XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System这种
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'
有些人应该服用这种疫苗，为什么
那些有最大风险遭受Covid -19的风险的人，我们希望在今年冬天保持良好状态，我们不希望它们流感。我们将为流感疫苗接种，以减少患有潜在健康问题的家庭成员流感的可能性。如果您与NHS Shield患者名单上的某人住在一起，或者您认为大部分冬季都会与他们分享住房，这将使瑜伽 - Yoga不可避免，则应接受免费流感疫苗。
b' 对锂离子电池的技术需求快速增长，促使人们开发具有高能量密度、低成本和更高安全性的新型正极材料。高压尖晶石 LiNi 0.5 Mn 1.5 O 4 (LNMO) 是尚未商业化的最有前途的候选材料之一。这种材料的两个主要障碍是由于高工作电压导致的较差的电子电导率和全电池容量衰减快。通过系统地解决这些限制，我们成功开发出一种厚 LNMO 电极，面积容量负载高达 3 mAh \xe2\x8b\x85 cm 2 。优化的厚电极与纽扣电池和袋式电池级别的商用石墨阳极配对，在 300 次循环后，全电池容量保持率分别高达 72% 和 78%。我们将这种出色的循环稳定性归功于对电池组件和测试条件的精心优化，特别注重提高电子电导率和高压兼容性。这些结果表明，精确控制材料质量、电极结构和电解质优化很快就能支持基于厚 LNMO 阴极（> 4 mAh \xe2\x8b\x85 cm 2）的无钴电池系统的开发，这最终将满足下一代锂离子电池的需求，降低成本，提高安全性，并确保可持续性。'
b' 对锂离子电池的技术需求快速增长，促使人们开发具有高能量密度、低成本和更高安全性的新型正极材料。高压尖晶石 LiNi 0.5 Mn 1.5 O 4 (LNMO) 是尚未商业化的最有前途的候选材料之一。这种材料的两个主要障碍是由于高工作电压导致的较差的电子电导率和全电池容量衰减快。通过系统地解决这些限制，我们成功开发出一种厚 LNMO 电极，面积容量负载高达 3 mAh \xe2\x8b\x85 cm 2 。优化的厚电极与纽扣电池和袋式电池级别的商用石墨阳极配对，在 300 次循环后，全电池容量保持率分别高达 72% 和 78%。我们将这种出色的循环稳定性归功于对电池组件和测试条件的精心优化，特别注重提高电子电导率和高压兼容性。这些结果表明，精确控制材料质量、电极结构和电解质优化很快就能支持基于厚 LNMO 阴极（> 4 mAh \xe2\x8b\x85 cm 2）的无钴电池系统的开发，这最终将满足下一代锂离子电池的需求，降低成本，提高安全性，并确保可持续性。'
Ibrance（Palbociclib）和高压氧这种药物是...
它是一种激酶抑制剂，可阻止细胞从细胞周期的 G1 期进展到 S 期。它对正常细胞和恶性细胞都具有这种作用，因此可能会干扰愈合过程，而愈合过程需要血管内皮细胞、上皮细胞、成纤维细胞等细胞经历细胞周期并增殖。
关键词：颗粒介质；流体力学；流变学，CFD；DEM；人工智能；机器学习和神经网络。 背景与目标：该研究项目是圣埃蒂安矿业学院（法国顶级工程学院）与世界核能领导者奥拉诺公司长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有不同于传统流体的迷人特征。我们在自然环境（泥流、雪崩……）或工业过程（粉末混合、气力输送、筒仓卸料……）中发现了它们，其中含有各种材料（金属、氧化物、有机化合物……）。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量颗粒（10 6 10 18 ）的工业过程。在这篇博士论文中，候选人将探索人工智能的潜力，以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟所产生的数据量，离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息（例如以本构方程的形式）来为 CFD 模型提供数据。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上，并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能：至少在以下一个领域拥有理学硕士学位：流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题
