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制造单元数字孪生的架构
SLADT 的第 1 层和第 2 层构成智能连接层或物理孪生的一部分。第 3 层中的开放平台通信统一架构 (OPC UA) 服务器在物理孪生与其他层之间提供供应商中立的通信接口。数据到信息转换层（或 IoT 网关）被添加为第 4 层，以便在信息传递到第 5 层之前向从第 3 层接收的数据添加上下文。当信息从较高层流向物理孪生时，第 4 层还可以将信息转换为物理孪生可以使用的数据。第 5 层和第 6 层是架构的认知层。第 5 层由接收并保留来自第 4 层的历史信息的云服务组成。第 6 层由模拟和仿真工具组成。
将 AI 融入网络防御
威胁报告、政策、标准、控制和行业框架通常表现为庞大的“长篇”文本文档，阅读和分析这些文档可能非常耗时。AI 的变革能力之一在于它能够帮助理解非结构化数据。生成式 AI (GenAI) 可以轻松解析和分类长篇文本，从而简化报告，这是技术复杂性和董事会决策之间的重要环节。GenAI 还可以提取结构化数据或特定字段，从而获得进一步的见解，例如将威胁报告中的信息转换为 SIEM 查询。该技术可应用于网络钓鱼模拟、审查和采取行动报告，并有可能减少误报（太多误报可能会使员工对实际的网络钓鱼威胁麻木）。
1.复杂控制系统的数学方法...
疾病发作的过程被理解为器官，细胞和基因之间复杂相互作用网络的状态转变。已经提出了一种称为动力网络生物标志物（DNB）的方法，以通过重点关注基因mRNA表达水平，激素浓度等中的“波动”来检测前酶疾病。已经证明了DNB的有效性。另一方面，当检测到这种前疾病状态时，没有关于预防性治疗的研究。我们的目标是将DNB理论扩展到多阶段过渡，开发其互补理论，例如时空信息转换学习和能量景观分析，然后通过结合DNB理论和控制理论在疾病前状态中建立预防网络处理。
人工智能驱动的视觉受损的人驱动的文本到触觉图形生成
摘要本研究介绍了使用双向和自动回归变压器（BART）和向量量化的变分自动编码器（VQ-VAE）的文本条件触觉图形生成模型的开发。该模型利用了潜在空间的修改组织，分为两个独立的组件：文本和图形。该研究通过使用自定义样本扩展培训数据集来解决触觉图形样本有限的挑战，从而增强了模型将文本信息转换为图形表示的能力。提出的方法改善了视障人士的触觉图形创建，从而在合成的触觉图形中提供了增加的可变性，可控性和质量。这一进步增强了包容性教育材料生产过程的技术和经济方面。
4北京技术学院，北京100081，中国 *通信：mozhaojun@gia.cas.cn（Z.M.）； liguowei@nimte.ac.cn（G.L.）收到：Novembe
完整的IBCI系统由神经信息采集设备（传感器），神经信息解析设备（处理器），功能执行设备（效应器）和反馈培训设备（反馈）组成。具体而言，“传感器”是BCI系统的关键组成部分，该系统利用神经间的技术来感知脑神经信号，包括使用微电极来记录由神经元活动产生的微妙电信号。“处理器”过滤器并放大了由“传感器”录制的模拟电信号，将它们转换为数字信号进行预处理，通过数字处理算法提取神经功能信息，并使用接近实时解码的算法将提取的信息特征转换为可理解的信号，从而将神经信息转换为可理解的信号，从而完成神经信息编解码。“ effec-
G6 通用媒体网关 GENBAND 术语表 概念与规划
自适应差分脉冲编码调制。ADPCM 是一种压缩算法，通过频繁采样声音并以二进制形式给出样本值，将声音或模拟信息转换为二进制信息（一串 0 和 1）。ADPCM 在传输缓冲区之前对其进行压缩，并在接收缓冲区后对其进行解压缩。它用于在长距离光纤线路上传输声音，并将声音与文本和图像一起存储。G.721、G.726 和 G.727 是 ADPCM 的 Telcordia（和 CCITT）标准。G.726 ADPCM 计算 64kbps A 律或 µ 律 PCM 信号中两个连续语音样本之间的差异并记录该差异，因此使用更少的带宽。ADPCM 使用 8kHz 采样率（8000 个样本/秒）和 4 位编码，因此语音信号通过 32kbps（8000 x 4）数字信道传输，而不是 64Kbps 信道。另请参阅 PCM 。
