XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMix
nlme：线性和非线性混合效应模型
ACF....................................................................................................................................................................................................................................8 ACF.gls....................................................................................................................................................................................................................................9 ACF.lme....................................................................................................................................................................................................................9 ACF.lme.................................................................................................................................................................................................................... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 苜蓿 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 allCoef . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 13 anova.lme .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 15 as.matrix.corStruct .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 15 as.matrix.corStruct .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. . 18 as.matrix.pdMat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 测定. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 表. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 平衡分组. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 bdf. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..................................................................................................................................................................................................................................................32 coef.lmList.......................................................................................................................................................................................................................................................................................33 coef.modelStruct.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................35 coef.pdMat....................................................................................................................................................... ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................36 coef.reStruct ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................37 coef.varFunc .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. . ... ....................................................................................................................42 比较预测........................................................................................................................................................................................................................................................................................... . . 43 corAR1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... ................. ... . . . . . . 58 corMatrix.corStruct . . . . . . . . . . . . . . . . 59 corMatrix.pdMat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 corMatrix.reStruct . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
Al 和混合 Al-Si 的液滴辅助生长和成形...
最初发表于：Saddiqi, Naeem-ul-Hasan；Seeger, Stefan (2020)。液滴辅助生长和成型氧化铝和混合氧化铝-硅一维纳米结构。胶体和界面科学杂志，560:77-84。DOI：https://doi.org/10.1016/j.jcis.2019.09.122
利用人工智能用于语言学习：中学教育中Chatgpt整合的混合方法
人工智能（AI）在教育中的整合具有变革性的潜力，尤其是在语言学习中。这项研究探讨了Chatgpt与菲律宾中学语言教育的整合，以应对缺乏个性化反馈，低参与度和有限的资源等关键挑战。采用混合方法方法，通过150名教师和500名学生的调查以及焦点小组讨论收集数据。的发现表明，Chatgpt有效地支持词汇发展，语法练习和对话练习，从而大大增强了学生参与度并针对多样化的学习者需求量身定制教学。教师强调需要培训研讨会和技术支持以确保有效实施。这项研究最终在开发一本实用手册时，为教育者和学习者提供了可行的策略，以利用Chatgpt在语言学习中。这些策略包括可自定义的提示，交互式模拟和技术，以应对传统语言教学中的挑战。这项研究强调了AI创造包容性，适应性和引人入胜的教育环境的潜力，为语言教育的可扩展改善铺平了道路。
混合量子态固有的拓扑序
然而，现有的拓扑序理论框架主要局限于与外界环境隔绝的封闭量子系统。拓扑序对耗散和退相干的稳定性尚未得到充分评估，这对需要精确控制和纠正各种误差的量子信息科学和技术构成了重大挑战。封闭和开放量子系统的一个根本区别在于它们的量子态：封闭系统表现出由单个波函数描述的纯态，而开放系统通常表现出由波函数的统计集合描述的混合态。为了解决关键的稳定性问题，最近的一些研究探索了退相干下拓扑序的持久性 [ 8 ， 9 ]。他们揭示了混合态拓扑序中的相变与拓扑量子记忆的崩溃——非局部编码在拓扑序中的量子信息——之间的联系。
通过测试访问机制对模拟/混合信号 IC 进行硬件木马攻击
当今集成电路 (IC) 供应链的全球化带来了许多硬件安全问题。其中一个主要问题是硬件木马 (HT) 被纳入部署在安全关键和任务关键型系统中的 IC [1], [2]。HT 是对 IC 的故意恶意修改，旨在泄露有价值的数据、降低性能或导致完全故障，即拒绝服务。HT 可以在不同阶段插入片上系统 (SoC)，例如由不受信任的 EDA 工具提供商、不受信任的 IP 供应商、插入测试访问机制的不受信任的 SoC 集成商或不受信任的代工厂插入。从攻击者的角度来看，目标是设计一个可以逃避光学逆向工程的最小占用空间 HT，以及在罕见条件下激活并隐藏在工艺变化范围内的隐身 HT，从而逃避通过传统制造测试检测。 HT 设计由两部分组成，即触发器和有效载荷机制。可能的 HT 种类繁多，从简单到非常复杂的攻击模式不等。最简单的 HT 是组合电路，用于监控一组节点，在罕见节点条件同时发生时生成触发器，随后，一旦触发器被激活，有效载荷就会翻转另一个节点的值。更复杂的 HT 包括硅磨损机制 [3]、隐藏侧通道 [4]、改变晶体管有源区域中的掺杂剂极性 [5]、从受害线路中抽取电荷 [6] 等。从防御者的角度来看，根据插入 HT 的阶段，有几种途径可以提供针对 HT 的弹性。对策可以分为硅前和硅后 HT 检测和信任设计 (DfTr) 技术。硅前 HT 检测技术包括功能验证和形式验证。硅片后 HT 检测技术包括光学逆向工程、旨在通过应用测试向量来揭示 HT 的功能测试，以及旨在通过 HT 对参数测量（即延迟、功率、温度等）的影响来揭示 HT 的统计指纹识别。DfTr 技术包括
混合状态图形语言的完整性...
