XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不精确的
线性约束二次优化的不精确量子内部方法
摘要：量子线性系统算法（QLSA）具有加快依赖求解线性系统的算法的潜力。内部方法（IPM）产生了解决优化问题的多项式时间算法的基本家族。IPMS在每次迭代中求解一个牛顿线性系统以找到搜索方向，因此QLSA可以潜在地加速IPMS。由于当代量子计算机中的噪声，这种量子辅助IPM（QIPM）仅允许牛顿线性系统的不精确解决方案。通常，不精确的搜索方向导致不可行的解决方案。在我们的工作中，我们提出了一个不可天性的QIPM（IF-QIPM），并在解决线性约束的二次优化问题方面表现出了优势。我们还将算法应用于ℓ1 -Norm软边缘支持向量机（SVM）问题，并获得有关依赖性尺寸的最佳复杂性。这种复杂性结合比任何产生经典解决方案的现有经典或量子算法要好。
医学科学中的人工智能：医学生的视角
机器学习是计算机通过人工神经网络 (ANN) 从先前记录的数据中学习的能力。受人脑神经网络的启发，ANN 通过输入和输出之间的算法建立非线性关系。深度学习是机器学习的一个子集，其结构类似于人脑处理，同时考虑多个数据集，这些数据集经过评估和重新处理，进行第二次和第三次不同的评估，依此类推，直到达到输出。2 他们可以从过去的例子中学习，分析非线性数据，处理不精确的信息，并进行推广，使模型能够应用于独立数据。3 在深度学习中使用卷积神经网络 (CNN)。CNN 是人工神经网络的一个分支，它包含许多相互关联的隐藏算法层以给出结果。此工作流程根据需要继续使用多个层（因此称为深度学习），同时每个过滤器都会创建一个输出分数，该输出分数是下一层的输入分数，直到获得最终结果。2
质体生物学的基因组编辑
随着连接到功率系统的双重喂养发电机（DFIG）的扩大量表，无法忽略系统继电器保护对系统中继电流的影响。设置和配置继电器保护将受到不精确的短路电流计算的影响。但是，一些现有的研究仅考虑输入是撬棍，而转子激发被阻塞的条件。中国的新网络标准需要DFIG的输出反应性支持电流，并将改变短路电流的特性。为了解决此问题，根据分析DFIG的瞬态等效势的特征，提供了具有不间断激发的DFIG的瞬态模型。基于频道链接的不间断变化的特征以及新的网格标准反应性支持电流的要求，提出了带有不间断激发的DFIG的短路电流计算方法。基于实时数字模拟器（RTD），这是一个建立了包含DFIG转换器实际控制单元的数字分析实验平台，验证了拟议的短路电流均方根（RMS）值计算方法。
Cas9 融合可实现精确的体内编辑
目前的 Cas9 试剂可以高度特异性地靶向基因组位点。然而，当用于敲入时，靶向结果本质上是不精确的，通常会导致非预期的敲除而不是预期的编辑。这将基因组编辑的应用限制在离体方法中，其中可能进行克隆选择。在这里，我们描述了一种使用迭代高通量体外和高产量体内测定的工作流程，以评估和比较 CRISPR 敲入试剂在编辑效率和精度方面的性能。我们测试了 Cas9 和 DNA 供体模板变体的组合，并确定 Cas9-CtIP 与原位线性化供体在细胞系和小鼠脑体内显示出成倍的编辑精度增加。通过迭代此过程，我们生成了新的化合物融合，包括 eRad18-Cas9-CtIP，其性能进一步成倍增加。继续利用该平台开发精确编辑试剂有望在模型生物中直接进行体内敲入，并有望用于未来的靶向基因疗法。
科学艺术与工艺 (SAM) - 艺术与工艺
摘要 – 自动化和灵活生产方式的出现导致了对稳健监控系统的需求。此类系统旨在通过将其作为表征工艺条件的关键变量（称为特征）的函数来估计生产工艺状态。因此，特征选择问题对于基于传感器的监控应用至关重要，即在给定一组原始特征的情况下，找到一个子集，以使监控系统的估计精度尽可能高。考虑到实际应用，由于可用数据集合的不完善，特征选择可能很棘手：根据数据采集条件和受监控工艺操作条件，它们可能是异构的、不完整的、不精确的、矛盾的或错误的。传统的特征选择技术缺乏处理来自不同集合的不确定数据的解决方案。数据融合提供了解决方案来一起处理这些数据集合，以实现一致的特征选择，即使在涉及不完善数据的困难情况下也是如此。在这项工作中，工业钻井系统中工具的状态监测将作为基础，展示如何在这种困难情况下使用数据融合技术进行特征选择。
接口设计中的模糊逻辑-IJRPR
