XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemarchitecture
exadata-Maximum-Security-Architecture.pdf
•客户使用云自动化（UI/API）管理VM和数据库•自动化以创建，删除，补丁，备份，缩放，向上/向上等等。•运行所有支持的Oracle数据库版本•客户控件访问客户VM•客户可以在客户VM中安装和管理其他软件•Oracle员工无权访问客户VM Oracle拥有并管理基础架构
使用认知负载测量来设计智能学习系统的新体系结构
1。简介教育中的人工智能（AIED）和辅助技术（AT）旨在开发适合学习者能力的用户特定解决方案。至关重要的方面是考虑到每个学习者的特殊性，以提出一个智能学习环境，利用学习者的互动行为。可以在AIED的背景下区分两种主要方法，这些方法是由计算机支持的学习（Kirschner和Gerjets，2006）和以学生为中心的学习（Calder，2015）。在计算机支持的学习中，学习内容的适应性很简单，因为它为实施适应算法提供了合适的背景（Spüler等，2016）。尽管有多种学习环境，例如Iweaver（Wolf，2003），Inspire（Papanikolaou等，2002）或Colcularis（Käser等，2013），试图实施学习过程适应的尝试表明结果不满意。在与学习者的互动中，这些系统本质上是基于所谓的教学剂（PA），这些教学剂（PA）以极大的自主权在学习者的互动中支持。关于学习者和PA之间可以进行的多相互作用，这些环境可以支持个性化和协作学习。这些环境中使用的共同体系结构基于四个模块（Moreno等，2001; Kim and Baylor，2006; Hooshyar等，2015），即域模块，学习者模块，教学模块和界面模块。在一般情况下，域模块代表特定领域的专家知识。（2）干扰？它不仅包含获得技能的专业知识，而且还提供了建立能力的内部代表。域模块必须能够在放置学习者的同一上下文中生成解决方案。这允许系统确定学习者和导师行动中的差异和对应关系。学习者模块提供了有关问题的学习者知识测量。这是专业知识，知识，认知概况和学习者历史的元组。教学模块允许定义调解以帮助学习者学习过程。它必须考虑每个教育，教学和心理原则。该模块的主要目的是回答三个问题（1）为什么要干扰？和（3）如何干预？交互模块是系统内部表示和学习者接口连接的负责。该模块与教育系统和学习者的评估技能永久合作。另一方面，它决定了系统用于传输信息的最终形式。
用眼睛绘画的机器人体系结构的性能评估
基于非遗迹技术和视觉反馈。Song等人给出了进一步的例子。[6]，他为任意表面设计了一种艺术笔绘图系统，并由Karimov等人设计。[7]，他实施了一个笛卡尔机器人，能够用类似人类的运动学创建全彩色图像。最新的艺术机器人示例包括[8]中显示的交互式绘画系统，[9]中介绍的喷枪机器人建筑，采用移动机器人作为艺术绘画的采用，如[10,11]中，以及[12]中描述的调色刀绘画技术的自动化。在大多数情况下，机器人系统与人类艺术家之间的相互作用仅限于软件和硬件参数的选择，并且绘画过程主要由算法和基于启动输入图像处理。在文献中只能找到由人类遥控控制的机器人绘画系统的示例。这些主要与机器人远程注射有关，例如在[13]中，基于功能 - 基于力的vision界面允许操作员制作远程机器人绘制。此外，在[14]中，基于脑部计算机界面和用于神经机构绘画的机器人结构开发了人机界面。系统测量用户的大脑活动，并将记录的大脑信号关联到操纵器的简化运动中。更多
罕见的编码变化提供了对自闭症的遗传结构和表型环境的见解
✉材料的信件和请求应向约瑟夫·D·布克斯鲍姆（Joseph D. Buxbaum），马克·J·戴利（Mark J.joseph.buxbaum@mssm.edu; mjdaly@atgu.mgh.harvard.edu; devlinbj@upmc.edu; roeder@andrew.cmu.edu; stephan.sanders@ucsf.edu; mtalkowski@mgh.harvard.edu。*作者及其隶属关系列表出现在本文的末尾。作者贡献M.E.T.，S.J.S，K.R.，B.D.，M.J.D，J.D.B。和S.B.G.设计了研究。M.E.T.，M.J.D.，J.D.B.，S.D.R.，S.B.G.，S.D. A.R.，F.T.，E.T.，G.C.，M.C.Y.C.