XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRetrieval
线性同态加密和私人信息检索
这两个差异仅影响我们密码文本的最低顺序位。因此，我们可以通过简单地设置我们的参数来处理这两个问题，即使误差分布稍大，可以使解密能力高。例如，如果我们设置2 B + 2 更广泛地，我们可以适当地设置参数，以允许在这些LWE密文上执行任何（多项式）的同构添加。 这种线性同态对建立对加密数据执行一些（受限制的）计算的密码系统非常有用，例如，汇总了加密的投票。 在本讲座的其余部分中，我们将看到如何使用它来构建私人信息检索。更广泛地，我们可以适当地设置参数，以允许在这些LWE密文上执行任何（多项式）的同构添加。这种线性同态对建立对加密数据执行一些（受限制的）计算的密码系统非常有用，例如，汇总了加密的投票。在本讲座的其余部分中，我们将看到如何使用它来构建私人信息检索。
利用药物知识图谱辅助数据检索
药物系统提供和/或利用的数据通常分为两类：（a）事实药物数据和（b）知识药物数据。事实药物数据主要包括药物处方和药物管理数据，医院通常将这些数据以出院信或药单中的自由文本形式存档。已经提出了几种对事实药物数据进行信息检索的方法：信息提取和自由文本搜索 [1]、机器学习 [2]。然而，实现有效的信息检索系统除了需要使用事实数据外，还需要使用知识数据。知识图谱结构（包括概念图形式主义 [3]）已用于生物医学知识，数据表示特别适合药物知识数据 [4]。现有的药物数据库（如 Wikidata [5]、Drug Bank 2 或 GoodRx 3）包含有价值的信息，但如果单独获取和/或将其中一些信息存储为非结构化数据则缺乏全面性 [6]。本研究介绍了一种系统的设计，该系统能够检索法国诺曼底鲁昂大学医院诺曼底健康数据仓库 (EDSaN) [7] 中的处方订单。药物知识数据的概念图如下：
Quadrupletbert：一种基于嵌入的大规模检索的有效模型
大规模检索系统（例如搜索连接）一直是帮助人们访问大量在线信息的重要工具。各种技术来提高检索质量。由于从查询文本中进行计算搜索的困难以及准确代表文档要求的语义含义，大多数以前的研究都是基于经典的术语加权方法，例如BM-25（Robertson和Zaragoza，2009年）或TF-IDF（SpärckJones，1972年，1972年，或单词）或单词（MIK）或单词（MIK）或单词。，2013年）在关键字匹配可以解决的情况下表现良好。但是，这些模型仅接受稀疏的手工特征，并且无法捕获复杂的语义效果。考虑到像Bert这样的预训练的语言模型（Devlin等人，2019年）和罗伯塔（Liu等人，2019年）在广泛的
量子消息的量子隐私信息检索
摘要 — 量子消息的量子私有信息检索 (QPIR) 是一种协议，用户从一台或多台服务器检索多个量子状态之一，而无需透露检索到的状态。我们在两种不同的设置中考虑 QPIR：盲设置，其中服务器包含消息状态的一个副本；以及可见设置，其中服务器包含消息状态的描述。在这两种设置中，一个简单的解决方案是从服务器下载所有状态，本文的主要目标是找到更高效的 QPIR 协议。首先，我们证明简单解决方案对于盲设置中的单服务器 QPIR 是最优的。在单轮协议中，即使在可见设置中，相同的最优性也成立。另一方面，当用户和服务器共享纠缠时，我们证明在盲设置中存在一个高效的单服务器 QPIR 协议。此外，在可见设置中，我们证明可以构建对称 QPIR 协议，其中用户不会获得非目标消息的任何信息。我们为纯态构建了三个双服务器对称 QPIR 协议。请注意，如果没有用户未知的共享随机性，对称经典 PIR 是不可能的。
IVC过滤器和高级检索的当代作用...
