XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemarchitecture
空间数据系统参考架构
2-1 系统工程“Vee” ................................................................................................................ 2-1 2-2 系统架构与工程 .............................................................................................................. 2-2 2-3 RASDSv2 视点、关注点和对象 ...................................................................................... 2-3 2-4 RASDSv2 本体：概念模型、对象和关系 ............................................................................. 2-6 3-1 本文档中使用的图标 ............................................................................................................. 3-7 3-2 对象的统一表示 ............................................................................................................. 3-8 3-2 对象的表示 ............................................................................................................. 3-8 3-3 对象之间的关系类型（源自 UML） ............................................................................................. 3-9 3-4 RASDSv2 视点本体示例（功能性） ............................................................................. 3-9 4-1 企业对象的属性 ............................................................................................................. 4-3 4-2 企业本体对象................................................................................................ 4-4 4-3 企业对象的表示 .............................................................................................. 4-5 4-4 单一任务企业视图的简单示例 .............................................................................. 4-8 4-5 企业视图示例（火星探索联盟） ...................................................................... 4-9 4-6 多机构企业启动视图示例（任务 Z） ...................................................................... 4-10 4-7 企业架构本体（改编自 TOGAF） ............................................................................. 4-11 4-8 企业和技术架构本体关系 ...................................................................................... 4-11 5-1 功能对象概述 ............................................................................................................. 5-2
区域和局部适应气候变化
本简报讨论了有关支持发展中国家财政空间的政策之间的联系的证据，以及减少贫困和不平等的潜力。建造财政空间仍然是发展中国家的关键优先事项，因为由于气候变化而引起的COVID-19大流行和持续挑战所引起的冲击强调了。所讨论的不同途径是外部和国内政策，直接或间接地创建财政空间，以及在这种情况下，对SDG1（最终贫困）和SDG10（减少不平等）的可观察到影响。建立这种因果关系与许多参与者的相互作用，并影响使因果途径不那么直接的影响。实际上，它通常取决于政治经济学的动态，数据和测量以及制度结构。在财政空间创造和减少贫困和不平等之间建立更好理解的步骤包括对水平协作的承诺，不仅支持自适应系统所需的基础架构，还可以在适当的时间范围内设定期望。
测试密码实现对未来微体系结构的侧道通道安全
未来的微体系结构将如何影响存在加密实现的安全性？由于我们无法继续减少晶体管的大小，因此芯片供应商已经开始开发新的微体系式优化以加快计算的速度。一项重新研究（Sanchez Vicarte等，ISCA 2021）表明，这些优化可能打开Pandora的微体系攻击盒。但是，关于如何评估未来优化建议的安全影响，几乎没有指导。为了帮助ChIP供应商探索微构造优化对加密实现的影响，我们开发了（i）一种称为LMSPEC的表达性域特异性语言，该语言允许他们为给定优化指定泄漏模型，并在（II）在指定的泄漏模型中自动漏洞泄漏模型，以自动检测泄漏模型。使用此框架，我们对五个流行文库中的八个加密原始图的25个实施的25种实施对18个提议的微体系优化进行了实证研究。我们发现，如果这些优化为
如何使用人类协作中的社会机器人使用认知架构为动态人物模型
在使用认知架构控制应用和类似人类的相互作用的认知架构方面，与人类伴侣相互作用的人类感知药物的发展是一个新的研究领域。为了实现社交机器人中更多人类的反应和行为，认知体系结构的使用是有希望的。适应于人类机器人对话中改变情况的适应性和可依抗性，因此即使在对人类敏感且引起焦虑引起焦虑的环境中，也可以改善机器人的接受。这项工作旨在朝着利用不同的认知概念迈出第一步（例如情况，通过描述将认知建筑与人类社交机器人胡椒整合的概念概念证明，并为更类似人类的人类互动伙伴的感知准备技术基础，从而理解，预测和适应了伴侣的情绪状态，灵活的任务预期）。在这种情况下，我们已经对公共当局的应用方案进行了初步研究[1]。但是，一项详细的评估和可以证实有效收益的进一步研究仍在等待中。认知体系结构既指关于人类思想结构的理论，也指对这种理论的计算实现。他们的形式化模型可用于进一步完善一种全面的认知理论，以便为朝着特定目标努力的共同点，并灵活地对人类协作伙伴的行动做出反应，并发展对适当反应的情况。众所周知且成功使用的认知体系结构是ACT-R（自适应控制思想 - 理性）和SOAR [2]。像任何认知结构一样，R作为模拟和理解人类认知的理论，旨在定义能够使人类思想的基本和不可还原的认知和知觉操作。从理论上讲，人类可以执行的每个任务都应由一系列这些离散操作组成。ACT-R的大部分基本假设是
乳杆菌S层的分子结构
s-层蛋白（SLP）是自组装，结晶蛋白涂有许多原核生物的细胞表面。这项研究介绍了乳杆菌SLP的实验原子分辨率结构，从而将功能性见解引入关键益生菌乳酸杆菌菌株中。SLPA和SLPX蛋白的结构突出显示了对SLPX整合至关重要的域交换，尤其是在响应环境应力时。两个结合区域被确定为将S-层附着至（Lipo）Teichoic酸至关重要。组装S-层的结构为（设计）SLP作为治疗炎症性疾病的治疗剂提供了基础。此外，它为在疫苗开发中使用SLP和具有量身定制特性的纳米结构（包括用于靶向药物递送的特性的纳米结构）开辟了广泛的途径。
使用高效网络体系结构的皮肤癌分类
皮肤癌是全球最常见的致命疾病之一。因此，皮肤癌的分类变得越来越重要，因为在皮肤癌的早期治疗更加有效。本研究的重点是使用效率网络结构的三种常见皮肤癌类型的皮肤癌分类，即基底细胞癌（BCC），鳞状细胞癌（SCC）和黑色素瘤。数据集进行了预处理，并且在以后的阶段合并之前，数据集中的每个图像都调整为256×256像素。然后，我们训练从EfficityNet-B0到EditiveNet-B7开始的所有类型的效率网络，并比较其性能。基于测试结果，所有受过训练的有效网络模型都能够在皮肤癌分类中产生良好的准确性，精度，回忆和F1得分。尤其是，我们设计的有效网络B4模型可实现79.69％的精度，81.67％的精度，76.56％的召回率，而79.03％的F1得分是最高的。这些结果证实，可以利用有效网络结构对皮肤癌进行分类。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
元宇宙：裂变架构
现代技术不断发展，带来了新的机遇和困难。近年来，引起最大轰动和兴趣的技术是 Metaverse。尽管 Metaverse 不是一个全新的词，但由于 Facebook 将其名称更改为 Meta，它引起了更多关注。然而，尽管人们对此兴趣浓厚，前景广阔，但仍需确定如何解决道德问题以及如何在 Metaverse 系统中保护用户的隐私。此外，Metaverse 系统必须通过满足可信 AI 的主要标准来赢得用户的信任和认可。因此，本文重点介绍了如何使 Metaverse 系统值得信赖。本文涵盖了 Metaverse 的历史、基本要素、当前的商业市场、未来的机遇和挑战。此外，本文还讨论了可信 AI 的支柱、其因素以及可信的方式。最后，本文结合了这些概念，并确定了有助于 Metaverse 可信度的要素。