XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPeriodic
人工智能的周期性系统
在这里，我们展示了一个现实世界的软件项目，以讨论三个抽象层次，以区分 AI 软件解决方案上不同粒度的信息交换。虽然最低级别的抽象过于复杂，无法创建标准化词汇表，但最高级别的抽象对于许多问题案例来说过于粗糙，无法设计合适的算法。尽管如此，正如我们将展示的那样，这个最高级别的抽象仍然很重要，因为它是军事操作员和 AI 专家之间信息交换的最佳级别。最高级别的抽象由平铺的 AI 方案表示，称为 AI 周期表 (PTA)。我们建议基于 PTA 的新型引导工作流程，以支持军事人员和 AI 专家之间的交流，以利用自动化工作的成果。我们将证明 PTA 非常适合作为军事操作员和 ML 专家之间的沟通手段。在未来的工作中，可以检查是否应特别针对安全部队的要求改进现有的 PTA。
通过定期驾驶纠缠转向
复杂系统中多体量子动力学的控制是寻求可靠生产和操纵大规模量子纠缠状态的关键挑战。最近，在Rydberg原子阵列中进行了淬灭实验[Bluvstein等。Science 371，1355（2021）]证明，与量子多体疤痕相关的相干复兴可以通过周期性驾驶稳定，从而在广泛的参数方面产生稳定的亚谐波响应。我们分析了一个简单的，相关的模型，其中这些现象源于有效的Floquet统一中的时空顺序，对应于预先策略中离散的时晶行为。与常规离散的时间晶体不同，次谐波响应仅适用于与量子疤痕相关的n´eel样初始状态。我们预测扰动的鲁棒性，并确定在未来实验中可以观察到的新兴时间尺度。我们的结果表明，通过将定期驾驶与多体疤痕相结合，在相互作用的量子系统中控制纠缠的途径。
地月周期轨道在空间领域感知方面的初步可行性评估
当应用于地月轨道模式时，利用经典的地面和/或太空传感器在近地空间执行空间领域感知 (SDA) 变得越来越困难。因此，地月周期轨道被提出作为填补这一能力空白的一种手段。虽然周期轨道有许多用途，但这项工作评估了各种地月周期轨道在样本 SDA 任务架构中的有效性。具体而言，对地月空间内几种不同类型的周期轨道进行了建模，以评估它们在跟踪/监视围绕 L1 拉格朗日点的 Lyapunov 轨道上均匀分布的两颗假想卫星方面的各自有效性。所分析的轨道是在圆形限制三体问题 (CR3BP) 中建模的。还介绍了在过渡到双圆限制四体问题 (BCR4BP) 时保持相同轨迹所需的推进剂。为了比较从 CR3BP 过渡到 BCR4BP 等更高保真度模型时的轨道维护成本，我们寻求实施多种动力学模型。概念性空间对空间传感器用于确定 SDA 任务周期轨道几何的限制，该限制与范围、能力和太阳/地球/月球排斥角有关。视觉星等用于确定目标是否可见。结果列表与地月 SDA 最有效周期轨道的建议一起呈现。
年度定期健康评估
隐私法声明：DD 表格 3024 将收集存储在现役和预备役军人的医疗和军事人员记录、记录系统中并通过个人标识符检索的 PII。因此，隐私法适用，并且需要隐私法声明。在个人填写或被要求提供 DD 表格 3024 所要求的任何信息之前，应向个人提供随附的更新后的隐私法声明。需要此更新后的隐私法声明来确保充分引用正确的 SORN，将法律机构更新为适当的机构，并删除对国防部的“信息一揽子常规用途”的引用，因为这些用途不再适用。本声明旨在告知您根据 DD 表格 3024、年度定期健康评估的要求收集个人信息的目的，以及将如何使用这些信息。授权：10 U.S.C.，第 Ch 章。55，医疗和牙科护理；DoDI 6200.06，“定期健康评估计划”目的：定期评估现役和预备役军人的健康状况，包括部队准备情况和军人是否适合部署。收集的信息将用于评估部队准备情况并为个人推荐主动健康干预措施。常规用途：您的记录中的信息可能会披露给国防卫生局和国防部内的人员，以记录您当前的健康状况、评估您是否适合部署以及推荐主动健康干预措施。您的记录中的任何受保护健康信息 (PHI)，包括心理健康和药物滥用信息，均可按照国防部实施的 HIPAA 规则 (45 CFR 第 160 和 164 部分) 的许可使用和披露。PHI 的允许使用和披露包括但不限于治疗、付款和医疗保健操作。适用 SORN：EDHA 07，“军事健康信息系统”（2020 年 6 月 15 日，85 FR 36190）https://dpcld.defense.gov/Portals/49/Documents/Privacy/SORNs/DHA/EDHA-07.pdf
医疗豁免申请 – 定期接种新冠疫苗
