XiaoMi-AI文件搜索系统
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第 7 部分：无纸化旅行和移民身份证明
表 1：无错误完成的模拟次数（共 567 次）。第二行 N 值给出每个图库中登记的人数。420 人的图库代表登机；42000 人的案例代表机场安检线，预计会有更多人。第三行 k 值给出每个图库中每个登记者的图像数量。第二列和第三列标识算法及其提交给 NIST 的日期。其余列给出 567 次模拟中的次数，其中所有 420 名旅客都登机（列第 4、5 列）或通过检查点（列 6），没有遇到假阴性。值越高越好，表格按第一个结果列排序。阈值设置为只有一小部分（0.0003）的非匹配搜索会返回任何匹配。阴影单元格表示该试验最准确的三种算法。
SG1524/SG2524/SG3524 调节脉冲宽度...
CT 值的范围也有限制，因为 CT 的放电时间决定了振荡器输出脉冲的脉冲宽度。该脉冲（除其他用途外）用作两个输出的消隐脉冲，以确保在转换期间不可能同时打开两个输出。此输出死区时间关系如图 1 所示。低于 0.35 微秒的脉冲宽度可能导致内部触发器切换失败。这将 CT 的最小值限制为 1000pF。（注意：虽然振荡器输出是方便的示波器同步输入，但探头电容会增加脉冲宽度并略微降低振荡器频率。）显然，脉冲宽度的上限由所选开关频率下电源所需的调制范围决定。CT 的实际值介于 1000pF 和 0.1 µF 之间，尽管已经成功实现了 120 Hz 振荡器，其值高达 5 µF，并串联了 100 欧姆的浪涌限制电阻。
创新 - 技术与知识产权
跌至第 12 位。在创新质量方面，美国、日本和瑞士位居榜首，该指标考虑了国内大学的参与度以及科学出版物和国际专利申请。韩国的排名跌至第 7 位；尽管该国保持了 GDP 申请数量最多的地位，但其申请活动有所减少。大部分专利活动由一家科技巨头三星推动。高收入国家是指人均国民总收入 (GNI) 超过 12,475 美元的国家；这一群体在 WIPO 和 GII 排名中都占据主导地位。中国仍然是全球创新指数前 25 名中唯一的中等收入国家，今年上升了 3 位，位列第 22 位。虽然排名的其他部分表现稳定，但中国在国内市场规模和创意产品出口等关键指标上继续保持最高分。除了中国，在创新方面仍然存在巨大差距
具有不同设计时间的深层热化模型
我们研究了在有限的子系统上支撑的量子状态的普遍，均匀分布的出现，该量子状态通过投射介绍系统的其余部分而引起的。被称为深度热化，这种现象代表了比常规热化更强的量子多体系统中平衡的形式，这仅限于可观察到的一体组成的阀门。虽然在一个维度中存在量子电路模型，在该模型中可以证明这种现象可以准确地出现，但这些现象是特殊的，因为深层的热化是在与常规热化的完全相同的时间发生。在这里，我们提出了一个完全可溶解的混乱动态模型，其中可以证明这两个过程在不同的时间尺度上发生。该模型由一个有限的子系统组成，该子系统通过较小的收缩结合到有限的随机基质浴场，并突出显示了局部性和不完善的热化在约束这种通用波函数分布的形成中的作用。我们测试了针对精确数值模拟的分析预测，从而确定了出色的一致性。
电力系统规划中具有分段线性过渡的代表日数和小时数
摘要 — 电力需求和可再生能源变化很大，规划模型的解决方案依赖于捕捉这种变化。本文提出了一种混合多区域方法，该方法考虑了极值，使用有限数量的代表日和每天内的时间点，有效地捕捉实际数据的日内和日间时间序列。提出了一种基于优化的代表提取方法来改进日内时间序列的捕捉。与层次聚类方法相比，它在保存数据时间序列和极值方面具有更高的精度。所提出的方法基于分段线性需求和供应表示，与传统的分段常数公式相比，它减少了近似误差。此外，通过映射过程创建的具有相同代表的顺序链接的日块用于日间时间序列的捕捉。为了评估所提出方法的效率，开发了一个全面的扩展联合规划模型，包括输电线路、储能系统和风电场。
