XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemembed
在稳态经济中应该保持什么？解释戴利在国家一级的定义
我们引入了一个框架，用于构建从任何经典错误纠正代码纠正代码的量子错误。这包括CSS代码[CS96，Ste96b]，并且超越了稳定剂形式[GOT96]，以允许量子代码由不一定是线性或自我实施的经典代码构造（图1）。我们给出了一种算法，该算法明确构建具有线性距离和恒定速率的量子代码，该代码与经典代码具有线性距离和速率。作为小型代码的插图，我们从Hamming的[7,4,3]代码[MS77]中获得了Steane的7-量子代码[Ste96a]，并从其他长度4和6。是由量子LDPC代码[BBA + 15]的动机，并使用物理来保护量子信息，我们引入了一种新的2局部挫败感自由量子旋转链汉密尔顿式自旋空间，我们在分析上完全表征了地面空间。通过将经典代码字映射到地面空间的基础状态，我们利用我们的框架证明地面空间包含具有线性距离的显式量子代码。此侧键是Bravyi-terhal no-Go定理[BT09]，因为我们的工作允许超出稳定器和/或线性代码以外的更通用的量子代码。我们不愿将其称为具有线性距离的子空间量子LDPC代码的示例。
在您的应用程序中嵌入 ai-ml 使用...
以下内容旨在概述我们的总体产品方向。它仅供参考，不得纳入任何合同。它不是提供任何材料、代码或功能的承诺，不应作为购买决策的依据。Oracle 产品中描述的任何特性或功能的开发、发布、时间和定价可能会发生变化，并由 Oracle Corporation 自行决定。
flone：完全洛伦兹网络嵌入以推断新颖2
图1。DDT网络中层次结构的插图。以DTINET 116中的药物节点DB00050为例，它可以直接与两个靶点节点P30968和P22888结合，它也可以通过110个基于药物疾病的疾病节点和118
嵌入开源放射信息系统的通用 AI 助手
摘要。在研究环境或 Kaggle 竞赛中开发的大多数 AI 模型都无法转化为临床应用，因为它们难以验证或嵌入到现实世界的临床实践中。放射学 AI 模型在接近或超越人类表现方面取得了重大进展。然而，由于缺乏健康信息标准、上下文和工作流程差异以及数据标签变化，AI 模型与人类放射科医生的合作仍然是一个尚未探索的挑战。为了克服这些挑战，我们将使用 DICOM 标准 SR 注释的 AI 模型服务集成到开源 LibreHealth 放射学信息系统 (RIS) 中的 OHIF 查看器中。在本文中，我们描述了该平台新颖的人机合作能力，包括少量学习和群体学习方法，以持续重新训练 AI 模型。基于机器学习的概念，我们在 RIS 中开发了一种主动学习策略，以便人类放射科医生可以启用/禁用 AI 注释以及“修复”/重新标记 AI 注释。然后使用这些注释重新训练模型。这有助于在放射科医生用户和用户特定的 AI 模型之间建立合作关系。然后，这些用户特定模型的权重最终在群体学习方法中在多个模型之间共享。我们通过将 AI 模型集成到临床工作流程中来讨论这种组合学习的潜在优势和缺陷。
改善嵌入式网络客户的结果
请在新南威尔士州政府能源与气候变化办公室的能源消费者和竞争政策上，将与行动计划有关的任何疑问或疑虑发送到Energy.ConsumerPolicy@dpie.nsw.gov.au。
修订嵌入式人工智能应用的人机工程原理
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.
