XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRetrieval
自动存储和检索系统的进步
自动存储和检索系统（ASRS）通过自动化库存存储和检索来改变现代仓库管理，从而大大提高了运营效率，准确性和空间利用率。与手动存储系统相关的效率和错误越来越多，导致行业采用自动解决方案，这些解决方案可以处理复杂的大规模操作。本文研究了ASRS在增强仓库管理中的作用，重点是机器人技术，传感器，人工智能（AI）和工业互联网（IIOT）等关键技术进步。这些技术使ASR可以通过实时数据收集，预测性维护和增强的决策能力来优化库存管理。此外，ASR与AI算法的集成允许自我优化和适应性，从而提高了整体仓库生产率，同时降低了运营成本。本文还讨论了ASRS对行业4.0的影响，在该行业4.0中，这些系统在启用智能，相互联系的制造和物流环境中起着关键作用。对手动与自动化系统的比较分析突出了ASR的相当优势，包括较高的吞吐量率，减少人为错误和改善空间利用率。通过对相关文献和行业应用的综述，本研究强调了ASR在现代工业环境中的变革潜力及其对仓库运营效率和可持续性的贡献。
跨模态信息检索的比较分析
人类通过视觉、味觉、听觉、嗅觉和触觉等一系列模式体验生活。这些多种模式通过复杂的神经元连接网络在我们的大脑中整合在一起进行信息处理。同样，人工智能要模仿人类的学习方式并进化到下一代，就应该有效地阐明多模态信息融合。模态是传达有关对象或事件（如图像、文本、视频和音频）的信息的渠道。当研究问题包含来自多种模态的信息时，它被称为多模态。多模态系统涉及一种要查询的数据模式以获得任何（相同或不同的）模态结果，而跨模态系统严格从不同模态中检索信息。由于输入-输出查询属于不同的模态系列，它们的连贯比较仍然是一个悬而未决的挑战，因为它们的形式原始且对内容相似性的定义主观。研究人员提出了许多技术来处理这个问题，并减少不同模态之间的信息检索语义差距。本文重点对跨模态信息检索领域的各种研究工作进行了比较分析。还讨论了几种跨模态表示的比较分析以及应用于基准数据集的最新方法的结果。最后，提出了一些未解决的问题，使研究人员能够更好地理解当前的情况并确定未来的研究方向。
基于时间码的部分文件检索 2.0
Artico、Be Certain（和 Q 支架设计）、DLT、DXi、DXi Accent、DXi V1000、DXi V2000、DXi V4000、DXiV-Series、FlexTier、Lattus、Q 徽标、Q Quantum 徽标、Q-Cloud、Quantum（和 Q 支架设计）、Quantum 徽标、Quantum Be Certain（和 Q 支架设计）、Quantum Vision、Scalar、StorageCare、StorNext、SuperLoader、Symform、Symform 徽标（和设计）、vmPRO 和 Xcellis 是 Quantum Corporation 及其附属公司在美国和/或其他国家/地区的注册商标或商标。所有其他商标均为其各自所有者的财产。本文提及的产品仅用于识别目的，可能是其各自公司的注册商标或商标。所有其他品牌名称或商标均为其各自所有者的财产。Quantum 规格可能会发生变化。
玻色-爱因斯坦凝聚态中涡旋的相位恢复
玻色-爱因斯坦凝聚态 (BEC) 是物质的一种量子态，其中玻色子粒子在单一本征态中形成宏观种群。预测这种状态的理论 [ 1 ] 等待了 70 年才在实验室中被探索 [ 2 , 3 ]，这一里程碑式的成就开启了近 30 年在超冷原子和量子模拟器领域的卓有成效的研究 [ 4 ]。然而，尽管取得了进展，常用的 BEC 测量技术在提供的信息方面并不完整。成像是 BEC 测量技术的核心。通过将光照射穿过原子云并记录其投射的阴影，可以提取特定状态下原子的密度。通常有两种成像模式：原位，对仍在陷阱内的云进行成像，或飞行时间 (TOF)。后者通过打开陷阱并记录云膨胀后的原子密度来完成 [ 5 ]；它类似于在光学中测量“远场”的强度。如果粒子在膨胀过程中不相互作用，并且云的初始尺寸相对于最终膨胀尺寸可以忽略不计，则 TOF 图像提供云的动量分布，即波函数的空间傅里叶变换的幅度。如果存在相互作用，但最终密度足够低，以至于它们可以忽略不计，则测量的动量分布的动能反映初始动能加上相互作用能。这些成像模式仅捕获状态的部分信息，因为它们仅在单个时间点和单个平面上测量密度，无论是原位还是 TOF。然而，BEC 是量子对象，因此它们是物质波 [6]，其特征是振幅和相位。因此，要表征 BEC，必须在它们演化过程中获得其在空间中任何地方的振幅和相位的完整图。因此，依靠这两种模式，创新的