将模糊逻辑整合到界面设计中，有可能通过提供更直观，自适应和以人为中心的体验来彻底改变人机相互作用。传统界面通常依赖于努力适应人类行为和决策的细微差别的僵化的二元系统。模糊逻辑具有处理不确定性和近似推理的能力，为弥合此差距提供了强大的工具。本文探讨了模糊逻辑在界面设计中的应用，突出了其创建更灵活和响应式系统以更好地与人类认知过程保持一致的能力。通过使界面能够解释并响应模棱两可或不精确的输入，模糊逻辑可以增强人机相互作用的适应性和效率[1]。这种方法不仅可以提高用户满意度，而且还为开发能够与用户更自然有效的沟通的智能系统开发创新的新途径。调查结果表明，将模糊逻辑纳入界面设计是迈向发展人机互动领域的关键一步，从而导致人类与机器之间的更和谐和富有成效的合作。
基于元的工业服务，环境情报
摘要。本文提供了一项系统的文献综述，对研究的研究机器和数据网络，增强现实眼镜和虚拟现实耳机以及工业自动化系统进行了研究。在整个2022年8月，我们对科学，Scopus和Proquest数据库进行了定量文献综述，其中包括搜索词，包括“ 3D数字双胞胎工厂” +“基于Metaverse的工业服务”，“环境智能和模拟模型工具”，以及“脑部吸引人的认知和移情计算系统”。当我们检查了2022年在2022年发表的研究时，只有156篇文章满足了学位标准。通过消除有争议的发现，复制未能实现的结果，过于不精确的材料或具有类似的标题，我们决定了21种通常经验的来源。数据可视化工具：尺寸（文献映射）和vosviewer（布局算法）。报告质量评估工具：Prisma。方法论质量评估工具包括：Amstar，Distiller SR，MMAT和Robis。JEL代码：D53; E22; E32; E44; G01; G41
在部分（间隔顺序）信息下进行排序∗
摘要。在本文中，我们研究了如何有效地订购一组不精确的点。在一个维度上，一组点的顺序是它们从低到高的排序顺序。预处理模型中的一组不精确点由一组n个不确定性区域r = {r 1，r 2，。。。r n}和一组n点p = {p 1，p 2，。。。p n}，使每个ri∈R都有一个相关点pi∈P。在一个维度中，集合R是一组间隔，该间隔诱导部分顺序，以使基础真实点P的总顺序p扩展了该部分顺序。我们展示了如何预处理r引起的部分顺序，以便在点集P下，我们可以在不确定性区域最佳时间中揭示基础总顺序。特别是，我们用一个措施来参数重叠的程度，我们称之为r的歧义，我们证明r的歧义是对点p进行分类所需时间的下限。本文可以看作是部分信息下排序的几何变体，这是计算机科学中的一个研究主题。
共同成长，可持续发展 - Nomad Foods
我们从我们自己的内部估计和研究以及欧睿国际开展的行业和一般出版物和研究、调查和研究中获得了本年度报告中的行业、市场和竞争地位数据。行业调查和出版物通常表示，其中包含的信息来自我们认为可靠的来源，但行业出版物中包含的信息的准确性和完整性无法保证。虽然我们认为这些研究和出版物都是可靠的，但我们尚未独立核实来自第三方来源的市场和行业数据。虽然我们相信我们公司内部的研究是可靠的，并且我们的市场和行业的定义是恰当的，但本研究和这些定义均未得到任何独立来源的核实。此外，虽然我们认为本年度报告中包含的市场机会信息通常可靠，但此类信息本质上是不精确的。此外，由于各种因素（包括第 3D 项：关键信息 - 风险因素 中所述的因素），对我们所在行业的未来表现和我们未来表现的预测、假设和估计必然会受到高度不确定性和风险的影响。这些因素和其他因素可能会导致结果与独立方和我们所做的估计大不相同。请参阅警告
紧急接口：人类与计算机之间的模糊，复杂，定制和具体相互作用
摘要：大多数人类计算机界面都建立在操纵抽象表示的范式上。当计算机用于艺术表演或作为社会联系的调解人时，这可能是限制的，我们依赖于体现思维的素质：直觉，上下文，共鸣，歧义和流畅性。我们探索了一种设计交互的替代方法，我们称之为新兴接口：相互作用利用无监督的机器学习将设计的抽象替换为上下文派生的紧急表示。该方法提供了创建界面定制的单个人的机会，以不断发展并根据个人的需求和负担来调整界面，并更深入地桥接我们许多非数字交流的复杂和不精确的互动。我们通过植根于音乐，舞蹈和AI的艺术研究探索这种方法，并具有部分紧急的系统。系统使用从第一位作者衍生出的即兴运动的体制的身体形象来将移动的身体映射到声音中。我们在三名舞者的驻留期间探索该系统。我们反映了这种替代方式思考互动方式的更广泛的含义和挑战，以及它可以帮助用户避免受系统设计师的假设的限制。