XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System伪麻黄碱
伪andom代码的新结构
此外，请注意，如果0因此，如果许多P I远离一个P，则水印LLM的输出相对接近CodeWord x 1。。。x n。水印llm采用代码字X 1。。。x n作为其输入之一，输出z 1。。。z n，这样它充当损坏的渠道。对于足够高的熵输出，许多P I足够接近1 /2，因此z 1。。。z n相对接近x 1。。。x n，任何具有秘密钥匙的人都可以解码z 1。。。z n，从而确认输出已被水标记。此外，LLM输出Z = Z 1。。。z n也通过试图逃避检测的对手对腐败也是强大的，因为假设Δ（z，〜z）很小，那些Z仍将被秘密钥匙的人解码（如果对手没有对z进行重大更改，那将是这就是这是这样。因此，水印和编辑的文本对应于损坏的PRC代码字。
伪磁场诱导的慢速载体动力学...
©2021作者。本文是根据创造性的共识4.0国际许可证的许可，该许可允许以任何媒介或格式的使用，共享，适应，分发和复制，只要您适合原始作者和来源的信誉，就可以提供与创建者许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的Creative Commons许可中，除非在材料的信用额度中另有指示。如果材料未包含在Thearticle的Creative Commons许可中，并且您的预期用途不允许法定调制或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
使用模拟的肌电伪影
最近的研究表明，能够记录患有半晶状体切除术的脑外伤（TBI）患者的脑电图（EEG）中高γ信号（80-160 Hz）。然而，由于与面部和头部运动相关的表面肌电图（EMG）伪影的混淆带宽重叠，因此提取与运动相关的高γ仍然具有挑战性。在我们以前的工作中，我们描述了一种增强的独立组件分析（ICA）方法，用于从EEG中删除EMG伪像，并通过添加EMG来源（ERASE）称为EMG降低。在这里，我们对六名Hemicraniectomies患者记录的EEG测试了该算法，同时他们执行了拇指流失任务。删除的平均值为52±12％（平均±S.E.M）（最大73％）EMG伪影。相比之下，常规ICA从EEG中删除了EMG伪像的平均值为27±19％（平均值±S.E.M）。尤其是，在擦除擦除后，在半晶切除术中的对侧手运动皮层区域中，高γ同步显着改善。更复杂的高γ复杂性是分形维度（FD）。在这里，我们在每个通道上计算了EEG高γ的FD。高γ的相对FD定义为移动状态下的FD在空闲状态下减去FD。我们发现，施加擦除后，高γ的相对FD与半骨切除术相对于半晶状分裂术，与纤维流量的振幅密切相关。的结果表明，与拇指流量相关的电极上的显着相关系数平均为〜0.76，而非流行性辐射切除术区域的同源电极的系数接近0。在常规ICA之后，在两个半开裂区域（最高0.86）和非流行颅切除术区域（最高0.81）中，高γ和力之间的相对FD之间的相关性均保持较高。在所有受试者中，使用擦除后，平均83％的电极与力显着相关。常规ICA后，只有19％的具有显着相关性的电极位于半晶切除术中。
基于节能树的脑电图伪影检测
摘要 — 在癫痫监测中，由于脑电图伪影在幅度和频率上具有形态相似性，因此经常被误认为是癫痫发作，这使得癫痫发作检测系统容易受到更高的误报率的影响。在这项工作中，我们介绍了一种基于并行超低功耗 (PULP) 嵌入式平台上最少数量的脑电图通道的伪影检测算法的实现。分析基于 TUH 脑电图伪影语料库数据集，并重点关注颞电极。首先，我们使用自动机器学习框架在频域中提取最佳特征模型，在 4 个颞脑电图通道设置下实现了 93.95% 的准确率和 0.838 F1 得分。所实现的准确率水平比最先进的水平高出近 20%。然后，这些算法针对 PULP 平台进行并行化和优化，与最先进的低功耗伪影检测框架实现相比，能效提高了 5.21 倍。将此模型与低功耗癫痫发作检测算法相结合，可以在可穿戴外形尺寸和功率预算下使用 300 mAh 电池进行 300 小时的连续监测。这些结果为实现经济实惠、可穿戴、长期癫痫监测解决方案铺平了道路，该解决方案具有低假阳性率和高灵敏度，可满足患者和护理人员的要求。临床意义——所提出的 EEG 伪影检测框架可用于可穿戴 EEG 记录设备，结合基于 EEG 的癫痫发作检测算法，以提高癫痫发作检测场景的稳健性。索引词——医疗保健、时间序列分类、智能边缘计算、机器学习、深度学习
来自哈密顿相态的有效量子伪随机性
量子伪随机性已应用于量子信息的许多领域，从纠缠理论到混沌量子系统中的扰乱现象模型，以及最近的量子密码学基础。Kretschmer (TQC '21) 表明，即使在没有经典单向函数的世界中，伪随机态和伪随机幺正态也存在。然而，时至今日，所有已知的构造都需要经典的密码构造块，而这些构造块本身就等同于单向函数的存在，并且在现实的量子硬件上实现也具有挑战性。在这项工作中，我们寻求同时在这两个方面取得进展——将量子伪随机性与经典密码学完全分离。我们引入了一个称为哈密顿相态 (HPS) 问题的量子硬度假设，该任务是解码随机瞬时量子多项式时间 (IQP) 电路的输出状态。仅使用 Hadamard 门、单量子比特 Z 旋转和 CNOT 电路即可非常高效地生成哈密顿相态。我们证明了问题的难度降低为问题的最坏情况版本，并且我们提供了证据证明我们的假设可能是完全量子的；这意味着，它不能用于构造单向函数。通过证明我们集合的近似 t 设计属性，我们还展示了当只有少量 HPS 副本可用时的信息论难度。最后，我们表明我们的 HPS 假设及其变体使我们能够有效地构造许多伪随机量子原语，从伪随机态到量子伪纠缠，再到伪随机幺正，甚至包括使用量子密钥的公钥加密等原语。在此过程中，我们分析了一种伪随机幺正的自然迭代构造，它类似于 Ji、Liu 和 Song (CRYPTO'18) 的候选者。
