XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分层
Momentive Technologies 推出分层安全基础设施
Bitdefender 是全球网络安全领域的领导者，为 150 多个国家的 5 亿多个系统提供保护。自 2001 年以来，Bitdefender 一直致力于创新，为智能互联家庭、移动用户、现代企业及其网络、设备、数据中心和云基础设施提供屡获殊荣的安全产品和威胁情报。如今，Bitdefender 也是首选提供商，嵌入全球 38% 以上的安全解决方案中。Bitdefender 受到业界认可、供应商尊重和客户推崇，是您可以信赖和依靠的网络安全公司。
大自然的分层材料 - MIT Fab Lab
存在于植物和动物体内，具有多种功能。一个基本功能显然是机械功能，为身体提供保护和支持。但生物材料也可以用作离子储存器（骨骼是一个典型的例子）、化学屏障（如细胞膜）、具有催化功能（如酶）、将化学物质转化为动能（如肌肉）等。本篇评论文章将重点关注主要（被动）具有机械功能的材料：纤维素组织（如木材）、胶原组织（如肌腱或角膜）、矿化组织（如骨骼、牙本质和玻璃海绵）。主要目标是介绍这些材料结构的当前知识以及这些结构与它们（主要是机械）功能的关系。本文不会讨论具有主动机械功能的肌肉，也不会讨论流体流动（例如血液循环）、摩擦和摩擦学（例如关节）或连接（例如昆虫的附着系统）等领域，尽管它们与力学有明显的关系。因此，对自然的看法将非常类似于对（块体）结构材料感兴趣的材料科学家的看法。
通过分层合成重新优化量子电路
摘要 — 量子计算的当前阶段处于噪声中型量子 (NISQ) 时代。在 NISQ 设备上，双量子比特门（例如 CNOT）比单量子比特门噪声大得多，因此必须尽量减少它们的数量。量子电路合成是将任意幺正分解为一系列量子门的过程，可以用作优化工具来生成更短的电路以提高整体电路保真度。然而，合成的解决时间随着量子比特数量的增加而呈指数增长。因此，对于大规模量子比特电路来说，合成是难以实现的。在本文中，我们提出了一个分层的逐块优化框架 QGo，用于量子电路优化。我们的方法允许指数成本优化扩展到大型电路。QGo 结合使用分区和合成：1) 将电路划分为一系列独立的电路块； 2) 使用量子合成重新生成和优化每个块；3) 通过将所有块拼接在一起重新组成最终电路。我们进行分析并展示三种不同情况下的保真度改进：真实设备上的小尺寸电路、噪声模拟中的中尺寸电路和分析模型上的大尺寸电路。我们的技术可以在现有优化之后应用，以实现更高的电路保真度。使用一组 NISQ 基准，我们表明，与 t | ket ⟩ 等工业编译器优化相比，QGo 可以将 CNOT 门的数量平均减少 29.9%，最多可减少 50%。在 IBM Athens 系统上执行时，较短的深度可带来更高的电路保真度。我们还展示了 QGo 技术的可扩展性，以优化 60 多个量子比特的电路。我们的技术首次成功展示在大型电路的编译工具链中采用和扩展合成。总体而言，我们的方法非常稳健，可以直接纳入生产编译器工具链，以进一步提高电路保真度。索引术语——量子计算、优化、综合、量子编译器
急性和慢性冠状动脉综合征的分层药物
传统的心血管疾病管理方法依赖于将具有常见体征和症状的临床表现分组为预先指定的疾病途径，所有这些疾病途径均根据基于证据的指南（“一号适合的all”）均匀治疗。精确医学的目的是在正确的时间为正确的患者提供正确的治疗方法，并结合时间的数据（例如历史，体格检查，成像，实验室）和多摩斯技术提供的数据。在缺血性心脏病的患者中，生物标志物和血管内评估可用于鉴定具有不同病理生理学的内型，这些型可能会从不同的治疗中受益。本综述讨论了将分层管理应用于急性和慢性冠状动脉综合征患者的策略。
通过加强学习的自主分层存储管理
在当今的大数据时代，数据管理的挑战已大大增长。一个关键方面是数据存储的管理。随着数据量继续扩展，有效的存储管理变得越来越重要。同时，不断发展的硬件技术提供了各种存储选项，范围从HDD到SSD和NVRAM。为此，层次结构（多层）存储系统（HSS）已成为解决方案，组织了不同的存储设备，以层次结构地提供各种存储选项。但是，在优化性能和成本效益的同时管理多个存储层及其数据非常复杂。在本文中，我们讨论了层次存储系统管理中的挑战。我们总结了我们先前在应对这些挑战方面的贡献，包括基于强化学习（RL）的数据迁移策略的建议以及自主分层存储管理框架HSM-RL的设计。我们还介绍了HSM-RL在科学数据管理中的应用，以证明其适应性和可伸缩性。最后，我们结束了迄今为止的工作，并概述了未来的研究计划。VLDB研讨会参考格式：Tianru Zhang。通过加强学习自主分层存储管理。VLDB 2024研讨会：VLDB Ph.D.车间。1简介
1个基于云的分层模仿学习，可扩展...
