XiaoMi-AI文件搜索系统
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含义表示和文本计划
自然语言生成（NLG）中的数据流以“世界”状态开头，该状态由应用程序的结构（例如，专家系统）表示，具有文本生成需求和产生NATU语言文本的动力。生成的输出是自然语言文本。生成过程涉及a）划分最终文本的内容的任务，b）plaining ning and ning and c）选择Lexieal，句法和单词命令，” MS实现了这种结构和d）实际上将文本介绍为后者。在高级生成系统中，这些过程不是以单片的方式处理，而是作为大型模块化发电的组成部分。nlg的研究人员尝试了各种方式来划定生成过程和控制架构的模块以驱动这些模块的模块（例如，参见McKeown，1985，Hovy，Hovy，1987或Meter，1989）。，但对有关一般（间膜间）或局部（室内）控制流的决策进行了无关，必须定义知识结构以支持处理并促进模块之间的通信。
使用长度训练进行语音图像分类...
摘要 —脑机接口利用脑信号来控制外部设备，而无需实际控制行为。最近，语音意象已被研究用于使用语言进行直接交流。语音意象使用用户想象语音时产生的脑信号。与运动意象不同，语音意象仍然具有未知的特征。此外，脑电图具有复杂和非平稳特性，导致解码性能不足。此外，语音意象难以利用空间特征。在本研究中，我们设计了长度训练，使模型能够对一系列少量单词进行分类。此外，我们提出了分层卷积神经网络结构和损失函数以最大化训练策略。所提出的方法在语音意象分类中表现出竞争力。因此，我们证明了单词的长度是提高分类性能的线索。关键词-脑机接口；脑电图；语音意象；卷积神经网络
定向深脑刺激引线植入后旋转角度的纵向评估
抽象目的：深脑刺激（DB）的风险/益处比率取决于将电场聚焦到焦油的体积上，不包括副作用引起结构。指导导线限制径向电流扩散可以靶向刺激，但增加了空间自由度，需要控制多模式成像数据集和解剖刺激的解释。已经报道了不可预测的术后铅旋转。从外科手术预期的比对的旋转程度和时机仍然不确定，可以安全地启动方向刺激的时间点，而不会冒着刺激体积意外变化的风险。我们对有方向性DBS系统的患者进行了临床指示的，重复的神经成像对照的回顾性分析，这允许估计术后铅旋转的量和时间。方法：来自67例指导铅和多个颅内计算机断层扫描（CCT）的患者和/或旋转荧光镜的数据
极高载荷下船体钢的断裂特性
船舶和其他结构中使用的钢材的断裂行为主要受以下因素控制：(1) 使用条件，即载荷速率和环境温度；(2) 钢材的机械性能；(3) 结构的设计和制造；以及 (4) 操作条件。使用条件影响机械性能，因为不同钢种的机械性能对载荷速率和温度的反应不同。设计和制造，包括构件的冗余和结构细节的局部几何形状（应力集中），决定了局部应力的大小和分布以及结构对外部施加载荷的响应。装载船舶的程序会影响操作条件。因此，在制定结构部件的断裂控制计划和评估极高加载速率对断裂控制的影响时，必须考虑所有这些因素。!!c，但是，由于改变加载速率的主要影响是改变钢材的机械性能，因此本文将重点讨论速率对钢材强度和断裂特性的影响。
FA4-学生指南和课程清单
在此轨道中的螺柱将纳入一门课程，该课程强调了工程应用程序中最常用的执行器。此外，他们将探讨oy con of of ofer of cover in g c bassical ap proa proa and m odern技术。该课程还提供了应用的数学课程，使学生能够提高他们在非线性动力学，部分微分方程，模型订购方法，优化算法或拓扑优化方法方面的熟练程度。在Additi上，从选修课中，从电子产品到DV Anced控件以及从机器人系统到机械应用程序和最新的传感器的b ro deent befient befient befi。这种多样化的Sele ction可以使ST UDENT能够在Int Erest的Sp Ecific地区进行pecia lize，这是Mechat Ronics和R obo obo tics的广泛范围。
当代和历史性的比较高度...
