XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System化以
将您的PKI现代化以确保安全，效率和敏捷性
由于PKI在企业中的范围不断扩大，因此许多大型公司都有依赖它的产品。Microsoft Windows和其他操作系统依靠PKI进行网络和身份验证。Microsoft Applications平台（例如Office和Exchange Server）将PKI广泛用于网络，身份验证和加密。Apple和Google产品出于同样的原因而依赖PKI。Adobe Acrobat和其他PDF工具可以使用数字证书来数字签名PDF文件，以证明其创建者的身份。顾问撰写的自定义应用程序可能会依靠PKI来确保数字交易和通信是安全且可验证的，以满足法规合规性要求。所有这些都可以更好地工作，并且使用现代PKI更加安全。
供应链的绿化以通过逻辑整合供应链资源来推动性能
这是指整合供应链中环境的关注的过程，使排放受到控制，减少废物的产生并保护生态系统。GSCMP包括绿色采购，寻求与供应商和客户的积极合作，从策略性地使用反向物流来实践生态设计，以及有意识地绿色的内部操作。
刚刚搬迁：气候变化以及
随着气候变化增加了飓风，洪水，野火和其他“自然”灾难的严重性和频率，更多的人暂时或永久流离失所。在2022年，人口普查局估计，由于这些事件，有340万成年人在美国暂时或永久流离失所。尽管在过去十年中，美国的内部流离失所的广泛且持续的速度，但没有联邦法律可以保证向流离失所者提供财务或技术搬迁援助。虽然联邦紧急事务管理局（“ FEMA”）最近扩大了灾难幸存者可用的联邦援助的数量和类型，但对于最需要的人来说，援助历来是不灵活，有限或无法访问的。
![ARXIV：2407.05342V1 [CS.CV] 7 JUL 2024
在中的重建和未结构结构共存
评估人类协作：...
arxiv：2407.07035v1 [CS.CL] 9月9日2024
观察非易失性磁性 - 热切换...
旋转角动量的光子准晶体
土匪的集中差异隐私
在AI-... 中优化以人为中心的目标
算法什么时候应该辞职？ AI治理的提案
通过预测分析增强网络安全
基于事件触发的增强学习基于超级可靠的低延迟v2x通信的联合资源分配](/simg/3/3a456051cbc8ba5176d68ebda8e39d4dbc06c013.webp)
ARXIV：2407.05342V1 [CS.CV] 7 JUL 2024 在中的重建和未结构结构共存 评估人类协作：... arxiv：2407.07035v1 [CS.CL] 9月9日2024 观察非易失性磁性 - 热切换... 旋转角动量的光子准晶体 土匪的集中差异隐私 在AI-... 中优化以人为中心的目标 算法什么时候应该辞职？ AI治理的提案 通过预测分析增强网络安全 基于事件触发的增强学习基于超级可靠的低延迟v2x通信的联合资源分配
摘要。本研究解决了域级逐步学习问题，这是一种现实但具有挑战性的持续学习场景，在该方案中，域分布和目标类别跨任务各不相同。为处理这些不同的任务，引入了预训练的视力语言模型（VLM），以实现其强大的推广性。但是，这会引起一个新问题：在适应新任务时，预先训练的VLMS中编码的知识可能会受到干扰，从而损害了它们固有的零射击能力。现有方法通过在额外的数据集上使用知识蒸馏来调整VLM来解决它，这需要大量计算。为了有效地解决此问题，我们提出了无知的无干扰知识集成（DIKI）框架，从避免避免信息干扰的角度来保留对VLM的预训练的知识。具体来说，我们设计了一种完全残留的机制，可以将新学习的知识注入冷冻的骨干中，同时引发对预训练的知识的不利影响最小。此外，此残差属性可以使我们的分布感知的集成校准方案明确控制来自看不见的分布的测试数据的信息植入过程。实验表明，我们的二基仅使用训练有素的参数超过了当前的最新方法，并且需要较少的训练时间。代码可在以下网址找到：https：//github.com/lloongx/diki。
气候变化以及性和生殖健康与权利
气候变化会影响人口健康和卫生系统，并与性和生殖健康与权利（SRHR）和性别平等密不可分。链接尚未理解，气候变化对SRHR的影响通常被忽略。气候危机对社会，情感，文化和经济健康和福祉具有影响，尤其是对包括SRHR在内的妇女和女孩的影响。性别，性，年龄，财富，本地性和种族都是在脆弱性气候变化方面的决定因素。（1）更普遍地，面临多种和相交形式的歧视形式的人可能会遇到获得性和生殖健康（SRH）信息和服务的障碍，气候危机与现状并使现状变得更加恶化。（1,2）
