XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFeature
语音特征处理的感知流 - CORE
几何声学 - GA - 建模技术假设表面相对于感兴趣的波长较大。对于给定场景，实践者通常会创建一个具有大而平坦表面的单个 3D 模型，该模型在很宽的频率范围内满足假设。这种几何近似会导致模拟声场的空间分布出现错误，因为影响反射和散射行为的几何细节被忽略了。为了补偿近似，建模者通常会估计表面的散射系数，以随机地解释反射方向性中实际的、波长相关的变化。一种更确定性的方法可以考虑一系列几何细节不断增加的模型，每个模型都在相应的频带上进行分析，以满足大表面尺寸的要求。因此，为了提高 GA 模拟的宽带空间精度，我们提出了一种多分辨率建模方法。使用波纹墙的比例模型测量、我们的方法与非 GA 技术的比较以及一些简单的听力测试，我们将展示
用于智能的特征异常检测系统（FADS）...
摘要 异常检测对于工业自动化和零件质量保证非常重要，虽然人类可以通过几个例子轻松检测出零件中的异常，但设计一个能够达到或超过人类能力的通用自动化系统仍然是一个挑战。在这项工作中，我们提出了一种简单的新异常检测算法，称为 FADS（基于特征的异常检测系统），该算法利用预训练的卷积神经网络 (CNN) 通过观察卷积滤波器的激活来生成标称输入的统计模型。在推理过程中，系统将新输入的卷积滤波器激活与统计模型进行比较，并标记超出预期值范围的激活，因此可能是异常。通过使用预训练网络，FADS 表现出与其他机器学习异常检测方法相似或更好的出色性能，同时 FADS 不需要调整 CNN 权重。我们通过检测增材制造晶格的自定义数据集上的工艺参数变化来展示 FADS 的能力。 FADS 定位算法表明，表面上可见的纹理差异可用于检测工艺参数变化。此外，我们在基准数据集（例如 MVTec 异常检测数据集）上测试了 FADS，并报告了良好的结果。
Cisco DNA软件无线功能矩阵
Intel Connectivity，Apple和Samsung Analytics Cisco的独家生态系统伙伴关系可增强对Cisco Catalyst Center的Intel Connectivity，Apple和Samsung设备连接性和健康状况的增强见解。这些有影响力的见解使得通过获得客户对网络的观点的观点（其所见访问点，断开连接的原因以及用户体验的当前状态）来提供最佳的性能并更快地解决问题 - 所有这些都是通过Cisco Catalyst Center Assurance提供的。
基于梯度的特征归因于可解释的AI
Black-Box AI模型的激增促使需要解释内部机制并证明其可靠性是合理的，尤其是在高风险应用中，例如医疗保健和自动驾驶。由于缺乏对可解释的AI（XAI）的严格定义，已经开发了与解释性，可解释性和透明度有关的大量研究，以从各个角度解释和分析该模型。因此，通过详尽的论文清单，从各个方面对XAI研究进行全面概述变得具有挑战性。考虑到神经网络在AI研究中的普及，我们将重点缩小到XAI研究的特定领域：基于梯度的解释，可以直接用于神经网络模型。在这篇综述中，我们系统地探讨了迄今为止基于梯度的解释方法，并引入了一种新颖的分类法，将它们分类为四个不同的类别。然后，我们按时间顺序介绍了技术细节的本质，并强调了算法的演变。接下来，我们引入人类和定量评估以测量算法性能。更重要的是，我们证明了XAI中的一般挑战以及基于梯度的解释中的特定挑战。我们希望这项调查能够帮助研究人员了解最先进的进步及其相应的缺点，这可能引发他们对解决未来工作中这些问题的兴趣。
nigem主题功能 - 重新访问英国退欧的效果
