XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分解
个性化机器学习 - 矩阵分解
- 等级（a）=等级（A⊤）。- WLOG，如果m≥n，矩阵A当等级（a）= n时被视为全等级。在这种情况下，n也是最大可能的等级。- 对于矩阵，其中m = n，仅当a是完整的等级时，存在逆A -1。- 如果矩阵没有完整的排名，则据说矩阵的排名低（或排名不足）。
变色龙：一种用于检索的语言模型的异质和分解加速器系统
检索授权的语言模型（RALM）将大型语言模型（LLM）与矢量数据库结合在一起，以检索文本生成期间的上下文知识。这种策略即使使用较小的模型也有助于产生令人印象深刻的发电质量，从而通过数量级来调查计算需求。为了有效而灵活地为Ralms提供服务，我们提出了Chameleon，这是一种杂项加速器系统，将LLM和矢量搜索加速器集成在分解的体系结构中。异质性在推理和检索方面有效地提供了有效的服务，而分类允许独立缩放LLM和向量搜索加速器来满足各种RALM要求。我们的变色龙原型在FPGAS上实现了向量搜索加速器，并将LLM推理分配给GPU，并用CPU作为群集坐标。与混合CPU-GPU架构相比，在各种RALMS上进行了评估，延迟降低2.16倍，吞吐量的延迟3.18倍。有希望的结果为采用异质加速器的方式铺平了道路，不仅是LLM推断，而且还可以在未来的RALM系统中进行矢量搜索。
分解孤岛：提高供应链效率
全球供应链的复杂性日益增强，扩大了孤岛所带来的挑战，这些挑战分散了数据并破坏了不同部门的信息流。本文探讨了企业资源计划（ERP）集成和自动化如何通过分解这些筒仓来提高供应链效率的关键解决方案。ERP系统统一采购，库存管理，生产和分销，提供实时数据可见性并促进整个供应链的协作。自动化通过AI，IoT和机器人过程自动化等技术，通过简化操作，减少人为错误并促进预测分析以获得更好的决策来进一步加速这种转变。本文还研究了驱动ERP集成和自动化的技术，例如用于透明度的区块链，用于无缝数据交换的云计算以及智能自动化，以增强决策能力。通过现实世界中的案例研究，我们重点介绍了公司如何成功实施ERP驱动的自动化以克服传统系统的挑战并提高绩效。我们解决了共同的实施障碍，包括数据迁移问题和系统复杂性，为启动ERP集成项目的组织提供实用策略。最后，我们展望未来的趋势，包括超级自动化和AI驱动的ERP系统，以及它们塑造更有效，可持续的供应链的潜力。通过接受这些进步，企业可以在日益相互联系的全球市场中优化运营，降低成本并保持竞争力。
聚乙烯二苯二甲酸酯颗粒的机制碎片分解为纳米塑料和可合同的碳，废水comamonas
摘要：在废水和城市河流中，曲霉科细菌富含多聚（乙二醇）（PET）微塑料，但宠物降级机制仍不清楚。在这里，我们通过结合显微镜，光谱，蛋白质组学，蛋白质建模和遗传工程来调查了废水分离株的comamonas testosteroni kf-1。与宠物膜上的较小凹痕相比，扫描电子显微镜显示出明显的宠物颗粒，导致30天培养中的小纳米颗粒（<100 nm）的丰度增加了3.5倍。红外光谱法主要捕获了碎片颗粒中的水解裂解。溶液分析进一步证明了PET低聚物BIS（2-羟基乙基）苯二甲酸酯的双重水解为生物可用的单体terephathathate。补充乙酸盐，一种常见的废水共覆盖物，促进了细胞生长和宠物碎片。仅检测到一种，仅检测到一种，这在仅乙酸盐和仅宠物的条件下发现。该水解酶结构的同源性建模说明了尽管序列不同，但类似于报道的PET水解酶的底物结合。缺乏该水解酶基因的突变体无能为力低聚物水解，宠物碎片降低了21％。基因的重新插入恢复了两个功能。因此，我们已经确定了在废水comamonas中降低宠物降解水解酶的本构生产，该水解酶可以用于塑料生物转化。关键词：塑料废物，废水，生物降解，显微镜，蛋白质组学，PET水解酶
助记符、组块分解和思维的力量......