关键词：颗粒介质；流体力学；流变学、CFD；DEM；人工智能；机器学习和神经网络。背景和目标：该研究项目是圣艾蒂安矿业学院（法国顶级工程学院）与世界核能领导者 Orano 长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有与传统流体不同的迷人特征。我们在自然环境（泥流、雪崩……）或工业过程（粉末混合、气动输送、筒仓排放……）中发现它们，其中有各种材料（金属、氧化物、有机化合物……）。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量粒子（10 6 10 18 ）的工业过程。在这篇博士论文中，候选人将探索人工智能的潜力，以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟生成的数据量，离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息（例如以本构方程的形式）来输入 CFD 模型。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上，并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能：至少在以下领域获得硕士学位：流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题。好奇心、严谨性、参与度、批判性分析能力、倾听能力，当然还有对科学和技术的热情，这些都是成功答辩优秀论文的关键资产。英语流利 + 愿意学习基础法语。申请：文件包括四项：求职信 + 简历 + 至少一封推荐信 + 硕士排名或学术成绩。其他：最好从 2020 年 10 月 1 日开始。在工业资助和合作下
这种聚合物受热后会变硬
Nonoyama 博士将凝胶融入了一件类似摩托车赛车服的防护运动服中。在赛车服中，一种由玻璃纤维织物和热硬化水凝胶制成的材料在沥青上进行了测试。当织物复合材料以 80 公里/小时的速度在沥青表面拖行 5 秒时，复合材料的表面温度升至 90°C。这个温度不仅足以引起硬化转变，而且织物的损坏程度比使用热软化水凝胶制成的同等织物要小。测试后，热硬化织物 82% 的重量完好无损，而对照织物只有 12%。值得注意的是，这种热敏智能保护器能够在交通或运动事故中保护人们的衣服和身体。
人类大脑皮层的计算功耗不到 0.2 瓦，但考虑到通信成本，这种巨大的功耗却是最佳的
达尔文进化论倾向于产生节能的结果。另一方面，能量限制了计算，无论是神经和概率计算，还是数字和逻辑计算。在建立节能观点之后，我们定义计算并构建一个可优化的能量约束计算函数。该函数意味着 ATP 消耗过程之间的特定区分，尤其是计算本身与动作电位和其他通信成本。因此，这里对 ATP 消耗的划分与早期工作不同。计算的 bits/J 优化需要对人脑进行能量审计。划分和审计显示，大脑皮层计算消耗 0.2 瓦 ATP，而长距离通信成本却是大脑的 20 倍多，而不是使用经常被引用的 20 瓦葡萄糖（1、2）。bits/joule 计算优化意味着瞬时信息速率超过 7 bit/sec/神经元。
b'CIRDARCONATION肿瘤细胞（CTC）是用于转移性癌症检测和监测进展的有希望的生物标志物。但是，由于CTC的低频率和异质性，对CTC的检测仍然具有挑战性。本文中，我们报告了一种生物启动的方法，该方法是基于信号扩增的级联反应，使用可编程DNA杂交链反应（HCR）电路。我们应用了这种方法，使用抗HER2抗体（曲妥珠单抗）与引发剂DNA耦合，从而检测HER2 +癌细胞，从而引发了HCR级联反应，该抗体会导致细胞表面的荧光信号。在4 \ XC2 \ XB0 C下，这种HCR检测方案导致在HER2细胞和外周血白细胞的背景下，在HER2 +细胞的膜上对DNA发夹的高效，特异性和敏感的信号扩增，几乎没有荧光。结果表明，该系统提供了一种新的策略，可以进一步开发出一个体外诊断平台，以敏感，有效地检测CTC。
b'CIRDARCONATION肿瘤细胞（CTC）是用于转移性癌症检测和监测进展的有希望的生物标志物。但是，由于其低频和异质性，CTC的检测仍然具有挑战性。在此，我们根据使用可编程DNA杂交链反应（HCR）电路的信号扩增级联反应报告了一种生物启发的方法来检测单个癌细胞。我们使用这种方法使用抗HER2抗体（Trastuzumab）与引发剂DNA耦合，从而检测HER2 +癌细胞，从而引发了HCR级联反应，该HCR级联反应在细胞表面导致荧光信号。在4 \ XC2 \ XB0 C时，这种HCR检测方案在HER2细胞和外周血清细胞的背景下，在HER2 +细胞的膜上特别在HER2 +细胞的膜上进行了高效，特异性和敏感的信号扩增，这几乎是非荧光的。结果表明，该系统提供了一种新的策略，可以进一步开发出用于敏感有效检测CTC的体外诊断平台。
人工智能，简单地定义就是模仿人类的智力或人类的行为。人工智能在我们日常生活中的出现变得更加明显。出现的问题是，我们的专利法是否足以将人工智能纳入其专利性标准。此外，另一个未解答的问题是如何处理人工智能对人类社会造成的伤害或损害的责任。需要回答的重要问题是谁应该对这种损害负责。
在调查涉及自动驾驶汽车的事故时，这个问题并不值得考虑。由于车辆将由计算机而非人类操作，事故重建专家将只关注产品本身，而车辆乘员的行为或不作为与确定事故原因无关。这将需要事故重建专家检查各种技术故障，例如用于控制自动驾驶汽车的软件和硬件。这将要求事故重建专家拥有机械工程和生物力学领域以外的专业知识，并且需要在计算机科学、数据分析和编程领域拥有额外的专业知识。
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测