XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBenchmarking
伊利诺伊州AI基准测试结果
人工智能（AI）技术的快速发展给学校领导者带来了机会和挑战。AI中的创新是以前所未有的速度进行的，导致新工具和应用的不断出现，可以增强教育成果。但是，这种指数增长还意味着学校领导者必须不断适应新技术并将其集成到现有系统中。目前，有很少的支持可帮助他们在教育环境中导航AI的实施。这可能是压倒性的，因为它需要在培训和基础设施上进行持续的投资，并保持最新的研究和最佳实践。此外，AI开发的快节奏性质可能导致缺乏标准化的准则和法规，从而使学校领导者难以确保这些技术是安全，道德和有效实施的。
2022 年投资组合经理基准报告
• 由知识丰富的员工进行数据管理。机构通常没有具备维护 ESPM 帐户所需技能的专职员工。除了 ESPM 能力之外，报告机构的数据管理员还需要了解机构的建筑物和建筑物运营、如何阅读详细的公用事业账单以及能源测量。最后，数据管理员没有持续接受足够的培训。 • 公用事业合作伙伴提供的数据。拥有超过 25,000 名客户的能源公用事业公司必须将数据直接上传到 ESPM（RCW 19.27A.170），这可能会导致数据错误或丢失。公用事业公司通常会进行能源使用估算，然后进行验证和更正，并再次输入数据以进行必要的更正。当公用事业公司在现场更换能源表时，使用数据也会丢失。ESPM 按仪表编号组织数据，当公用事业公司使用新的未知仪表编号上传数据时，ESPM 无法识别仪表，从而导致错误。
对同相听觉的实时算法进行基准测试...
摘要 — 在非快速眼动 (NREM) 睡眠期间对脑电图慢波 (SW) 进行听觉刺激，当其在 SW 的上行阶段进行时，已被证明可以改善认知功能。对于 SW 幅度较低的受试者，如老年人或患有帕金森病 (PD) 等神经退行性疾病的患者，SW 增强尤其可取。然而，现有的估计上行阶段的算法在低脑电图幅度和 SW 频率不恒定时存在相位精度较差的问题。我们介绍了两种用于在自主可穿戴设备上实时估计脑电图相位的新算法。这些算法基于锁相环 (PLL) 和首次基于相位声码器 (PV)。我们将这些相位跟踪算法与简单的幅度阈值方法进行了比较。优化后的算法在相位精度、估计 SW 幅度在 20 到 60 µV 之间以及 SW 频率高于 1 Hz 的相位的能力方面进行了基准测试，这些记录来自健康的老年人和 PD 患者。此外，这些算法在可穿戴设备上实现，并在模拟睡眠脑电图以及对 PD 患者的前瞻性记录过程中评估了计算效率和性能。所有三种算法都在 SW 上行阶段提供了 70% 以上的刺激触发。PV 在瞄准低幅度 SW 和频率高于 1 Hz 的 SW 时表现出最高能力。实时硬件测试表明，PV 和 PLL 对微控制器负载的影响都很小，而 PV 的效率比 PLL 低 4%。主动听觉刺激不会影响相位跟踪。这项工作表明，在低幅度 SW 人群中，也可以在家庭睡眠干预期间使用可穿戴设备提供相位精确的听觉刺激。
台式：基准测试多代理增强学习
多代理增强学习（MARL）的领域目前正面临可重复性危机。虽然已经提出了用于解决该问题的标准化报告解决方案，但我们仍然缺乏一个实现标准化和可重复性的基准测试工具，同时利用尖端的增强学习（RL）实现。在本文中，我们介绍了台式，这是第一个MARL培训库创建的，目的是在不同的算法，模型和环境中启用标准化的基准测试。Benchmarl使用Torchrl作为后端，授予其高性能，并保持最新的信息，同时解决Marl Pytorch用户的广泛社区。其设计启用系统的配置和报告，从而使用户可以通过简单的单行输入创建和运行com-plex基准测试。Benchmarl在github上开源：https：//github.com/facebookresearch/benchmarl。
基准制定业务和IT战略的战略一致性
摘要。业务和IT策略对齐是一个复杂的动态过程，在该过程中，组织可以实现广泛的IT能力来实现其业务目标。这种相互依存的危机扩大了这种相互依存的危机，这使得IT和业务策略的整合比以往任何时候都更为重要。本文主要旨在从实际角度理解对战略一致性的理解，并证明战略对准模型（SAM）的适用性和鲁棒性。此外，分析了与业务和IT战略相关的潜在机会和风险。对31名参与者的定性分析（半结构化调查和访谈）进行了定性分析后进行了讨论。结果表明，影响战略一致性实施的几个困难超越了沟通，企业文化，治理，资源优先级和有效的领导力等业务和IT战略。该研究认为，有必要使组织内的不同议程和利益保持一致，并提高对战略一致性价值的理解。
先进水分解技术基准测试