，C.F.，E.G.，A.C.G. J.S.S.，E.H.C。和C.B.贡献了样本和生成的数据。M.E.T.，S.J.S.，M.J.D.，J.D.B.，S.D.R.，L.S.，B.M.，C.R.S. 和B.C. 协调的项目管理。 M.E.T.，S.J.S.，K.R.，B.D.，M.J.D.，D.J.C.，E.B.，A.N.S. S.D.，R.L.C.，H.B.，M.P.，F.K.S。 和J.M.F. 开发了方法论并进行了分析。 M.E.T.，S.J.S.，K.R.，B.D.，M.J.D.，J.D.B.，H.B.，M.P.，F.K.S。 和J.M.F. 写了这篇论文。M.E.T.，S.J.S.，M.J.D.，J.D.B.，S.D.R.，L.S.，B.M.，C.R.S.和B.C.协调的项目管理。M.E.T.，S.J.S.，K.R.，B.D.，M.J.D.，D.J.C.，E.B.，A.N.S. S.D.，R.L.C.，H.B.，M.P.，F.K.S。 和J.M.F. 开发了方法论并进行了分析。 M.E.T.，S.J.S.，K.R.，B.D.，M.J.D.，J.D.B.，H.B.，M.P.，F.K.S。 和J.M.F. 写了这篇论文。M.E.T.，S.J.S.，K.R.，B.D.，M.J.D.，D.J.C.，E.B.，A.N.S.S.D.，R.L.C.，H.B.，M.P.，F.K.S。 和J.M.F. 开发了方法论并进行了分析。 M.E.T.，S.J.S.，K.R.，B.D.，M.J.D.，J.D.B.，H.B.，M.P.，F.K.S。 和J.M.F. 写了这篇论文。S.D.，R.L.C.，H.B.，M.P.，F.K.S。和J.M.F.开发了方法论并进行了分析。M.E.T.，S.J.S.，K.R.，B.D.，M.J.D.，J.D.B.，H.B.，M.P.，F.K.S。 和J.M.F. 写了这篇论文。M.E.T.，S.J.S.，K.R.，B.D.，M.J.D.，J.D.B.，H.B.，M.P.，F.K.S。和J.M.F.写了这篇论文。
X-ippgnet：一种基于深度可分离卷积的新颖的一阶段深度学习结构，用于基于视频的脉冲率估计
脉搏率（PR）是评估一个人健康的最重要标记之一。随着对长期健康监测的需求不断增长，使用成像光电学（IPPG）对非接触式PR估计的关注非常关注。这种非侵入性技术基于肤色细微变化的分析。尽管可以改善IPPG，但现有算法容易受到较不受约束的场景（即头部移动，面部表情和环境条件）。在本文中，我们提出了一个新颖的端到端时空网络，即X-ippgnet，直接从面部视频记录中直接进行瞬时PR估计。不像大多数现有系统一样，我们的模型从头开始学习IPPG概念，而无需结合任何先验知识或通过提取血液体积脉冲信号的提取。受Xception网络体系结构的启发，颜色通道解耦用于学习其他照相学信息信息，并概念地降低计算成本和内存重新质量。此外，X-ippGnet可以从短时间窗口（2秒）中预测脉搏率，该脉冲率具有较高且明显的脉搏率的优点。实验结果揭示了在所有条件下的高性能，包括头部运动，面部表情和肤色。我们的AP-PRACH明显优于三个基准数据集上的所有当前最新方法：MMSE-HR（MAE = 4。10; RMSE = 5。32; r = 0。85），ubfc-rppg（Mae = 4。99; RMSE = 6。26; r = 0。67），mahnob-hci（Mae = 3。17; RMSE = 3。93; r = 0。88）。
架构材料中不稳定性引起的模式产生 - 方法
架构材料表现出与其几何形状直接相关的非常规性。由细长的元素组成时，结构材料可以通过细胞壁的屈曲或折断行为表现出大变形，表现出几何性非线性。这可以在具有不同属性的材料中创建一个与原始结构不同的新模式。在本文中，我们介绍了研究模式生成弹性不稳定性引起的架构材料的方法的回顾。我们首先在经典示例上审查相关研究：压缩下的六边形蜂窝。我们强调了它们在确定基本分叉现象及其对研究介质（单位细胞长度）模式变化方法的贡献方面的重要性。然后，我们详尽地回顾了现在使用的方法和工具，以研究受弹性不稳定性的此类材料的后构成行为。
分子医学时代的肉瘤治疗
