XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTail
将量子退火应用于尾部分配问题
航空公司每天都在努力安排机组人员、航班和飞机。尾部分配是将单架飞机分配给一组航班的问题，同时确保多重约束并旨在最小化目标函数，比如运营成本。鉴于所涉及的大量可能性和约束，这个问题在过去十年中一直是一个研究案例。许多使用经典计算的解决方案已经出现，但在性能上受到限制。量子退火（QA）是一种使用量子力学在能量景观上寻找全局最小能级的启发式技术。由于其特性，它在解决一些复杂的优化问题方面已被证明具有明显的优势，是一种很有前途的技术，可应用于多个领域。在本研究中，尾部分配问题被设置为二次无约束二元优化（QUBO）模型，使用两种不同的技术，并使用一个经典求解器和两个混合求解器进行求解。测试基于从真实世界数据中提取的数据，分析了实施在时间、可扩展性和所获解决方案的质量（即最低运营成本）方面的性能。我们得出的结论是，使用库来建模问题以及考虑单个航班而不是将它们预先聚合成字符串可能会成为可扩展性的瓶颈。此外，我们发现，与模拟退火 (SA) 等经典启发式算法相比，使用混合求解器之一获得此问题更好解决方案的可能性更高。这些发现可以作为进一步研究的基础。
334 HP 半燕尾壳体
Entegris ® 、Entegris Rings Design ® 和其他产品名称是 Entegris, Inc. 的商标，如 entegris.com/trademarks 所列。所有第三方产品名称、徽标和公司名称均为其各自所有者的商标或注册商标。使用它们并不表示商标所有者与它们有任何关联、赞助或认可。
使用...
这项工作探讨了使用机器学习检测严重缺陷的最新方法。使用机器学习算法中模式识别的力量，我们为图像尾字符串分析提供了一个自动系统。该系统在仔细标记不同故障分类的广泛数据集上进行培训。这使该模型可以在部署过程中检测和分类未见拖曳图像中的潜在错误。这种方法通过提供客观，自动化和不断学习的解决方案来进行船尾线检查，从而提供了与传统技术相比的重要优势。这可以改变许多行业中硬线完整性的评估方式。该方法通过分析苛刻的线的图像来检测缺陷来自动化检查过程。机器学习算法在模式识别方面表现出色，使其非常适合此任务。所提出的方法涉及在由不同故障类型分类的船尾线图像数据集上训练模型。一旦训练了模型，它就可以分析新图像并有效地对其进行分类，并检测到牵引线中的潜在错误。这种数据驱动的方法比传统方法具有多个优点，包括更好的准确性，效率以及随着时间的推移不断学习和改进的能力。这种方法可能会彻底改变许多行业的回报线控制。算法V3是由Google开发的深度卷积神经网络体系结构。由于有效地使用了卷积过滤器和自举模块，因此在各种图像分类任务中实现了高性能。种子模块堆叠具有并联不同尺寸过滤器的多卷积层，从而允许网络捕获图像的不同特征。这种层次结构方法允许Inception V3学习图像数据的复杂表示，从而在尾字符串分析中获得了更好的错误检测精度。
请批准钻石尾部太阳能和电池项目
安全！此消息源于您的组织之外。在单击任何链接或打开任何附件之前，请谨慎行事。如果此电子邮件看起来可疑，请立即将其报告给IT部门。亲爱的专员凯瑟琳·A·布鲁克（Katherine A.我正在写信，以敦促您对桑多瓦尔县的钻石尾太阳能项目的支持。该项目将在施工期间提供良好的当地就业机会，并向该县提供数百万美元的持续收入，以帮助支付道路，学校和其他需求。它也将进一步过渡到最清洁的电力，太阳能。我已经听到了赞成和反对的论点，并坚信该项目将为当地社区，县和州提供巨大的净收益。请投票以批准它。真诚的，托马斯·所罗门·阿尔伯克基（Thomas Solomon Albuquerque），NM 87122-1155 tasolomon6@gmail.com
生成的AI不成比例地损害长尾巴用户
民主国家成功运作的组成部分，尤其是公民对公共机构和彼此的信任。随着Genai的民主化，由有说服力和个性化的机器生成[5]文本和合成媒体提供支持的虚假信息可以侵蚀这一信任。尽管强大而稳定的民主国家可能会将这一挑战与丰富的媒体生态系统3斗争，但新兴和脆弱的民主国家没有那么奢侈。这些国家经常缺乏强大的机构（例如，事实检查和网络安全智能单位），国防技术（例如，检测AI模型和技术基础设施）以及资源（例如，财务和人类专业知识）有效地抵消了虚假叙述所必需的。虚假信息通过较少突出的渠道和多种语言迅速循环。恶意行为者通过针对特定的语言，文化或社会群体来利用现有的社会分裂和脆弱性。这种有针对性的方法使当局在获得牵引力之前很难识别和揭穿虚假主张。本质上，Genai的出现使人们对真理的寻找更具挑战性甚至难以捉摸，尤其是在最需要真理和透明度的地区。
Diamond Tail 太阳能和储能项目公开听证会......