记忆在学习和认知表现中起着至关重要的作用，但许多人难以有效地保留和回忆信息。这篇概念文章探讨了三种强大的记忆增强技术：助记符、分块和思维导图。助记符利用创造性联想来编码和检索信息，而分块涉及将复杂数据组织成可管理的单元。另一方面，思维导图利用视觉表现来增强理解和记忆。本文借鉴研究结果和实践见解，全面概述了每种技术，包括其原理、好处和实施的实用技巧。通过将这些记忆掌握技术纳入他们的学习工具包，个人可以释放他们的全部记忆潜力并提升他们的学习体验。
三角洲：使用大语言模型分解的有效的长期机器人任务计划
摘要 - 大语言模型（LLM）的最新进展彻底改变了许多研究领域。在机器人技术中，通过解锁前所未有的上下文意识级别，将常识性知识整合到下游任务中已大大推动了该领域。尽管知识收集了大量知识，但由于幻觉或缺少域信息，LLM可能会产生不可行的计划。为了应对这些挑战并提高计划的可行性和计算效率，我们介绍了Delta，这是一种新颖的LLM知名任务计划方法。通过使用场景图作为LLM中的环境表示，Delta实现了快速生成精确的计划问题描述。为了提高计划绩效，Delta将LLMS的长期任务目标分解为自回归的子目标序列，从而使自动化的任务计划人员能够有效地解决复杂的问题。在我们的广泛评估中，我们表明，与艺术品相比，达美航空可以实现高效且全自动的任务计划管道，达到更高的计划成功率，并明显较短的计划时间。
多层超导与层间配对的分解
我们证明，与层间配对的多层超导性可以自然分解为一系列弱耦合的双层和三层超导块，以最大程度地减少其总自由能。我们的工作是由层间配对的最新提案，这是由层间互相交换在双层和三层镍超导体中的近半填充D Z 2轨道的相互作用所引起的。我们探讨了层间配对超导性的一般特性，并对有效的多层模型进行系统的Ginzburg-Landau分析。对于实际材料，我们的结果意味着强大的超导级参数调制和沿Z轴（垂直于层）的短相干长度。这揭示了多层超导与中间配对的独特特征，并为将来的实验和理论研究提供了一个基本框架。
一项研究，以获取昆虫在分解和养分回收中的重要作用
ISSN印刷：2617-4693 ISSN在线：2617-4707 IJABR 2024; SP-8（9）：110-114 www.biochemjournal.com收到：11-06-2024接受：15-07-2024 Rupali JS Ph.D.印度新德里，印度德里市ICAR-印度农业研究所昆虫学系学者，Basavaraj N Hadimani Icar-Indian农业研究所，印度新德里，印度德里，印度Vidya Madhuri E Ph.D. ICAR-印度农业研究所昆虫学系学者，印度新德里，印度德里，Bharath Kumar BM，硕士印度泰米尔纳德邦，泰米尔纳德邦，印度旁遮普邦的Phagwara昆虫学，可爱的专业大学昆虫学，印度旁遮普邦，托米尔·纳德·纳德·纳德（Tamil Nadu
使用土著微生物分解剂和Maggot Black Soldier Fly Fly Decrivors
摘要。可以使用本地微生物和黑色士兵飞行（BSF）Maggot Detritivore来处理和转化粪中的绵羊固体废物。绵羊粪便中有机材料分解的结果可以是bfs maggot生物量和BSF Frass。研究涉及将绵羊粪便与牛奶加工业污泥和有机厨房废物结合在一起，并使用本地微生物分解剂和BSF Maggot碎屑进行有氧处理。这项研究旨在使用各种废料，本地细菌和真菌使用探索方法将绵羊粪便转换为BSF MAGGOT和BSF FRASS生物量。所使用的方法是探索，并且在描述性中获得了数据。从微生物分解器进行7天初始分解过程开始，加工绵羊粪便的过程持续了21天。研究表明，底物中的本土细菌和真菌为5 x 10 10 cfu/g和3 x 10 5 cfu/g。加工绵羊粪便可以减少废物量，从而减少63,87％，导致BSF Maggot生物量为1042±98.4631 g，而FRASS BSF为1084±55.8345 g。
rrcov：具有高分解点的可扩展稳定估计器
巴士。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6灌木丛。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9辆车。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。9辆车。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个级联。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 cov类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13共瓦斯。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15五阶级类。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 covcontrol类。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 covcontrolcd。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>72 GetClister方法。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>72 GetClister方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>73 Genetipse。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7373 Genetipse。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。73