白质区构成了大型大脑网络的结构基础。，我们将脑部全面的拖拉术应用于30,810名成年人（英国生物银行）的扩散图像，并发现90个节点级别和851个边缘级网络连接度量的遗传力显着。多元基因组的关联分析鉴定了325个遗传基因座，其中80％以前与脑指标没有相关。富集分析涉及神经发育过程，包括神经发生，神经分化，神经迁移，神经投射引导和轴突发育，以及产前脑表达，尤其是在干细胞，天文细胞，小细胞，小胶质细胞和神经元中。多元关联概要文件牵涉到31个基因座，这是左眼语言网络核心区域之间的连通性。的精神病，神经系统特征的多基因评分也显示出与结构连通性的显着多元关联，每种都暗示了与特征相关的功能曲线的不同大脑区域集合。这项大规模的映射研究揭示了对人脑结构连接的变异的共同遗传贡献。
Attomics：基于注意的诊断和预后的架构
不同的生物过程（BPS）的破坏会对生物体产生负面影响并导致疾病状态。早期疾病在精确医学中起着重要作用，以改善临床决策。高通量方法的开发通过为每个患者（称为OMICS概况）轻松获取大量生物学信息，从而影响了精度医学。omics曲线是许多分子实体的相互作用引起的高维复杂特征。精密医学中使用的大多数机器学习方法中的第一个共同步骤是一个特征选择程序，可降低数据的大小以从单词构建分类器（Kourou等人。2015）。由于选择过程与前字典任务分离，因此仅将选定的功能用于下游预测（Liu等人。2019）。仅使用选定的功能限制了模型从省略的功能中提取隐藏信息的能力。深度学习可以从所有功能及其相互作用中提取和利用完整的信息。此特征可能对实现更好的预测性能很有用。在计算机视觉或自然语言处理中深度学习的最新成功之后（Lecun等人2015），不同的深度学习体系结构成功地应用于OMICS数据。它允许具有非线性建模的特征的高度抽象，并且可以处理复杂
深入研究不同土壤水系统对日期棕榈根建筑和相关真菌群落的影响
在干旱地区，过度用水威胁着农业可持续性和整体生计。 必须最大程度地减少用水量解决这些问题。 日期棕榈（Phoenix dactylifera L.）是象征性的干旱地区和主要的水消费者作物。 将当前的灌溉系统定制到新的水，效率高效的系统中可以帮助应对这种作物的水消耗。 与植物相关的微生物群落对于农业可持续性至关重要，可以提高受水稀缺威胁的地区的用水效率。 因此，当将农业系统适应当前的全球变化设置时，应认真考虑这些社区。 但是，目前尚无有关这些修饰对日期棕榈微生物群落的影响的信息。 这项研究强调了不同土壤水系统（洪水和滴灌，自然条件和废弃农场）对不同土壤深度处的棕榈根真菌群落的影响。 调查结果表明，土壤水系统对真菌群落有明显影响，并且滴灌减少了真菌的多样性，但增加了丰富的羊膜菌根真菌。 我们表明，在所有采样深度上，这些效果都是相似的。 最后，由于根建筑是吸水的主要决定因素，因此我们在这些不同的土壤水系统下揭示了根建筑的不同行为至160 cm的深度。在干旱地区，过度用水威胁着农业可持续性和整体生计。必须最大程度地减少用水量解决这些问题。日期棕榈（Phoenix dactylifera L.）是象征性的干旱地区和主要的水消费者作物。将当前的灌溉系统定制到新的水，效率高效的系统中可以帮助应对这种作物的水消耗。与植物相关的微生物群落对于农业可持续性至关重要，可以提高受水稀缺威胁的地区的用水效率。因此，当将农业系统适应当前的全球变化设置时，应认真考虑这些社区。但是，目前尚无有关这些修饰对日期棕榈微生物群落的影响的信息。这项研究强调了不同土壤水系统（洪水和滴灌，自然条件和废弃农场）对不同土壤深度处的棕榈根真菌群落的影响。调查结果表明，土壤水系统对真菌群落有明显影响，并且滴灌减少了真菌的多样性，但增加了丰富的羊膜菌根真菌。我们表明，在所有采样深度上，这些效果都是相似的。最后，由于根建筑是吸水的主要决定因素，因此我们在这些不同的土壤水系统下揭示了根建筑的不同行为至160 cm的深度。这项研究的结果为棕榈根建筑和相关的真菌群落提供了新的见解，尤其是在供水危机的背景下，这推动了农业系统的适应性。
人类脑干结构的遗传结构及其参与共同的脑疾病
脑干区域支持重要的身体功能，但它们的遗传结构和参与常见的脑部疾病仍在研究中。在这里，使用来自27,034个人的发现样本的成像基因数据，我们识别45个与脑干相关的遗传基因座，包括与中脑，PONS和髓质长的第一个相关的遗传基因座，并将其映射到305个基因。在7432名参与者的复制样本中，大多数基因座都显示出相同的效果方向，并且在标称阈值下是显着的。我们检测到脑干体积与八种精神病和神经系统疾病之间的遗传重叠。在5062名患有常见脑部疾病和11,257个健康对照组的患者的其他临床数据中，我们观察到精神分裂症，双相情感障碍，多发性硬化症，轻度认知障碍，痴呆和帕金森氏病的差异变化，以支持大脑系统区域及其遗传体系中的相关性。