用视觉语言模型的零拍视频检索
诸如大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）之类的基础模型已显示出在许多域中的特定于任务特定模型，几乎没有进行微调。这种新的人工智能范式激发了我们将预训练的VLM应用于文本到视频检索。尽管这些模型无法直接处理视频，但我们研究了一个简单的解决方法：提示VLM提供视频帧的详细描述，以生成可用于语义文本搜索的文本文档。我们表明，这种简单的方法为使用MSR-VTT基准测试提供了零拍视频检索的竞争基线，这表明将基础模型应用于视频检索的任务。我们提供了广泛的消融，以了解系统的哪些部分对于性能很重要，并突出了许多将VLMS应用于视频检索的途径。
自动存储和检索系统（ASRS）
已有30多年的历史了，我们一直为客户提供了在自动化和工艺领域的全面解决方案。我们知道制造公司的需求以及生产和物流流程所需的设备和系统的供应商。我们仅使用来自世界领先制造商的经过验证的系统组件。我们专业，迅速地创建了根据个人要求量身定制的现代仓库。
Stark：在文本和...
回答现实世界中的复杂查询，例如复杂的产品搜索，通常需要从涉及非结构化（例如，产品的文本描述）和结构化（例如，产品关系）的半结构知识基础中进行准确检索。但是，许多以前的作品将文本和关系检索任务研究为独立的主题。为了解决差距，我们开发了st a rk，这是一个大规模的SEMI结构检索基准，并在t the t t and t and rational k newledge基础上。我们的基准涵盖了三个领域：产品搜索，学术纸搜索和精密医学的查询。我们设计了一条新颖的管道，以合成现实的用户查询，以整合各种关系信息和复杂的文本属性以及其基础真相（项目）。我们进行严格的人类评估以验证合成查询的质量。我们通过高质量的人类生成的查询进一步增强基准，以提供真实的参考。s rk是一个全面的测试床，用于评估大型语言模型（LLMS）驱动的检索系统的性能。我们的实验表明，ST A RK对当前检索和LLM系统提出了重大挑战，强调了对更有能力的半结构检索系统的需求。
从... 中回收和处理固体放射性废物
过去二十年来，放射性废物的储存和处置的安全要求以及放射性废物处理和处置的技术能力取得了长足进步。由于缺乏对放射性废物管理的了解和经验，核技术发展初期的安全要求和能力明显低于今天的标准。因此，旧废物的质量以及旧废物处置和储存设施的安全性并不总是符合现代质量和安全要求。为了改善这些旧设施和废物的现状和条件，一些国家现在正在通过回收储存或处置的废物来升级旧的放射性废物储存库或储存设施。回收和修复旧放射性废物的实际经验表明，这是一项复杂而繁琐的任务。废物回收项目的管理需要特别关注、精心规划、具体准备和适当实施。审查现有信息并分析此类项目的规划和实施的现有经验对于确保安全、最大限度地降低成本和确保随后储存或处置的最终产品质量至关重要。认识到这一主题领域对成员国的重要性，国际原子能机构发起了这份技术报告，以识别、分析和记录方法论
从高处的阴影中检索建筑物形状...
摘要 — 不连续的物体（例如建筑物）会在 SAR 图像中产生阴影。阴影是显著的特征，对图像理解大有帮助。由于城市地区建筑物密度高，阴影覆盖了图像的很大一部分，并为构建城市地图提供了重要提示。阴影的一个直接用途是根据阴影尺寸确定建筑物高度。我们在此提出另一种方法，当有高分辨率干涉图时，利用阴影来帮助检测建筑物本身。从具有非常高清晰度的振幅图像和相应的干涉图开始，我们将建筑物检测问题建模为能量最小化，其中考虑了建筑物与其阴影之间的相互作用。尽管噪声水平很高，但该方法可以获得出色的检测结果，尤其是对于高大或孤立的建筑物。
