XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System动态调整
无人机救援的自主空中监视...
摘要：这种基于无人机的监视系统通过引入主动监测和实时数据传播，提出了针对洪水管理挑战的开创性解决方案。配备了高分辨率摄像头和GPS功能，专门无人机不断监视受洪水影响的地区，为救援团队提供有关精确洪水水平和遇险个人确切的GPS位置的重要信息。这项创新使救援团队有能力做出明智的数据驱动决定，并根据情况的严重性优化回答。该解决方案通过其动态适应性来区分自己。在高液场的情况下，该系统建议部署船只进行疏散，而在低液体情况下，采用了替代性救援方法。根据实时人口数据，动态调整救援团队成员数量的能力最小化了响应时间，从而降低了洪水受害者和救援队的伤亡风险。这种全面而主动的方法改变了传统的反应性模型，增强了整体灾难管理的效力，并努力减少洪水紧急情况下的死亡。
克隆和假应用程序缓解
威胁和攻击，例如利用AI生成的复制品，这些复制品模仿合法的应用程序接口和功能，直到最小的相互作用细节，从而使传统工具的检测无效；使用动态调整行为的自适应恶意软件模块，以在运行时逃避基于签名的或启发式分析；部署多层混淆技术，结合加密，虚拟化和垃圾代码插入以在克隆的应用程序中隐藏恶意有效载荷；利用受信任的开发人员劫持，被盗或制造的证书用于将克隆上传到官方应用商店；操纵运行时环境，使用运行时钩或动态重新编译将恶意代码注入否则清洁应用程序中；武器化应用内广告框架以执行单击欺诈或交付恶意重定向，而无需修改应用程序本身；利用自动化应用程序克隆工具包同时生产针对多个平台的质量分布的假应用程序；并执行破坏完整性的攻击，例如降级应用程序版本来利用传统漏洞或绕过现代安全机制。
人工智能在远程信息网络管理中
摘要：人工智能（AI）正在改变远程信息处理网络管理，提供先进的解决方案以应对现代网络日益复杂性和需求增加的挑战。本文探讨了人工智能如何通过自动化、性能优化和提高安全性来彻底改变网络管理。通过机器学习算法实现的网络自动化和编排可以实现更高效、更准确的配置和管理。此外，人工智能在检测和应对安全威胁、分析大量数据以识别异常模式和防止攻击方面发挥着至关重要的作用。网络性能优化也受益于人工智能，系统可以动态调整带宽并减少延迟，以提供卓越的用户体验。另一项重大进步是预测性维护，它可以预测问题的发生，最大限度地减少对网络运营的影响。本文通过具体的案例研究，展示了人工智能的实施如何显著提高各种环境中的效率和安全性。最后，讨论了将人工智能融入远程信息处理网络管理带来的好处和挑战，全面概述了其当前和未来的影响。
PowerMorph：QoS感知服务器功率重塑，用于数据中心调节服务
电网采用可再生能源为调节电网运行频率带来了稳定性挑战。因此，电网运营商呼吁终端用户（如数据中心）提供频率调节服务，通过根据电网需求动态调整能源消耗来帮助平衡电网的稳定性。随着可再生能源的采用，频率调节服务的平均奖励价格已远高于电力成本。因此，数据中心提供频率调节服务具有很大的成本激励。许多现有的调节数据中心功率的技术会导致性能显著下降或提供的频率调节量较低。我们提出了 PowerMorph，这是一种严格的 QoS 感知数据中心功率重塑框架，它使商品服务器能够提供实用的频率调节服务。PowerMorph 背后的关键是使用“互补工作负载”作为调节服务器功率的附加旋钮，这在满足延迟关键工作负载的严格 QoS 约束的同时提供了高供应容量。我们在一般情况下可将TCO改善高达58%，某些情况下甚至可以完全消除数据中心电费并实现净利润。
摘要简介
Ising模型的基态搜索可以用来解决很多组合优化问题。在目前的计算机架构下，一种适合硬件计算的Ising基态搜索算法对于解决实际问题是必不可少的。受弹簧势能转换的启发，我们提出了一种基于弹簧振动模型的点卷积神经网络基态搜索算法，即Spring-Ising算法。Spring-Ising算法将自旋看作一个连接到弹簧上的运动质点，并建立所有自旋的运动方程。Spring-Ising算法可以通过神经网络的基本结构映射到GPU或者AI芯片上，实现快速高效的并行计算。该算法对于Ising模型的求解有着非常高效的效果，已经在公认的测试基准K 2000中进行了测试。该算法引入动态平衡的概念，通过动态调整弹簧振动模型中Ising模型的权重，实现更细致的局部搜索。最后是简单的硬件测试速度评估。 Spring-Ising算法可以提供在专注于加速神经网络计算的芯片上计算Ising模型的可能性。
胶质母细胞瘤的个性化治疗方法