lade 2.3.4.4b自2021年以来，北美的禽类中已经在禽类中流通。随后，这些病毒已在各种哺乳动物物种中被检测到（1）。在2024年，在乳制牛中发现了2.3.4.4b HPAI H5N1病毒，在Tis-Sue样品和受感染动物的牛奶中都被发现（2），然后在16个州的多个群中（https：// wwwwwww.aphis.aphis.aphis.gov/livestock/livestock/livestock-poultry-disease/）禽类/禽流感/hpai-detections/hpai-con-con-cos-cases-livestock）。扩大了2.3.4.4b H5N1病毒和前所未有的向哺乳动物传播范围的宿主范围，这引起了人们对潜在向人类溢出的担忧。到2025年1月6日，美国疾病控制中心和预防中心已证实了美国66例HPAI HPAI H5N1病毒感染病例（https://www.cdc.gov/bird-flu/situation-situation-situation-situation-situation-situation-situation-situation-situation-situation-situation-situnion-summa--ry- ry一下/index.html）。其中许多情况与接触受感染的牛有关。但是，科罗拉多州最近的休息已导致
COVID-19-19
政府正在考虑增加疫苗摄取以结束COVID-19-19大流行的金融激励措施。激励措施包括现金等价物，例如代金券或被输入彩票。我们的实验涉及将1,628名未接种疫苗的参与者随机分配到三个45秒的信息视频之一，促进了有关疫苗接种的信息：（a）Covid-19-19疫苗（CON-CON-CON-CON-CON-CON）的健康受益； （b）进入彩票；或（c）接收现金同等凭证。观看了控制健康信息视频后，有16％的人想要有关接种疫苗的信息。与分配给彩票视频的14％相比（相对于对照的比值比为0.82：95％可靠间隔0.57-1.17），分配给现金凭证视频的22％（相对于控制的优势比为1.53：95％可靠间隔1.11-11-2.11）。这些结果支持更多使用现金券来促进Covid-19-19-tace疫苗的吸收，并且不支持使用彩票激励措施。
认知发展机器人技术作为人形机器人设计的新范式
研究 CDR 进一步了解人类和机器的潜力。我们希望这能激发许多研究人员——不仅仅是机器人领域的研究人员，还有其他学科的研究人员——来讨论和解决这个有争议的新范式。CDR 的关键方面是它的设计原理。现有的方法通常明确地在机器人的“大脑”中实现一个控制结构，该结构源自设计师对机器人物理的理解。根据 CDR，该结构应该反映机器人通过与环境交互而进行的自我理解过程。由于 CDR 和传统方法都可能导致类似的结果，如果我们仅从任务性能的角度来评估 CDR，CDR 似乎是不必要的。然而，我们相信 CDR 在长期内是有希望的，因为它既能产生类似人类的行为，又能作为认知理论的试验台。此外，人工智能和工程学中更传统的方法往往会在自然环境中失效，因为在自然环境中，机器人的身体
在神经时代学习编程：只是一个疯狂的想法？
语言或运动活动。如果我们只是观察程序员处理源代码时的情况，我们会看到很多被激活的大脑区域，但我们不知道哪些区域与程序理解行为直接相关。为了确定在程序理解过程中大脑的哪个部分被特别激活，我们应用了一种减法，如图 2 所示：我们让程序员识别代码中的语法错误作为一项基线任务，称为控制条件，它揭示了“浏览”代码与深入理解其语义之间的差异。这种减法是保守的，以便不会发现虚假的激活，这样，与程序理解行为无关的激活就会被尽可能地过滤掉。经过几年的规划和在 fMRI 扫描仪外进行的多次试点测试，我们得出了一个可以在 fMRI 机器内执行的实验设计。我们展示了我们的
劳伦斯伯克利国家实验室
量子计算机的一个备受期待的应用是作为量子多体系统的通用模拟器，正如理查德·费曼在 20 世纪 80 年代所推测的那样。过去十年，量子计算在模拟量子系统静态特性（即小分子的基态能量）方面取得了越来越多的成功。然而，在当前到不久的将来的嘈杂中型量子计算机上模拟量子多体动力学仍然是一个挑战。在这里，我们展示了在 IBM 的 Q16 Melbourne 量子处理器和 Rigetti 的 Aspen 量子处理器上成功模拟非平凡量子动力学；即通过原子厚度的二维材料中的 THz 辐射超快速控制新兴磁性。其中包括执行此类模拟的完整代码和分步教程，以降低未来对这两台量子计算机进行研究的门槛。因此，这项工作为近期量子计算机上各种量子动力学的有前景的研究奠定了基础，包括 Floquet 态的动态局部化和噪声环境中量子比特的拓扑保护。