XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System以隐链
DC主链作为对
- 开发了转换器和逆变器的损耗模型，以及用于计算电缆损耗的功率流模型。- 在交流体系结构和直流骨干结构之间进行了比较研究，最初涉及发生的损失。随后，研究了能源和存储单元的聚集对自给自足和自我消费的影响。- 直流主链的工作电压在很大程度上决定了电缆损耗和转换损耗。此外，根据DC主链的拓扑结构，可以提供一个（单极）或两个（双极）不同的电压。电压不平衡，但可以使用电力电子设备来降低电压失衡。所有这些方面都是通过整体方法研究的，以确定最合适的工作电压和拓扑。- 尺寸DC电缆的尺寸与已经存在的标准的AC电缆相比，需要采用不同的方法。此外，在某些情况下，DC主链的电缆只能在其最大负载条件下工作。使用概率方法，将研究电缆的热负载能力，以确定技术经济上最佳的电缆部分。
基于区块链和FHIR
抽象的个人健康记录（PHR）将使患者有能力在质量医疗保健方面发挥积极作用，并获得常规检查和自我保健管理的访问权限。有必要以更广泛的规模确定成功设计，实施和采用PHR的安全性，隐私和互操作性问题。但是，这是在医疗保健领域同时实现互操作性，安全性和隐私性的最大挑战之一。健康级别7（HL7）国际标准机构正在努力为医疗保健信息系统提出互操作性标准。但是，需要将隐私和安全性纳入系统设计和实施中。这项工作着重于使用区块链设计符合HL7的PHR，这是一种分布式分类帐数据存储机制。本文的范围仅限于快速医疗保健互操作性资源（FHIR）的许多核心功能要求。区块链对这些要求的PHR模型应用程序提出了基本系统体系结构。几种工具支持HL7标准家族的符合FHIR的开发。我们分析了基于区块链的PHR及其在域中的数据共享服务，以集成FHIR和区块链技术。目的是通过设计可互操作的可互操作性共享数据，例如医生和保险公司等不同保管人的数据来共享患者的数据，以促进卫生服务。同时，通过使用Python的Python在开源工具Spyder IDE中使用Python来创建概念证明。
链和标准 - 探索技术
可以开发新产品和系统来解决问题或帮助没有技术帮助的事情。技术的发展是人类的活动，是个人或集体需求以及创造力的能力的结果。技术与创造力密切相关，这导致了创新。公司通常可以通过将产品推向市场并进行广告来创造对产品的需求。
gnark＆2链聚合
+ No DSL, plain Go, no dependencies + Compiles large circuit (seconds) + Playground, constraints profiler, … + multiple curves and backends + MPC trusted setup + Web2 and Solidity verification + Several packages audited (by Algorand, EF, Worldcoin and Linea) + One code base which performs well on:
![DoD-2022-OS-0137] 1974 年隐私法；系统 o](/simg/8\887e24b82e12e6131facee3d144eec2646e79235.webp)
DoD-2022-OS-0137] 1974 年隐私法；系统 o
本文件计划于 2022 年 12 月 16 日在《联邦公报》上公布，并可在 federalregister.gov/d/2022-27145 和 govinfo.gov 上在线查阅
Instant-UV：网格的快速隐式纹理学习