存在几种用于量子信息处理的图形语言，例如量子电路、ZX 演算、ZW 演算等。每种语言都形成一个 † -对称幺半范畴（† -SMC），并带有一个指向有限维希尔伯特空间的 † -SMC 的解释函子。近年来，量子力学范畴化方法的主要成就之一是为大多数这些图形语言提供了几种方程理论，使它们能够完成纯量子力学的各种片段。我们讨论如何将这些语言扩展到纯量子力学之外的问题，以便推理混合态和一般量子操作，即完全正映射。直观地说，这种扩展依赖于丢弃图的公理化，它允许人们摆脱量子系统，而这在纯量子力学中是不允许的。我们引入了一种新的构造，即丢弃构造，它将任何 † -对称幺半范畴转换为配备丢弃图的对称幺半范畴。粗略地说，这种构造在于使任何等距因果化。使用这种构造，我们为几种图形语言提供了扩展，我们证明这些语言对于一般量子操作是完整的。然而，这种构造对于一些边缘情况（如 Clifford+T 量子力学）不起作用，因为该类别没有足够的等距。
具有表面功能化金属有机骨架分子筛的混合基质膜可高效分离丙烯/丙烷
膜技术被视为一种环保且可持续的方法，在解决高能耗丙烯/丙烷分离过程中产生的大量能源损失方面具有巨大潜力。寻找用于这种重要分离的分子筛膜引起了极大的兴趣。在这里，一种氟化金属有机骨架 (MOF) 材料被称为 KAUST-7（KAUST：阿卜杜拉国王科技大学），具有明确的窄 1D 通道，可以根据尺寸筛分机制有效区分丙烯和丙烷，成功地被掺入聚酰亚胺基质中以制造分子筛混合基质膜 (MMM)。值得注意的是，KAUST-7 纳米粒子的表面功能化具有卡宾部分，可提供制造分子筛 MMM 所需的界面相容性，同时聚合物-填料界面的非选择性缺陷最少。具有高 MOF 负载（高达 45 wt.%）的最佳膜显示出 ≈ 95 barrer 的丙烯渗透率和 ≈ 20 的混合丙烯/丙烷选择性，远远超过了最先进的上限。此外，所得膜在实际条件下表现出坚固的结构稳定性，包括高压（高达 8 bar）和高温（高达 100°C）。观察到的出色性能证明了表面工程对于制备和合理部署用于工业应用的高性能 MMM 的重要性。
拜登的外交政策遗产：失败与犯罪的混合体
《多尼亚-埃克特萨德报》在评论中就伊朗与英法德三国的新一轮会谈发表了看法。该报称：“伊朗与欧洲第二轮会谈于周一在瑞士日内瓦开始。在特朗普重返白宫前一周，这些会谈具有重要意义。会谈中提出了四个主要议题。与双边关系有关的挑战、制裁、核问题和伊核协议相关问题以及乌克兰和加沙战乱。”无论双方的优先事项如何，以及达成可接受谈判形式的意愿和明确计划如何，所有问题都与德黑兰和欧洲首都无关，但这一进程的一个重要部分与特朗普重返白宫有关。换言之，特朗普对乌克兰和加沙和平的承诺自然会影响伊朗与欧洲的关系，减少挑战，双方可以更加专注于双边关系和解决相关问题。但核问题，尤其是伊核协议，仍然面临不确定性。
混合方法社交计算方法
背景：2型糖尿病会影响近3420万成年人，并且是美国第七大死亡原因。数字健康社区已成为为从事糖尿病自我管理（DSM）的个人提供社会支持的途径。对数字同伴互动和社交联系的分析可以改善我们对行为改变的因素的理解，这可以为个性化的DSM干预措施开发。目的：我们的目标是使用混合方法方法应用我们的方法来（1）表征DSM中特定于上下文特定社会影响模式的作用，并且（2）得出介入的介入目标，以增强个人参与DSM。方法：使用美国糖尿病协会支持DSM的同伴信息（n = 〜73,000个从2014年到2021年），（1）产生了一组标记的同伴相互作用集（n = 1501，用于美国糖尿病的n = 1501，通过手动学习模型，（2）用于Qualitiel dectie decter（2），（2）均具有Qualiit datired colditiper（2）整个模型（2），该模型（2）整个代码（2）整个代码效果（2）回顾性分析和（4）社交网络分析技术被用来描绘嵌入在同伴互动中的通信维度（内容和上下文）之间的大规模模式和关系。结果：从属关系模型表明，通过共享交互式沟通风格的演讲行为与社区用户接触与社区用户的参与有积极的联系。结论：在这项研究中，我们表征了社会影响在DSM中的作用，如大规模社交媒体数据集所示。我们的结果还表明，使用交互式通信风格的演讲行为（交流环境）表达患者报告的结果和进步主题（通信内容）时，患有2型糖尿病的用户更有可能在社区中参与社区。它表明了基于用户的上下文和与同行交流的结构更改形式进行有针对性的社交网络干预措施的潜力，这可以发挥社交影响来修改用户参与行为。对多组分数字干预措施的影响。