胶质母细胞瘤似乎特别适合生物标志物驱动的个性化基因组医学。它是癌症基因组图谱计划中第一个接受全面基因组分析的癌症（23），基因和通路变异的特征迅速积累（24-26）。此外，胶质母细胞瘤表现出高度的肿瘤间和肿瘤内空间和时间基因组异质性（27-29），预测靶向联合疗法可能比不加选择的单一药物具有更高的疗效。例如，在胶质母细胞瘤细胞的混合亚克隆中，互斥的 EGFR 和 PDGFRA 致癌基因扩增（30）需要同时抑制两者才能在体外抑制通路（31）。此外，基因组异质性的动态性质似乎会加剧复发和耐药性；治疗会由于新的突变事件和耐药亚克隆的选择而推动克隆进化（32）。纵向生物标志物监测可能有助于个性化治疗的动态调整（图 1C），目前重点关注非侵入性方法（33, 34）。
减轻大型语言模型中的实体级幻觉
大型语言模型 (LLM) 的出现彻底改变了用户访问信息的方式，从传统的搜索引擎转向使用 LLM 进行直接问答交互。然而，LLM 的广泛采用也暴露出一个重大挑战，即幻觉，即 LLM 生成的响应连贯但事实不准确。这种幻觉现象导致用户不信任基于 LLM 的信息检索系统。为了应对这一挑战，本文提出了基于幻觉检测的动态检索增强 (DRAD)，作为一种检测和缓解 LLM 中幻觉的新方法。DRAD 通过基于实时幻觉检测动态调整检索过程，改进了传统的检索增强。它有两个主要组件：实时幻觉检测 (RHD)，用于在没有外部模型的情况下识别潜在幻觉；基于外部知识的自我校正 (SEK)，用于使用外部知识纠正这些错误。实验结果表明，DRAD 在检测和缓解 LLM 中的幻觉方面表现出色。我们所有的代码和数据都是开源的，网址为 https://github.com/oneal2000/EntityHallucination。
LED，OLED和自适应大灯
迈索尔，印度卡纳塔克邦，摘要：汽车行业正在见证照明技术的范式转移，发光二极管（LED）的进步（LED），有机照明发光二极管（OLEDS）和适应性头灯。本文提供了这些创新照明系统的全面概述，分析了汽车工程中的原理，收益，挑战和应用。LED提供了卓越的能源效率，寿命和设计灵活性，从而彻底改变了各种组件的汽车照明。OLED，其薄，轻巧且可定制的性质，为车辆中的室内照明和显示系统提供了新的可能性。自适应大灯动态调整为驾驶条件，提高道路的可见性和安全性。但是，诸如成本，监管要求和技术限制之类的挑战持续存在。本文讨论了正在进行的研究工作和未来的方向，旨在克服这些挑战并利用先进的汽车照明技术的全部潜力。总的来说，这项研究阐明了LED，OLED和自适应大灯技术对汽车行业的变革性影响，从而塑造了移动性对更安全，更高效和美观的车辆的未来。索引术语 - LED，OLED和激光照明
基于PPO的车辆控制坡道合并方案，由增强的C-V2X
摘要 - 在坡道合并中，在自动驾驶中提出了一个关键的挑战，因为车辆合并车道需要动态调整其位置和速度，同时监视主要道路上的交通以防止碰撞。为了应对这一挑战，我们提出了一种基于强化学习的新型合并控制方案，该方案整合了横向控制机械。这种方法可确保从合并车道的车辆平稳整合到主道路上，从而优化了燃油效率和乘客舒适性。此外，我们认识到车辆对车辆（V2V）通信对控制策略的影响，并引入了增强的协议利用蜂窝车辆到全部用途（C-V2X）模式4。该协议旨在降低信息时代（AOI）并提高沟通可靠性。在我们的模拟中，我们使用两个基于AOI的指标来严格评估该协议在自主驾驶场景中的有效性。通过将NS3网络模拟器与Python相结合，我们可以多地模拟V2V通信和车辆控制。结果表明，增强的C-V2X模式4优于标准版本，而拟议的控制方案可确保在坡道合并期间安全可靠的车辆操作。
SmartCooper：自适应融合和判断机制的车辆协作感知
摘要 - 近年来，自动驾驶通过连接和自动驾驶汽车（CAVS）的协作感知来提高道路安全性的潜力，引起了人们的关注。然而，车辆传输环境中的时变频道变化需要传播资源分配。此外，在协作感知的背景下，重要的是要认识到并非所有骑士都贡献有价值的数据，而某些CAV数据甚至对协作感也有害影响。在本文中，我们介绍了SmartCooper，这是一个自适应的合作感知框架，该框架结合了通信优化和判断机制，以促进CAV数据融合。我们的方法始于在考虑通信限制的同时优化车辆的连通性。然后，我们训练一个可学习的编码器，以基于通道状态信息（CSI）动态调整压缩比。子分子，我们设计了一种判断机制来过滤由自适应解码器重建的有害图像数据。我们评估了我们在OpenCood平台上提出的算法的有效性。我们的结果表明，与非判断力计划相比，通信成本大幅降低了23.10％。与最先进的方案相比，我们对联合（AP@iou）的平均交叉点（AP@iou）的平均精度有了显着提高。