建模3D对象有效地成为计算机视觉研究中的一个核心主题。传统代表涉及几何表示的网格，体素网格以存储SDF或占用率之类的值或用于外观建模的UV地图。由于其离散的性质，其表示功能受硬件限制的约束。采用多层感知器（MLP）允许形状[5，10，22，29，30]，辐射场[24]，纹理[17，20，28，47]等的高质量表示。Mildenhall等。[24]表明，高视觉保真度是使用频率编码来编码功能的关键。近年来，由于使用较小的MLP，大大提高了训练和推理速度，多分辨率参数编码变得越来越流行。尽管如此，由于其直观的编辑功能和有利的动画可能性，许多应用程序仍然依赖网格作为对象表示。不幸的是，直接在网格上进行了少数作品铲球外观建模。先前的工作将纹理直接作为3D空间中的连续函数回归[28]，并使用频率编码[1，40]。内在的编码[17]也被引入以解锁更大的视觉细节。Mahajan等。[20]提出了一个有效的多解决顶点 -
从视频中提取心率的隐式神经模型
患有幻觉，从而降低了普遍性。直接应用先前的 INR 无法弥补这种信号强度不足，因为它们既适合信号也适合干扰因素。在这项工作中，我们引入了一个 INR 框架来增加这种体积描记器信号强度。具体来说，我们利用架构来实现选择性表示能力。我们能够将面部视频分解为血液体积描记器组件和面部外观组件。通过从该血液成分推断体积描记器信号，我们在分布外样本上展示了最先进的性能，而不会牺牲分布内样本的性能。我们在定制的多分辨率哈希编码主干上实现了我们的框架，通过比传统 INR 快 50 倍的速度实现实用的数据集规模表示。我们还提供了一个光学上具有挑战性的分布外场景的数据集，以测试对真实场景的泛化。代码和数据可以在 https://implicitppg.github.io/ 找到。
隐量子马尔可夫模型的表达能力与学习
使用概率的量子力学观点扩展经典概率推理最近引起了人们的兴趣，特别是在开发隐量子马尔可夫模型 (HQMM) 来模拟随机过程方面。然而，在表征此类模型的表现力和从数据中学习它们方面进展甚微。我们通过展示 HQMM 是一般可观察算子模型 (OOM) 类的一个特殊子类来解决这些问题，这些模型在设计上不会受到负概率问题的影响。我们还为 HQMM 提供了一种可行的基于回缩的学习算法，该算法使用模型参数 Stiefel 流形上的约束梯度下降。我们证明这种方法比以前的学习算法更快，并且可以扩展到更大的模型。
基于秘密共享的可逆数据隐藏在加密的...
印度隐藏在加密图像（RDHEI）中的摘要可逆数据是一种将秘密信息嵌入加密图像中的技术。它允许提取秘密信息和无损解密以及原始图像的重建。本文提出了一种基于Shamir的秘密共享技术和多项目构建技术的RDHEI技术。我们的方法是让图像所有者通过对像素并构造多项式来隐藏多项式的系数中的像素值。然后，我们通过Shamir的秘密共享技术将秘密钥匙替换为多项式。它使Galois字段计算能够生成共享像素。最后，我们将共享像素分为8位，然后将它们分配给共享图像的像素。因此，嵌入式空间被腾空，生成的共享图像隐藏在秘密消息中。实验结果表明，我们的方法具有多个隐藏机制，并且每个共享图像具有固定的嵌入率，随着更多图像的共享，该机制不会降低。此外，与先前的方法相比，嵌入率得到提高。简介多媒体安全技术用于防止未经授权的用户复制，共享和修改媒体内容。为了防止此问题，加密和信息隐藏通常用于保护媒体内容。就信息隐藏技术而言，传统信息隐藏技术将破坏封面图像的内容。因此，这些图像是否可以完全恢复非常重要。但是，在某些例外情况下，例如军事，医疗和法律文档图像，图像的轻微失真是完全无法接受的。可逆数据隐藏方案（RDH）可以与无损的要求相对应。RDH方法应用了更改上下文的方法，以在封面媒体中隐藏秘密数据。数据提取后，不断变化的上下文将被充分回收到封面媒体。另一方面，RDHEI（隐藏在加密图像中的可逆数据）技术可以将加密技术与RDH技术相结合，RDH技术不仅可以在图像中隐藏秘密信息，而且还可以加密图像以保护图像内容。Visual密码学是一种加密技术，允许视觉信息（图片，文本等）要加密的方式使解密成为不需要计算机的机械操作。