XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemprocess
走向昼夜连续太阳高温热化学过程的道路：综述
用于燃料和化学商品生产的高温太阳能热化学过程已被研究了几十年，其可行性现已得到证实。然而，工业部署受到限制，主要原因之一是太阳能的易变性阻碍了先验的昼夜连续太阳能过程运行。尽管如此，太阳能间歇性现在在聚光太阳能 (CSP) 电力生产中得到了很好的管理。事实上，高达 600°C 的热存储已被证明，CSP 电力具有基载能力。然而，除了电力之外，供热是工业的主要需求。本文回顾了最近在高温太阳能热化学过程 (>600°C) 连续运行领域发表或获得专利的研究。目前，人们强烈致力于昼夜太阳能过程运行，因为它可以提高此类技术的耐用性、产品质量、效率和经济性。事实上，工业过程主要是连续的，每天的启动和关闭严重限制了太阳能驱动过程的生产能力，这是扩大规模的主要障碍。本文首次对昼夜连续高温太阳能过程进行了回顾和分类。报告的研究成果展示了该领域的巨大创新活动以及迄今为止研究的各种选择。主要成果表明，通过混合或热能储存，可以实现持续供热。
可以使用量子信号处理可以实现的多元多项式
量子信号处理（QSP）是一个框架，被证明可以统一和简化大量已知的量子算法，并发现新的算法。QSP允许人们使用多项式转换嵌入给定单位中的信号。表征可以通过QSP协议来实现哪些多项式是该技术功能的重要组成部分，尽管在单变量信号的情况下，这种表征既可以理解，却尚不清楚当信号是矢量时，可以构建哪些多元多样性，而不是标量。这项工作使用了与文献中的形式略有不同的形式主义，并利用它来找到可分解性的更简单条件以及足够的条件 - 首先是我们所知的最好的条件，这是在量子信号处理中（通常是不均匀的）多变量多态度证明的。
Mohammadi，Gelareh，Van de Ville，Dimitri，Vuilleumier，Patrik。大脑网络扩散用组成的情绪的功能核心过程
尽管对情感的定义缺乏科学共识，但通常认为它们涉及思想，身体和行为的几种修改。尽管心理学理论强调了情绪的多元素特征，但对大脑中这种组成部分的性质和神经结构知之甚少。我们使用多元数据驱动的方法将广泛的情绪分解为功能性核心过程并确定其神经组织。20名参与者观看了40个情感剪辑，并以32个组件特征的特征定义了119个情感时刻。结果表明，在一组与估值评估，享乐体经历，新颖性，目标 - 相关，方法/避免倾向和社会关注相关的组件过程中编码组件过程的大脑网络中，有不同的情绪从协调的活动中出现。我们的研究超越了以前的研究，该研究通过强调新方法与理论驱动的建模如何为情感神经科学提供新的基础，并揭示人类情感经验的功能结构，从而超越了侧重于分类或维情感的研究。
用于极边缘 DNN 推理的混合精度 RISC-V 处理器
摘要 — 低位宽量化神经网络 (QNN) 通过减少内存占用，支持在受限设备（如微控制器 (MCU)）上部署复杂的机器学习模型。细粒度非对称量化（即，在张量基础上为权重和激活分配不同的位宽）是一种特别有趣的方案，可以在严格的内存约束下最大限度地提高准确性 [1]。然而，SoA 微处理器缺乏对子字节指令集架构 (ISA) 的支持，这使得很难在嵌入式 MCU 中充分利用这种极端量化范式。对子字节和非对称 QNN 的支持需要许多精度格式和大量的操作码空间。在这项工作中，我们使用基于状态的 SIMD 指令来解决这个问题：不是显式编码精度，而是在核心状态寄存器中动态设置每个操作数的精度。我们提出了一种基于开源 RI5CY 核心的新型 RISC-V ISA 核心 MPIC（混合精度推理核心）。我们的方法能够完全支持混合精度 QNN 推理，具有 292 种不同的操作数组合，精度为 16 位、8 位、4 位和 2 位，而无需添加任何额外的操作码或增加解码阶段的复杂性。我们的结果表明，与 RI5CY 上的基于软件的混合精度相比，MPIC 将性能和能效提高了 1.1-4.9 倍；与市售的 Cortex-M4 和 M7 微控制器相比，它的性能提高了 3.6-11.7 倍，效率提高了 41-155 倍。索引术语 —PULP 平台、嵌入式系统、深度神经网络、混合精度、微控制器
收获前施用钙对西班牙式加工过程中食用橄榄特性的影响
出版政策中规定了重复使用此版本手稿的条款和条件。使用受版权保护的作品需要获得权利人（作者或出版商）的同意。根据知识共享许可或出版商定制许可提供的作品可根据其中所含的条款和条件使用。请参阅编辑网站以获取更多信息和条款和条件。此项目是从 IRIS Università Politecnica delle Marche（https://iris.univpm.it）下载的。引用时，请参考已发布的版本。
神经波研究证明大脑的节律模式在信息处理中起着关键作用
“我们的研究结果挑战了大脑动力学的传统观点，这种观点通常认为信息处理是局部的，”这项研究的第一作者 Felix Effenberger 说。“相反，我们认为大脑使用波以高度分布式和并行化的方式进行计算。这种基于波的响应产生的干涉模式有利于对刺激特征之间的空间和时间关系进行整体表示和高度分布式编码。”
供应链流程 781（BLK 781）
