XiaoMi-AI文件搜索系统
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痕迹，谜团，问题：
Rochebrune 2006的日子The Enigma认为，从先验的晦涩开始，面对它的人可以在一系列旨在“赋予，构建，提出”含义的操作后解决它。是由发射器或消息接收者构成的谜团，仍然有两个面孔，其中一张被暴露出来，另一个据称是“遮盖的”。面纱的脸要求将其放置在您面前的自然或人造元素组成的解密作品。含义将从我们的“建立链接的能力”中诞生，这与所谓的智能认知行为相对应。类似的方式，现实引起的任何科学问题都来自观察和项目的主体间格式。该问题在其语句中并不完整，而是从一组表示迹线和部分模型中进行的，这是解决方案的第一步，而不是通过搜索新符号和部分模型的一致性来完成。绑架性，然后归纳推理是一种开始，修订和解释，在知识的生产中以进化的方式运作。从“认知”的角度来看，制定了解释，从而产生了书面痕迹，以阐明智力实践。后者提出了反馈问题，即由建模过程产生的活动的痕迹。因此，如果我们认为知识问题（包括“学术”）相对于一个神秘的领域提出，那么知识的构建就始于位置的工作，解码，该工作要求增量建模的复杂认知活性。因此，所有要出现的学科或从一组不完整或退化的数据中构建解释的学科都涉及谜团和痕迹的问题。以相同的方式，所有系统的方法都检查了最终设置的反馈痕迹并解释它们以维持其整体轨迹，也属于该区域。
硅凹陷迹线的制造和建模……
长期植入的神经微电极是神经科学研究和新兴临床应用的有力工具，但由于它们在体内数月后容易失效，因此其实用性受到限制。一种失效模式是保护导电迹线免受盐水环境影响的绝缘材料的降解。研究表明，机械应力会加速材料降解，而机械应力往往集中在凸起的地形上，例如导电迹线。因此，为了避免凸起的地形，我们开发了一种制造技术，将迹线凹进（埋入）干蚀刻、自对准沟槽中。沟槽的深度和迹线的厚度相匹配，以使上覆的绝缘材料平坦，根据有限元建模，这可以降低绝缘材料中的应力集中。在这里，我们详细介绍了工艺优化、固有应力建模以及使用 SEM、聚焦离子束横截面、轮廓测量和电化学阻抗测试进行表征。该技术不需要额外的掩模，易于与现有工艺集成，并产生约 10 纳米内的平整度。
收集有关DNA痕迹起源的信息
a。事件的位置（室外/室内，天气状况，清洁制度）在哪里犯下的犯罪或物品？是否有任何情况可能会影响痕量证据？b。实现所有行动及其顺序的事件和接触方式的确切时间表。也是接触的性质，持续时间和强度。想想：罪犯，与犯罪相关的行为，罪犯，受害者和犯罪行为的行为的准备行为。c。涉及的所有对象的详细信息。它们是什么样的对象，它们是什么样的对象，它们有什么样的表面，受害者，罪犯，其他参与人员或其他物品（可能）（可能）与对象接触？d。事件发生前所有涉及物品的历史记录在导致犯罪的时期发生了什么事？谁与这些物品接触，多久和有什么强度？是否清洁了物体，如果是的话，什么时候？e。有关事件后和包装之前对象发生了什么的详细信息（考试，采样等）例如，犯罪发生后，是否对物体或痕迹采取任何行动？包装之前是否已采样，移动或触摸对象？
海报：NetDPSyn：在...
随着网络测量研究的网络痕迹的利用变得越来越普遍，因此对网络痕迹泄漏的担忧引起了公众的注意。为保护网络痕迹，研究人员提出了痕量合成，该痕量保留了原始数据的基本属性。但是，以前的作品还表明，在链接攻击下，具有生成模型的合成痕迹很容易受到攻击。本文介绍了N et dps YN，这是第一个在隐私保证下综合高保真网络痕迹的系统。n et -dps yn是用差分隐私（DP）框架作为其核心构建的，它与训练生成模型时应用DP的先前工作大不相同。在三个流量和两个数据包数据集上进行的实验表明，n et dps yn在诸如异常检测之类的下游任务中实现了更好的数据实用性。n et dps yn的速度也比数据合成中的其他方法快2.5倍。
一种深入学习的深度学习技术，可以在侧通道轨迹中找到加密操作
摘要 - 侧向通道攻击允许通过将部分已知的计算数据和测量的侧通道信号从加密原始词执行中提取秘密信息。然而，要设置成功的侧通道攻击，攻击者必须执行i）挑战的任务，即定位目标加密原始的时间在侧通道跟踪中执行，然后在该时间瞬间进行测量数据的时间对齐。本文介绍了一种新颖的深度学习技术，以定位目标计算的加密操作在侧通道迹线中执行的时间。与状态解决方案相反，即使在存在通过随机延迟插入技术获得的痕量变形的情况下，提出的方法也起作用。我们通过成功攻击了各种未受保护和受保护的加密原始图，这些攻击已在FPGA实现的芯片上执行，该芯片上以RISC-V CPU执行。索引术语 - 侧通道分析，加密操作的定位，深度学习，计算机安全。
对复杂气候风险的预警与综合性Arti ...
