XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System丰富的
Roccor获取重点介绍了丰富的机会...
作为第二阶段项目的一部分，海军的多功能信息分配系统联合战术无线电系统（MIDS JTRS）正在进行升级，以整合新的战术目标网络技术（TTNT）功能。该系统所需的高功率处理器比以前的可更换单元（SRU）产生的热量更多，但需要在现有的部署车队环境中运行。因此，需要对终端可靠性绩效不利影响的传热提高30％。Roccor已经确定了对SRU热设计的简单而有效的增强，可以轻松满足此规范。结果是该公司的Rocool补丁，这是一种由热解石墨板制成的超热导电贴片，导致成本降低和热性能。
对人类认知的更丰富的理解
至今，心理学上最有影响力的工作假设之一是，在高阶认知（例如，判断力和决策）中的人类信息处理受到限制，这是由一次串行处理对象进行处理的限制。然而，在过去50年中积累的大量研究表明，串行处理模型对人类信息处理的描述性描述不佳。串行处理观点的另一种替代方法是人们可以同时处理信息；即使系统仅涉及一个中央信息处理单元（即中央高管），许多认知过程也可以彼此独立发展。也许这种一般思想可以超越其目前的地位，并为追求人类行为提供新的强大工具。为此，本文对（i）不同类型的处理（串行，并发，并行）之间的概念差异进行了综述，（ii）计算机科学领域的最新进步以及（iii）现有的关于人类信息处理的研究，这与计算机科学的进步一致。最后，本文对这些评论中收集的杰出研究问题进行了讨论，这些问题可能会激发全新的研究计划。
演示 - 空气产品公司是世界领先的氢气生产商，拥有丰富的经验、强劲的业绩和雄心壮志。描述：S2.2C Er
演示 - 空气产品公司是世界领先的氢气生产商，拥有丰富的经验、强劲的业绩和雄心壮志。简介：S2.2C Eric Guter，氢气用于移动解决方案
摘要尽管网络攻击对网络安全的各个方面做出了重大贡献，但不幸的是，网络攻击仍然呈上升趋势。越来越多的国际公认实体，例如美国国家科学基金会和美国国家科学技术委员会，已经注意到人工智能可以帮助分析数十亿个日志文件、暗网数据、恶意软件和其他数据源，以帮助执行基本的网络安全任务。我们举办第 1 届人工智能网络安全分析研讨会 (半天；与 ACM KDD 同一地点举行) 的目标是聚集学术界和从业者，贡献有关人工智能网络安全分析的最新研究。我们组建了一个优秀的跨学科计划委员会，该委员会在人工智能网络安全分析的各个方面拥有丰富的专业知识，以评估提交的工作。在 CTI、漏洞评估和恶意软件分析等领域为半天研讨会做出了重大贡献。
摘要 尽管对网络安全的各个方面做出了重大贡献，但网络攻击仍然令人遗憾地呈上升趋势。越来越多的国际公认实体（如美国国家科学基金会和美国国家科学技术委员会）注意到人工智能可以帮助分析数十亿个日志文件、暗网数据、恶意软件和其他数据源，以帮助执行基本的网络安全任务。我们举办第一届人工智能网络安全分析研讨会（半天；与 ACM KDD 同地举办）的目标是聚集学术界和从业者，为人工智能网络安全分析的最新工作做出贡献。我们组建了一个优秀的跨学科计划委员会，该委员会在人工智能网络安全分析的各个方面拥有丰富的专业知识，以评估提交的工作。在 CTI、漏洞评估和恶意软件分析领域为半天研讨会做出了重大贡献。
可再生能源丰富的电网中客户消费的演变
3. 风力涡轮机模型和轮毂高度对估计输出和容量信用有重大影响。了解合同风力的物理属性对于有效的全系统规划至关重要。例如，对安装在 110 米轮毂高度的转子直径为 110 米的风力涡轮机进行建模，其年发电量比安装在 80 米高度的转子直径为 80 米的涡轮机高出 72%。此外，对安装在 110 米高度的转子直径为 110 米的风力涡轮机进行容量信用分析，其容量信用为 68%，而对安装在 80 米高度的转子直径为 80 米的涡轮机进行分析，其容量信用约为 45%。这相当于需要 57 兆瓦的固定容量变化来填补 BYPL 的容量规划储备金缺口。由于这一差异大于其中一个风力发电厂的标称容量，因此确定这些参数对于在未来的分析中产生精确的结果是必不可少的。
信息丰富的虚拟环境中基于多层多任务标记的交互
简单而廉价的交互在任何虚拟环境 (VE) 的操作和探索中都起着关键作用。在本文中，我们提出了一种交互技术，该技术以简单且计算成本低廉的方式为复杂对象提供两种不同的交互方式（信息和控制）。交互基于以专门的方式使用多个嵌入式标记。所提出的标记就像一个交互外围设备，其工作原理就像一个触摸支付，可以在 3D VE 中执行任何类型的交互。所提出的标记不仅用于与增强现实 (AR) 交互，还用于与混合现实交互。开发了一个生物虚拟学习应用程序，用于评估和实验。我们分两个阶段进行了实验。首先，我们将一个简单的 VE 与所提出的分层 VE 进行了比较。其次，对所提出的标记、一个简单的分层标记和多个单个标记进行了比较研究。我们发现所提出的标记具有更好的学习效果、交互的简易性以及相对较少的任务执行时间。与简单的 VE 相比，结果显示分层 VE 的学习效果有所改善。
使用 GraphNet 的单纯形回归构建结构连接丰富的功能性脑网络
摘要。连接分析是研究硬连线大脑结构以及与人类认知相关的灵活功能动力学的强大技术。最近的多模态连接研究面临着将功能和结构连接信息组合成一个集成网络的挑战。在本文中，我们提出了一个带有图约束弹性网络（Graph-Net）的单纯形回归模型，以低模型复杂度以生物学有意义的方式估计由结构连接丰富的功能网络。我们的模型使用稀疏单纯形回归框架构建功能网络，并基于 GraphNet 约束丰富结构连接信息。我们将我们的模型应用于真实的神经影像数据集，以展示其预测临床评分的能力。我们的结果表明，与使用单一模态相比，整合多模态特征可以检测到更敏感和更细微的大脑生物标志物。
表现更好的人会上调大脑信号的变异性，以响应功能更丰富的视觉输入
大脑反应在不同认知需求下的不同程度被称为“神经分化”，神经分化程度越高，老年人的认知表现就越好。一种新兴方法利用即时大脑信号变化来研究人体内神经分化。许多研究发现，大脑信号变化因认知状态而异；然而，导致信号变化在特定任务中上升或下降的因素仍未得到充分研究。我们假设，表现优异的人会根据感官输入的复杂性来调节信号变化，在处理特征更丰富的刺激时上调变化。在当前的研究中，46 名老年人在 fMRI 期间被动观看面部和房屋刺激。低级分析显示，房屋图像比面部特征更丰富，随后对腹侧视觉流反应 (HMAX) 的计算建模显示，房屋特征更丰富，尤其是在 V1/V2 类模型层中。值得注意的是，我们发现，在面对面的环境中，V1/V2 的脑信号变化上调幅度更大（相对于面部刺激，房屋刺激更高）的参与者在一系列离线视觉认知任务中也表现出更准确、更快和更一致的行为表现。此外，控制模型显示，平均脑信号的面部-房屋调节对离线认知相对不敏感，这进一步证明了脑信号变化对于理解人类行为的重要性。我们得出结论，将脑信号变化与感知输入的丰富性相匹配的能力可能标志着老年人特征水平行为表现的提高。