结合贝叶斯优化和自动化以同时优化反应条件和路线
使用基于OW的反应器来优化Suzuki - Miyaura耦合（3个连续变量，一个分类）和C - H激活（5个连续变量）通过5 - 22实验中的多任务BO进行，从而降低了与常规优化技术相比，R＆D成本降低了R＆D的成本。在一项不同的研究中，使用BO技术来提高基于4个输入控制变量（例如居住时间，等效量和温度）参数的自动连续OW平台，在OW系统中的HECK环化34个34的产量。作者能够在仅14小时（13个总实验）中实现81％的产量，并发现了有利的竞争途径。这样的ndings强调了BO在不同的研发方案中的多功能性和效力。将BO方法纳入研发方法的一个主要挑战是，这些方法通常被视为具有有限的解释性和可解释性的黑匣子，35妨碍了他们广泛采用。此外，当搜索空间很大时，研究人员在可视化和
饮用水和废水领域的气候变化以及对财务弹性，保险和信贷和投资质量的影响
执行简介饮用水，废水和雨水（水部门）公用事业公司正在经历更为昂贵的运营和财务影响，而与气候变化相关的灾难的频率和严重程度的增加。因此，金融和保险行业正在增加对气候变化风险的关注，以评估其对水部门公用事业的评估。因此，重要的是要正确识别，管理和披露气候变化风险和弹性工作，以确保他们可以继续提供必要的水服务，这一点很重要。这些活动还可以影响公用事业的信用评级，投资者关系，以及以负担得起的价格吸引投资者和获得保险范围的能力。如果水部门公用事业公司没有提供有关其气候变化威胁，脆弱性和适应策略的足够信息，则金融机构可能会基于不完整或公开可用信息的决定，这可能无法提供最准确的效用局势气候变化风险。
footyvision：在足球视频中的多对象跟踪，本地化以及球员和球的增强
足球视频内容分析是一个快速发展的领域，旨在丰富足球比赛的观看体验。当前的研究通常集中于玩家和/或球形检测，跟踪和本地化的特定任务。我们的研究致力于将这些努力整合到能够处理透视转换的综合多对象跟踪（MOT）模型中。我们的框架（footyvision）使用了在扩展的球员和球数据集中训练的Yolov7骨干。MOT模块建立了一个画廊，并根据特征嵌入式，界限框相交，距离，距离和速度来通过匈牙利算法分配身份。我们模型的一个新组件是透视转换模块，该模块利用Yolov7骨架的激活映射使用线，相互作用点和椭圆形来计算同型。此方法有效地适应动态
平衡 RNN 中的记忆与泛化以实现高性能脑机接口
脑机接口 (BMI) 可以恢复瘫痪患者的运动功能，但目前受限于实时解码算法的准确性。使用现代训练技术的循环神经网络 (RNN) 在根据神经信号准确预测运动方面已显示出良好的前景，但尚未在闭环设置中与其他解码算法进行严格评估。在这里，我们将 RNN 与其他神经网络架构进行了比较，使用来自非人类灵长类动物的皮层内信号对手指运动进行实时连续解码。在一指和两指在线任务中，LSTM（一种 RNN）的表现优于卷积和基于 Transformer 的神经网络，平均吞吐量比卷积网络高 18%。在运动集减少的简化任务中，RNN 解码器被允许记住运动模式并匹配健全人的控制。随着不同运动数量的增加，性能逐渐下降，但并没有低于完全连续的解码器性能。最后，在双指任务中，其中一个自由度的输入信号较差，我们使用经过训练的 RNN 恢复了功能控制，这些 RNN 既可以充当运动分类器，也可以充当连续解码器。我们的结果表明，RNN 可以通过学习和生成准确的运动模式来实现功能性实时 BMI 控制。
适应性实验室进化以获得糠醛耐受性……
结果与讨论：为进一步探究糠醛耐受性增强的机制，基于全基因组重测序数据，利用 CRISPR/Cas9 技术构建了 ADR1_1802 突变体。结果表明，当糠醛为 4 g/L 时，ADR1_1802 开始生长的时间与参考菌株（S. cerevisiae CEN.PK113-5D）相比缩短了 20 小时。此外，根据实时荧光定量 PCR 分析，ADR1_1802 突变体中 GRE2 和 ADH6 的转录水平分别增加了 53.69% 和 44.95%。这些发现表明突变体糠醛耐受性的增强是由于糠醛降解加速。重要性：全球可再生碳对于实现“零碳”目标至关重要。从生物质中获得的生物乙醇就是其中之一。为了使生物乙醇的价格与化石燃料具有竞争力，必须提高乙醇产量，因此，应通过酿酒酵母将生物质预处理过程中产生的单糖有效地转化为乙醇。然而，葡萄糖或木糖氧化形成的抑制剂会降低乙醇产量。因此，抑制剂耐受性酿酒酵母对这一过程非常重要。糠醛作为预处理水解液的主要成分之一，对酿酒酵母的生长和乙醇生产有明显的影响。为了获得对糠醛耐受的酿酒酵母并找到潜在机制，本研究应用了适应性实验室进化和CRISPR/Cas9技术