此部分由申请医疗豁免的个人填写（请填写所有部分） 姓名：__________________________________ 联系电话：___________________ 出生日期：_________________________________ 家庭住址：_________________________________________________ 领导姓名：______________________________ 我是： 员工 学生 医生 合伙人 员工 ID 号或工人 ID 号：_____________________________ 全职 兼职 PRN 部门编号：___________________________________ 我请求医疗豁免定期接种 Covid-19 疫苗。 我理解必须按照政策在截止日期前填写并返回此表格。 我还理解如果我获得豁免，当我直接接触任何患者或团队成员或在 6 英尺范围内时，或在 Novant Health 机构现场时，我必须始终佩戴适当的 PPE，直到 Novant Health 领导层另有指示。如果我未获得豁免，我必须按照政策要求接种疫苗。
c@）Caromont基于信仰的豁免请求 - 定期COVID-19疫苗
_____________________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
实施量子机器学习用于电子结构计算量子计算设备上的周期系统计算
摘要：Quantum机器学习算法，机器学习对量子制度的扩展，因为它们利用量子性能的力量，它们更强大。量子机学习方法已被用来解决量子多体系统，并证明了晶格模型，分子系统和最近周期系统的准确电子结构计算。使用受限的玻尔兹曼机器和量子算法获得的混合方法，以获得可以经典优化的概率分布，这是一种有希望的方法，因为其效率和易于实现。在这里，我们在IBM-Q量子计算机上实现了混合量子机学习的基准测试，以计算典型的两维晶体结构的电子结构：六边形氮化物和石墨烯。使用混合量子机学习方法计算的这些系统的带结构与传统电子结构计算获得的量子结构非常吻合。此基准结果意味着由量子计算机授权的混合量子机学习方法可以提供一种计算量子多体系统的电子结构的新方法。
EPSDT周期性时间表
路易斯安那州健康健康计划咨询咨询2020年12月11日至25日，EPSDT周期时间表医疗补助先前通过了美国儿科学院（AAP）/BRIGHT FUXERS颁布的“预防小儿保健建议”周期时间表。 立即生效，医疗补助将不再维护单独的路易斯安那州医疗补助，并定期筛查，诊断和治疗（EPSDT）周期时间表，并将介绍提供者访问此处可用的AAP周期时间表。路易斯安那州健康健康计划咨询咨询2020年12月11日至25日，EPSDT周期时间表医疗补助先前通过了美国儿科学院（AAP）/BRIGHT FUXERS颁布的“预防小儿保健建议”周期时间表。立即生效，医疗补助将不再维护单独的路易斯安那州医疗补助，并定期筛查，诊断和治疗（EPSDT）周期时间表，并将介绍提供者访问此处可用的AAP周期时间表。
在定期扰动的平面循环RTBP模型中，快速准确地计算不变的托里，流形和接近平均运动共振的连接
[2]`A. Haro等。不变流形的参数化方法：从严格的结果到e显计算。卷。195。应用数学科学。Springer International Publishing，2016年。ISBN：9783319296623。
介绍基于vep的准周期和混乱的bci
视觉诱发电位（VEP）对周期性刺激通常用于大脑计算机界面中的有利特性，例如高目标识别精度，较小的训练时间和较低的目标干扰。传统的周期性刺激会导致由于连续和高对比度刺激而导致主观的视觉疲劳。在这项研究中，我们将准周期和混乱的复杂刺激与常见的周期性刺激进行了比较，以与基于VEP的大脑计算机界面（BCIS）一起使用。规范相关分析（CCA）和相干方法用于评估三个刺激组的性能。通过视觉模拟量表（VAS）评估了由提出的刺激引起的主观疲劳。使用M2模板方法使用CCA，与Quasi-periodic（M = 78.1，SE = 2.6，P = 0.008）和周期性（M = 64.3，SE = 1.9，SE = 1.9，P = 0.0001）相比，混乱刺激的目标识别精度最高（M = 86.8，SE = 1.8）。对疲劳率的评估表明，与准周期性（p = 0.001）和周期性（p = 0.0001）刺激组相比，混乱刺激引起的疲劳较少。另外，与周期性刺激相比，准周期性刺激导致疲劳率较低（p = 0.011）。我们得出的结论是，与具有CCA的其他两个刺激组相比，混沌组的靶标识别结果更好。此外，与周期性和准周期性刺激相比，混乱的刺激导致主观视觉疲劳较少，并且可以适合设计新的舒适的基于VEP的BCIS。