XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemanomalous
化学蒸气中的异常重掺杂...
纳米级过渡金属三卡构基化金属元素（TMTC）（例如TIS 3）对基本研究和应用开发都显示出很大的潜力，但是他们的自下而上的合成策略仍应实现。在这里，我们探索了TIS 3的化学蒸气沉积（CVD）合成，其晶格各向异性使B轴的优先生长使矩形纳米片或纳米虫具有具有生长温度可调节的长宽比的矩形纳米片或纳米骨。获得的纳米结构，同时保持光谱和结构特性，如原始的半导体TIS 3的特性，表现出较高的电导率和超低载体激活屏障，这是纳米级导体。我们的实验和计算结果表明，CVD生长的TIS 3中存在S 2 2-空缺，导致重型N型掺杂到退化水平。此外，预计将半导体特性通过从环境中用氧原子钝化S 2 2-空位来恢复。这项工作因此预示着使用缺陷工程的三卡氏菌元素半导体构建纳米级电子的诱人可能性。
单个磁体中存在较大的异常单向磁阻
(10 -5 ) 钴铁硼 10 50 5 6.67 14.60 175.01 55.64 77.63 3.68 钴铁硼 5 50 5 8.46 29.48 384.88 64.82 135.41 3.22 钴铁硼 5 50 10 4.56 17.88 108.74 75.02 27.16 1.31 钴铁硼 * 5 50 10 4.65 14.77 78.57 87.39 9.91 0.53 钴铁硼 5 100 10 8.95 15.40 197.38 69.82 59.57 1.43 镍铁 10 50 5 8.72 2.66 10.78 215.17 -12.42 -1.95 镍铁 2.5 50 5 9.15 35.98 148.76 221.25 -180.37 -3.91 镍铁 2.5 50 10 4.58 27.30 54.35 230.17 -70.75 -3.02
异常健康事件：哈瓦那综合症——......
更换领导国务院工作组的人员。此外，这封信还表达了对国务院“没有给予必要的高层关注来处理这场危机”的担忧，并且国务院“没有充分参与跨部门努力来找出这些袭击的原因、确定责任人并制定追究他们责任的计划”。11 月 5 日，布林肯国务卿发表公开声明，详细介绍了国务院对 AHI 威胁的应对措施，包括任命一名外交官担任老年护理协调员，以及另一名外交官担任国务院卫生事件应对工作组的新负责人。
电 - ...在...
摘要。交通摄像头的视频供稿对于许多目的都是有用的，其中最关键的是与监视道路安全有关。车辆轨迹是危险行为和交通事故的关键要素。在这方面，至关重要的是要脱离那些异常的车辆轨迹，即偏离通常的路径的轨迹。在这项工作中，提出了一个模型，以使用流量摄像机的视频序列自动解决该模型。该提案通过框架检测车辆，跨帧跟踪其轨迹，估计速度向量，并将其与其他空间相邻轨迹的速度向量进行比较。可以从速度向量的比较中，可以检测到与相邻的trajectories非常不同（异常）的轨迹。实际上，该策略可以检测错误的轨迹中的车辆。模型的某些组成部分是现成的，例如最近深度学习方法提供的检测；但是，考虑了几种不同的选择和分析车辆跟踪。该系统的性能已通过各种真实和合成的交通视频进行了测试。
关于异常健康事件的最新消息
为了改进这项工作，我指定国防部负责政策的副部长领导一个跨职能小组 (CFT)，该小组将协调国防部应对这一挑战的行动。此外，负责国土防御和西半球事务的助理国防部长将担任国防部机构协调负责人，并确保我们的努力与总统的 AHi 跨部门协调员的努力同步，后者领导整个政府的努力，以更全面地了解和应对这一问题。
现代网络防御中的异常行为检测...
表 1 相关主要出版物的研究目标章节和研究问题的映射 ...................................................................................................................................... 20 表 2 主要研究按类型分布。期刊——J 或会议——C 和出版年份。. 62 表 3 主要研究的关键词分析。...................................................................................................... 63 表 4 重点关注网络弹性方面（按设计）的主要研究。............................................................. 70 表 5 按参考模型层对主要研究进行分类。............................................................................. 73 表 6 按对手威胁类型对主要研究进行分类 ............................................................................................. 76 表 7 DFIR 关键阶段对主要研究进行分类。 ................................................................ 77 表 8 算法 1：SPEAR 框架特征提取算法 .......................................................................... 108 表 9 算法 2：SPEAR 框架数据清洗与特征约简 ................................................................ 109 表 10 算法 3：SPEAR 框架的特征工程 ...................................................................... 110 表 11 KPSS 测试输出平稳性测试 – 正态数据集 ...................................................................... 111 表 12 算法 4：监督学习集成超级学习器
大脑血清素纤维提示异常扩散......
随机 dropout 已成为人工神经网络 (ANN) 中的标准正则化技术，但目前尚不清楚生物神经网络 (BioNN) 中是否存在类似的机制。如果存在，其结构很可能经过数亿年的进化而得到优化，这可能表明大规模 ANN 中存在新的 dropout 策略。我们认为大脑血清素纤维 (轴突) 满足一些预期标准，因为它们无处不在、结构随机，并且能够在个体的整个生命周期中生长。由于血清素纤维的轨迹可以建模为异常扩散过程的路径，因此在这项概念验证研究中，我们研究了一种基于超扩散分数布朗运动 (FBM) 的 dropout 算法。结果表明，血清素纤维可能在脑组织中实现类似 dropout 的机制，从而支持神经可塑性。他们还提出，血清素纤维的结构和动力学的数学理论有助于设计 ANN 中的 dropout 算法。