性动力系统的分支点。与不可避免的腔失谐阻碍 EP 形成的普遍看法相反，我们在这里证明这种失谐对于补偿载流子引起的频率偏移是必要的，从而恢复 EP。此外，我们发现激光 EP 处的泵浦不平衡随总泵浦功率而变化，从而实现其连续跟踪。这项工作揭示了耦合半导体激光器中激光阈值以上的 EP 的不稳定性质，为实现自脉冲纳米激光装置和频率梳提供了有希望的机会。
在爱泼斯坦-巴尔病毒 (EBV) 合并感染的情况下对间日疟原虫的抗体反应：亚马逊雨林的 14 年跟踪研究
1 Rene´ Rachou 研究所，Fiocruz Minas，Oswaldo Cruz 基金会 (Fiocruz)，贝洛奥里藏特，米纳斯吉拉斯州，巴西，2 微生物学系，病毒实验室，生物科学研究所，米纳斯吉拉斯联邦大学 (UFMG)，贝洛奥里藏特，米纳斯吉拉斯州，巴西，3 病理学系，阿姆斯特丹自由大学医学中心，荷兰，4 全球卫生和跨学科疾病研究中心，公共卫生学院，南佛罗里达大学，佛罗里达州坦帕，美国，5 Leonidas & Maria Deane 研究所，Fiocruz Amazonia，Oswaldo Cruz 基金会，马瑙斯，亚马逊州，巴西，6 Dr. Heitor Vieira Dourado 热带医学基金会，Carlos Borborema 临床研究中心，马瑙斯，亚马逊州，巴西， 7 巴西马托格罗索州库亚巴马托格罗索联邦大学 (UFMT) 医学院胡里奥·穆勒大学医院