自2016年全民公决以来，离开欧盟的决定已经显着塑造了英国的经济格局。在随后的几年中，英国经历了一种经济环境，其特征是增长较低，并且自COVID-19大流行以来，高通货膨胀率高。当我们接近正式离开欧盟四周年时，我们可以更好地评估其对经济的影响。NIESR的预测表明，如果英国国内生产总值可能会大大更大，如果不遭受金融危机，英国退欧，联盟19日大流行和俄罗斯对乌克兰的入侵的主要经济冲击（图TF1）。，如果维持2010 - 19年的实际收入和私人消费趋势，那么英国普通居民可能会增加8-9％（每年约1,700英镑），而到2023年，到2023年，每年的收入约为1,700英镑（每年约1,700英镑）（每年约2,300英镑）（图TF2）。然而，鉴于Covid-19 Pandemic（Mortimer-Lee and Pabst，2022）和俄罗斯在乌克兰（Liadze et ex-ex-brex）造成的明显经济损害，GDP的前循环趋势与最新的NIESR预测之间的巨大差距不能完全归因于英国脱欧。因此，需要一种基于模型的方法来开始解析英国退欧的影响并将其与其他冲击区分开来。
规划门户：位置规划功能说明
位置规划是导致规划申请无效的最大原因（平均有 50% 的申请在收到时无效，其中 22% 的申请是由于位置规划不正确或不完整造成的）。这些高水平的无效性给地方当局的资源带来了压力，这些资源需要
功能问题简介：高级固态激光器
ASSL（高级固态激光器）是国际会议，致力于固态激光器的材料和来源方面的最新进展。材料包括光学，材料科学，凝结物理学和化学方面的进展，与激光和光子学新材料的开发，表征和应用有关。这些包括晶体，玻璃和陶瓷以及功能化的复合材料，从纤维和波导到具有预分配的光学特性的工程结构。相干和高亮度辐射源包括激光器以及泵和非线性设备。重点是科学技术的进步，以提高功率，效率，亮度，稳定性，波长覆盖范围，脉冲宽度，成本，环境影响或其他特定于应用的性能。我们希望读者能喜欢36个顶级文章的这一问题，这些文章强调了该领域的最新状态。我们感谢所有作者和审稿人的出色贡献。，我们还要感谢Optica员工的Carmelita Washington和Rebecca Robinson在整个启动此功能问题以及审查和生产过程中的出色工作。收益媒体是固态激光器的核心，新材料和相应的激光仍然是会议的核心。yb掺杂的材料是这次ASSL会议的重点，这尤其是由于在二极管泵送的YB掺杂激光器30周年的庆祝话题上。Qi等。Qi等。使用Yb：YAG的进步由Cvrček等人报告，在该磁盘几何形状中探索了对SIC的热点[1]。还报告了Yttrium铝硅酸盐纤维的制造，其Yb 3 + Yb：YB陶瓷纳米植物及其在单频纤维激光器中的应用[2]。Wu等人的浓度纤维的平均功率水平继续增加。在输出功率下，从掺杂的YB纤维中展示6.2 kW，光学至光学效率为82％，梁质量系数约为1.9
基于EEG
认识到脑电图中的情绪（EEG）是情感脑部计算机界面（ABCI）领域中有前途且宝贵的研究问题。为提高情绪识别的准确性，根据脑电图信号中的时间信息提出了一种情感特征提取方法。这项研究采用微晶格分析作为脑电图信号的时空分析。微骨被定义为一系列瞬时准稳定的头皮电势地形。脑电活动可以建模为由微骨的时间序列组成。微晶序序列提供了一个理想的宏观窗口，用于观察自发脑活动的时间动力学。为了进一步分析微晶序列的精细结构，我们提出了一种基于K-MER的特征提取方法。k-mer是给定序列的k长度底带。它已被广泛用于计算基因组学和序列分析。我们提取基于K-MER的D 2 *统计量的功能。此外，我们还提取每个微晶体类别的四个参数（持续时间，出现，时间覆盖，GEV，GEV）作为粗级的特征。我们在DEAP数据集上进行了实验，以评估所提出的特征的性能。实验结果表明，在细水平和粗糙水平上的特征融合可以有效提高分类精度。
利用量子卷积神经网络进行去中心化特征提取
本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府或其任何机构、其雇员、承包商、分包商或其雇员均不对所披露信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或任何第三方的使用或此类使用结果做任何明示或暗示的保证，或承担任何法律责任或义务，或表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构、其承包商或分包商对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
