XiaoMi-AI文件搜索系统
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干细胞和血管组织的分化
近年来在机器人自主权领域取得了重大进展，并伴随着机器人技术的扩大范围。然而，新部署领域的出现在确保这些系统的安全运行方面带来了前所未有的挑战，这仍然一如既往的至关重要。虽然传统的基于模型的安全控制方法在具有一般性和可扩展性方面遇到困难，但新兴的数据驱动方法往往缺乏良好的保证，这可能会导致不可预测的灾难性故障。成功部署下一代自动驾驶机器人将需要整合两个范式的优势。本文对安全过滤器方法进行了审查，强调了现有技术之间的重要联系，并提出了一个统一的技术框架来理解，比较和结合它们。新的统一视图在一系列看似完全不同的安全性类别上公开了共享的模块化结构，并且自然会为将来的进度提供方向，以实现更可扩展的综合，可靠的监测和有效的干预。
南达科他州 - 统一司法系统生成人造...
将任何个人标识符或敏感信息输入生成AI帐户。AI使用基于用户提供的数据和在线资源构建的渐进学习算法来生成响应。因此，输入的任何数据都可以集成到AI系统中并由其他人访问。鉴于UJS处理的数据的敏感性，至关重要的是避免输入任何个人身份信息，例如姓名，社会保险号，出生日期和地址中的AI系统。如果不适合公众观看，则不应将其输入AI系统。
Brant-X：统一的生理信号对齐框架
生理信号是了解人体各种生理状态不可或缺的重要线索，现有的大部分工作都集中于针对多种应用场景的单一类型生理信号。然而，人体是一个整体的生物系统，各种生理数据之间内在的相互联系不容忽视。特别是考虑到大脑作为生命活动的控制中心，脑电图（EEG）与其他生理信号表现出显著的相关性。因此，EEG与其他生理信号之间的相关性有可能在各种场景中提高性能。然而，实现这一目标仍然受到几个挑战的制约：同时收集的生理数据的稀缺性、各种信号之间相关性的差异以及各种任务之间的相关性差异。为了解决这些问题，我们提出了一个统一的生理信号对齐框架Brant-X，来模拟EEG与其他信号之间的相关性。我们的方法（1）利用EEG基础模型将EEG中的丰富知识高效地转移到其他生理信号；（2）引入两级对齐，从不同语义尺度完全对齐EEG和其他信号的语义。在实验中，与任务无关和任务特定的基线相比，Brant-X在不同场景的各种下游任务上实现了最佳性能，包括睡眠阶段分类、情绪识别、步态冻结检测和眼动交流。此外，对心律失常检测任务的分析和案例研究中的可视化进一步说明了Brant-X在从EEG到其他生理信号的知识转移方面的有效性。模型主页位于https://github.com/DaozeZhang/Brant-X/。
AVEVA软件计划统一供应链
此AVEVA软件计划统一供应链（“软件计划”）的补充，并将其合并到AVEVA和客户之间，并在其中参考该软件时间表。在此软件计划中使用的大写条款没有定义，其含义与它们相同的含义，以订单形式，AVEVA一般条款和条件（“ GTC”）或软件和支持附录为适用。1。适用性。1.1此软件时间表控制着按订单表格指定的客户许可或购买的软件的使用。1.2本软件时间表中的任何条款仅适用于订单表格中列出的软件，并在GTC中的任何相互冲突的条款中占上风。1.3可以单独或集体以订单表格订购软件产品，并且每个软件产品均受参考软件时间表的订单表格的约束。2。其他定义。本软件时间表中使用的以下大写条款应具有以下指定的含义：2.1“ Shell的关联公司”表示Shell和除Shell以外的任何公司，该公司直接或间接地由Shell直接或间接控制。2.2“授权用户”是指客户的员工；为客户提供服务的顾问和分包商，前提是他们对产品和文档的使用应遵守本协议的条款。2.3“凭据”是指AVEVA向客户提供的用户名，密码，证书或类似的身份验证方式。3。授权用户。为此定义，特定公司是：（a）如果后一家公司拥有或后者的那些公司共同拥有50％（50％）或更多的投票权，则由另一家公司或公司直接控制，该公司是第一批提到公司发行的股本附加的投票权； （b）如果可以指定一系列公司，则由另一家公司间接控制，从后者或公司开始，然后以第一个提到的公司结束，因此该系列的每个公司（后者或公司除外）直接由该系列早期的一家或多家公司直接控制。2.4“文档”是指AVEVA为软件提供的任何文档，以机器可读形式，包括但不限于技术文档，程序规范和操作手册，如适用。2.5“托管服务”应具有第4.3（a）节中规定的含义。2.6“ HPI”是指HPI Consultants，Inc。2.7“ HPI分析库”是指HPI开发的原油和石油产品的性质数据库。2.8“许可证密钥”是指激活软件所需的α数字代码。3.1授权用户。授权用户将基于订单表和客户在订单表格中确定的支持的位置，对（a）与本协议有关的任何此类授权用户的任何行为或遗漏负责； （b）授权用户使用产品和文档。
Khronos：时空度量的统一方法 -
