XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分组
人类计算机的互动和信息可视化
首先检查了从关键字搜索确定的设计方法，以将重复的方法组合在一起。这包括将基本相同但以不同命名的方法分组在一起。例如，卡排序有时被称为卡片排序。由于它们本质上是相同的方法 - 涉及将卡片分类以获取目标用户的信息 - 他们将其分组在一起。接下来，他们被过滤以建立至少两个来源中识别的方法列表。在某些情况下，即使在至少两个来源中识别出该方法，也没有考虑一种方法。仅提供了两种来自设计委员会（N.D.A）和设计委员会（N.D.B）的来源的方法，因为在两个网站中提供的描述都非常相似，因此也省略了。因此，省略的方法是：选择样本，集群和投票，比较笔记，驱动因素和障碍，希望和恐惧，项目空间，涂鸦 - say say slap头脑风暴和讲习班工具包。
Grover 在 SPEEDY 上
摘要：随着量子计算机的出现，重新审视密码学的安全性近年来一直是一个活跃的研究领域。在本文中，我们估算了将 Grover 算法应用于 SPEEDY 分组密码的成本。SPEEDY 是 CHES'21 中提出的一类超低延迟分组密码。可以确保配备 Grover 算法的密钥搜索将分组密码的 n 位安全性降低到 n 2 位。问题是 Grover 算法需要多少量子资源才能工作。NIST 将对称密钥密码的后量子安全强度估计为 Grover 密钥搜索算法的成本。SPEEDY 提供 128 位安全性或 192 位安全性，具体取决于轮数。根据我们估计的成本，我们提出增加轮数不足以满足对量子计算机攻击的安全性。据我们所知，这是 SPEEDY 作为量子电路的首次实现。
optimus®人类TCR发现平台
•10年的工作 - 进入•> 40个基因工程步骤，处于7个基因座•转移的人类DNA的160万基础•小鼠基因沉默•人类TCR V，D和J基因完整，正常重新分组，并组装成功能性TCR
SFA WS 议程 - 北约的 ACT
09:45-10:15 咖啡休息 - 提供咖啡和糕点 10:15-11:30 区域视角简介 亚太地区：Ken Martin 中校 北极：Katarzyna Zysk 博士，挪威奥斯陆国防研究所 俄罗斯和东欧：Flemming Splidsboel Hansen 博士 中东和北非：Pierre Asencio 中校 11:30-13:30 区域视角分组会议 关于区域视角的讨论 准备小组简报 13:30-14:45 午餐 14:45-16:00 分组会议 小组介绍 区域视角 - 调查结果、关键要点、潜在情景 - 亚太地区 - 北极 - 俄罗斯和东欧 - 中东和北非及萨赫勒地区 16:00-16:15 闭幕词 Tibor SZABO 上校，ACT 战略分析处处长16:20-17:00 SME、主持人、引导员会议
支持虚拟现实中的设计空间探索
由于缺乏可视化功能、非破坏性操作、建议和灵活性，探索虚拟场景中对象配置的设计空间对于虚拟现实创作工具而言是一项挑战。这项工作引入了属性空间，即在 3D 内容生成期间可视化和操纵虚拟现实中的对象属性的工具。属性空间使设计师能够系统地探索设计空间，支持快速比较设计方案并提供设计建议。可以为多个对象同时分组和操纵自定义属性组合。分组支持创建自定义操作组合，可用作编辑多个属性的工具，以及有希望的设计决策的快照以供以后审查。在 3D 设计专家对属性空间的评估中，我们发现我们的方法可以增强用户对其设计空间探索的理解
ICT-SCRM-TASK-FORCE-SCENARIOS-REPORT- ...
在威胁情景报告的最新版本中，WG重复了为评估供应链中产品和服务的威胁和影响而开发的威胁评估方法。此过程的第一步是就产品和服务的定义和范围达成共识。在此步骤之后，WG评估了原始九个威胁分组对产品和服务威胁的适用性。WG还考虑了是否还有其他威胁组可能需要添加针对产品和服务。最后，WG得出结论，该报告的早期版本的威胁类别非常适用，并且不需要其他分组来进行彻底的评估。该过程的最后一步是生成产品和服务方案，以包括影响和减轻控制。此版本将产品和服务方案集成到附录C中，该方案由威胁组订购。
使用机器学习模型分析地中海贫血数据
背景：全球约 7% 的人口患有先天性血红蛋白疾病，每年有超过 300,000 例 β-地中海贫血新病例。在低收入地区，诊断成本高昂且不准确，通常依赖于全血细胞计数 (CBC) 测试。本研究采用机器学习 (ML) 根据性别和 CBC 对 β-地中海贫血特征进行分类，探索对无症状携带者和非携带者进行分组的影响。方法：数据集包括来自斯里兰卡的 288 名疑似 β-地中海贫血患者。使用 11 个判别公式和 9 个 ML 模型对其进行分类。使用马哈拉诺比斯距离去除异常值，并使用合成少数过采样技术 (SMOTE) 和 SMOTE- 名义连续 (NC) 进行重采样。Mann-Whitney U 检验处理特征提取和类别分组。使用八个标准评估 ML 性能。结果：Ehsani 公式通过将沉默携带者和非携带者分组，实现了 0.66 的受试者工作特征曲线下面积 (ROC-AUC)。未进行特征提取的卷积神经网络 (CNN) 表现出更好的性能，准确率为 0.85、灵敏度为 0.8、特异性为 0.86，ROC-AUC 为 0.95/0.93（微观/宏观）。即使没有预处理，性能也能保持。结论：在使用性别和 CBC 特征对 β - 地中海贫血进行分类时，ML 模型优于经典判别公式。更大的数据集可以增强 ML 模型的泛化能力和特征提取的影响。将沉默携带者和非携带者分组可改善 ML 结果，尤其是在重新采样的情况下。就可用特征而言，沉默携带者与非携带者无法区分。
碳足迹2023（审查）-Summer
一家公司的碳足迹测量了与其一年以上的活动相关的所有温室气体排放，按类别分组。此工具使衡量公司对气候的影响并了解原因成为可能。这是有效减少排放的重要步骤。