XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSTRIDE
安全意识验证合作意识消息
摘要 - 自治机器人系统系统既安全性和至关重要，因为违反了系统安全性可能会安全。在此类关键系统中，使用形式的验证来对系统进行建模并验证它遵守特定的功能和安全性能。独立地，威胁建模用于分析和管理这种系统可能遇到的网络安全威胁。验证和威胁分析的目的是确保系统将是可靠的，尽管从不同的角度来看。在先前的工作中，我们认为应该使用这些分析来互相告知，并在本文中扩展了以前定义的方法，用于通过合并运行时的验证来进行安全意识的验证。为了说明我们的方法，我们分析了一种算法，用于在自动驾驶汽车之间发送合作意识信息。我们的分析以确定步步安全威胁为中心。我们展示了如何将它们形式化，并随后使用用于静态方面的形式工具的组合，即Promela/Spin和Dafny，并为动态验证生成运行时监测器。我们的方法使我们能够将验证工作集中在那些特别重要的安全属性上，并在静态和运行时考虑串联的安全性和安全性。
光子计数CT中的材料分解：一种由检测器物理和ASIC建模驱动的深度学习方法
摘要。基于光子计数检测器（PCD）的光子计算计算机断层扫描（PCCT）以尖端的CT技术脱颖而出，提供增强的空间分辨率，减少辐射剂量和先进的材料分解功能。尽管它得到了公认的广告，但挑战是由现实现象引起的，例如PCD电荷共享效应，特定于应用的集成电路（ASIC）堆积和频谱转移，并引入了实际物理效应与理想物理模型中的实际物理效应之间的差异。这种未对准会导致图像重建过程中的重大错误，该过程在材料分解中尤其。在本文中，我们介绍了一种新型的检测器物理学和ASIC模型引导的深度学习系统模型，该模型是为PCCT量身定制的。该模型擅长捕获PCCT系统的全面反应，包括检测器和ASIC重音。我们提出了实验结果，证明了该模型的实验精度和鲁棒性。关键进步包括减少校准误差，材料分解成像的提高质量以及提高定量一致性。该模型代表了在弥合PCCT的理论假设和实际复杂性之间的差距，为更精确，更可靠的医学成像铺平道路时的差距。
面向自动驾驶的高效脑启发学习...
摘要：准确安全地预测周围车辆的轨迹对于完全实现自动驾驶 (AD) 至关重要。本文提出了类人轨迹预测模型 (HLTP++)，该模型模拟人类的认知过程以改进 AD 中的轨迹预测。HLTP++ 采用了一种新颖的师生知识提炼框架。配备自适应视觉区的“老师”模型模仿人类驾驶员根据空间方向、距离和驾驶速度等因素表现出的注意力动态分配。另一方面，“学生”模型侧重于实时交互和人类决策，与人类的记忆存储机制相似。此外，我们通过引入新的傅里叶自适应脉冲神经网络 (FA-SNN) 来提高模型的效率，从而可以用更少的参数进行更快、更精确的预测。使用 NGSIM、HighD 和 MoCAD 基准进行评估，HLTP++ 表现出比现有模型更优异的性能，在 NGSIM 数据集上将预测轨迹误差降低了 11% 以上，在 HighD 数据集上将预测轨迹误差降低了 25%。此外，HLTP++ 在输入数据不完整的具有挑战性的环境中表现出很强的适应性。这标志着在实现完全 AD 系统的过程中迈出了重要一步。
乳腺癌诊断系统的发展
摘要 - 乳腺癌构成了全球健康挑战，需要为改善患者预后的先进诊断系统。这项研究介绍了乳腺癌诊断系统（BCD），采用了精致的编程语言，例如JavaScript，React和Python，以开发高级专家系统，以迅速而精确的乳腺癌诊断。强调准确性，早期检测和明智的决策。bcds解决了乳腺癌诊断的复杂性质。其全面的解决方案利用强大的编程语言的功能来确定效率和精度的优先级，旨在增强医疗保健专业人员的诊断过程。严格的测试可确保独立模块，逻辑决策和数据验证的可靠性。BCD通过用户友好的着陆页和清晰的操作指南展示了有希望的结果。该系统是对医疗技术的宝贵贡献，解决了乳腺癌诊断和护理的复杂性，从而表示乳腺癌诊断系统的大步迈进，并强调了对医疗保健技术进步的持续需求。在进一步发展这项研究时，通过将更大，更多样化的数据集纳入解决乳腺癌的复杂挑战将有助于提高早期发现的认识，从而扩大验证研究。关键词 - 乳腺癌，乳腺癌诊断系统（BCD），早期检测和医疗保健专业人员。
