XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System其弱
迈向抗量子弱可验证延迟函数
可验证延迟函数 (VDF) 是一种加密原语，设计用于在规定的时间 t 内进行计算，而不管可用的并行计算能力如何，同时在计算完成后仍然易于验证。VDF 用于各种应用，例如随机数生成和区块链共识算法，其中需要延迟以确保某些操作不会执行得太快。关于 VDF 的开创性论文“可验证延迟函数”于 2018 年由 Boneh、Bonneau、Bünz 和 Fisch 发表 [ 9 ]。在论文中，作者介绍了 VDF 的概念，并描述了它在拍卖协议、工作量证明系统和安全多方计算等各种应用中的潜在用途。第一个有效的 VDF 是由 Pietrzak [ 42 ] 和 Wesolowski [ 50 ] 提出的；这两个 VDF 都基于未知顺序群的幂运算。我们参考 [ 10 ] 对这些 VDF 进行了概述。在寻找一种同时具有量子抗性的 VDF 这一未解决的问题的驱动下，De Feo、Masson、Petit 和 Sanso [ 25 ] 使用超奇异同源链作为“顺序慢速”函数来构建他们的 VDF。然而，考虑到双线性配对的使用，这种基于同源的 VDF 不具有量子抗性，而只提供一些量子烦恼。证明同源性的知识
在弱电网和饱和电网上开发项目
♦ 将电网连接规模减半（或减少三分之二） – ◊ 降低可再生能源农场的资本成本，◊ 相应减少年度电网连接费用，◊ 大大减少所需的电网加固；♦ 储能与可再生能源农场共享电网连接 – ◊ 免除电网连接成本和年度费用；♦ 可再生能源农场通过“专线”将其能源“出售”给储能 – ◊ 免除风电场销售能源的电网接入费，◊ 免除储能购买能源的电网接入费，◊ 为两者提供长期 PPA；♦ 储能为电网增加增值服务，包括 – ◊ 输出能源是可调度的而不是间歇性的，◊ 平衡服务，如 FRR 和 FCR ◊ 惯性、无功功率/负载、黑启动等（见下文）。
为免疫系统弱的患者提供新型的抗病毒疗法
本演示文稿中提出的某些信息包含“前瞻性信息”，包括“未来面向的财务信息”和“财务前景”，根据适用的证券法（共同称为前瞻性声明）。除了历史事实的陈述外，此处包含的信息构成了前瞻性陈述，包括但不限于公司的（i）预计公司的财务绩效； （ii）在本协议下提供的股份出售的销售和收益的完成； （iii）公司业务，项目和合资企业的预期发展； （iv）执行公司的愿景和增长战略，包括关于未来的并购活动和全球增长； （v）为公司项目的第三方融资来源和可用性； （vi）完成公司目前正在开发或正在考虑的项目的项目； （vi）续签公司当前客户，供应商和其他物质协议； （vii）未来的流动性，营运资金和资本要求。提供了前瞻性陈述，以使潜在的投资者有机会了解管理层对未来的信念和意见，以便他们可以将这种信念和观点用作评估投资的一个因素。这些陈述不能保证未来的绩效，不应对它们放置不必要的依赖。这样的前瞻性陈述必然涉及已知和未知的风险和不确定性，这可能会导致未来期间的实际绩效和财务结果与此类前瞻性陈述所表达或暗示的任何未来绩效的预测或结果。
弱超人类主义：适度增强作为非
摘要 超人类主义旨在实现人类的彻底增强。在《真正的人类增强》一书中，阿加尔 (2014) 提出了强有力的论据，反对在代理人身上产生彻底的增强效果。这让超人类主义者陷入了困境——如何实现彻底的增强，同时避免彻底增强效果的问题？本文旨在表明，超人类主义可以通过渐进式适度的人类增强（弱超人类主义）来追求彻底的人类增强，从而克服彻底增强效果的担忧。从这个意义上说，弱超人类主义在目标上与传统超人类主义非常相似，但在执行上却截然不同。考虑到必须避免彻底增强效果所带来的限制，这种版本的超人类主义更为薄弱。我考虑了许多对弱超人类主义的反对意见，并得出结论，这种解释经得住每一个反对意见。本文提出的“弱超人类主义”旨在为超人类主义者提供一种解决“彻底增强效果问题”的方法，但这是有代价的——为了实现彻底增强而应用多种中度增强的限制性过程很可能会让超人类主义者不满意，但我认为这是目前最好的选择。
弱枯草芽孢杆菌生物膜的电活性1
葡萄糖10 g l -1，NH 4 Cl 5 G L -1，K 2 HPO 4 0.5 G L -1，FECL 3 0.15 G L -1，MGSO 4 0.5 G L -1，CACL 2 106
现代媒体话语中的人工智能：强、弱、个人化