供应链管理的一个主要目标是通过实施跨职能流程作为协调内部和外部活动的机制来提高竞争力并获得市场优势。本课程旨在使学生了解整合关键供应链业务流程的重要性，并培养跨职能和企业孤岛分析和实施此类流程的能力。课程将考虑标准化流程定义和实践，包括战略和运营子流程以及关键绩效衡量标准。课程大纲：• 客户关系管理流程 • 供应商关系管理流程 • 客户服务管理流程 • 需求管理流程 • 订单履行流程 • 制造流程管理（计划和控制）流程 • 产品开发和商业化流程 • 退货管理流程 • 供应链管理 (SCM) 流程评估 • 实施和维持 SCM 流程 • 供应链映射方法 • 供应链绩效衡量标准
AI解决方案在过程行业中应用的参考架构 - 欧盟项目S-X-AIPI经验
此CWA的主要目标包括：•为过程行业中的AI支持的自X技术提供了一个综合框架。•促进高级自主管理系统的集成。•促进采用既创新又符合欧洲标准的AI解决方案。在S-X-AIPI参考体系结构中的MAPE-K方法论上有很大的重点。这包括对这种方法如何支撑AI系统的自主特征的详细探索，从而实现了自我调整并改善了工业运营中的决策能力。提供了对相关参考体系结构的广泛分析，包括Rami 4.0，IIRA和新兴技术（例如FIWARE和IDS RAM 4.0）等既定框架。该文档还研究了欧洲背景下新开发的建筑，例如Beincpps和Capri，突出了它们的相关性和集成到S-X-AIPI体系结构中。适用性：虽然参考体系结构设计为通用和通用，但在所选工业场景中的应用中给予了足够的关注。这确保了体系结构不仅支持广泛的应用程序，还可以满足特定的行业需求，从而在必要时促进量身定制的适应。此CWA的范围不包括与安全相关要求的定义。此外，本文档旨在提供信息，旨在增强现有标准，而不是更换或简化强制性生产程序。它试图提供一种结构化的方法来将AI技术集成到过程行业，增强运营功效和创新，而不会损害既定的程序标准。
AI解决方案在过程行业中应用的参考架构 - 欧盟项目S-X-AIPI经验
此CWA的主要目标包括：•为过程行业中的AI支持的自X技术提供了一个综合框架。•促进高级自主管理系统的集成。•促进采用既创新又符合欧洲标准的AI解决方案。在S-X-AIPI参考体系结构中的MAPE-K方法论上有很大的重点。这包括对这种方法如何支撑AI系统的自主特征的详细探索，从而实现了自我调整并改善了工业运营中的决策能力。提供了对相关参考体系结构的广泛分析，包括Rami 4.0，IIRA和新兴技术（例如FIWARE和IDS RAM 4.0）等既定框架。该文档还研究了欧洲背景下新开发的建筑，例如Beincpps和Capri，突出了它们的相关性和集成到S-X-AIPI体系结构中。适用性：虽然参考体系结构设计为通用和通用，但在所选工业场景中的应用中给予了足够的关注。这确保了体系结构不仅支持广泛的应用程序，还可以满足特定的行业需求，从而在必要时促进了量身定制的适应。此CWA的范围不包括与安全相关要求的定义。此外，本文档旨在提供信息，旨在增强现有标准，而不是更换或简化强制性生产程序。它试图提供一种结构化的方法来将AI技术集成到过程行业，增强运营功效和创新，而不会损害既定的程序标准。
利用 AMDirT 促进古代宏基因组数据的可访问、快速和适当的处理
1 莱布尼茨天然产物研究和感染生物学研究所汉斯·诺尔研究所“微观宇宙平衡”卓越集群，阿道夫·赖希魏因大街 23 号，耶拿，图林根州，07745，德国 2 马克斯·普朗克进化人类学研究所考古遗传学系，Deutscher Pl. 6，莱比锡，萨克森州，04103，德国 3 动物学系，乌普萨拉大学，Norbyvägen 18D，乌普萨拉，752 36，瑞典 4 考古遗传学相关研究组，莱布尼茨天然产物研究和感染生物学研究所 Hans Knöll 研究所，Adolf-Reichwein-Straße 23，耶拿，图林根州，07745，德国 5 古生物技术系，莱布尼茨天然产物研究和感染生物学研究所 Hans Knöll 研究所，Adolf-Reichwein-Straße 23，耶拿，图林根州，07745，德国 6 比较生物医学和食品科学系，帕多瓦大学，Viale dell'Università 16，Legnaro，帕多瓦，350250，意大利 7 分子生态学科和进化，全球研究所，健康与医学科学学院，哥本哈根大学，Øster Farimagsgade 5，哥本哈根 K，1353，丹麦 8 约克大学考古系 BioArCh，英国约克，YO10 5DD，英国 9 传播、感染、多样化和进化小组，马克斯普朗克地质人类学研究所，Kahlaische Str. 10，耶拿，图林根，07745，德国 10 哥本哈根大学健康与医学科学学院全球研究所全基因组学系，Oester Voldgade 44747，哥本哈根 K，1350，丹麦 11 莱顿大学考古科学系，Einsteinweg 2，莱顿，2333 CC，荷兰 12 耶拿弗里德里希席勒大学生态与进化研究所，耶拿，图林根，07743，德国 13 巴黎大学巴斯德研究所微生物古基因组学部门，CNRS UMR 2000，Rue du Docteur Roux 25-28，巴黎，法兰西岛，F-75015，法国 14 马克斯普朗克-哈佛研究中心古地中海考古学 (MHAAM)，马克斯普朗克进化人类学研究所，Deutscher Pl. 6，莱比锡，萨克森州，04103，德国 15