XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System速度慢
Lenovo V15 G4 IAH-概述
[1]以下端口的传输速度将有所不同，并取决于许多因素，例如主机设备的处理速度，文件属性和与系统配置和操作环境有关的其他因素，将比理论速度慢。USB 2.0：480 mbit/s; USB 3.2 Gen 1（SuperSpeed USB 5Gbps，以前是USB 3.0 / USB 3.1 Gen 1）：5 Gbit / s; USB 3.2 Gen 2（SuperSpeed USB 10Gbps，以前为USB 3.1 Gen 2）：10 Gbit/s; USB4®20GBPS / USB 3.2 Gen 2x2（SuperSpeed USB 20GBPS）：20 Gbit / s; USB4®40GBPS（USB 40Gbps）：40 Gbit/s; Thunderbolt™3/4：40 Gbit/s。
Lenovo 500W Gen 3（Intel） - 概述
[1]以下端口的传输速度将有所不同，并取决于许多因素，例如主机设备的处理速度，文件属性和与系统配置和操作环境有关的其他因素，将比理论速度慢。USB 2.0：480 mbit/s; USB 3.2 Gen 1（SuperSpeed USB 5Gbps，以前是USB 3.0 / USB 3.1 Gen 1）：5 Gbit / s; USB 3.2 Gen 2（SuperSpeed USB 10Gbps，以前为USB 3.1 Gen 2）：10 Gbit/s; USB4®20GBPS / USB 3.2 Gen 2x2（SuperSpeed USB 20GBPS）：20 Gbit / s; USB4®40GBPS（USB 40Gbps）：40 Gbit/s; Thunderbolt™3/4：40 Gbit/s。
ThinkPad X12可拆卸 - 概述-Lenovo
[1]以下端口的传输速度将有所不同，并取决于许多因素，例如主机设备的处理速度，文件属性和与系统配置和操作环境有关的其他因素，将比理论速度慢。USB 2.0：480 mbit/s; USB 3.2 Gen 1（SuperSpeed USB 5Gbps，以前是USB 3.0 / USB 3.1 Gen 1）：5 Gbit / s; USB 3.2 Gen 2（SuperSpeed USB 10Gbps，以前为USB 3.1 Gen 2）：10 Gbit/s; USB4®20GBPS / USB 3.2 Gen 2x2（SuperSpeed USB 20GBPS）：20 Gbit / s; USB4®40GBPS（USB 40Gbps）：40 Gbit/s; Thunderbolt™3/4：40 Gbit/s。
一种基于大脑启发记忆转换的可区分神经计算机，用于基于推理的问答
推理和问答作为人类的基本认知功能，一直是人工智能面临的重大障碍。虽然大型语言模型（LLM）取得了显著的成功，但将外显记忆与结构化推理能力相结合仍然是一个持续的难题。可区分神经计算机（DNC）模型虽然在一定程度上解决了这些问题，但仍然面临着算法复杂度高、收敛速度慢、鲁棒性有限等挑战。受大脑学习和记忆机制的启发，本文提出了一种基于记忆转换的可区分神经计算机（MT-DNC）模型。MT-DNC 在 DNC 框架内整合了工作记忆和长期记忆，使这些记忆系统之间能够自主转换获得的经验。这有助于有效地提取知识并增强推理能力。实验结果
IDEAPAD 3 17ALC6-概述-Lenovo
[1]以下端口的传输速度将有所不同，并取决于许多因素，例如主机设备的处理速度，文件属性和与系统配置和操作环境有关的其他因素，将比理论速度慢。USB 2.0：480 mbit/s; USB 3.2 Gen 1（SuperSpeed USB 5Gbps，以前是USB 3.0 / USB 3.1 Gen 1）：5 Gbit / s; USB 3.2 Gen 2（SuperSpeed USB 10Gbps，以前为USB 3.1 Gen 2）：10 Gbit/s; USB4®20GBPS / USB 3.2 Gen 2x2（SuperSpeed USB 20GBPS）：20 Gbit / s; USB4®40GBPS（USB 40Gbps）：40 Gbit/s; Thunderbolt™3/4：40 Gbit/s。[2] PD 140W是输入功率，需要使用Lenovo®唯一适配器，否则可能支持低于140W。
联想 V15 G4 IRU - 概述
[1] 以下端口的传输速度会有所不同，并且取决于许多因素，例如主机设备的处理速度、文件属性以及与系统配置和操作环境相关的其他因素，会比理论速度慢。USB 2.0：480 Mbit/s；USB 3.2 Gen 1（SuperSpeed USB 5Gbps，以前称为 USB 3.0/USB 3.1 Gen 1）：5 Gbit/s；USB 3.2 Gen 2（SuperSpeed USB 10Gbps，以前称为 USB 3.1 Gen 2）：10 Gbit/s；USB4® 20Gbps/USB 3.2 Gen 2x2（SuperSpeed USB 20Gbps）：20 Gbit/s；USB4® 40Gbps（USB 40Gbps）：40 Gbit/s；Thunderbolt™ 3/4：40 Gbit/s。
太阳能光伏发电概述.pdf
Matrifit 已知只有少数材料（经过特殊处理的半导体）能够以合理的效率显示 PV 效应（参见下方方框中的“太阳能电池”条目）。大多数商用 PV 模块都基于从高品位硅单晶或多晶锭上锯下的薄片。单晶锭以“批量”工艺生长。尽管该方法速度慢且耗能大，但它可以生产出具有良好转换效率（通常为 12% 到 17%）的电池。多晶 PV 材料由较不费力的方法制成，即从许多小硅晶体铸造锭，转换效率通常略低。如果封装并得到适当的护理，这两种材料的性能都不会降低。图 1 显示了晶体硅如何生产成 PV 模块。
研究文章基于数字多媒体技术的人工智能交互设计系统
目前人工智能交互元素的提取速度慢，提取效率低，导致人工智能交互效果不佳。因此，针对数字多媒体技术，发展了一种新的人工智能交互方法，基于当前的人工智能背景进行分析，为交互场所提供良好的环境基础，使其能够在交互之后融入人工智能技术。针对目前数字多媒体技术在人工智能交互设计运用中存在的问题，基于多媒体技术，创新思维，进行人工智能技术的创新探索。在深入分析数字多媒体技术的基础上，分析人工智能技术与数字多媒体技术的关系，提出一种基于数字多媒体技术的人工智能交互设计系统。最后通过案例分析验证了数字多媒体技术在人工智能交互设计上的应用。
使用 CycleGAN 将 CT 图像转换为 MRI
摘要：医学成像在医疗保健中起着至关重要的作用，其中磁共振成像 (MRI) 和计算机断层扫描 (CT) 是主要模式，每种模式都有其独特的优点和缺点。MRI 提供出色的软组织对比度，但速度慢且成本高，而 CT 速度更快但涉及电离辐射。为了解决这一矛盾，我们利用深度学习，采用 CycleGAN 将 CT 扫描转换为类似 MRI 的图像。这种方法消除了额外的辐射暴露或成本。我们的结果显示了我们的图像转换方法的有效性，MAE 为 0.5309，MSE 为 0.37901，PSNR 为 52.344，证明了本发明在降低医疗保健成本、扩展诊断能力和改善患者结果方面的前景。该模型在 Nvidia GPU RTX A6OOO 上训练了 500 个时期，批次大小为 500。