XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System压缩
量子压缩态的结构光类比 - DR-NTU
© 2024 作者。开放存取。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议获得许可，允许以任何媒介或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的致谢中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
图像数据压缩
– 奥地利航天局 (ASA)/奥地利。 – 比利时联邦科学政策办公室 (BFSPO)/比利时。 – 中央机械制造研究院 (TsNIIMash)/俄罗斯联邦。 – 中国卫星发射和跟踪控制总院、北京跟踪和通信技术研究所 (CLTC/BITTT)/中国。 – 中国科学院 (CAS)/中国。 – 中国空间技术研究院 (CAST)/中国。 – 英联邦科学与工业研究组织 (CSIRO)/澳大利亚。 – 丹麦国家空间中心 (DNSC)/丹麦。 – 航空航天科学和技术部 (DCTA)/巴西。 – 电子和电信研究所 (ETRI)/韩国。 – 欧洲气象卫星应用组织 (EUMETSAT)/欧洲。 – 欧洲通信卫星组织 (EUTELSAT)/欧洲。 – 地理信息和空间技术发展局 (GISTDA)/泰国。 – 希腊国家空间委员会 (HNSC)/希腊。 – 印度空间研究组织 (ISRO)/印度。 – 空间研究所 (IKI)/俄罗斯联邦。 – 韩国航空宇宙研究院 (KARI)/韩国。 – 通信部 (MOC)/以色列。 – 穆罕默德·本·拉希德航天中心 (MBRSC)/阿拉伯联合酋长国。 – 国家信息和通信技术研究所 (NICT)/日本。 – 国家海洋和大气管理局 (NOAA)/美国。 – 哈萨克斯坦共和国国家空间局 (NSARK)/哈萨克斯坦。 – 国家空间组织 (NSPO)/中国台北。 – 海军空间技术中心 (NCST)/美国。 – 粒子与核物理研究所 (KFKI)/匈牙利。 – 土耳其科学技术研究委员会 (TUBITAK)/土耳其。 – 南非国家航天局 (SANSA)/南非共和国。 – 空间和高层大气研究委员会 (SUPARCO)/巴基斯坦。 – 瑞典空间公司 (SSC)/瑞典。 – 瑞士空间办公室 (SSO)/瑞士。 – 美国地质调查局 (USGS)/美国。
组装理论是基于LZ压缩的算法复杂性的近似值，无法解释选择或进化
1 Oxford Immune Algorithmics, Oxford University Innovation, Oxford, United Kingdom, 2 Center for Logic, Epistemology and the History of Science, University of Campinas (UNICAMP), Brazil, 3 DEXL, National Laboratory for Scientific Computing (LNCC), Brazil, 4 Department of Oncology-Pathology, Center for Molecular Medicine, Karolinska Institutet, Sweden, 5算法动力学实验室，分子医学中心，Karolinska Institutet，瑞典，6个生活系统实验室，阿卜杜拉国王科学技术大学，托瓦尔，沙特阿拉伯王国，艾伦·图灵研究所，英国图书馆，伦敦，英国，英国，国王，国王，国王国王，国王，国王，国王，英国国王，英国图书馆，英国国王8号。伦敦大学，英国
动态压缩部门高级光子源的空缺行政经理的通知，Argonne National Laboratory
华盛顿州立大学华盛顿州立大学是该州的两家研究所之一，成立于1890年，是该州的土地赠款机构，位于普尔曼（Pullman），位于斯波坎，温哥华，三城市和埃弗里特的地区校园。由于对研究和教育方面的卓越强调，Carnegie Classification™已将WSU指定为R1/Tier 1：博士大学 - 最高研究活动。目前的入学人数约为31,600本大学，毕业生和专业学生。该大学为本科生提供98名专业，86名未成年人和100多个硕士学位专业，78个硕士学位课程，65个博士学位课程和3个专业学位课程。在学术上，大学成立了11所大学（农业，人类和自然资源科学；艺术与科学；商业；沟通；教育；工程和建筑；荣誉；医学；护理；药学和药学科学；以及兽医医学）和一所研究生院。有关更多信息，请访问https://wsu.edu。
组装理论是基于LZ压缩的算法复杂性的近似值，无法解释选择或进化
如[5]中，LET（γ，ϕ）表示一个组装空间（AS）或组件子空间。为了简化符号的利益，可以将（γ，ϕ）称为γ，而ϕ给出的边缘标记不相关。来自[5]，我们可以说Cγ（x）表示组装空间γ中对象X的组装索引。令S =（γ，φ，f）是一个无限的组装空间，其中每个组装空间γ∈γ是有限的，φ是每个γ的相应边缘标签ϕγ的集合，f =（f 1，。。。，f n，。。。 ）是嵌入的无限序列（每个嵌入也是[5]中所示的装配图），最终会生成s。也就是说，每个f i：{γi}⊆γ→{γi +1}⊆γ是一种特定类型的组装图，将单个组装子空间嵌入较大的组件子空间中，从而使所得的嵌套组装子空间的序列定义了一个总阶，其中 s
