XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System上说
程序-DGPS 2024-维也纳大学
在德国和奥地利心理社会联合大会上说德语心理学的令人叹为观止的旅程中，这是一个热情的欢迎。在2024年，我们在加速变化的背景下在维也纳举行了召集。一种环境心理学（“心理学”）拼命寻找加剧气候危机的快速有效答案。在其枢轴上，人类，罪魁祸首和受害者。仿佛这还不够，与此同时，环境在数字上进行了重建，挑战了人类的社会和政治身份和关系。一种媒体心理学（“心理学家”）试图通过解释其机制来应对新的数字媒体的严重性，以寻求确保人类自由和自治的批判性前提。因此，要做很多事情。加入我们进行讨论。您的支持和承诺是该事件成功的关键，并回答了我们努力回答的更广泛的问题。大拇指向上还是向下？未来在我们手中。我们希望您可以使用国会联系，汲取灵感并为自己的作品获得新颖的意见。
用于定位、导航和跟踪的粒子过滤器
开发了使用粒子滤波器（递归蒙特卡罗方法）解决定位、导航和跟踪问题的框架。提出了一种粒子维度简约的通用算法。汽车和航空应用从数字上说明了与基于卡尔曼滤波器的传统算法相比的优势。这里使用非线性模型和非高斯噪声是准确度提高的主要原因。更具体地说，我们描述了如何使用地图匹配技术将飞机的海拔剖面图与数字海拔地图进行匹配，将汽车的水平行驶路径与街道地图进行匹配。在这两种情况下，都可以实时实现，测试表明，其准确度可与卫星导航（如 GPS）相媲美，但完整性更高。基于模拟，我们还讨论了粒子滤波器如何用于基于手机测量的定位、飞机的综合导航以及飞机和汽车的目标跟踪。最后，粒子滤波器为导航和跟踪的组合任务提供了一个有希望的解决方案，这在空中搜寻和汽车防撞上都有所体现。
基于晶格的定时密码学 - 密码学EPRINT档案
定时的加密研究原始图，仅保留其安全性，仅在预定的时间内，例如顺序工作的证据和时间锁定难题。此功能已被证明在大量实际应用中很有用，例如随机性产生，密封竞标拍卖和公平的多方计算。但是，定时密码学中的当前状态不令人满意：几乎所有有效的结构都依赖于单个顺序假设，即在未知顺序组中重复平方群无法平行。这是经典环境中的单个失败点，甚至是针对量子对手的错误。在这项工作中，我们提出了一个新的顺序假设，该假设本质上说，基于标准晶状体的哈希函数的重复应用不能并行。我们提供了该假设有效性的具体证据，并进行了一些初始的密码分析。我们还提出了一个新模板，以基于晶格技术来构建顺序工作的证明。
Xcel在太阳能+存储项目中没有发光。现在它在国家监管机构的狗窝
可以在微电网应用中进行管理。必不可少的想法是，公用事业与消费者之间的关系必须发展。在旧型号中，该公用事业公司从中央一代传递了电力，通常是一家大型燃煤电厂，客户打开了开关，并期望获得电力。在不断发展的模型中，有更多的分布式生成，例如屋顶太阳能收集器，并且需求是可以协商的。您可能不会为汽车充电，直到有多余的电源。电池形式的存储位于这种更复杂的关系的中间。“世界正在发生变化，我们需要一个迅速变化的公用事业，” PUC主席Jeffrey Ackermann在9月23日的每周会议上说。Ackermann继续确定“消费者选择机会，所有这些使公用事业都不舒服的事情，但未来的一部分都在努力。”另一位PUC专员约翰·加万（John Gavan）升级了Xcel，他说将来不只是出售千瓦时。它将
使用机器学习应用的集中不平等
浓度不平等作为许多独立随机变量功能的尾巴概率上的上限。在组合优化问题上说明了浓度不平等的范围。详细描述了伯恩斯坦不等式的路径，强调了一个事实，即随机变量的对数宽带变换上的良好界限为尾巴概率提供了指数界限。本课程的主要主题将是伯恩斯坦式不平等的推导，用于一般功能。martingales方法提供了构建伯恩斯坦样不平等的一般配方。与Martingales相关的指数性超级马丁甲公司以有限的增量相关联，可以重新确定著名的有限差异不平等。尽管并且由于其普遍性，但使用Martingale方法可能很难。这促使搜索更具用户友好的方法，例如（例如）熵方法。Efron-Stein不等式说明了熵方法中的第一步。后者的不等式在独立随机变量的一般函数的方差上提供了一般且通常很紧的上限。在组合优化问题上首先说明了Efron-Stein结合。
Yris Brice Wandji Piugie、Joël Di Manno、Christophe Rosenberger、Christophe Charrier。人工智能如何用于行为识别？2021 年网络世界国际会议 (CW)，2021 年 9 月，法国卡昂。�hal-03281104�
