XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System于云中
云中的道德AI：减轻机器学习模型中的风险
本研究研究了AI模型如何影响云系统伦理，并展示了公司减少这些危险的方法。AI开发人员应努力保护个人数据，同时向用户显示明确的结果并使自己对工作负责。当我们将AI系统放置在云服务器上时，我们的道德重点将转移到保护敏感信息并防止不公平输出的情况下。这项调查通过高质量研究研究了来自事件和学术来源的真实数据，以检测问题并提出有用的解决方案。该研究研究了当前的现实世界事件和业务方法，以提出在保留道德标准的同时，验证了消除风险的方法。我们的目标是建立促进AI开发的框架，并为所有需要这些系统的人提供易于安全安全使用的人工智能。我们的研究扩展了有关将AI安全部署到云设置中的当前知识。
神经模拟管道：启用基于容器的模拟本地和公共云中的模拟
在这项研究中，我们探讨了计算神经科学中的模拟设置。我们使用Genesis，一种通用模拟引擎，用于亚细胞组件和生化反应，现实的神经元模型，大型神经网络和系统级模型。Genesis支持开发和运行计算机模拟，但留下了一个差距，用于建立当今更大，更复杂的模型。大脑网络现实模型的领域已过度生长了最早模型的简单性。挑战包括管理软件依赖性和各种模型的复杂性，设置模型参数值，将输入参数存储在结果旁边以及提供执行统计信息。此外，在高性能计算（HPC）上下文中，公共云资源正在成为昂贵的本地集群的替代品。我们提出了神经模拟管道（NSP），该管道有助于使用基础架构作为代码（IAC）容器化方法，促进了大规模的计算机模拟及其部署到多个计算基础架构。作者通过定制的视觉系统（称为retnet（8×5,1））使用生物学上可见的霍奇金 - 赫斯利尖刺神经元，证明了NSP在用创世纪编程的模式识别任务中的效果。我们通过在Hasso Plattner Institute（HPI）将来以服务为导向的计算（SOC）实验室以及通过全球最大的公共云服务提供商的Amazon Web Services（AWS）上执行54套本地执行的模拟来评估管道。我们报告了使用Docker的非候选和容器的执行，并在AWS中呈现每个仿真的成本。结果表明，我们的神经模拟管道可以减少神经模拟的进入障碍，从而使它们更实用和成本效率。
从森林地区的机载激光扫描点云中进行全自动电力线提取
摘要：高压电线可以很容易地利用激光扫描数据进行测绘，因为高压线附近的植被通常会被移除，而且与区域网络和低压网络相比，高压电线位于地面上方。相反，低压电线位于茂密的森林中间，在这样的环境中很难对电线进行分类。本文提出了一种用于森林环境的自动电力线检测方法。我们的方法是基于统计分析和二维图像处理技术开发的。在统计分析过程中，应用一组标准（例如高度标准、密度标准和直方图阈值）来选择电力线候选点。将候选点转换为二值图像后，采用基于图像的处理技术。对象几何特性被视为电力线检测的标准。该方法在来自不同森林环境的六组机载激光扫描 (ALS) 数据中进行。与参考数据相比，93.26% 的电力线点被正确分类。分析并讨论了这些方法的优缺点。
在非沉积层云中控制夹带和液态水对气雾扰动的过程
持续的低海冰范围是导致海洋地表水域变暖的贡献者。2022年的北极海冰范围与2021年相似，远低于长期平均水平。超越海冰范围向海冰时代（与海冰厚度有关（较老的海冰）相关的海冰时代，揭示了更多的清醒观察。北极已经从以多年冰为主导的地区过渡到以一年级（季节性）海冰为主的地区。，虽然海冰大于四岁，但2006年9月覆盖了100万公里，但在2022年9月仅覆盖127,000公里2。可能与高纬度海洋温度升高和海冰降低有关的一种影响是近期在阿拉斯加沿海沿海观察到的海鸟死亡的近期实例（请参见Sidebar 5.2）。这个和其他生态系统的影响，包括鱼类，海洋哺乳动物和陆基食品来源的气候变化，是北极土著人民和居民的严重关注，因为粮食安全和生态系统健康（例如，Search等人 2022; Crozier等。 2021; Mallory and Boyce 2018）。2022; Crozier等。2021; Mallory and Boyce 2018）。
在浅云中以森林砍伐驱动的增加是最大的，在东南亚的干燥，低气层地区