过去五年来，全球公用事业规模电池储能系统 (BESS) 的装机容量大幅增加。虽然最近部分 BESS 发生的火灾引起了媒体的广泛关注，但随着早期故障事故中吸取的教训被纳入新的设计和最佳实践中，事故总体发生率已大幅下降。2018 年至 2023 年间，全球电网规模 BESS 故障率下降了 97%。
一种用于放射诱导皮肤损伤的新型鼠尾模型
预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此版本的版权所有者于 2025 年 1 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.10.632342 doi：bioRxiv 预印本
用于 EC145 尾梁检查的自动空气耦合超声波技术
摘要。通常，复杂航空航天部件的超声波检测采用喷射技术。然而，水耦合会带来压力变化、气泡、水垢、藻类和机械腐蚀等缺点。因此，最好采用非接触式技术，以避免这些缺点。空气耦合超声波技术可以通过特殊传感器结合特殊发射器和接收器技术来减少空气和固体之间的巨大声学失配。尽管进行了这些优化，但测试频率必须低于 1 MHz。已经发表的研究表明，低超声频率对于检查 CFRP 夹层部件（即使使用水耦合）是必要的。空气耦合超声波检测技术已经适用于测试 CFRP 蜂窝夹层结构。由于传感器在复杂部件的相对侧垂直对齐，因此需要十轴机器人扫描系统。本文介绍了欧洲直升机公司自 2011 年起在多瑙沃特运行的自动空气耦合机器人超声波成像系统的初步结果和细节。该项目是欧洲直升机公司德国分公司、Robo-Technology、EADS Innovation Works、Ing. Büro Dr. Hillger 和 Ostertag 之间的合作项目。
人类胚胎脊髓神经管的形成和尾部发育
摘要 人类的初级和次级神经管形成过程（形成脊髓的过程）尚未完全了解，这主要是因为获取神经管形成阶段胚胎（受精后 3-7 周）的难度较大。本文，我们描述了 108 个人类胚胎的发现，涵盖卡内基阶段 (CS) 10-18。初级神经管形成在后神经孔处完成，神经板弯曲与小鼠相似但不完全相同。次级神经管形成从 CS13 开始，形成单个管腔（如小鼠中一样），而不是多个管腔（如鸡中一样）融合。没有证据表明从初级神经管形成到次级神经管形成存在“过渡区”。60% 的近端人类尾部区域发生次级神经管“分裂”。人类每 7 小时形成一个体节，而小鼠为 2 小时，人类类器官的“分节时钟”为 5 小时。 CS15 胚胎尾芽中 WNT3A 和 FGF8 下调后，轴向伸长终止，伴随“爆发性”细胞凋亡，可能消除神经中胚层祖细胞。因此，人类和小鼠/大鼠脊髓神经形成的主要差异与时间有关。研究人员现在正试图在干细胞衍生的类器官中重现神经形成事件，我们的结果为解释此类研究结果提供了“规范数据”。