心理能力压缩是抑郁症和焦虑类型的根源
心理能力压缩是由幸福激素减少和应激激素（肾上腺素和皮质醇）的增加驱动的，可以将其视为树的根部，代表了问题的基本原因。这种压缩产生的症状由树的分支代表，包括五种关键的心理困扰类型：抑郁症，各种形式的焦虑，包括强迫症，恐惧症，恐慌发作和普遍焦虑。这些症状在个体之间可能存在很大差异，有些症状只有一个或两个分支，而另一些分支可能会遇到多个分支。
一种基于敏感压缩的方法，用于过滤靶向的FASTQ测序读取
摘要 - BioInformatics应用程序通常需要根据其与特定序列目标的相似性过滤FastQ测序读取，例如消除与特定病毒相关的污染或隔离读取。尽管基于对齐的方法对这些任务有效，但它们表现出降低的灵敏度并可能引入高估，尤其是在面对较低的相似性搜索时。在本文中，我们使用一种新颖的无对齐方法来过滤FASTQ根据定义的相似性阈值读取。与基于对齐方式的方法不同，即使在相似性较低的方案中，例如在古代DNA中，我们的方法也保持较高的灵敏度。此外，我们的方法是基于压缩的，可以减轻其他方法固有的高估风险。我们在各种应用程序中演示了我们方法的多功能性，并提供了一种称为磁铁的公共开源物。磁铁提供了用于加速处理的多线程功能，并且可以在https://github.com/cobilab/magnet上自由访问。索引项 - 数据压缩，生物信息学，计算生物学，测序读取，数据滤波器
cliz：使用自适应微调数据预测为气候数据集优化有损压缩
摘要 - 从尖端的超级计算机中获得支持极大的科学模拟，气候研究在过去几十年中取得了显着发展。，在有效地存储和传输大规模的气候数据之间，出现了新的关键挑战。在本文中，我们开发了CLIZ，这是一种有效的在线错误控制有损压缩方法，具有优化的数据预测和对气候数据集跨各种气候模型的编码方法。一方面，我们探索了如何利用气候数据集的特定属性（例如蒙版信息，维度置换/融合和数据周期性模式）以提高数据预测准确性。另一方面，Cliz采用了一种新型的多霍夫曼编码方法，可以显着提高编码效率。因此显着提高了压缩比。我们根据具有不同模型的多个实地世界气候数据集评估了CLIZ与许多其他最先进的错误控制损耗压缩机（包括SZ3，ZFP，SPERR和QOZ）。实验表明，Cliz在气候数据集上的表现优于第二好的压缩机（SZ3，SPERR或QOZ1.1）的压缩比的压缩率高20％-200％。cliz可以将两个远程Globus终点之间的数据传输成本显着降低32％-38％。索引术语 - 错误控制的损耗压缩，气候数据集，分布式数据存储库/数据库
嵌入式系统的计算机视觉模型压缩技术：调查
摘要 - 深度神经网络在大多数计算机视觉问题中一直始终代表最新技术。在这些情况下，较大且更复杂的模型表现出优于较小架构的性能，尤其是在接受大量代表性数据培训时。随着视觉变压器（VIT）架构的最新采用和广告卷积神经网络（CNN），领先的主链体系结构的参数总数从2012年的6200万参数增加到ALEXNET的6200万参数，到2024年AIM-7B的2024年参数。因此，部署这样的深度体系结构在处理和运行时限制的环境中面临挑战，尤其是在嵌入式系统中。本文涵盖了用于计算机视觉任务的主要模型压缩技术，使现代模型可以用于嵌入式系统中。我们介绍了压缩亚地区的特征，比较不同的方法，并讨论如何在各种嵌入式设备上分析它时选择最佳技术和预期变化。我们还共享代码，以协助研究人员和新从业人员克服每个子区域的初始实施挑战，并为模型压缩带来现有趋势。压缩模型的案例研究可在https://github.com/venturusbr/cv-model-compression上获得。索引术语 - 安装系统，模型压缩，知识蒸馏，网络修剪，网络量化
学习的自主驾驶的多模式压缩
随着人工智能技术的快速发展，多模式学习已成为各种应用程序中数据处理和分析的强大范式，包括自主机器人和车辆[1]和大型语言模型[2]。通过整合来自各种模式的数据，多模式学习增强了AI系统的鲁棒性和适应性，从而提高了性能，并具有更大的能力，可以有效地解决现实世界中的Challenges。多模式学习的一种显着应用是在官方驾驶中，它使自动驾驶汽车（AVS）能够使用多种数据源（例如摄像头，LIDAR，雷达，雷达和超声传感器）来解释和响应其环境。这种不同数据类型的集成使机器的感知和决策更加准确，增强了车辆检测和理解对象，预测其运动并安全地驾驶复杂驾驶场景的能力。使用不同方式中包含的信息，AV可以实现更大的鲁棒性和可靠性，降低事故的风险，并改善各种和动态驾驶条件下的整体性能。AV传感器会生成大量数据[3]，根据传感器配置，每秒可能达到40千兆位（GBPS）。必须实时处理和分析这些数据，这需要大量能量，进而减少车辆的范围[4]。因此，无论是在板载处理还是使用未来的低延迟通信[5]来减少数据量，无论是在机载处理还是计算偏移到云服务上。因此，有效的压缩