XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息流
AIRA 信息流行病趋势报告 - 11 月 19 日
这种情况引发了公众越来越多的质疑。对话声称，这种疾病可能与涉及疫苗接种计划的全球阴谋有关，这与过去围绕 COVID-19 疫苗的错误信息相提并论。这些帖子表明，这种疾病是作为秘密议程的一部分故意传播的。这些未经证实的信息引发了广泛的恐惧、错误信息，以及对卫生当局及其管理局势的努力日益增长的不信任。链接 1 链接 2 链接 3 ● 更新访问权限有限加剧误解：由于无法获得有关未确诊疾病的信息，情况更加恶化。在官员调查情况期间，许多问题仍未得到解答。因此，普通人更有可能访问误导者/造谣者在社交媒体上分享的推测性和危言耸听的内容。链接 4 链接 5 链接 6 链接 7
AIRA 信息流行病趋势报告 2024 年 12 月 3 日至 20 日
世卫组织全球疫苗安全咨询委员会 (GACVS) 于 10 月 4 日就 mpox 疫苗用于高危人群的安全性发表声明。[ LINK ]
杂质量子量子的量子信息流与Bose-Bose混合物相互作用
我们研究了量子信息流的动力学，其中一个和两个杂质量子位捕获了双孔电势，并与一维超低玻色 - 玻璃 - 玻璃 - 玻璃混合物相互作用。对于浸入二元玻色混合物中的单个量子量，我们表明该系统在有限的时间尺度上保持连贯性，并表现出非马克维亚动力学，尤其是在环境的上分支中。我们通过频谱密度函数的欧姆斯探索了从马尔可夫到非马克维亚的过渡，这些函数受到了种间相互作用的显着影响。在两个空间分离的量子位与Bose-Bose混合物储存库相连的情况下，我们证明了集体的脱碳影响系统动力学，从而导致混合物两个分支的长时间连贯性存活率。在密度光谱函数及其欧姆性特征中反映了破坏性因子的复杂演化。我们发现，反应函数和光谱随量顶之间的距离增加而振荡，从而修改了信息流动动力学。此外，我们对两个分支中二元玻色混合物储层引起的两个量子位之间的纠缠动力学进行了彻底的研究，强调了种间相互作用的关键作用。
通过定量信息流的镜头分析洗牌模型
在本文中，我们在严格的定量信息流（QIF）（QIF）的框架中分析了LDP与舒适的组合，以及有关推理攻击产生的弹性的原因。qif自然捕获随机机制作为信息理论通道的（组合），从而可以以自然的方式精确建模各种推理攻击，并在这些攻击下测量私人信息的泄漏。我们利用K -RR机制与Shuflim模型的特定组合的对称性来实现准确表达泄漏的封闭公式。，我们提供了公式，这些公式显示了如何改善当地模型中泄漏的保护，并研究了泄漏的行为，以表现出LDP机制的隐私参数的各种值。
使用神经信息流进行端到端神经系统识别 Seeliger, K.；安布罗吉奥尼，L.； Güçlütürk，Y.；古克吕，美国；格文，MAJ van 2021，
神经信息流 (NIF) 为神经科学中的系统识别提供了一种新方法。它模拟多个大脑区域中的神经计算，并且可以通过非侵入性数据的随机梯度下降进行端到端训练。NIF 模型通过耦合张量网络表示神经信息处理，每个张量都编码大脑区域中包含的感官输入的表示。这些张量的元素可以解释为皮质柱，其活动编码了时空位置中特定特征的存在。每个张量都通过低秩观察模型与特定于大脑区域的测量数据耦合，这些低秩观察模型可以分解为局部神经元群的空间、时间和特征感受野。这些观察模型和定义区域内信息处理的卷积权重都是通过预测感官刺激期间的神经信号端到端学习的。我们使用单个参与者记录的大规模 fMRI 数据集对早期视觉区域活动训练了一个 NIF 模型。我们表明，我们可以恢复与实证结果一致的合理的视觉表征和群体感受野。
在先进的人工智能系统中构建强大的信息流
简介 生成式人工智能的出现极大地重塑了全球技术格局，推动人工智能基础设施的投资达到前所未有的水平。据 Anderson 等人报道 [1]，2019 年至 2023 年间，各组织在人工智能基础设施上的支出激增 156%，尤其强调推进数据管道架构。这一激增反映了人工智能系统日益复杂的特点，目前人工智能系统在企业环境中每天处理超过 1.8 PB 的数据。数据管道已经从基本的 ETL 操作发展成为复杂的“神经”数据高速公路，可实现复杂的多维数据转换。一项涉及 2,317 个组织的研究发现，87.3% 采用先进管道架构的组织在人工智能模型性能方面取得了显着提升，包括训练时间缩短 42.8%、预测准确率提高 23.6% [1]。这些收益源于增强的数据编排策略，可优化分布式计算网络中的数据流。 Richardson 和 Kumar 对高性能 AI 工作流进行了全面分析 [2]，强调现代管道在管理来自数千个来源的同步数据流的同时，必须保持低于 100 毫秒的延迟。他们对 150 个大规模 AI 部署的检查表明，先进的管道架构将数据处理瓶颈减少了 76.4%，并将资源利用率提高了 89.2%。一个关键因素是实施自适应数据路由算法，该算法将计算开销减少了 34.7%，并将数据完整性率保持在 99.99% 以上。结合智能预处理框架从根本上改善了数据质量方法。根据 Anderson 的框架 [1]，集成 AI 驱动的质量检查的组织将数据清理周期缩短了 67.3%，同时将数据准确性提高了 31.2%。这种转变在金融和医疗保健领域尤为明显，因为严格的监管规定要求原始数据。在接受调查的 892 家金融机构中，自动验证协议使合规性相关问题减少了 91.4%，数据准备速度加快了 43.8%。工业性能指标说明了下一代管道架构的具体优势。Richardson 对 234 家制造工厂的评估 [2] 显示，实时数据处理能力使生产效率提高了 28.5%，预测性维护准确率提高了 45.6%。这些效率源于管道内的边缘计算集成，它使数据传输延迟降低了 76.2%，并实现了近乎即时的决策。优化数据管道的经济影响不仅限于运营优势。实施尖端管道架构的组织报告称，
