XiaoMi-AI文件搜索系统
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表示不规则采样的时间序列，具有分类和转移学习的生成语言模型
摘要。人类活动识别在包括医疗保健和智能家居在内的各个领域都起着至关重要的作用。随着配备环境传感器的智能房屋的越来越多，人们对利用人工智能技术的兴趣越来越兴趣，以理解和认识到这些环境中的人类活动。但是，环境传感器收集的数据的规则和嘈杂性质提出了独特的挑战。为了应对这些挑战，我们建议使用接受传感器激活序列训练的预训练的嵌入式嵌入，通常是基于类似于GPT的架构的算法，以证明在智能家庭中日常生活的分类表现。此外，我们利用从一个环境中获得的知识来增强另一个环境的活动识别，研究转移学习的概念。结果表明，GPT变压器解码器的方法在多个数据集的精度和平衡精度方面优于其他算法。这些发现还突出了转移学习的潜力，从干净且大的数据集中，GPT跨解码器预先训练的嵌入在各种情况下显示出令人鼓舞的结果。
通过介质方法采样了异质车辆排的DATA字符串稳定性
由于对提高的转移效率的需求不断提高和安全性提高，因此需要用于智能运输系统（ITS）的高级控制方法来解决其复杂而动态的性质，其中多个代理商相互互动和环境相互作用。在此框架中，当前的研究文献着重于如何确保字符串稳定性（SS）[1]，[2]。此属性对于开发高效，安全的自适应巡航控制器（CACC）[3]至关重要。从历史上看，已经考虑了每辆领导者车辆与始终在整个排之间共享某些显微镜变量的共同特征的相互作用的信息交换案例；例如，排领先的车辆的加速度（请参见[1]）或其所需的速度轮廓（请参阅[4]）。最近，很少有人考虑通过使用宏观信息来保证所需属性的可能性，目的是避免共享领先的车辆的显微镜信息，因此减少了交换的信息量[5] - [7]。详细介绍[5]中，作者证明了在仅使用骨料（宏观）信息和局部显微镜信息时获得SS的可能性，从而获得了介观控制定律。特别是，可用于每辆车的微观信息由状态组成
类固醇激素中与固有功能连通性变化相关的类固醇激素的昼夜波动
大多数哺乳动物的生理学都受到生物节律的控制，包括内分泌系统和时变激素分泌。精确的神经影像学研究提供了独特的见解，即内分泌系统如何动态调节人脑的各个方面。最近，我们建立了雌激素推动连通性的广泛模式并增强大规模脑网络在连续30天进行一次采样的女性中的全球效率，从而捕获完整的月经周期。类固醇激素的产生也遵循明显的正弦模式，睾丸激素的峰值在上午6点至7点之间。下午7点至8点之间的Nadir为了捕捉大脑对激素产生的昼夜变化的反应，我们对一个健康的成年男子进行了一项伴侣精度成像研究，该研究连续30天完成一次MRI和静脉穿刺。结果在睾丸激素，17β-雌二醇（雌激素的主要形式）和皮质醇的主要形式中确定了稳健的昼夜弹性。标准化的回归分析揭示了睾丸激素，雌二醇和皮质醇浓度与一致性全脑模式之间的广泛关联。特别是，背注意网络中的功能连通性与昼夜闪烁的激素结合在一起。此外，将男人和自然骑自行车的女人之间的密集采样数据集进行比较，表明性激素的发光与性别中的全脑相干性模式相关联，并且与男性的身高相关。一起，这些发现增强了我们对类固醇激素作为快速神经调节剂的理解，并提供了证据表明，类固醇激素的昼夜变化与全脑功能连通性的模式有关。
昼夜节律与脑形态的变化相关，在密集的男性中
昼夜节律，基础和类固醇分泌的季节性变化与几种哺乳动物物种的脑体积变化有关。然而，人类类固醇激素产生的昼夜节律变化与人类脑形态的节奏变化之间的关系在很大程度上是未知的。在这里，我们研究了类固醇激素中昼夜浮动之间的关系，在一项男性的精确成像研究中，男性在上午7点完成了40次MRI和血清学评估。和晚上8点在一个月的过程中，针对激素浓度在其峰值和Nadir处。昼夜浮动与全球和区域脑形态的明显变化相关。从早晨到晚上，总脑体积，灰质体积和皮质厚度降低，与类固醇激素浓度（睾丸激素，雌二醇和皮质醇）的降低一致。并行，脑脊液和心室尺寸从A.M.到下午全球变化是由枕骨和顶叶皮层内的减少驱动的。这些发现突出了脑形态中的自然节奏，这些节奏与类固醇激素的昼夜潮流和流动保持在一起。
通过多任务学习跨工程机队的知识转移的等级贝叶斯建模
摘要 - 我们提出并在实验上基于双波长DFB激光器，基于四个相移的Moiré光栅（4PS-SMG）。通过在山脊波导的每一侧设计4PS光栅，在腔内的两侧进行了等效的引入，从而实现了两种π相移，从而使设备能够展示双波长激光。山脊波导每一侧的4PS-SMG的采样周期分别为4668 nm和4609 nm。可以通过电子束光刻（EBL）以高质量实现采样周期的59 nm差异。此外，侧壁光栅结构只需要一个暴露才能定义山脊波导和光栅，从而避免了与光栅和山脊波导之间的未对准有关的问题。将电流注入130 mA至210 mA范围内的DFB激光器时，该设备会提供出色的双波长性能，其功率差在两种主要模式之间的功率差不到2 dB。该设备在39.4 GHz处提供高质量的射频（RF）信号，狭窄的线宽约为5.0 MHz。索引项 - 毫米波，双波长DFB激光器，DFB半导体激光器，采样Moiré光栅。
对数极坐标系下自适应采样数据的量子表示及扩展算法
摘要：在对数极坐标系中，常规的数据采样方法是沿对数极坐标半径和极角方向均匀采样，这使得数据中心点处的采样比周边处更加密集。常规采样方法的中心过采样现象并不能提供更有效的信息并且会造成计算浪费。幸好自适应采样方法是实际应用中解决这一问题的有力工具，因此本文将其引入到量子数据处理中。本文首先提出了自适应采样数据的量子表示模型，其中极角的采样个数上限与对数极坐标半径有关。由于这一特点，其制备过程变得相对复杂。然后，为了论证本文所给模型的实用性，给出了基于双圆弧插值的具有整数缩放比的量子自适应采样数据的放大算法及其电路实现。然而，由于对数极坐标系中自适应采样方法的特殊性，自适应采样数据的插值过程也变得相当复杂。论文最后通过数值例子验证了算法的可行性。
使用稀疏信号和回溯迭代硬阈值
行业4.0应用程序涉及更多数量的传感器或物联网（IoT）设备来支持行业自动化。它涉及更多的计算来分析从处理单元的几个关键部分收集的传感器数据。稀疏信号处理是在通信和信号处理领域中具有许多应用的。本文介绍了一种新的方法，可以借助水平交叉采样（LCS）和基于回溯的基于回溯的迭代硬阈值（BIHT）算法进行重建。该过程涉及，信息信号使用发射机侧的不均匀采样将信息信号转换为随机稀疏信号，然后可以使用接收器侧的BIHT算法将其重建。模拟结果表现出所提出的BIHT重建的出色性能。