XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System传出
使用...进行网络欺凌检测和分析
摘要。随着网络使用率的提高以及允许用户参与虚拟网络等团体，黑客行为也随之增多。网络虐待是一种新型骚扰，随着网络社区的普及，这种骚扰行为最近变得越来越普遍。它倾向于在网络群体中发送包含诽谤性指控或口头骚扰某人的消息。只有当现代文明认识到骚扰的真正含义时，无数的隐藏受害者才会继续受苦。关于网络欺凌的研究有很多，但没有一项能够提供可靠的解决方案。通过创建一个可以识别和阻止与欺凌相关的传入和传出通信的模型，我们在项目中解决了这个问题。通过在经过仔细注释的开源数据集上采用监督分类技术，我们希望为这项工作提供词汇基线。我们使用了逻辑回归的机器学习算法。我们的模型对消息进行分类，无论其是否是欺凌。
大华-NVR5864RH-XI
作为新一代网络视频录像机，NVR5000-XI 系列提供先进的录像技术，并具备 AI 功能，是 IP 视频监控的理想之选。它拥有强大的处理器、强大的解码能力，并提供高传入和传出带宽，使其能够生成畅通无阻的流媒体并访问高达 32 MP 的视频。通过其深度学习模块和视频元数据技术，它提供高精度人脸识别、视频元数据、周界保护和 SMD plus 技术。这些功能共同缩短了对事件的响应时间，并为监控人员提供了关键信息。AcuPick 是一种行业领先的高精度搜索技术。当 NVR 与兼容 AcuPick 的 IP 摄像机组合使用时，它会使用目标的特征来搜索目标出现的视频。NVR 与许多第三方设备兼容，使其成为一种出色的监控解决方案。
男性和女性有限元温度调节模型（...
使用延长的心脏扭力（XCAT）图像开发了男性和女性热调节模型，该模型是美国成年人中位数的图像，从体素数据分割为CAD模型，并将最终的四面体网格进口到Comsol Multiphysics软件中，并使用620万个四面体元素进口[1，2]。网格分为13个组织和器官，包括皮肤，脂肪，肌肉，骨骼，眼睛，肝脏，胃，肺，心脏，肾脏，肾脏，膀胱，肠，肠和大脑（图1）。指定了进口的网格组件，其属性是用于温度调节的属性，包括温度电阻率，电导率，特定的热容量和初始温度条件。使用Comsol的Bio-Heat传输模块的模型。表面上的空间温度分布由生物热传递方程（被动系统）[等式1]和通过下丘脑（活动系统）的误差信号对热调节的传出系统响应确定。
心力衰竭和射血分数降低的患者的BaroreFlex激活疗法：长期结局
心力衰竭（HF）的射血分数降低（HFREF）的特征是存在明显的自主神经系统（ANS）功能障碍，其中包括降低的压力反射敏感性，交感神经和副副作用降低。1 –3自主神经功能障碍是HF综合征病理生理学的关键因素，并且可能导致发病率和死亡率增加的残留风险，即使成功地应用了指导指导的医疗治疗（GDMT）。4,5尽管HF疗法和GDMT的所有组合，但仍然存在明显的自主神经功能障碍，并且构成了至关重要的未满足需求，并且是开发新型HFREF疗法的切实目标。颈动脉压力反射激活疗法（BAT）是为了恢复降压力敏感性并调节HFREF患者中心脏自主性功能的不平衡。先前的研究表明，蝙蝠可以提高降压力灵敏度，产生传入信号，大脑整合到平衡的传出信号
通过量子电路表示具有二元特征的二元分类树
决策树是众所周知的预测模型，常用于数据挖掘和机器学习的广泛应用 [1-3]。一般来说，决策树可以看作是一种流程图结构，可用于查询数据。从根开始，每个内部节点代表对查询数据的测试，每个传出分支代表此测试的可能结果。对于二叉树，测试结果是一个布尔值，因此可以是真也可以是假（即每个内部节点有两个分支）。树的每个叶子都可以与一个决策相关联。因此，从根到叶子的路径意味着一组针对查询数据的决策规则，就像一个顺序决策过程。具体来说，我们考虑二叉分类树，其中叶子的决策决定了数据点对预定义的离散类集的成员资格。从给定数据集推断决策树是一项监督机器学习任务，也称为决策树归纳（或决策树学习）。然而，寻找全局最优解是 NP 难问题 [4, 5]，因此启发式递归算法在实践中更受青睐 [6]。此类算法通常以贪婪的自上而下的方式工作 [7]：从根开始，通过最小化数据不纯度函数来估计每个内部节点的最佳测试。相应地，沿着两个传出分支将数据集分成两个子集。对每个内部节点递归重复此过程，直到停止标准终止树的遍历并产生一个叶子节点，该叶子节点的分类决策基于节点内数据子集中存在的多数类。当所有路径都通向叶子节点时，算法结束。启发式创建的决策树并不能保证全局最优，但可能仍然适合实际用途。在量子计算的背景下，决策树可以被分配到量子机器学习领域 [8]。之前的几篇论文考虑了决策树和量子计算之间的相互作用。在 [9] 中，研究了决策树的遍历速度，并比较了经典方法和量子方法。作者发现两者之间没有优势。[10] 提出了一种启发式算法来诱导量子分类树，其中数据点被编码为量子态，并使用测量来找到最佳分割。然而，部分算法
从预解码上肢复杂运动...
