更重要的是,Word 4.0 与其他应用程序一起使用时,能够提供更高的性能。例如,即使是受过高等教育的高管也可以导入 Microsoft Excel 表格和图表并自动更新它们。轻松确保文档准确性。此外,可以从 Word 4.0 中发送 Microsoft Mail,从而显著提高工作组的工作效率。
附件中的文件响应了您的请求。我确定,根据 5 U.S.C.,删除的部分可免于发布。§ 552(b)(3),涉及法律免于发布的信息,在本例中,即 1978 年《监察长法》第 7(b) 条、公法 95-452,该法保护对监察长的投诉的保密性;以及 5 U.S.C.§ 552(b)(6),涉及信息的发布将构成明显无理侵犯个人隐私。
从大脑方面解码连续语言是一个强大而有前途的研究领域。对于有助于言语障碍的人通过大脑信号进行交流特别重要。此字段解决将大脑信号映射到文本的复杂任务。以前的最佳尝试以间接的方式逆转了这一过程:它始于学习从文本中编码大脑活动,然后通过与预测的大脑反应对齐来编码引导文本生成。相比之下,我们采用了一种简单而有效的方法,该方法通过将其直接与根据大脑活动映射的预测文本嵌入进行比较来指导文本重建。全面的实验表明,我们的方法明显胜过当前的最新模型,显示了BLEU和流星得分的平均提高77%和54%。我们通过详细的消融研究和案例分析来验证所提出的模块,并突出一个关键的相关性:我们将大脑活动映射到文本嵌入的情况越多,文本重建结果越好。这种洞察力可以简化从大脑活动中重新构建语言的任务,以强调实现大脑到文本的映射技术的重要性。
摘要。获取和注释足够的标记数据对于开发准确且稳健的基于学习的模型至关重要,但在许多医学图像分割任务中,获取此类数据可能具有挑战性。一种有希望的解决方案是将真实数据与地面实况掩模注释合成。然而,之前没有研究探索过使用掩模生成完整的 3D 体积图像。在本文中,我们提出了 MedGen3D,这是一个可以生成成对的 3D 医学图像和掩模的深度生成框架。首先,我们将 3D 医学数据表示为 2D 序列,并提出多条件扩散概率模型 (MC-DPM) 来生成遵循解剖几何的多标签掩模序列。然后,我们使用以生成的掩模序列为条件的图像序列生成器和语义扩散细化器来生成与生成的掩模对齐的逼真的 3D 医学图像。我们提出的框架保证了合成图像和分割图之间的准确对齐。在 3D 胸部 CT 和脑部 MRI 数据集上进行的实验表明,我们的合成数据既丰富又忠实于原始数据,并展示了对下游分割任务的好处。我们预计,MedGen3D 合成配对 3D 医学图像和掩模的能力将在训练用于医学成像任务的深度学习模型方面发挥重要作用。
后门攻击是对深度神经网络 (DNN) 模型的严重威胁,攻击者使用带有触发器的输入 (例如补丁) 来激活预先植入的恶意行为。触发器反演是识别后门模型和理解嵌入式对抗行为的有效方法。触发器反演的挑战在于构造触发器的方法有很多种。现有方法无法通过做出某些假设或特定于攻击的约束来推广到各种类型的触发器。根本原因是现有工作在制定反演问题时没有考虑触发器的设计空间。这项工作正式定义并分析了注入不同空间的触发器和反演问题。然后,它基于触发器的形式化和从我们的分析中识别出的后门模型的内部行为,提出了一个统一的框架来反演后门触发器。我们的原型 UNICORN 具有通用性,并且能够有效地反转 DNN 中的后门触发器。代码可在 https://github.com/RU-System-Software-and-Security/UNICORN 找到。
两个物理位置之间的信息传输是传统计算和量子计算的重要组成部分。在量子计算中,信息传输必须是一致的,以保持量子态,从而保持量子信息。我们建立了一个简单的协议,用于在量子点阵列中传输一电子和两电子编码的逻辑量子位。计算了该协议的理论能量成本——特别是冻结和解冻量子点之间的隧穿的成本。将我们的结果与在量子点阵列中穿梭量子位和使用经典信息总线传输经典信息的能量成本进行了比较。只有我们的协议才能管理任何链长的恒定耗散。该协议可以降低量子点量子计算机的冷却要求和可扩展架构的限制。
本研究应用了算法概率的概念,到布尔和量子组合逻辑电路。提出了国家复杂性的各种概念的辅导风格的介绍。此后,定义了计算电路模型中状态的概率。经典和量子门集以选择一些特征集。列举和可视化了这些门集的空间时间限制设置中的可及性和表达性。这些结果是根据计算资源,普遍性和量子行为研究的。本文提出了诸如几何量子机学习,新型量子算法合成和量子人工通用智能之类的应用如何通过研究电路概率而受益。
多组分分子机在生物学上无处不在。我们回顾了使用自主二分马匹动力学描述其热力学特性的最新进展。第一定律可以分为适用于两个组件系统每个子系统的单独版本,这说明一个人不仅可以解决子系统之间的能量流量,而且可以量化每个子系统动态如何影响关节系统的入口处平衡。将框架应用于分子尺度传感器,可以使其能量要求更加范围。可以从统一的角度量化可以通过量化统一的量化来研究它们通过传递功率或像信息引擎一样在何种程度上通过生成信息流以将热频率纠正到输出功率的程度。可以通过量化统一的量化来研究它们通过传递功率或像信息引擎一样在何种程度上通过生成信息流以将热频率纠正到输出功率的程度。
ODME 正在与学术合作伙伴合作开发用于半导体和微电子的下一代薄膜沉积系统。(ODME 资助劳动力和材料开发研究。Flight Opportunities 资助硬件开发。)o EHD 喷墨使用电场而不是压电力进行非常精确的沉积。该系统有可能将薄膜沉积 SOA 推进到纳米范围。o ODME 和 Flight Opportunities 已经在 FY23 之前完成了两次抛物线飞行活动(120 次抛物线)的零重力测试。计划在 FY23 进行另外两次活动§ ODME 与威斯康星大学和 Sciperio 合作,正在为 Advanced Toolplate 开发新的 EHD 喷墨工具头。§ 测试 Advanced Toolplate 和新工具头的抛物线飞行活动原定于 8 月进行,但已被飞行提供商重新安排到 2023 年 10 月。SPEC DMP-2850 IJ(行业标准)EHD 喷墨
摘要。统一的肩模是一种自然对称性,在物理和数学的许多情况下发生。使用此类符号的优化问题通常可以作为D p + q-维矩阵变量的半限定程序进行配制,该程序用u⊗p⊗u⊗p的us(d)上的u p⊗u q q c⊗u(d)上下班。即使P + Q很小,解决此类问题也可以过高地昂贵,但局部尺寸D很大。我们表明,在其他对称性假设下,此问题还原为可以在不扩展D中扩展的线性程序,我们提供了一个通用框架,以使这种减少在不同类型的对称性下的降低。我们方法的关键成分是通过围墙Brauer代数图的线性组合对解决方案空间的紧凑参数化。此参数化需要Gelfand – Tsetlin的基础,我们通过适应一个受Okounkov – Vershik方法启发的通用方法[DLS18]来获得。为框架的潜在应用,我们使用了量子信息中的几个示例:确定量子状态的主要特征值,量子多数投票,不对称的克隆和黑盒单一的转换。我们还概述了将我们的方法扩展到一般统一的半决赛计划的可能途径。