XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemELDS
生物医学人工智能研究单位
人工智能 (AI) 领域的深度学习作为一项创新技术，在学术界和工业界都备受关注。世界各地都在研究和应用深度学习，以推动第四次工业革命。由于其发展和未来潜力，其在生物医学领域的应用已被多个国家列为优先事项。由于市场规模的快速扩大，深度学习也受到了工业界的极大关注。生物医学人工智能研究部门 (BMAI) 致力于开发新的人工智能基础技术，以推进当前的深度学习方法，并促进其在生物医学领域（诊断支持、成像等）的应用及其在临床实践中的转化。
专业的机器学习工程师的免费问题
选项D：删除所有敏感的数据场，并要求数据科学团队使用非敏感数据构建其模型，从而降低了ML模型数据的实用性和相关性，因为非敏感数据可能不包含足够的信息和模型所需的信息。例如，删除年龄，IS_EXISTING_CUSTOMER，LATITUTE_LONGUTIDE和Shirt_size从数据中shirt_size可以使数据不可能且无代表性，因为这些模型可能无法学习影响客户偏好或行为的因素。此外，只要数据保护立法可以允许使用敏感的数据，只要数据以安全和道德的方式处理，并且客户的同意和权利受到尊重。
社区力量计划工作表
1. HUD 城市地区低收入家庭流离失所报告 本报告提出了解决城市地区低收入家庭和长期居民流离失所问题的关键策略。https://www.huduser.gov/portal/sites/default/files/pdf/displacementreport.pdf 2. 分享绿化城市的好处 该工具包介绍了在对环境资产进行大量投资后可以用来防止住宅流离失所的政策。https://create.umn.edu/toolkit/ 3. 减少流离失所的策略 一套关于在棕地再开发的同时减少流离失所的策略和工具的情况说明书。https://www.epa.gov/brownfilds/strategies-minimize-displacement 4. 反流离失所策略有效性白皮书 一份评估常见反流离失所策略有效性的论文。 https://www.urbandisplacement.org/wp-content/uploads/2021/08/19RD018-Anti- Displacement-Strategy-Effictiveness.pdf
无人驾驶飞行器 (UAV) 特刊 - MDPI
在题为“无人驾驶飞行器 (UAV)”的特刊中，我们邀请了有关这些设备涉及 UAV 服务的各个方面的文章，包括数据处理和传感器融合、障碍物和碰撞规避、单个 UAV 或 UAV 组的轨迹生成、UAV 之间的通信和网络、各种目的的任务规划等。已提出并发表了涉及各种 UAV 相关技术的手稿，包括检查农场、葡萄园、牧场动物、石化炼油厂、输油管道和战场；向偏远地区和住宅运送杀虫剂和除草剂、餐馆食物和包裹；摄影、电影和新闻业的前沿；各种领域的测绘——光学、磁学、声学和化学；以及战场上的侦察和战术轰炸。
原子层沉积：一种有效的防腐工具
原子层沉积 (ALD) 是目前广泛应用的薄膜生长方法。它目前用于微电子和发光显示技术的工业制造工艺。由于可以生长致密、保形的薄膜，并且厚度可以得到完美控制，因此 ALD 有望用于许多其他应用领域，如能源、传感、生物材料和光子学。尽管关于其在防腐方面的应用报道很少，但事实已证明 ALD 的优良特性对该领域大有裨益。在简要回顾了 ALD 的原理以及主要参数对薄膜性能的影响之后，本报告试图展示该技术在减轻腐蚀方面的应用。本文回顾了在不同领域成功使用 ALD 来保护金属和非金属表面的各种实例。
用Majoraana Bound States
我们考虑在外部磁场下与旋转轨道耦合的相位偏置的约瑟夫森连接，并研究了在Majorana结合状态的存在下Josephson二极管效应的出现。我们表明，具有沿旋转轨道轴具有Zeeman场的中间区域的连接形成了低能量的Andreev频谱，与超导相位差异φ=π相对于超导相位差不对称，这在拓扑相中受到Majorana Bound态在拓扑相的强烈影响。这种不对称的Andreev频谱产生了异常的电流曲线和临界电流，这些曲线和临界电流在正和负超潮流中不同，因此信号表明了约瑟夫森二极管效应的出现。即使在微不足道的阶段也存在这种效果，但由于主要结合状态的空间非局部性，它在拓扑阶段得到了增强。因此，我们的论文建立了拓扑超导的利用来增强约瑟夫森二极管的功能。
适用于 FPGA 平台的 Hex Itoh-Tsujii 逆算法
摘要 Itoh-Tsujii 逆算法在椭圆曲线密码等密码应用中寻找逆元方面做出了重要贡献。本文提出了一种新的 Hex Itoh-Tsujii 逆算法，用于在现场可编程门阵列 (FPGA) 平台上高效计算由 NIST 推荐的不可约三项式生成的二进制域的乘法逆元。基于 Hex Itoh Tsujii 逆算法的所提架构由十六进制电路和四重加法链构成。这种组合提高了资源利用率。实验结果表明，与现有实现相比，所提出的工作具有更好的面积时间性能。关键词：现场可编程门阵列 (FPGA)、Itoh-Tsujii 逆算法 (ITA)、查找表 (LUT)、有限域 (FF) 分类：集成电路（存储器、逻辑、模拟、射频、传感器）
动态系统 - 哈佛数学部
其他领域的许多有关动态系统理论的介绍性书籍给人的印象是，该主题是关于间隔的迭代地图，观看Mandelbrot集的图片，或者查看平面中某些非线性差异方程的相位肖像。这远非现实。该主题可以看作是许多数学和非数学领域的互相关方法。该领域已经成熟并成功地用于其他领域，例如游戏理论，它用于解决拓扑中难以解决的问题，并有助于看到数字理论问题与不同的眼睛。几乎没有任何数学领域，这不涉及。例如：迭代平滑地图或流派上的平滑流源于几何形状，概率理论中的一系列独立随机变量可以建模为Bernoulli Shift，这是大数字>的定律
活性 skyrmion 的光学富集和引导动力学
摘要：光提供了一种控制材料物理行为的强大手段，但很少用于为活性物质系统提供动力和引导。我们展示了对被称为“skyrmion”的液晶拓扑孤子的光学控制，这种孤子是最近出现的可高度重构的无生命活性粒子，能够表现出诸如群居之类的突发集体行为。由于手性向列液晶具有扭曲的自然倾向，并且对电场和光反应灵敏，因此它可作为动态控制 skyrmion 和其他活性粒子的试验台。利用环境强度的非结构化光，我们展示了由振荡电场驱动并由光诱导障碍物和图案照明引导的大规模多面重构和集体 skyrmion 运动的解除。
量子深度学习的进展：概述
过去几十年，深度学习和量子计算领域取得了重大突破。这两个领域的交叉研究引起了越来越多的关注，这导致了量子深度学习和量子启发式深度学习技术的发展。在本文中，我们通过讨论该领域各种研究工作的技术贡献、优势和相似之处，概述了量子计算和深度学习交叉领域的进展。为此，我们回顾并总结了为建模量子神经网络 (QNN) 和其他变体（如量子卷积网络 (QCNN)）而提出的不同方案。我们还简要介绍了量子启发式经典深度学习算法的最新进展及其在自然语言处理中的应用。