图1：我们提出了Khronos，这是一种在动态环境中执行指标同时映射和定位（SLAM）时，是一种统一的推理方法，以推理短期动态和长期变化。上面显示了始终代表场景状态的Khronos时空图中的一些实例。短期动力学（左）显示在洋红色中，并与相应时间间隔内观察到的人类作用进行了比较。我们显示了检测到的移动点以及质心轨迹周围的电流和初始边界框。检测到人类和无生命的物体（例如购物车（左下））。长期更改（右）显示了同一场景的三个时间实例。最早的实例是时间0:20（右上角）。机器人在走廊上移动时，卸下椅子，并将红色冷却器放在桌子的顶部；这些更改被检测到机器人重新访问，并在时间1:52（右下）关闭循环。最后，再次将冷却器卸下，该机器人在时间3:35检测到。
5G.MIL® 统一网络解决方案
我们的 5G.MIL ® 统一网络解决方案提供统一通信、边缘处理和高级网络功能，实现跨所有域的可互操作、弹性和安全连接和数据流。5G.MIL 解决方案利用开放系统架构、战术网关和增强的商业技术来实现融合混合网络。结果：我们的客户可以无缝访问他们所需的关键信息，从而始终保持领先地位。5G.MIL ® 统一网络解决方案
农村妇女的技术采用：统一的接受理论
本文分析了影响津巴布韦 Umguza 地区农村妇女采用技术的因素。技术接受和使用统一理论 2 (UTAUT2) 模型为理解影响农村妇女采用技术的因素提供了理论框架。通过将调查置于 UTAUT2 框架内，该研究旨在更深入地了解影响农村妇女采用技术的决定因素及其对包容性的影响。采用演绎法，通过对 Umguza 地区 19 个行政区的 250 名农村妇女进行调查收集信息，并审查了政府、非政府、行业报告和学术文章形式的二手数据。使用回归分析来深入了解影响农村妇女采用技术的因素。研究得出结论，绩效期望 (PE)、便利条件 (FC)、社会影响 (SI) 和努力期望 (EE) 影响津巴布韦农村妇女采用技术。然而，享乐动机 (HM)、价格价值 (PV) 和习惯 (HT) 被发现不会影响采用该技术的决定。这项研究的结果有助于阐明影响农村妇女采用技术的因素，并制定促进技术采用的战略。这项研究的建议可以为寻求促进农村妇女采用技术的政府、私营部门和民间社会提供见解，并为农村妇女数字化和采用技术的研究做出贡献。
学习一个统一的噪声模式的统一模型
图1。我们的方法可以合成具有空间变化特征的广泛噪声pa erns。在这里，我们显示了我们统一的噪声模型的灵活性，使人们可以以颗粒状的方式进行噪音。我们的模型在噪声配置之间创建了语义上有意义的插值；在上面，我们看到了带有干草纤维的Siggraph徽标wri en，它们嵌套在大马士革钢条纹内部 - 钢的尺度和变形自然会插入到纤维中，然后过渡到纤维之前。我们还显示了粘土着色器的效果图，该粘土着色器包含了我们的空间变化噪声。前三个图像利用类交互式噪声，最终图像使用参数交互噪声。请放大图形以获取完整的视觉细节。
应用能量 - 欧洲 - 加迪夫大学
本手稿提出了一种新型的混合人工智能（AI）方法，用于针对电动汽车充电站（EVCSS）专门设计的统一功率质量护发素（UPQC）。的目的是整合多个车辆到网格（V2G）功能，从而减轻与电动汽车（EV）网格集成相关的挑战，并结合分布式能源（DERS）。本手稿中提出的混合技术结合了梯度提升决策树（GBDT）算法和果冻搜索（JS）算法，称为GBDT - JS技术。这种创新的方法涉及利用充电站提供电动汽车充电服务，并促进电动电动机的排放。将UPQC与DER的集成（例如光伏（PV））实施，以降低转换器的功率额定功率和实现功率需求需求。使用UPQC内的初始转换器用于管理直流电流（DC）电压，而第二个转换器则监督电动汽车的功率充电或放电过程。此外，它减轻了电池电压发射的影响。具有车辆到网格功能的UPQC最小化网格的负载压力，从而防止了过度流动的问题。提出的方法调节UPQC转换器以减轻电力质量问题，例如谐波电流和电压下垂。随后，使用MATLAB/SIMULINK操作平台证明了该技术的有效性。GBDT - JS性能的评估涉及与现有技术的比较分析。该评估表明，该提出的方法有效地减轻了功率质量问题，特别减少了总谐波失真（THD），并提供最佳结果。
统一卷积稀疏变换器用于脑电图原始数据的疾病诊断、监测、药物开发和治疗效果预测
简单总结：脑电图为大脑活动提供了宝贵的见解，具有多种医疗用途，包括诊断、监测、药物发现和治疗评估。我们提出了一种人工智能模型，该模型经过独特优化，通过直接处理原始数据来分析脑电图信号。该模型通过空间通道注意和稀疏变压器编码等专用组件捕获脑电图中复杂的空间和时间模式。经过广泛评估，我们的模型在检测脑部疾病和分类精神药物方面表现出很高的准确性。通过自动学习原始脑电图数据的表示，它可以很好地适应疾病、受试者和任务。该模型的端到端学习能力和任务多功能性构成了一个强大且广泛适用的自动脑电图分析解决方案。我们相信它有潜力显著推进基于脑电图的诊断和个性化医疗。