深静脉血栓形成（DVT）和肺栓塞（PE），称为静脉血栓栓塞（VTE）是心肌梗塞和中风后心血管死亡的第三个原因。1所报告的单位状态DVT的年发病率为每100,000人80例，其中60％以上将发展为PE。尽管PE通常是无偶像的，但它是DVT的并发症，可能导致住院，发病率高和死亡率。2 DVT和/或PE患者的“黄金标准”治疗是抗凝治疗（AC）治疗。然而，对于患有现有或有VTE风险的高臭虫风险患者，AC治疗是禁忌的。3，特别是，在颅内出血或其他主要出血，活跃的胃肠道出血，威胁性的焦点，前启示剂和eClampsia，恶性高血压，脑部手术和脊柱手术中，AC治疗是由ICD-9-9-CM诊断所确定的。3需要防止这些患者的PE发生，支持使用永久性或可检索的下腔静脉过滤器（IVCF）。1
纠缠rényi熵和玻色子 - 弗里米二元性二元性
黑洞内部的非统计全息模型是长期存在的黑洞信息难题的潜在分辨率，因为它可以补救有效计算与微观描述之间的摩擦。在这项研究中，结合了最终状态投影模型，黑洞内部的非等法模型和海顿 - 普雷斯基尔思想实验，我们研究了从解码霍金辐射中的信息恢复，并证明了本设置中页面时间的出现。我们将有效模式纳入了地平线内的争夺中，通常在Hayden-Preskill协议中被忽略，并证明可以将页面时间识别为信息传输通道从EPR投影到本地投影的过渡。这为页面时间提供了新的视角。我们计算了检索信息可行的解耦条件，并表明该模型计算与量子极端表面计算一致的黑洞熵。假设对黑洞内部动力学的全部知识，我们展示了如何在修改后的海顿 - 普雷斯基尔协议中采用Yoshida-Kitaev解码策略。此外，我们对七个问题的IBM量子处理器的概率和Grover的搜索解码策略都进行了实验测试，以验证我们的分析结果并确认在非标准模型中检索信息的可行性。这项研究将刺激更多的兴趣，以探索量子处理器上的黑洞信息问题。
评估生成临时信息检索
1 ST信息文档获取1995 2 nd +导航 +文档关系 +达到1998 3 rd +交易 +搜索垂直行业 +执行2002 4 th +合成 +生成模型 +浓缩模型 +凝结2023
在医学，社交媒体中推进多媒体检索...
具有20多年的传统，ImageClef基准测试仪为科学界提供了研究活动和评估多模式数据的注释，索引，分类和检索方法。Imageclef 2024与评估论坛（CLEF）[18,19]的会议和实验室集成在一起，第二版由法国格伦诺布尔大学（University of Grenoble Alpes）托管，2024年9月9日至12日，2024年9月20日。考虑到最后四个成功版的经验，Imageclef 2024将处理四个基准测试任务中的多样性，以接近单语言和跨语言信息检索系统的不同方面[14,18,19] [14,18,19] 很少。广告系列目标是多模式数据注释和检索社区以及计算机视觉，图像信息检索和数字图像处理字段的研究人员。从其成立开始，Imageclef却产生了有意义的学术影响，目前，有420个出版物对Web of Science（WOS）有3792篇引用。本文介绍了计划于2024年计划的四个任务，即：ImageClefmedical，ImageCleFrecommeding，参数的图像检索/生成和ImageCleftopicto（图1）。
通过高光谱数据检索非常浅的水域水深
以及其他水体特性已使用光谱查找表 [7] 进行处理，其中前向辐射传输模型（如 Hydrolight [8]）会针对不同的水柱特性、深度和底部类型重复执行。为了全面起见，这些查找表必须很大，并且可能需要针对特定的海岸类型进行调整，因为底部类型和水特性可能会因海岸类型而有很大差异。高光谱数据的一个吸引人的特征是，除了水深测量检索之外，它还能够同时满足多种用途。光检测和测距 (LIDAR) 也被广泛用于检索水深测量数据。LIDAR 的优势在于它是一种主动传感器，可以在较深的水域提供更高的精度，但是，与典型的机载高光谱传感器相比，诸如扫描水文作业机载激光雷达调查 (SHOALS) [4] 之类的 LIDAR 系统必须在非常低的高度飞行，并且扫描范围相对较小。在非常浅的水域（深度小于 2 米）中，LIDAR 系统通常无法提供可靠的检索，无法解决底部和表面回波之间的差异。在本文中，我们专注于这种非常浅的水域，特别是从可以假设相对简单的反射模型的光谱范围中检索水深。与可见光波长的反射率相比，必须仔细考虑水柱的所有贡献，近红外波长反射率（800nm 以上）主要取决于水的吸收率和深度，以及底部反射率，水柱成分起次要作用。