2010 年至 2021 年美国人乳头瘤病毒疫苗搜索的谷歌趋势：信息流行病学研究
背景：建议青少年和年轻人接种人乳头瘤病毒 (HPV) 疫苗，以预防 HPV 相关癌症和生殖器疣。然而，目标年龄组中的 HPV 疫苗接种率并不理想。目的：这项信息流行病学研究旨在调查 2010 年 1 月至 2021 年 12 月期间美国与 HPV 疫苗相关的公开在线搜索。方法：使用 Google Trends (GT) 探索 2010 年 1 月 1 日至 2021 年 12 月 31 日期间与 HPV 疫苗相关的在线搜索。使用相对搜索量 (RSV) 调查了有关 HPV 疫苗的在线搜索和查询。进行了方差分析，以调查 2010 年至 2021 年每年 HPV 疫苗搜索量的季度差异。使用连接点回归来识别随时间推移的统计显着变化；α 水平设置为 .05。结果：2010 年至 2021 年，与 HPV 疫苗相关的年度在线搜索量有所增加，这通常是由于联邦政府对疫苗接种管理做出的变更。Joinpoint 回归分析显示，2010 年至 2021 年，HPV 疫苗搜索量每年平均显着增加 8.6%（95% CI 5.9%-11.4%）。此外，HPV 疫苗搜索量在过去几年中也呈现出类似的模式，搜索兴趣几乎每年都在 8 月份增加。在州一级，2010-2021 年期间，加利福尼亚州的 12 年平均 RSV 最高（59.9，SD 14.3），怀俄明州的最低（17.4，SD 8.5）。结论：2010 年至 2021 年，与 HPV 疫苗相关的在线搜索量每年平均增加 8.6%，明显的峰值与疫苗建议的关键变化相对应。我们确定了多年来与 HPV 疫苗相关的在线搜索兴趣的模式以及州级差异。公共卫生组织可以使用 GT 作为工具来描述公众对美国 HPV 疫苗的兴趣并推广该疫苗。
与 COVID-19 疫苗安全相关的在线搜索的时间趋势：一项数字信息流行病学研究
文章信息摘要背景：COVID-19 疫苗的快速发展可能引发了美国公众对其安全性和副作用的担忧。本研究旨在评估 2021 年至 2022 年美国与 COVID-19 疫苗安全性和副作用相关的在线搜索趋势。方法：使用 Google COVID-19 疫苗接种搜索洞察分析 2021 年 1 月 4 日至 2022 年 11 月 21 日（98 周）期间美国关于 COVID-19 疫苗安全性和副作用的搜索。数据从 0（低兴趣）到 100（高兴趣）缩放为一个固定的比例因子，称为缩放归一化兴趣 (SNI)，以表示随时间和位置的相对搜索兴趣。使用连接点回归分析确定研究期间的搜索趋势。结果：分析包括美国 38 个州的 709 个县。 2021 年 4 月，哥伦比亚特区（SNI：35.8）、马萨诸塞州（29.7）、新罕布什尔州（27.4）、康涅狄格州（27.3）和缅因州（26.7）对 COVID-19 疫苗安全性和副作用的搜索量达到峰值，随后显着下降，平均每月百分比变化 (AMPC) 为 -16.6%（95% CI -19.9 至 -13.3），直到 2022 年 7 月。2021 年 1 月至 2022 年 11 月的总体 AMPC 为 -8.9%（95% CI -16.2 至 -0.9；P < 0.001）。结论：与 COVID-19 疫苗安全性和副作用相关的在线搜索随着时间的推移急剧减少，支持使用数字监控来跟踪实时疫苗安全问题。这项研究深入了解了公众对 COVID-19 疫苗风险的兴趣，并有助于监测潜在的安全问题。
ROS2的分散信息流控制
先前的DIFC系统已重点是在单个主机上执行DIFC策略，而在操作系统（OS）（例如[30，40，74]），应用程序运行时（例如，[19，52]）或中间件[53]中进行了DIFC策略执法（例如[30，40，74]）。在分布式设置中，必须对跨机器集合运行的应用程序执行DIFC策略。这需要跨这些计算机的策略执法基础架构，以及一种将DIFC标签安全绑定到机器之间交换的数据对象的方法。诸如Fabric [43、44]之类的系统在分布式设置中地址为DIFC，但要用自定义语言编写的重新查询应用程序，而语言运行时负责执行DIFC策略。dstar [75]通过在每台计算机上运行具有DIFC的OS（Histar [74]），在分布式设置中在UNIX过程上实施了DIFC策略。dstar在每台计算机上使用专用的数据出口商进程，这对网络访问负有唯一责任（即，它是唯一通过网络发送数据对象的实体）以及将DIFC标签绑定到导出和接收的数据对象。使用每台机器的集中数据出口商为ROS2设计DIFC系统，这对于该机器上运行的所有应用程序都是共同的，它将直接违反ROS2的设计理念。