XiaoMi-AI文件搜索系统
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课程计划阶段目标互动模式
•哪些东西与地球最不同？给学习者有足够的时间来提出尽可能多的细节。根据您拥有的设置类型和可用资源，您可以在纸上或在线白板上创建图像。根据需要进行监视和协助。4，让学习者考虑在面试中要提出的其他问题并练习问题表。
石头上的图案：使计算机运转的简单想法
这是我刚开始学习计算机领域时希望读到的书。与大多数关于计算机的书不同——它们要么是关于如何使用计算机，要么是关于构建计算机的技术（ROM、RAM、磁盘驱动器等），这是一本关于思想的书。它解释或至少介绍了计算机科学领域的大多数重要思想，包括布尔逻辑、有限状态机、编程语言、编译器和解释器、图灵通用性、信息理论、算法和算法复杂性、启发式、不可交换函数、并行计算、量子计算、神经网络、机器学习和自组织系统。任何对计算机感兴趣并阅读这本书的人可能都曾接触过其中的许多思想，但除了正规的计算机科学教育之外，很少有机会看到它们是如何结合在一起的。这本书建立了联系——从简单的物理过程（如关闭开关）到自组织并行计算机所表现出的学习和适应。
优化皮质折叠模式检测的对比度学习
人体大脑皮层具有许多颠簸和凹槽，称为Gyri和Sulci。即使主要的皮质褶皱具有高个性的一致性，当我们检查折叠模式的确切形状和细节时，情况并非如此。由于这种复杂性，表征了皮质折叠的变异性并将其与受试者的行为特征或病理相关联仍然是一个开放的科学问题。经典方法包括基于几何距离手动或半自动的几种特定模式，但是最近数以千计的受试者的MRI图像数据集可用于现代深度学习技术，使现代深度学习技术变得特别有吸引力。在这里，我们构建了一个自制的深度学习模型，以检测扣带回区域的折叠模式。我们在人类Connectome项目（1101个受试者）和UKBiobank（21070受试者）数据集上培训了一个对比对比的自我监管模型（SIMCLR），并具有基于拓扑的骨骼骨骼上的增强，这些数据集对拓扑对象进行了基于拓扑的增强，它们是捕获折叠形状的拓扑对象。我们为SIMCLR探索了几个骨干架构（卷积网络，densenet和Pointnet）。进行评估和测试，我们在手动标记的数据库上执行线性分类任务，该任务在扣带回区域中存在“双重并行”折叠模式，这与精神分裂症特征有关。最佳模型，测试AUC为0.76，是一个卷积网络，具有6层，一个10维潜在空间，线性投影头以及使用分支分支的增强。这是第一次将自制的深度学习模型应用于如此大的数据集上的皮质骨骼并进行了定量评估。我们现在可以设想下一步：将其应用于其他大脑区域以检测其他生物标志物。GITHUB存储库可在https://github.com/neurospin-projects/2022 JCHAVAS CATINGULATE抑制控制上公开获得。
干燥气压对互球体特性和模式的影响
在大气压下最容易发生气体排放的地方是d p = 7.5m[1]。在干燥空气中的本实验中，p =1105 pa时的间隙D为7.8℃，而在相对湿度为30％至40％的房间空气中，间隙D为4.6m，在p = 1×10 5 pa [12]。可以得出结论，如果销钉表面和磁盘表面之间的间隙之间的实验测量值与对平行电极计算的间隙非常吻合，如果围绕真正的滑动接触的复杂几何形状以及真实尖端与理想形状的偏差的偏差正在考虑。这个
XII主题 - 生物学（基于新的CBSE模式）
每月测试（基于CBSE模式）第I章 - 开花植物中的有性繁殖主题：生物学类：XII时间：1：00小时。最大标记：20注意：第A部分，没有一个到四个是01标记的每个部分B-第五和第六个分数为02分，每个部分c-问题数字第七为03分，第八个问题 - 第八个问题是一个案例研究，值4分。第e节第九部分为5分。SN问号
模式识别 - 威廉·吉布森 - 人物搜索目录
四个小时后，她来到了尼尔庭院高档小巷里的普拉提练习室，蓝蚁公司的汽车和司机在街上等候。这台练习器很长，很矮，有点不祥之兆，是魏玛共和国风格的弹簧家具。她现在斜倚在上面，靠着末端的脚栏杆，摆出 V 形姿势。她靠在带衬垫的平台上，沿着框架内的角铁轨道来回摆动，弹簧轻轻地弹动着。十个这样的弹簧，十个脚趾，十个脚跟。在纽约，她是在舞蹈专业人士经常光顾的健身中心做这种练习，但在尼尔庭院，今天早上，她似乎是唯一的顾客。这个地方似乎最近才开业，也许这种练习在这里还不那么受欢迎。她认为，在镜像世界中存在着对古老物质的摄入：人们吸烟、喝酒，好像这有益于健康一样，而且似乎仍处于与可卡因的某种蜜月期。
用于带电粒子跟踪的量子模式识别算法