化石燃料到可再生能源
摘要：可持续性一词迅速传播开来，迅速传遍了世界的每个角落。联合国环境规划署 (UNEP) 对“环境可持续性”一词的使用影响最大。在印度语中，它被用于能源需求和环境方面。为了打造 21 世纪的印度，我们必须将危机转化为机遇，寻找替代能源，如太阳能、风能、水能等，而不是目前使用的化石燃料能源，后者是造成 76% 温室气体排放的罪魁祸首。从化石燃料来源转换并减缓其排放可实现能源节约和能源效率，最终目标是逐步转向可再生能源。清洁能源的资金基本不受 COVID-19 大流行的影响，与大流行相关的经济刺激计划为绿色复苏提供了可能性。全球尚未接受关于可持续性概念如何应用于能源的任何单一解释。当前的能源系统是造成气候变化、空气污染和生物多样性丧失的罪魁祸首。可持续能源发展的概念一直围绕着排放和能源安全。然而，自 90 年代初以来，这一概念已扩大到涵盖更广泛的社会和经济问题。印度通过可再生能源生产 37% 的能源，这有助于印度将其可再生能源国家吸引力指数 (RECAI) 排名提升至第 3 位
NTB Energy Masterplan
在全球背景下，实现零净排放量对社会，环境和经济观念至关重要，这标志着追求可持续发展的关键里程碑。在地方一级，达到零排放的排放直接解决了空气污染的健康影响，保护社区免受呼吸系统疾病并促进更健康的生活环境。碳排放的减少减轻了气候变化，这对于避免温度不断上升的灾难性后果，极端天气事件以及全球和地方水平上的海平面上升至关重要。从经济待命，过渡到低碳未来，可以促进创新，创造就业机会和可再生能源行业的全球竞争力。此外，它减少了对有限化石燃料资源的依赖，增强了能源安全和弹性。努力争取零排放量，使社会可以同时证明公共卫生并刺激可持续的经济增长，从而为后代确保了更具韧性和公平的未来。虽然未来的旅程需要持续的全球努力，但必须承认，就像任何旅程一样，第一步必须是小规模和本地的。提出这一挑战是雄心勃勃的愿景和长期战略。本报告旨在为这场马拉松比赛的初始路线图做出贡献，将Nusa Tenggara Barat定位为正确的发展之路。尽管它代表了宏伟的计划，但它反映了当地，国家和全球背景下的令人难以置信的努力。
通过马哈拉诺比斯距离识别下肢外骨骼中的用户意图
摘要 — 现有的下肢机器人外骨骼控制策略对用户意图的侧重点有所不同，这些意图的分辨率各不相同，从高级目标（提高速度）到中级动作（增加步幅）再到低级关节行为（增加髋关节屈曲）。虽然外骨骼上的传感器只能通过人机界面间接感知人类，但它们在穿戴设备所需的时间方面比更直接的方法更具优势。在本研究中，要求外骨骼用户（包括身体健全和脊髓损伤）改变他们的预期步行速度。机载传感器测量结果用于离线测试基于马哈拉诺比斯距离的意图识别算法。该算法的目标是识别意图变化并正确分类其类型，但不是通过外骨骼实现该变化。该算法正确识别了用户希望以比设备标称速度更快或更慢的速度行走的情况。对于体格健全的受试者，已知意图变化与算法正确识别之间的平均延迟为 0.63 秒。对于体格不健全的受试者，这一延迟平均为 0.93 秒。这些概念验证结果表明，基于马哈拉诺比斯距离的意图识别是可能的，而对该方法的分析表明，还有进一步改进的空间。
提高太阳能系统的能源效率 - eCommons
