XiaoMi-AI文件搜索系统
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fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测
为了解决这一限制，太阳跟踪系统的发展已成为太阳能技术的关键进步。这些系统旨在连续调整太阳能电池板的方向，从而确保它们在天空中移动时垂直于太阳射线。这样做，太阳跟踪系统可以显着增加捕获的太阳能的数量，从而提高太阳能装置的总体效率和输出。该项目中介绍的自动太阳跟踪太阳系是一种复杂的解决方案，该解决方案利用双轴跟踪以最大程度地捕获能量捕获。该系统配备了旋转编码器和直流电动机驱动程序，可控制水平（方位角）和垂直（高程）平面中太阳能电池板的运动。这些组件由微控制器单元（MCU）管理，该单元（MCU）从传感器和实时时钟（RTC）处理数据，以确保对太阳能电池板位置的精确和及时调整。
用于自动摘要的 AI 工具...
LLM，也称为转换器或自回归语言模型编码器/解码器网络，在过去十年中在自然语言处理领域取得了重大进展。最显著的发展包括神经机器翻译模型，它在各种文本类型和任务上都胜过人类翻译。此外，大型 LLM 在许多自然语言处理 (NLP) 应用中越来越常见。尽管它们的性能令人印象深刻，但即使在中等规模上训练这些模型仍然需要大量计算。这种限制可能部分归因于此类 LLM 所需的参数数量非常大——每个编码器和解码器需要比同等较小模型多数百或数千个神经元。此外，训练需要大量数据。为了解决这些限制，已经提出了几种策略来微调（即预处理）
11masked语言模型
让我们首先讨论整体体系结构。基于双向变压器的语言模型在两种方式上与前几章中的因果变压器不同。首先是注意功能不是因果关系。我可以考虑以下令牌i + 1等。第二个是训练略有不同，因为我们在文本的中间预测了某些东西，而不是最后。我们将在此处讨论第一个和下一节中的第二个。图11.1 A，从第9章复制在此处，显示了第9章的左右方法中的信息流。每个令牌上的注意力计算基于上述（和当前）输入令牌，忽略了所考虑的令牌右侧的潜在有用信息。双向编码器通过允许注意机制在整个输入中进行范围来超越此限制，如图11.1 b。11.1 b。
使用圆闭合进行角度校准的不确定性分析
使用比较器技术结合圆闭合原理，无需参考单独校准的参考工件，即可对多面镜、分度台和旋转台以及角度编码器的角度划分进行全圆校准。后者是平面角度的自然守恒定律，自欧几里得时代以来就广为人知，表示平面上任何一点周围的角度之和等于 2 � 弧度 (360 � )。如果将圆分成 n 个角段 A 1 、A 2 、 。..、A n 以及每个角段与未知参考角 X 之间的差异进行测量，则闭合为数据提供了约束，从而能够为所有 n + 1 个未知数提供完整的解决方案。圆闭合是众多自证比较技术之一，采用多次测量以及对测量系统组件进行适当的重新排列。参考文献 [1] 回顾了此类技术及其在尺寸计量中的应用。
用于发现与脑成像表型的遗传关联的多模态基础模型
摘要。由于神经系统疾病的病因复杂，使用标准方法寻找多组学特征之间的可解释关联可能具有挑战性。我们提出了 COMICAL，这是一种对比学习方法，利用多组学数据来生成遗传标记与脑成像衍生表型之间的关联。COMICAL 利用基于转换器的编码器和自定义标记器联合学习组学表征。我们的模态无关方法通过自监督学习方案和跨模态注意编码器唯一地识别了多对多关联。COMICAL 在英国生物银行中发现了多种神经系统疾病的遗传标记和成像衍生表型之间的几种重要关联，并根据学习到的表征预测了跨疾病和看不见的临床结果。COMICAL 的源代码以及预训练权重（支持迁移学习）可在 https://github.com/IBM/comical 上找到。
蛋白质：用于蛋白质性质预测和结构理解的多模式LLM
了解生物学过程，药物开发和生物技术进步需要对蛋白质结构和序列进行详细分析，蛋白质研究中的任务本质上是复杂的，并且在手动执行时既耗时又耗时。为了简化此过程，我们介绍了一种最先进的多模式蛋白质聊天系统Proteingpt，它允许用户上传蛋白质序列和/或结构，以进行全面的蛋白质分析和响应式查询。蛋白质Prot无缝将蛋白质序列和结构编码与线性投影层进行精确表示适应性，并与大语言模型（LLM）相结合，以生成准确且上下文相关的响应。要训练蛋白质，我们构建了带有注释的132,092个蛋白质的大规模数据集，并使用GPT-4O来优化指令调整过程。此创新系统可确保使用用户删除数据和提示之间的准确对齐，从而简化蛋白质分析。实验表明，蛋白质蛋白质可以对蛋白质及其相应的问题产生有希望的反应。
18传感器融合
几乎每个机器人都将依靠多个传感器（包括多种类型的传感器）进行感知和本地化任务。这使机器人可以利用每个传感器的不同强度，以获得更全面的传感能力。例如，自动驾驶汽车可以同时使用激光范围和雷达来测量距离，因为在某些情况下，一种传感器可能比另一个传感器更好。作为另一个例子，轮式机器人可以使用GNSS剂量以及车轮编码器来估计位置。但是，虽然每个传感器都可以向类似目标提供数据（例如估计位置或方向）它们的感应方式可能大不相同。本章介绍了传感器融合1、2的主题，并提供了有关有效1 F. Gustafsson的算法的讨论。统计传感器融合。Studentlitteratur，2013年，第1页。 554
外部磁场对 STT-MRAM 的影响
根据常见的外部磁场强度，我们在下面显示，一旦芯片安装在印刷电路板 (PCB) 上或插入其工作环境中，STT-MRAM 的磁抗扰度足以满足大多数用途。这一说法得到了 60 年使用磁性硬盘驱动器 (HDD) 的经验支持，其中包括 20 年使用包含磁隧道结的读取器的 HDD、20 多年在汽车行业中用作位置编码器的磁场传感器以及 15 多年使用 MRAM。主要是在处理芯片期间需要小心谨慎，以避免将芯片暴露在过高的磁场中。MRAM 将数据位存储在磁隧道结 (MTJ) 中。它们由两个由氧化物隧道屏障隔开的磁性层组成。其中一个磁性层称为自由层（或存储层），具有可切换的磁化，
卫星和太空技术的地面电台设计...
I.引言卫星通信系统由两个主要细分市场组成，即空间段和地球或地面站。地面站系统与空间中的卫星协调通信过程。在少数情况下，小地面站系统可以建在海上的大型船上，也可以在飞机上用于移动通信服务。地面站由各种电子通信系统组成，包括用于传输和接收信号的天线系统。低噪声块向下转换器，高功率放大器（HPA）发射器，功率从几瓦到一百千瓦时，具体取决于容量和法规，上下转换器，调制解调器，编码器，编码器，多路复用器，控制和跟踪系统，用户端子的接口。这些系统进一步分为各个部分，例如操作，控制，射频，网络部分，具有不同的功能[1]。图1显示了不同类型的地面站的简单视图。