基于人工智能的 BIM 数据管理语音助手
现有的采用自动语音识别 (ASR) 技术从 BIM 模型中检索信息的系统无法提供远程交互、检索广泛的数据并自动化整个过程。这对残障人士来说尤其成问题。本文为这一理论和方法上的差距提供了一种双向、自动化和不可知的解决方案。使用 Amazon Alexa（作为 AI 语音助手平台）开发了一个“概念验证”原型来测试适用性。结果表明，创建和检索的信息是有效的。此外，所提解决方案的组件之间具有高度的互操作性，包括 AI 语音助手界面和中介环境，用于将口头请求和检索信息转换为 CSV 文件。未来的研究将扩展创建的解决方案以从 BIM 云模型中检索和访问信息。
![arxiv：2301.13560v1 [Quant-ph] 2023年1月31日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1d8388ebf2b38bb09bc75bae61ce8b8f6dbf35a8.webp)
arxiv：2301.13560v1 [Quant-ph] 2023年1月31日
加热发动机通过在不同温度下在两个热浴之间进行循环运行，将热能转换为机械工作。它们已被广泛用于进行运动，从古老的蒸汽机到现代燃烧电动机[1]。信息引擎另一方面是通过处理信息来从单个热水浴中提取能量，例如，通过循环测量和反馈操作[2-14]。因此，他们利用了有关系统的状态获得有用工作的信息[15，16]。此类机器可以被视为与一个热储层和一个信息储层相互作用，该储层仅与设备交换熵，但没有能量[17-19]。信息可能是由于信息与热力学之间的基本联系，这是麦克斯韦著名的恶魔[20-22]所示的。在越来越多的经典实验中报道了成功的信息转换[24-34]。
无需控制操作的相敏量子测量
引言。量子振幅的复相位在量子算法[1-6]和量子传感[7]中起着至关重要的作用。许多算法需要测量两个量子态之间的相对相位[8-17]。用于此目的的常见子程序是 Hadamard 检验，它通过干涉将相位信息转换为概率[18]。尽管实验取得了令人瞩目的进展，但由于实现所需的受控酉运算的挑战，Hadamard 检验在大多数应用中仍然遥不可及。在本文中，我们提出了一种替代方法来确定某些状态之间的复重叠，该方法不使用辅助量子位或全局受控酉运算。与其他无辅助方案 [12,19] 不同，我们的方法不需要准备与参考状态的叠加，而叠加极易受到噪声的影响[20-25]。我们的方法不是基于干涉，而是基于复分析原理。所提出的方法适用于（广义）Loschmidt 振幅形式的重叠
量子机器中的数据编码库提案......
摘要 机器学习算法的主要阶段之一是将系统中的输入数据转换为模型可以操作的数字信息。在量子机器学习 (QML) 环境中，一旦信息转换为数值数据，就需要进一步转换以将其转换为量子数据，量子数据可以由模型或量子算法解释。这些方法在文献中通常被称为数据编码或数据嵌入。一个挑战是使用当前提供的软件开发工具包 (SDK)（例如 Qiskit (IBM)、Pennylane (Xanadu) 和 Paddle Quantum (百度)）来实现这些方法，在某些情况下，它们提供了执行数据编码的现成函数。本海报通过三种最常见的方法介绍了一种实现此目的的方法：基编码、振幅编码和角度编码。因此，本文对该主题进行了简要的概念概述，并创建了一个 Python 库并解释了如何实现数据编码问题的解决方案。