近年来，脑机接口 (BCI) 已被提议作为中风后神经康复的一种手段 [1, 2]。研究表明，BCI 可以人工关闭因病变而中断的运动控制回路。BCI 可以通过脑电图解码尝试运动，并触发外骨骼或电刺激等设备，这些设备可以响应尝试运动提供相关的躯体感觉反馈 [3-6]。通过将与尝试运动和躯体感觉反馈相关的皮质活动配对，推测可以诱导与赫布相关的可塑性 [7]。多项研究概述了使用 BCI 进行中风康复的临床效果，其中普遍趋势是患者可以诱导可塑性并改善运动功能 [8-11]。为了进一步完善 BCI 在运动障碍康复中的应用，下一步可能是解码比简单的孤立运动更复杂、更具临床相关性的功能性运动，尽管它们也很重要。使用更加复杂的现代外骨骼，这些复杂的运动也更容易实现。然而，限制因素可能是从单次脑电图中解码功能性运动，因为记录的电活动是潜在活动的模糊图像，例如由于体积传导 [12]。先前的研究表明，可以解码具有不同动力学特征的不同运动类型 [4, 6, 13, 14]，但这主要是简单的孤立运动，例如踝关节背屈或腕关节伸展/屈曲。此外，同一肢体的不同运动类型也已被解码 [15, 16]。研究还表明，可以从脑电图中检测到更复杂的运动，例如 [17]，但要用于诱导可塑性的康复，仅应使用运动前活动来实现传出活动和体感反馈之间的严格时间关联 [18]。预计体感反馈应在最大传出活动 [7] 后不到 200-300 毫秒内到达皮质层，此时运动控制信号被发送到脊髓。这限制了可用于解码预期运动的判别信息量。尽管 EEG 的空间分辨率有限，但硬件（放大器和电极）和信号处理技术不断改进，可能可以从单次试验 EEG 中解码复杂的功能性运动。
常见问题解答 | Bose® ProFlight 航空耳机 - Pooleys
什么是 Bose ProFlight 航空耳机？ Bose ProFlight 航空耳机是业界最小、最安静、最舒适的主动降噪通信耳机。新款 Bose ProFlight 航空耳机戴上后仅重 4.9 盎司，专为长期舒适而设计，是我们迄今为止最具创新性的耳机。它专为中度嘈杂增压涡轮飞机的飞行员而设计，采用了 30 多项美国实用和设计专利。ProFlight 航空耳机具有三个用户可选的主动降噪级别、可提高传入传输清晰度的主动均衡、用于更清晰的传出传输的降噪麦克风、用于与对讲机外人员通信的通话点击控制以及与智能手机、平板电脑或 EFB 的全功能蓝牙® 连接。ProFlight 耳机经过 FAA TSO 和 EASA E/TSO-C139a 认证，符合所有适用的 ARINC 标准，并提供四种不同的插头配置。
关于飞行量子比特的控制
控制由行进量子场携带的飞行量子比特 (qubits) 对于量子网络中的相干信息传输至关重要。在本文中，我们基于描述由驻留量子系统驱动的输入输出过程的量子随机微分方程 (QSDE) 开发了一个用于对飞行量子比特的控制进行建模的通用框架。在连续时间有序光子数基础上，无限维 QSDE 被简化为驻留量子系统非幺正状态演化的低维确定性微分方程，并且传出的飞行量子比特状态可以以随机发生的量子跳跃的形式表示。正如飞行量子比特生成和变换的例子所证明的那样，这使得分析激发数不保留的一般情况成为可能。所提出的框架为飞行量子比特控制系统的设计奠定了基础，可以将先进的控制技术融入实际应用中。© 2022 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
生物医学工程的年度审查将上限假体与人体整合：技术进步，准备和角色
2.1。机电一体化设计的进步。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。508 2.2。传出界面：假肢的神经解码方法。。。。。。。。。。。。。。。510 2.3。 传递界面：感觉恢复和增强。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 513 2.4。 工程人体，用于身体和神经界面。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 516 3。 差距，未来方向和研究指南。 。 。510 2.3。传递界面：感觉恢复和增强。。。。。。。。。。。。。。。。。513 2.4。工程人体，用于身体和神经界面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。516 3。差距，未来方向和研究指南。。。。。。。。。。519 3.1。需要家庭试验和技术有效性的证据。。。。。。。。。。。。519 3.2。假体是否需要？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。519 3.3。 TRL指导未来的研发。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 520 3.4。 需要协同方法集成假体技术。 。 。 。 。 。 。 520 4。 结论。 。 。 。 。 。 。 。519 3.3。TRL指导未来的研发。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。520 3.4。需要协同方法集成假体技术。。。。。。。520 4。结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。521