vsharma@grummanbutkus.com _________________________________________________________________________________________ 摘要 在寻求可再生能源解决方案的过程中，太阳能光伏系统已成为清洁电力生产的关键参与者。然而，高工作温度对其效率和寿命构成了重大挑战，特别是在聚光光伏 (CPV) 系统中。本文回顾并评估了各种冷却策略，从自然空气冷却到相变材料、液体浸没和喷射冲击等先进技术，以保持太阳能电池的最佳工作温度。我们的研究评估了这些冷却方法对 PV 系统性能、成本和环境影响的影响。我们发现微通道冷却显著提高了热性能，从而显著提高了 CPV 效率。通过统计分析、模拟数据和成本、可扩展性等务实考虑，我们验证了微通道散热器是提高 CPV 电池寿命和性能的强大解决方案。我们的研究结果主张将微通道技术集成到 CPV 系统中，这标志着向更可行和更强大的太阳能来源迈出了重大一步。关键词：太阳能光伏、光伏冷却、热管理、聚光光伏系统、微通道散热器、冷却技术、相变材料、液浸冷却、射流冲击、效率、可再生能源、热导率、电绝缘、纳米流体、环境可持续性、散热 ________________________________________________________________________________________________
![NISQ 量子计算：以安全为中心的教程和调查 [专题]](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6ffd5e16441e2334955f711930b8c14e8e3a15d6.png)
NISQ 量子计算：以安全为中心的教程和调查 [专题]
量子计算 (QC) 以成熟的理论计算模型 [1]、[2]、[3]、[4] 为基础，具有超越最强大的传统计算机能力的巨大潜力。基于云的 [5]、[6]、[7]、[8]、[9] 嘈杂中型量子 (NISQ) [10] 计算机的出现，加上关键 QC 工具流的最新增强 [11]、[12]、[13]、[14]、[15]、[16]、[17]，使得量子计算能够在各种应用和平台上展示量子优势 [18]、[19]、[20]、[21]、[22]，甚至在实现容错之前。随着量子比特数的不断增加和量子计算机保真度的不断提高，它们执行创新算法和产生敏感知识产权的潜力变得越来越引人注目。在这种背景下，量子计算系统的安全性至关重要，因为不安全的量子计算系统不仅会危及用户，还会对我们更广泛的社会构成重大风险。然而，目前明显缺乏系统的研究来应对不断变化的量子威胁形势、探索潜在的漏洞以及建立强有力的对策来保护量子系统的完整性及其处理的敏感信息。在本文中，我们迈出了第一步，提供了一个全面的教程和调查，重点是识别和分类量子计算系统固有的漏洞。我们的最终目标是为安全的量子计算环境奠定坚实的基础。本文是朝着这一目标迈出的第一步，它积极阐明了量子安全威胁的形势，使行业利益相关者和研究界都受益。
对Versius机器人的53个妇科手术的全面审查
背景：机器人辅助手术已在临床实践中广泛接受，成为各种医学适应症的确定标准。在妇科手术领域内，在机器人和腹腔镜技术的利用情况下，人们显着提高。由CMR手术开发的Versius机器人系统自2018年引入以来就已经在全球范围内证明了它的功效，这标志着机器人辅助手术的景观大步迈进。这篇评论文章致力于对机器人技术进行公正评估，阐明了我们从使用Versius机器人系统进行的53家妇科手术中收集的见解。方法：对53例病例进行了细致的检查，其中平均手术时间，估计失血，术后住院住院，术中和术后并发症以及转化率进行回顾性检查。结果：在三级护理医院进行的研究涉及使用Cersius系统对53例妇科病例进行分析。结果表明，由于诸如医院住院的降低以及对组织的操纵更加平滑的优势，该系统的可行性，效率和患者友好的性质具有显着优势。结论：我们承认机器人手术的持续进化轨迹，很明显，它的优点已经得到了全世界众多医生和患者的认可证实。在微创妇科手术领域中，机器人辅助手术是一种引人注目的替代方法。Versius机器人系统是医疗保健范式中的革命力量，不仅以其在医疗专业人员中的优惠能力，而且还取决于其患者友好的属性。关键词：妇科，子宫切除术，腹腔镜，机器人，versius