抽象的人为活动驱动了广泛的热带森林砍伐，特别是在东南亚，在2000年至2020年之间，森林总覆盖量的16％。虽然土地表面变化显着影响大气，但它们对对流云的净影响并没有得到很好的约束。在这里，我们使用卫星数据来证明东南亚的长期森林砍伐可牢固地改变云的性质，并提供了第一个观察性证据，即这种响应的幅度取决于大气环境。砍伐森林在白天向更广泛，较浅的云层转移，与潮湿的沿海地区相比，干燥内陆地区的效果得到了扩增。气溶胶仅弱调节云分数响应，但抵消了云顶对砍伐森林的响应，这表明气溶胶间接影响的影响。我们得出结论，森林损失的局部特征并不统一，在评估对云和气候系统的森林砍伐影响时，必须考虑气候学的区域差异。
云中以人为中心范式的混合量子量子式有条件生成网络算法
摘要作为一个新兴领域，旨在弥合人类活动与计算系统之间的差距，以人为中心的计算（HCC），云，边缘，雾对人工智能算法产生了巨大影响。量子生成的对抗网络（QGAN）被认为是具有良好应用前景的量子机学习算法之一，也应改进这些算法以符合以人为中心的范式。QGAN的生成过程相对随机，生成的模型不符合以人为中心的概念，因此它不太适合实际情况。为了解决这些问题，提出了一种混合量子量子经典生成对抗网络（QCGAN）算法，这是一种知识驱动的人类计算机相互作用计算模式。通过在发生器和歧视器中输入条件信息来实现稳定生成过程以及人与计算过程之间的相互作用的目的。发电机使用全面连接的拓扑使用参数化的量子电路，从而有助于在训练过程中调整网络参数。歧视者使用经典的神经网络，该网络有效地避免了量子机学习的“输入瓶颈”。最后，选择了BAS训练集以在量子云计算平台上进行实验。结果表明，QCGAN算法可以在训练和执行以人为中心的分类生成任务后有效地收敛到NASH平衡点。
然而，云计算在使用授权软件时存在限制，因此无法在云中使用 Sobek。因此，
然而，云计算在使用许可软件时存在限制，因此无法在云中使用 Sobek。因此，决定使用本地集群。但是，仅仅拥有集群是不够的，因为存在需要独立操作不同计算机的问题。因此，测试了远程控制、远程管理、虚拟网络和 telnet 等不同工具，发现性能最好的是 PsExec。与其他需要在每台计算机上安装软件或进行特殊设置的工具不同，PsExec 是一种非常轻量级的工具，可以访问网络中任何计算机的控制台。此外，它只需要在主计算机上安装一次。因此，可以远程启动任何应用程序或打开任何文件。此外，该工具的一个很大的优点是，我们可以通过用户界面交互或隐藏方式控制另一台计算机。两种方式都经过了测试，决定以隐藏的方式进行，以便其他用户可以在程序仍在运行时登录、注销并使用该计算机而不会出现问题。它通过一个简单的命令来执行，该命令指定另一台计算机的名称以及要执行的文件的路径。
lidpose：稀疏激光点云中实时3D人姿势估计，具有非重复循环扫描模式
摘要：在本文中，我们提出了一种基于新型的，视觉转化器的端到端姿势估计方法，Lidpose，用于实时人类骨架估计，在非重复循环扫描（NRCS）LIDAR点云中。在vitpose架构上建造，我们介绍了新颖的改编，以解决NRCS激光雷达的独特特性，即稀疏性和异常的类似Rosetta的扫描模式。所提出的方法解决了基于NRCS激光雷达的感知的常见问题，即测量的稀疏性，它需要在记录数据的空间和时间分辨率之间保持平衡，以有效地分析各种现象。lidpose利用NRCS激光雷达传感器的前景和背景细分技术来选择感兴趣的区域（ROI），使下痛成为移动行人检测和从RAW NRCS LIDAR LIDAR LIDAR测量序列中移动的端到端方法，该方法由静态传感器捕获的静态传感器供Sureveellance Seasarions捕获。为了评估该方法，我们创建了一个新颖的，真实的，多模式的数据集，其中包含来自Livox Avia传感器的相机图像和LIDAR点云，并带有注释的2D和3D人体骨架地面真相。
闪电作为替代能源-IJRPR
闪电是在云中启动的，而不仅仅是任何云。它们通常是巨大的，高度约为5 - 12公里甚至更高，宽度为5 - 10公里（Dehn，2014； Uman，2008）。这些云是由于电荷分离而导致的，后者在粒子碰撞期间在云中非常高的湍流下发生。这会导致相反的电荷颗粒分离，导致云中的电势很高，范围从10mV到100mV，甚至最高为200mV，具体取决于云。然后将该潜力放到地面或其他带电的尸体中，其中可能包括；到同一云中其他相对带电的区域（内部云），另一个云（云层）或空气（云到空气）的相对充满电的区域。放电过程是闪电的诞生。因此，闪电是从带电云引发的相对充满电的物体之间带电颗粒的大规模静电排放。（AFA＆Kelvin，2013; Akinyemi等，2014; Betz等，2009; Dwyer＆Uman，2014;Horváth，2006; Lucas，2001; Rakov＆Uman，2003; Uman，2003; Uman，2008）