在[6]，[7]中，我们通过模仿一些著名的古典方案以及[8]，[9]等新方案，在“热带”环境中使用热带代数作为加密计划的平台。的意思是，我们分别替换了加法和乘法的通常操作，分别用操作最小（x，y）和x + y代替。使用热带代数作为平台的一个明显优势是无与伦比的效率，因为在热带方案中，由于热带乘法是通常的增加，因此不必执行任何数字的效率，请参见第2节。另一方面，即使这种元素是热带代数上的矩阵，元素的“热带力量”也可能表现出一些模式。在[11]中利用了这种弱点，以对[6]中的一个方案进行相当成功的攻击。在本文中，我们使用一种使用单变量多项式的热带代数的数字签名方案。该方案中公共密钥的安全性是基于分解单变量热带多项式的计算硬度。已知此问题是NP-HARD，请参见[10]。由于我们论文的第一个版本[3]于2023年9月在线发布，因此Panny [12]以及Brown and Monico [1]对我们的计划进行了几次伪造攻击。Brown和Monico还对Panny的At-Tacs进行了轻松的补丁，但提到他们没有找到任何方法来防止自己的伪造攻击。在我们的原始预印本[3]的更新版本中，我们考虑了Brown and Monico（来自[1]和非正式交流）
使用分层相对比层摄影（HIP-CT）
隶属关系1。英国伦敦大学学院机械工程系2。欧洲同步辐射设施，法国格勒诺布尔3。UCL心血管科学研究所，英国伦敦4。 Wellcome Sanger Institute，Wellcome Genome Campus，Hinxton，Cambridge，UK 5。 西门子卫生师，德国埃尔兰根6。 Laboratoire d'Anatomie des alpesfrançaises（Ladaf），Grenoble Alpes，Grenoble，F 7。 德国汉诺威汉诺威医学院病理学院8. 末期生物医学研究和阻塞性肺部病汉诺威（呼吸），德国肺研究中心（DZL），汉诺威，德国9。 病理研究所，亚兴医科大学，德国亚兴，10。 Helios大学诊所Wuppertal，Witten大学/HERDECKE，德国Wuppertal，DIV>病理与分子病理研究所，德国11。 Johannes Gutenberg-University Mainz Mainz的Johannes Gutenberg-University Mainz的功能与临床解剖研究所，德国12。 在英国迪德科特的哈威尔研究综合大楼 *通讯作者：约瑟夫·布鲁内特（j.brunet@ucl.ac.uk，+336093777101，地址：Joseph Brunet 71 AV。 des Marders，38000 Grenoble）UCL心血管科学研究所，英国伦敦4。Wellcome Sanger Institute，Wellcome Genome Campus，Hinxton，Cambridge，UK 5。西门子卫生师，德国埃尔兰根6。Laboratoire d'Anatomie des alpesfrançaises（Ladaf），Grenoble Alpes，Grenoble，F 7。德国汉诺威汉诺威医学院病理学院8.末期生物医学研究和阻塞性肺部病汉诺威（呼吸），德国肺研究中心（DZL），汉诺威，德国9。病理研究所，亚兴医科大学，德国亚兴，10。Helios大学诊所Wuppertal，Witten大学/HERDECKE，德国Wuppertal，DIV>病理与分子病理研究所，德国11。Johannes Gutenberg-University Mainz Mainz的Johannes Gutenberg-University Mainz的功能与临床解剖研究所，德国12。在英国迪德科特的哈威尔研究综合大楼 *通讯作者：约瑟夫·布鲁内特（j.brunet@ucl.ac.uk，+336093777101，地址：Joseph Brunet 71 AV。des Marders，38000 Grenoble）
多模式分布对齐的分层最佳传输
在许多机器学习应用程序中，有必要通过对齐方式有意义地汇总不同但相关的数据集。最佳传输（OT）的方法将姿势比对作为差异最小化问题：目的是使用Wasserstein距离转换源数据集以匹配目标数据集，作为在对齐约束下的分歧度量。我们引入了OT的分层公式，该公式利用数据中的群集结构来改善嘈杂，模棱两可或多模式设置的对齐。为了以数值为单位，我们提出了一种利用sindhorn距离的分布式ADMM算法，因此它具有有效的计算复杂性，该计算复杂性与最大群集的大小四倍地缩放。当两个数据集之间的转换是统一的时，我们提供的性能保证可以描述何时以及如何使用我们的公式恢复群集对应关系，然后描述为这种策略的最坏情况数据集的几何形状。我们将此方法应用于合成数据集，该数据集将数据建模为低级别高斯人的混合物，并研究数据的不同几何特性对对齐的影响。接下来，我们将方法应用于神经解码应用中，其目标是预测猕猴主运动皮层中神经元种群的运动方向和瞬时速度。我们的结果表明，当数据集中存在聚类结构时，并且在试验或时间点之间保持一致，这是一种层次对齐策略，该策略利用这种结构可以提供跨域比对的显着改善。
分层医学在痴呆症护理中的应用
分层医疗（也称为个性化医疗或精准医疗）没有一个统一接受的定义。相反，存在许多不同的定义。也许最简单的是英国医学科学院采用的定义，该学院将分层医疗定义为“使用诊断测试或技术根据疾病风险或治疗反应对患者进行分组”（英国医学科学院，2020 年）。不同定义的共同点是对患者进行分组的概念，通常使用分子或遗传技术，以期加强对他们的护理。这种护理可能包括更准确的诊断，但更多时候侧重于提高治疗的安全性或有效性。对这种方法的热情部分来自于希望最大限度地发挥基础科学进步的临床效益，例如人类基因组计划
无机分层材料之间的协同相互作用...
Hu，X.，Luo，Y.，Liu，W。＆Sun，Z。 （2022）。 无机分层材料与膨胀阻燃剂之间的协同相互作用，以进行先进的防火。 碳，187，290us。 https://dx.doi.org/10.1016/j.carbon.2021.11.025Hu，X.，Luo，Y.，Liu，W。＆Sun，Z。（2022）。无机分层材料与膨胀阻燃剂之间的协同相互作用，以进行先进的防火。碳，187，290us。https://dx.doi.org/10.1016/j.carbon.2021.11.025