第 7 部分：无纸化旅行和移民身份证明
表 1：无错误完成的模拟次数（共 567 次）。第二行 N 值给出每个图库中登记的人数。420 人的图库代表登机；42000 人的案例代表机场安检线，预计会有更多人。第三行 k 值给出每个图库中每个登记者的图像数量。第二列和第三列标识算法及其提交给 NIST 的日期。其余列给出 567 次模拟中的次数，其中所有 420 名旅客都登机（列第 4、5 列）或通过检查点（列 6），没有遇到假阴性。值越高越好，表格按第一个结果列排序。阈值设置为只有一小部分（0.0003）的非匹配搜索会返回任何匹配。阴影单元格表示该试验最准确的三种算法。
NISTIR 8381 人脸识别供应商测试 (FRVT)
表 1：无错误完成的模拟次数（共 567 次）。第二行 N 值给出每个图库中登记的人数。420 人的图库代表登机；42000 人的案例代表机场安检线，预计会有更多人。第三行 k 值给出每个图库中每个登记者的图像数量。第二列和第三列标识算法及其提交给 NIST 的日期。其余列给出 567 次模拟中的次数，其中所有 420 名旅客都登机（列第 4、5 列）或通过检查点（列 6），没有遇到假阴性。值越高越好，表格按第一个结果列排序。阈值设置为只有一小部分（0.0003）的非匹配搜索会返回任何匹配。阴影单元格表示该试验最准确的三种算法。
在人工智能（AI）系统中嵌入价值观
摘要 欧盟人工智能高级专家组和 IEEE 等组织最近制定了在设计和部署人工智能 (AI) 时应遵守的道德原则和 (道德) 价值观。这些包括尊重自主、不作恶、公平、透明、可解释性和问责制。但我们如何确保和验证人工智能系统是否真正尊重这些价值观？为了帮助回答这个问题，我提出了一种方法来确定何时可以说人工智能系统体现了某些价值观。这种解释将体现的价值观理解为旨在将这些价值观嵌入此类系统的设计活动的结果。人工智能系统在这里被理解为一种特殊的社会技术系统，与传统的社会技术系统一样，由技术工件、人类代理和机构组成，但此外还包含人工智能代理和某些技术规范，这些规范规范了人工智能代理与系统其他元素之间的交互。讨论了在人工智能系统中嵌入价值观的具体挑战和机遇，并得出了一些在人工智能系统中更好地嵌入价值观的经验教训。
在人工智能 (AI) 系统中嵌入价值观
摘要 欧盟人工智能高级专家组和 IEEE 等组织最近制定了在设计和部署人工智能 (AI) 时应遵守的道德原则和 (道德) 价值观。这些包括尊重自主性、不恶意、公平、透明、可解释性和问责制。但我们如何确保和验证人工智能系统确实尊重这些价值观？为了帮助回答这个问题，我提出了一种解释，用于确定何时可以说人工智能系统体现了某些价值观。这种解释将体现的价值观理解为旨在将这些价值观嵌入此类系统的设计活动的结果。人工智能系统在这里被理解为一种特殊的社会技术系统，它与传统的社会技术系统一样，由技术产品、人类代理和机构组成，但此外还包含人工智能代理和某些技术规范，用于规范人工智能代理与系统其他元素之间的交互。讨论了在人工智能系统中嵌入价值观的具体挑战和机遇，并总结了一些更好地在人工智能系统中嵌入价值观的经验教训。
gimap：计算配对CRISPR目标的遗传相互作用
描述有助于在复杂的遗传实验中找到有意义的模式。第一个GIMAP从配对的CRISPR（群集的定期间隔短壁画重复序列）中获取数据，该屏幕已预处理到计数配对GRNA的计数表（指南ribonucleic Acid）读取。当残疾基因或成对的基因或对时，IN-POT数据将具有细胞计数的细胞计数。“ GIMAP”套件的输出是遗传互动得分，它是观察到的CRISPR评分与被指出的CRISPR评分之间的距离。预期的CRISPR分数是我们对两个无关基因的CRISPR values的期望。越远，观察到的CRISPR得分是从其表达的得分中，我们越怀疑遗传相互作用。这项包装中的工作基于弗雷德·哈钦森癌症Center（2021）的Alice Berger实验室的原始研究。