111图2：Isala观察性研究中的性交和伙伴关系对阴道微生物组的影响（n = 3,043 112名参与者，其中439名最近发生了性交）。面板从左到右：（a）对β多样性的影响（即样品之间的多样性113），（b）对α多样性的影响（即样品中的多样性），以及（c）对特定细菌的相对丰度114的影响。每个细胞中的数量是指差分丰度方法的数量，对给定的分类单元显示115个显着效果。分类单元效应大小来自Maaslin2。（d）阴道样品和内衣样品之间ASV 116的Genedoe差异丰度，以及在阴道和内衣样品中分别在阴道和内衣样品中分别进行性交（比较第1、3、4、5和7天，第2天和第6天）。单元格中的数量表示统计方法118（Maaslin2，limma和CLR转换丰度上的线性回归）的数量，标称P值为119显着（p <0.05）。所示的效果大小来自Maaslin2。（E）在7天内阴道样品中潜在的120个驱动型分类群的中心对比比率转化（CLR）。peptoniphilus ASV1，葡萄球菌ASV1和链球菌ASV4（分别为右，左和121个中间面板）。122
大脑排水的数字痕迹：俄罗斯入侵乌克兰期间的开发商
摘要俄罗斯对乌克兰的入侵造成了大规模的破坏，重大的生命损失以及数百万人的流离失所。除了那些在乌克兰的直接冲突的人外，俄罗斯的许多人也被认为已搬到第三国。从长远来看，从俄罗斯出发的熟练人力资本的出埃及到了俄罗斯的流失，可能对战争和俄罗斯经济有显着影响。却量化了大脑排水，尤其是在危机情况下，通常很难。这阻碍了我们了解其驱动因素并预期其后果的能力。为了解决这一差距，我借鉴并扩展了2021年2月（在入侵前一年）收集的高度活跃软件开发人员位置的大规模数据集。重新审视了2021年位于俄罗斯的开发商，我确认了俄罗斯的开发商持续出现在2022年6月和11月的快照中。到11月11.1％的俄罗斯开发商列出了一个新国家，而该地区可比国家的开发商中有2.8％，但不直接参与冲突。13.2％的俄罗斯开发商掩盖了其位置（比较集中的2.4％）。离开俄罗斯的开发商在协作网络中比留下的人更加活跃和中心。这表明许多最重要的开发商已经离开了俄罗斯。在某些接收国家中，到达的数量显着：我估计，亚美尼亚的本地软件开发商数量增加了42％，塞浦路斯的60％，乔治亚州的94％增加。
...中金属微量元素的生物地球化学循环
环境。直接研究授权的行使包括构建已开展的工作并提出一个可能阐明尚未解答的问题的研究项目。就活动的主题而言，很明显，金属及其在环境分区之间的转移（或动态）问题是我工作的核心。在使用同位素地球化学（与其他技术相结合）16年后，我仍然相信这种方法提供了通过其他方式难以获得的有价值的信息。要确信这一点，只需看看越来越多的介绍同位素测量（尤其是铅的同位素测量）的出版物就足够了；分析技术的出现促进了爆炸，这些技术比古老的 TIMS 更便宜、更快……而论文年份致力于研究沉积信息、地表水和大气颗粒，以了解这些区室之间的传输在埃罗省 (Etang de Thau)，论文后期的时间主要致力于土壤、泥炭地和地衣等生物蓄积物的研究，松针或鱼，涉足与考古学直接相关的领域。然而，正是由于方法的多学科性和多样性，这些困难才得以克服，特别是当涉及到相互作用极其复杂、几乎无限的自然环境时。但这个问题最终真的那么重要吗？这需要土壤学、成岩作用、考古学、沉积学、古植物学、形态古生物学、生物学、生态毒理学、兽医学、海洋学、地貌学、化学、放射化学、磁学、数学建模等各个领域的先进知识......不用说，如果我有一些基础知识可以让我或多或少有效地与作为这些学科的专家，我还远未掌握所有的微妙之处和具体知识。在本文档的其余部分中，读者通常很难确定我自己的贡献，因为所提出的研究中不同参与者之间的相互作用非常接近。
您的AI代理会得到您吗？一个可从基于论点的对话轨迹近似人类模型的可靠框架
可解释的AI越来越多地采用论证方法来促进AI代理和人类用户之间的互动解释。虽然现有方法通常依赖于预定的人类用户模型，但在交互过程中动态学习和更新这些模型仍然存在一个关键的差距。在本文中，我们提出了一个框架，使AI代理可以通过基于论证的对话来调整对人类用户的理解。我们的方法称为角色，借鉴了前景理论，并将概率加权函数与贝叶斯信念更新机制相结合，该机制优化了基于交换论点的可能性人类模型的概率分布。通过与人类用户的经验评估在应用的论证环境中，我们证明了人物有效地捕捉人类信念不断发展的信念，促进个性化的侵入性，并胜过最先进的方法。