基于变分深度嵌入的主动学习用于肺炎诊断
机器学习的工作原理与人类训练大脑的方式类似。一般来说，先前的经验通过激发大脑中的特定神经细胞并增加它们之间的链接权重来为大脑做好准备。机器学习还通过对训练集进行训练，不断改变模型中的权重来完成分类任务。它可以进行大量的训练，并在特定领域实现比人脑更高的识别准确率。在本文中，我们提出了一种主动学习框架，称为基于变分深度嵌入的主动学习 (VaDEAL)，作为一种以人为中心的计算方法，以提高诊断肺炎的准确性。由于主动学习 (AL) 通过标记最有价值的查询来实现标签高效学习，我们提出了一种新的 AL 策略，该策略结合了聚类来提高采样质量。我们的框架由 VaDE 模块、任务学习器和采样计算器组成。首先，VaDE 对整个数据集执行无监督的维度减少和聚类。端到端任务学习器在训练模型的目标分类器的同时，获取 VaDE 处理样本的嵌入表示。采样计算器将通过 VaDE 计算样本的代表性，通过任务学习计算样本的不确定性，并通过计算当前样本和先前样本之间的相似性约束来确保样本的整体多样性。通过我们新颖的设计，不确定性、代表性和多样性分数的组合使我们能够选择最具信息量的样本进行标记，从而提高整体性能。通过在大型数据集上进行的大量实验和评估，我们证明了我们提出的方法优于最先进的方法，并且在肺炎诊断中具有最高的准确率。
空间嵌入循环神经网络揭示结构和功能神经科学发现之间的广泛联系
摘要 脑网络存在于资源限制的范围内。因此，脑网络必须克服在其物理空间内生长和维持网络的代谢成本，同时执行其所需的信息处理。为了观察这些过程的效果，我们引入了空间嵌入循环神经网络 (seRNN)。seRNN 在 3D 欧几里得空间中学习与任务相关的基本推理，其中组成神经元的通信受到稀疏连接组的限制。我们发现 seRNN 与灵长类动物的大脑皮层类似，自然地使用模块化小世界网络解决推理问题，其中功能相似的单元在空间上配置自身以利用能量高效的混合选择代码。随着所有这些特征的一致出现，seRNN 揭示了有多少常见的结构和功能大脑主题紧密交织在一起，并且可以归因于基本的生物优化过程。 seRNN 可以作为模型系统，在结构和功能研究社区之间架起桥梁，推动神经科学理解的发展。
印刷电路板嵌入式功率半导体
与传统封装技术相比，将功率半导体器件嵌入印刷电路板 (PCB) 有几个好处。将半导体芯片集成到电路板中可减小转换器尺寸。这会使电流环路变短，从而降低互连电阻和寄生电感。由于传导和开关损耗降低，这两者都有助于提高系统级效率。此外，由于热阻低，使用厚铜基板可以有效散热。因此，十多年来，PCB 嵌入在电力电子界受到了广泛关注。本文旨在全面回顾该主题的科学文献，从基本制造技术到用于电气和热测试的模块或系统级演示器，再到可靠性研究。性能指标，例如换向环路电感 L σ、与芯片面积无关的热阻 R th × A chip ，可以比较不同的方法并与传统功率模块进行基准测试。一些出版物报告称，杂散电感低于 1 nH，并且与芯片面积无关的热阻在 20 ... 30 mm 2 K/W 范围内。
一种约束嵌入方法，用于与混合四肢平行运动学操纵器的动力学建模
平行运动学操纵器（PKM）的特征是封闭的运动环，由于四肢平行排列，但也是由于四肢中存在运动环。此外，许多PKM都是由通过串行组合运动环构建的四肢构建的。这样的四肢称为混合动力，形成了特定类别的复杂四肢。设计和基于模型的控制需要精确的动态PKM模型，而无需简化模型。动力学建模需要在PKM的标准运动学建模中具有运动关系，在该模型中，仅计算了操纵器的正向和逆运动解（相关输入和输出运动）。这与杂种四肢的PKM更加涉及。在本文中采用模块化建模方法，分别处理四肢，并且动作的单个动态方程（EOM）随后将其组装到整体模型中。运动模型的关键是四肢内单个循环的约束分辨率。此局部约束分辨率是一般约束嵌入技术的特殊情况。提出的方法最终允许对一般PKM进行系统的建模。该方法用于IRSBOT-2，其中每个肢体包含两个独立的回路。©2022作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。