伪岛家庭舒适计划公告
PSEG长岛很高兴宣布2024年地热计划v2.0应用程序工作簿。新的地热应用仅用于住宅项目。所有商业项目都必须进行自定义。该申请立即生效，1月22日。我们将继续接受V1.0（用于住宅项目），直到2月1日的COB。请注意，2024年的折扣现在是基于加热BTU，并以25,000美元的价格（对于市场利率客户）和35,000美元（对于低至中等收入的客户）。All new applications are now available on the PSEG Long Island website at: https://www.psegliny.com/saveenergyandmoney/GreenEnergy/Geothermal The PSEG Long Island Energy Efficiency team holds Open House Events every Friday from 9AM to 10AM at the TRC office at 395 North Service Road, Suite 409, Melville, NY 11747 or you can join us on our Virtual Open房屋会议。如果您有任何疑问，请参加。保存日期！2月1日（星期四）上午7:30，PSEG长岛能源效率团队将在亨廷顿希尔顿举行2024年计划推出早餐和合作伙伴奖。PSEG长岛的能源效率人员将在现场回答问题。请在https://www.eventbrite.com/e/2024-anlual-anual-chart-brock-fast-and-awards-presentation-tickets-773103592657上注册代表整个家庭舒适团队，谢谢您的参与！真诚的，乔纳森·塔姆（Jonathan Tham）
RTL阶段的新伪电路的生成
抽象机器学习（ML）技术在电子设计自动化（EDA）中表现出了出色的有效性。ML模型需要在不同的电路数据集上进行培训，以提高准确性和泛化功能。但是，电路数据的可用性仍然是一个长期存在的严重问题。半导体行业的强大数据隐私问题使得几乎不可能直接分享Circuit IPS。为了解决数据可用性问题，已经提出了诸如CircuitNet之类的开源数据集，但它们主要专注于收集几种现有的开源范围的标签，而不是生成任何新设计。在这项工作中，我们进行了创新的探索，以无需人力而直接产生新的伪电路。我们认为，在可预见的将来，在半导体行业中生成伪电路是实现“大数据”的最有希望的方法。我们证明，伪电路可以在早期设计质量预测中显着提高ML模型的绩效，最早在合成前RTL阶段。
增强 AI 对图像编码伪影的适应性
摘要 — 在机器对机器 (M2M) 传输环境中，非常需要使用有损压缩来减少传输的信息量。然而，常用的图像压缩方法是为人类感知而设计的，而不是为人工智能 (AI) 算法的性能而设计的。众所周知，这些压缩失真会影响许多基于深度学习的架构在多个计算机视觉任务上的表现。在本文中，我们专注于分类任务，并提出了一种名为专家训练的新方法，以增强卷积神经网络 (CNN) 对压缩失真的弹性。我们在 ImageNet 数据集上使用 MnasNet 和 ResNet50 架构验证了我们的方法，以抵抗三种常用方法 (JPEG、J2K 和 BPG) 引入的图像压缩失真。结果表明，使用所提出的专家训练方法，这两种架构对测试的编码伪影具有更好的鲁棒性。我们的代码可在 https://github.com/albmarie/expert training 上公开获取。索引术语 — 人工智能 (AI)、图像编码、机器对机器 (M2M)
伪随机场的高效量子分组编码
块编码是现有许多量子算法的核心，而密集算子的有效、显式块编码也被普遍认为是一项具有挑战性的问题。本文对一类丰富的密集算子：伪微分算子（PDO）的块编码进行了全面的研究。首先，开发了一种用于一般PDO的块编码方案。然后，我们针对具有可分离结构的PDO提出了一种更有效的方案。最后，我们针对具有维度完全可分离结构的PDO给出了一种显式、有效的块编码算法。对所提出的所有块编码算法都提供了复杂度分析。通过实例说明了理论结果的应用，包括变系数椭圆算子的表示和不调用量子线性系统算法（QLSA）计算椭圆算子的逆。
消除运动引起的脑电图伪影
摘要 目的：脑电图 (EEG) 是一种非侵入性技术，使用放置在头皮上的电极记录皮质神经元的电活动。它已成为一种有前途的研究途径，超越了在静态条件下进行的最先进的 EEG 研究。EEG 信号总是受到伪影和其他生理信号的污染。伪影污染会随着运动强度的增加而增加。方法：在过去十年中（自 2010 年以来），研究人员已开始在动态设置中实施 EEG 测量，以提高研究的整体生态效度。许多不同的方法可用于从 EEG 信号中去除非大脑活动，并且没有明确的指导方针说明在动态设置中和针对特定运动强度应使用哪种方法。主要结果：目前，在运动研究中去除伪影的最常用方法是基于独立成分分析的方法。然而，伪影去除方法的选择取决于运动的类型和强度，这会影响伪影的特征和感兴趣的 EEG 参数。在非静态条件下处理 EEG 时，必须在实验设计阶段就特别小心。必须结合软件和硬件解决方案才能充分消除 EEG 测量中的无用信号。意义：我们根据运动强度提供了使用每种方法的建议，并强调了这些方法的优点和缺点。然而，由于目前文献中存在差距，需要进一步开发和评估运动过程中 EEG 数据中伪影的去除方法。