a. 范围和适用性 b. 方法摘要 c. 定义 d. 健康与安全警告 e. 注意事项 f. 干扰 g. 人员资质/职责 h. 设备和用品 i. 分步程序 • 仪器或方法校准和标准化 • 样品采集 • 样品处理和保存 • 样品制备和分析 • 故障排除 • 数据采集、计算和数据缩减要求 • 计算机硬件和软件 j. 数据和记录管理 2. 质量控制和质量保证部分 3. 一般说明 4. 参考部分
第三全球加密助理基准测试研究
我们还要对不同地区的研究伙伴表示感谢。没有这些行业协会的帮助，我们的调查传播是不可能的。These research partners were: Association pour le Developpement des Actifs Numeriques (ADAN), Asociación Chilena de Criptotecnologías, Asociación FinTech Paraguay, Asociación FinTech Uruguay, Associação Brasileira de Criptoeconomia (ABCripto), Association of Cryptocurrency Enterprises and Startups Singapore (ACCESS新加坡），阿根廷比特币，尼日利亚区块链用户组，区块链乌克兰协会，硬币中心，哥伦比亚金融科技，加密货币谷协会，墨西哥金融科技，全球数字金融金融（GDF），德国区块链协会，米纳普塔特，大块chain和Cryptotechnologies，sagotechnologies，sagote knogn fintech thai fintech，thai fintech thai fintech thai fintech thai fintech。
对量子近似优化算法进行基准测试
摘要 使用三个不同的指标来评估量子近似优化算法的性能：找到基态的概率、能量期望值和与近似比密切相关的比率。所研究的问题实例集包括加权 MaxCut 问题和 2 可满足性问题。后者的 Ising 模型表示具有独特的基态和高度简并的第一激发态。量子近似优化算法在量子计算机模拟器和 IBM Q Experience 上执行。此外，使用从 D-Wave 2000Q 量子退火器获得的数据进行比较，发现 D-Wave 机器的性能优于在模拟器上执行的量子近似优化算法。发现量子近似优化算法的整体性能在很大程度上取决于问题实例。
对基于以太坊的区块链中的后量子密码学进行基准测试
近年来，区块链技术已成为安全和分散数据管理的革命性技术，这主要归功于它能够提供不可篡改、透明且无法操纵的数据账本。该技术已被应用于各个领域，其中金融是主要应用场景，但也扩展到供应链管理等许多领域。然而，量子计算机的出现对区块链技术的基础构成了重大威胁，因为它们可能会破坏当前加密算法的安全性。利用量子力学原理，量子计算机可以同时执行大量计算，因为它们的基本信息表示单位量子比特可以存在于多种状态的叠加中。这允许同时表示多个状态，极大地促进了高效的并行处理 [1]。因此，量子计算机能够比传统计算机更快地解决复杂的数学问题。特定算法的应用显著增强了量子计算的潜力，比如用于分解大数的Shor算法[2]和用于加速非结构化数据搜索的Grover算法[18]。
yolov11变体的性能基准测试 -
使用指标（例如平均平均精度（MAP，标准度量测量检测准确性）在整个交叉点（IOU）阈值从50％到95％（定义了预测和地面实现框之间的重叠），精度，召回和GPU和CPU的跨越速度。The results highlight trade-offs between model complexity and performance: smaller variants like YOLOv11-n achieved faster inference speeds (170.74 FPS on GPU and 5.86 ms on GPU), while larger models like YOLOv11-x excelled in detection accuracy and recall but at the cost of slower speeds (240.03 FPS on GPU and 4.17 ms on GPU).yolov11-s提供了最高FPS（1120.46 GPU FPS）的平衡，但准确性和回忆为中等。这些发现证明了Yolov11变体对应用程序要求的适应性，从高速实时系统到优先级检测准确性的场景。这项研究通过为yolov11变体提供详细的性能基准来推进对象检测。它提供了在不同领域中部署Yolov11的实用见解，包括物流，交付跟踪和其他需要有效且准确的对象检测的域。关键字：Yolo; Yolov11;对象检测模型；深度学习计算机视觉；神经网络；