摘要 — 如今，用户与计算机系统交互。行为生物识别包括分析用户交互以进行识别和验证应用程序。这种方法对于增强安全性和改善用户体验非常有用，并且还涉及许多隐私问题。在本文中，我们解决了考虑用户行为的用户识别问题。经典机器学习方法对此类数据的效率如何？深度学习方法呢？我们在两种行为模式上说明了这项工作，即使用智能手机的人类活动和笔记本电脑上的击键动态。由于大多数行为生物识别模式的准确率低于形态学模式，我们考虑了两种可以表示为时间序列的这些模式的方法：经典机器学习和深度学习技术。我们打算表明，许多算法可以在不同模式下获得非常好的性能，而无需对所考虑的模式进行任何特定的调整。通过这种比较分析，我们可以表明行为生物识别技术可用于安全应用（即谁在访问公司信息系统），但可能会引起隐私问题，因为用户在浏览互联网时可能会被识别。
多层次视角和案例研究
本文探讨了技术转型 (TT) 是如何发生的？转型过程中是否存在特定的模式和机制？技术转型是指社会功能实现方式的重大、长期技术变革。技术转型不仅涉及技术变化，还涉及用户实践、监管、工业网络、基础设施以及象征意义或文化的变化。本文实践了“欣赏理论”[R.R. Nelson、S.G. Winter，《经济变革的进化理论》，Bellknap Press，马萨诸塞州剑桥，1982]，并汇集了进化经济学和技术研究的见解。这导致了对技术转型的多层次视角，其中结合了两种进化观点：(i) 进化是变化、选择和保留的过程，(ii) 进化是展开和重新配置的过程。通过定性纵向案例研究，即 1780-1900 年从帆船到蒸汽船的转变，从经验上说明了这一观点。TT 中的三种特殊机制被描述为：利基积累、技术附加和混合，以及市场增长。© 2002 Elsevier Science B.V. 保留所有权利。
通过在线学习中使用BUNDIT反馈
由于沟通成本高，联合学习（FL）系统需要采样每一轮培训的客户的子集。因此，客户采样在FL系统中起着重要作用，因为它影响了用于训练机器学习模型的优化算法的收敛速率。尽管其重要性，但如何有效地对客户进行采样的工作有限。在本文中，我们将客户取样作为在线学习任务，并使用Bandit反馈进行，我们使用在线随机镜下降（OSMD）算法来解决，该算法旨在最大程度地减少采样差异。然后，我们在理论上展示了我们的采样方法如何在广泛使用的均匀采样上提高联合优化算法的收敛速度。通过模拟和实际数据实验，我们从经验上说明了拟议的客户采样算法的优势，而不是统一采样和现有的基于在线学习的采样策略。所提出的自适应采样程序适用于此处研究的FL概率，可用于改善随机优化程序的性能，例如随机梯度下降和随机坐标下降。
COVID-19疫苗实施
疫苗接种计划的最终目标是接种所有个体。但是，这极不可能。相反，一个现实的目标是，很大一部分人口通过疫苗接种而对Covid-19的免疫，从而导致病毒减慢或停止。虽然每种疾病的疫苗保护都不同，但副局长医疗官员芭芭拉·耶夫（Barbara Yaffe）博士在12月的新闻发布会上说：“通常用于感染疾病……70％至80％的人口必须为我们所谓的群体免疫接种疫苗”（Burman，2020年）。结果，目标应为您服务的土著客户的70％；但是，Covid-19行为追踪数据中心，该数据中心收集了全球对人们对Covid-19的行为的见解。因此，这将是预期的接种数字。例如，一个为7,500名土著客户服务的社区机构，实现群豁免的目标是5,250；但是，这不太可能是想要接种疫苗的客户数量。考虑当前行为期望（应定期更新公式以说明差异），接收疫苗的预期客户数量约为3,675。
超级计算的案例
在本文中，超计算指的是可以构建形式系统，识别、设计、构建或利用物理系统，这些系统具有超越图灵机的能力。超计算通常指可以计算非递归函数的系统，但也有人谈到超图灵系统，它不一定计算任何非递归的东西，但在复杂性或其他指标方面却胜过图灵机。然而，一般来说，超计算和超图灵这两个术语往往可以互换使用，不同的学科对其中一个术语略有偏好。我希望说服你，数学或物理学中没有任何东西可以阻止这种系统的实现。但从某种意义上说，这是一个次要问题，因为即使我们接受超计算在物理现实中没有任何基础，它仍然是一个非常有用的逻辑思想，它提供了一个比其单纯的计算对应物更全面的数学、物理和生物过程模型。借用 MacLennan 的话 [1] ，基于标准递归的可计算性本身无法满足对具有正交幂概念的模型的现实和迫切需求，尤其是当计算