然而，HL-LHC 的覆盖范围依赖于比 LHC 高一个数量级的亮度，这意味着每次光束碰撞时发生的额外质子-质子相互作用的数量（也称为堆积，μ）将增加 3 到 5 倍，达到每次碰撞 140 到 200 次额外的相互作用。因此，HL-LHC 的计算环境将极具挑战性，目前的预测表明，处理数据所需的计算资源将超过预算预测。用于重建带电粒子轨迹的模式识别算法是重建模拟数据和碰撞数据事件的关键挑战。模式识别算法 [5] 可大致分为全局方法或局部方法。全局模式识别方法通过同时处理来自全探测器的所有测量值来寻找轨迹。全局方法的例子包括保角映射或变换方法，如霍夫变换 [6、7] 和神经网络 [8]。局部模式识别方法根据探测器局部区域的测量结果生成轨迹种子，然后搜索其他命中点以完成轨迹候选。局部方法的示例包括轨迹道路和轨迹跟踪方法，例如卡尔曼滤波器 [9-11]。模式识别算法通常在找到种子之后的轨迹重建序列中运行。一旦通过模式识别算法识别出沉积的能量集，就可以通过拟合算法确定轨迹的参数。用于描述轨迹的参数取决于探测器的几何形状，但通常使用五个（如果包含时间信息，则为六个）参数。轨迹参数通常包括动量（与曲率成反比）、描述传播方向的角度以及用于表征起点的撞击参数。为了说明 HL-LHC 所带来的挑战，图 1 显示了每个事件的处理时间与堆积的关系，该图使用了 ATLAS 实验使用基于卡尔曼滤波器的模式识别序列记录的数据。处理时间与 μ 的增加成比例，这是模式识别算法的典型特征。在 HL-LHC 中，μ 的预期值将明显位于曲线的右侧，因此需要大量的 CPU 资源。未来的强子对撞机（例如未来环形对撞机项目中提出的强子-强子对撞机 [ 13 ]），预计会出现更多的堆积，每个事件可能最多增加 1000 次相互作用。由于这一挑战，开发用于高能物理模式识别的新算法和新技术目前是一个非常活跃的发展领域。本文概述了正在进行的研究，以确定量子计算机在未来如何用于模式识别算法。量子计算机最早是在 40 多年前提出的 [14-16]，最初的想法是开发一种利用自然界中的量子过程来更好地模拟自然的计算机。十年后，量子算法的发展引起了人们的进一步兴趣，这些算法展示了量子计算机解决经典难题的潜力，包括质数分解 [17] 和搜索算法 [18,19]。第一台量子计算机基于现有的核磁共振技术 [20-22]。最近，我们进入了所谓的噪声中型量子 (NISQ) 时代 [23]，量子计算机具有数十个逻辑量子位，可以超越当前经典计算机的能力，尽管受到显著噪声的限制。量子位是经典计算机上用于存储信息的比特的量子类似物。目前可用的量子计算机可分为量子退火器或基于电路的量子计算机。量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产目前最多 5000 个量子比特的商用量子退火器 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产商用量子退火器，目前最多有 5000 个量子比特 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产商用量子退火器，目前最多有 5000 个量子比特 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM
激光增材制造中扫描模式评估综述
摘要：激光增材制造（LBAM）是一组用于生产金属部件和功能分级产品的先进制造工艺。LBAM的生产要么局限于通过激光金属沉积在基体上形成薄或厚的涂层，要么局限于通过选择性激光熔化生产具有完整功能的金属产品。在每种情况下，LBAM制造的部件都需要对工艺参数进行优化，以避免出现孔隙、裂纹、热变形和机械强度等缺陷。激光扫描路径规划作为激光增材制造（LAM）过程中的关键环节，是平衡成形件温度场、避免应力集中、防止变形和开裂的有效策略。高效、准确、合理的激光扫描路径规划对于提高工艺数据的处理效率、延长激光扫描系统的寿命、提高试件的成形质量具有重要意义。通过大量研究发现，激光的扫描模式对成形过程中的力学性能和热失配引起的变形有显著的影响。因此，深入了解 LBAM 中的路径规划至关重要。我们的综述主要关注扫描模式对 LBAM 中变形、温度和机械性能的影响。最后，我们的论文讨论了当前研究的局限性以及 LAM 技术的一些未来研究。© 2021 光学仪器工程师协会 (SPIE) [DOI: 10.1117/1 .OE.60.7.070901]
实现测试模式搜索算法中的零回溯
Spencer K. Millican，联合主席，电气和计算机工程助理教授 Vishwani D. Agrawal，联合主席，电气和计算机工程名誉教授 Adit D. Singh，Godbold 主席，电气和计算机工程教授 Victor P. Nelson，电气和计算机工程名誉教授 Sanjeev Baskiyar，计算机科学和软件工程教授