摘要。文章分析了当前媒体话语中新技术语言形象的重构，其中神经网络和人工智能（AI）的讨论已成为主流趋势。作者在“人工智能”专题组中首次运用复杂话语、语料库方法和内容分析来构建语义场和微场。根据获得的数据，媒体呈现的AI主题领域的节点是“技术”、“智力活动的算法”、“当前系统”和“与人类竞争的演员”集群。搭配分析使得确定人工智能在社会、经济、科学、技术和创意领域的概念化成为可能。强调了智能与理性（人工与机器）之间的显着对立。所分析的人工智能以三种形式出现：强人工智能、弱人工智能、个人人工智能。强人工智能占上风，提名中的主题占据主导地位就证明了这一点。在媒体话语中，机器被拟人化，被赋予了理性、意识和潜意识、记忆、情感，成为一个能够做出决策并创造新的智力价值的世界大脑，这通过兼容性和语境同义词来证明。在对“人工智能”、“科技”、“风险”主题组交叉点的分析中，作者看到了进一步的研究前景。
存在散斑和弱闪烁的闭环自适应光学
散斑是一种干涉现象，由相干照明从物体平面的光学粗糙表面散射而产生。传播到光瞳平面后，背向散射的光线自干涉形成亮斑和暗斑，这些斑块被称为“散斑”。假设照明为准单色，且表面高度变化超过光波长的一半，则散斑图案将“完全显现”，对比度趋于一致。在非合作定向能应用中，散斑充当乘性噪声，对图像质量[2]和轨迹质量[3]产生有害影响。给定一个扩展信标，自适应光学系统必须分别感测和校正大气引起的相位像差（导致闪烁）和物体引起的相位像差（导致散斑）。然而，波前传感器（在自适应光学系统内）实际测量和重建的是来自两个相位像差源的路径积分贡献的总和。例如，夏克-哈特曼波前传感器 (SHWFS) 使用单独的小透镜将接收器孔径划分为子孔径，这些子孔径对入射波前进行采样，并将样本聚焦到探测器阵列上。
在具有弱初始条件的相对熵中混乱的传播∗
由于随机噪声的正则化作用，提出了对平均值相互作用粒子系统的定量熵类型传播。与现有结果相对熵的混乱传播的现有结果不同，我们取代了相互作用粒子的初始分布与限制McKean -Vlasov SDES的有限相对熵，而有限的L 2 -Wasserstein距离 - 在某种意义上削弱了初始条件。Furthermore, a general result on the long time entropy-cost type propagation of chaos is provided and is applied in several degenerate models, including path dependent as well as kinetic mean field interacting particle system with dissipative coeffcients, where the log-Sobolev inequality for the the distribution of the solution to the limit McKean-Vlasov SDEs does not hold.
KTAO3处的超导性和弱反定位（111 ...
增强现实（AR）技术为人类机器人互动提供了一种令人兴奋的新媒介，为隐式和明确的人类机器人沟通带来了新的机会。例如，这些技术使身体受限的机器人能够执行非语言相互作用模式，例如Deictic手势，缺乏这样做所需的物理形态。但是，大量的HRI研究表明了物理体现的真正好处（与屏幕上的虚拟机器人相比），暗示虚拟机器人零件的AR增强可能面临挑战。在这项工作中，我们提供了经验证据，比较了使用虚拟（AR）和物理臂来执行识别虚拟或物理引用者的神性手势。我们的主观和客观结果证明了混合现实的神性手势在克服这些潜在局限性方面的成功，无论手势和参考方之间的身体差异如何，它们的成功使用。这些结果有助于激发混合现实机器人系统的进一步部署，并为混合现实技术在HRI环境中的作用提供细微的洞察力。
能量感知的树网络在计算上弱节点∗
我们研究了具有lim的计算能力的移动剂之间分布式网络形成的基本问题，旨在通过以对等方式无线传输和接收能量来实现能量平衡。特别是，我们设计了由少数状态组成的简单分布式协议以及形成任意和k -ary树网络的交互规则。此外，我们（理论上和使用计算机模拟）评估了很多能量再分配方案，这些协议可以利用不同的知识水平，以便在媒介之间实现所需的能量分布，要求每个代理具有至少或至少具有高度深度固定剂的两倍。我们的研究表明，如果不使用有关网络结构的任何知识，就无法及时实现此类能量分布，这意味着在重新分配过程中可能会有很高的能量损失。另一方面，只有几个额外的信息似乎足以保证与满足特定特性的能源分布的快速收敛，从而产生低的能量损失。