Takens 定理用于评估脑电图轨迹：脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 非线性科学中心，系
使用 Takens 定理评估 EEG 轨迹：大脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 美国德克萨斯州登顿市北德克萨斯大学物理系非线性科学中心 1155 Union Circle, #311427 Denton, TX 76203-5017 USA tozziarturo@libero.it Ksenija Jaušovec 马里博尔大学心理学系 ksenijamarijausovec@gmail.com 摘要 Takens 定理 (TT) 证明动态系统的行为可以在多维相空间内有效重建。这为检查时间序列数据的时间依赖性、维度复杂性和可预测性提供了一个全面的框架。我们应用 TT 来研究健康受试者 EEG 大脑动力学的生理区域差异，重点关注三个关键通道：FP1（额叶区域）、C3（感觉运动区域）和 O1（枕叶区域）。我们使用时间延迟嵌入为每个 EEG 通道提供了详细的相空间重建。重建的轨迹通过测量轨迹扩展和平均距离进行量化，从而深入了解传统线性方法难以捕捉的大脑活动的时间结构。发现三个区域的变异性和复杂性不同，显示出明显的区域差异。FP1 轨迹表现出更广泛的扩展，反映了与高级认知功能相关的额叶大脑活动的动态复杂性。参与感觉运动整合的 C3 表现出中等变异性，反映了其在协调感觉输入和运动输出方面的功能作用。负责视觉处理的 O1 显示出受限且稳定的轨迹，与重复和结构化的视觉动态一致。这些发现与不同皮质区域的功能特化相一致，表明额叶、感觉运动和枕叶区域具有自主的时间结构和非线性特性。这种区别可能对增进我们对正常大脑功能的理解和促进脑机接口的发展具有重要意义。总之，我们证明了 TT 在揭示脑电图轨迹区域变化方面的实用性，强调了非线性动力学的价值。关键词：脑电图分析；脑动力学；相空间重建；区域变化。引言人类大脑是一个复杂的非线性系统，善于通过动态交互处理大量信息（Khoshnoud 等人，2018 年；Zhao 等人，2020 年；Dai 等人，2022 年；Biloborodova 等人，2024 年）。脑电图 (EEG) 是一种非侵入性、高分辨率的脑活动研究方法。尽管如此，传统的线性分析技术往往无法表示脑电图信号复杂的非线性特征（Alturki 等人，2020 年）。为了解决这一限制，非线性动力学和混沌理论已成为理解大脑活动的有力框架，其中 Takens 定理（以下简称 TT）奠定了基础。TT 确定了动态系统的行为可以在多维相空间中使用来自观测数据的单个时间序列的时间延迟版本重建（Takens 1981）。在 EEG 分析中，TT 提供了一种强大的数学工具来研究时间演变，揭示了线性方法无法发现的特性（Rohrbacker 2009）。通过重建相空间，研究人员可以分析关键的 EEG 动态特性，例如时间依赖性、维度复杂性和可预测性（Kwessi 和 Edwards，2021）。这种方法已被证明可用于识别与各种认知和病理状况相关的神经动力学变化（Fell 等人，2000 年）。先前的研究强调了 TT 在分析脑电信号方面的有效性，尤其是在识别癫痫、阿尔茨海默病和精神分裂症等病理状况方面（Kannathal 等人，2005 年；Altındi ş 等人，2021 年；Cai 等人，2024 年；Al Fahoum 和 Zyout，2024 年）。然而，人们较少关注这种方法在正常条件下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域 (FP1) 与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层 (C3) 控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域 (O1) 处理视觉信息。尽管这些区域的作用独特，但它们之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。