XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System参数集
Plenticore MP G3
1）可选的电池和电源扩展，可从批发商那里收取费用。2）标称输出功率：实际输出功率取决于系统和存储大小。3）MPP范围为标称功率：MPP范围之外，MPP控制发生在标称功率以下。基于所有MPP跟踪器的全部占用。4）操作电压范围：在操作电压范围之外没有进料。5）仅需要一个填充3.6和4.0的功率升级。基本功率级别4.6和5.0是国家依赖性的，是通过国家参数集设置的。6）有关可用准则/参数集的信息，请参见“调试 - 国家设置”文档的产品下载区域。
基于模块格的密钥封装机制标准
密钥封装机制 (KEM) 是一组算法，在特定条件下，双方可以使用它来通过公共信道建立共享密钥。使用 KEM 安全建立的共享密钥可与对称密钥加密算法一起使用，以执行安全通信中的基本任务，例如加密和身份验证。此标准指定了一种称为 ML-KEM 的密钥封装机制。ML-KEM 的安全性与有错模块学习问题的计算难度有关。目前，ML-KEM 被认为是安全的，即使面对拥有量子计算机的对手也是如此。此标准为 ML-KEM 指定了三个参数集。按安全强度增加和性能降低的顺序，这些参数集分别是 ML-KEM-512、ML-KEM-768 和 ML-KEM-1024。
调整后的 Marsh 临床有效性评估...
靶控输注 (TCI) 是普遍认可的麻醉药物给药技术。1 这些泵根据基于多室乳头模型（由多指数方程组成）的药代动力学-药效学 (PK-PD) 模拟来给药。2 对于丙泊酚，目前 TCI 泵采用 Marsh 3 和 Schnider 4 参数集，其包含三室模型和附加的效应位室。TCI 泵提供 Marsh 模型的两种变体中的一种或两种，即 (i) 最早的 TCI 泵（Diprifusor-Marsh）中编入的原始 Diprifusor 参数集 3 或 (ii) 调整后的 Marsh 模型。5 这两个参数集除了 k e0 速率常数（该参数决定了药物在血液和效应位之间的转移速率）之外完全相同。 Diprifusor-Marsh 模型 3 采用了 0.26 min -1 的 ak e0 ，这说明丙泊酚在血液和效应部位之间的转移速度相对较慢。因此，使用原始模型模拟的丙泊酚推注剂量预测效应部位浓度的峰值时间为 4.5 分钟。Diprifusor-Marsh 模型在数学上是不正确的，因为它采用了另一项研究的 k e0 。6 后续研究表明
机器学习中的最大似然 - 迈克尔·林德斯特罗姆
频繁主义者：一个常见主义者会说：“知道先前没有意义！我们如何才能了解与其相关参数集的所有可能模型的概率密度/质量？让我们放弃先验，专注于最大程度地提高可能性！”
加速量子后的RISC-V
摘要 - 在这项工作中，我们提出了超大等级密钥封装（Sike）机制的快速且富有效率的软件硬件实现。我们的软件硬件设计既可以实现软件的灵活性，又可以实现强烈计算硬件计算的有效性能。尤其是，我们的实施利用了以Xilinx FPGA为目标的新的且高度优化的硬件模块，用于添加，乘法和硬件软件控制。与一个小的RISC-V处理器结合，我们可以支持所有四个Sike参数集。在Virtex-7 FPGA上，此实现占3,492片，78个DSP和29 BRAMS，以对Sikep434，Sikep503，Sikep610，Sikep610和Sikep751在14.5、19.2、29.8、29.8和42.7 ms上进行封装和分解。尽管支持了所有四个参数集，但该设计具有文献中所有同级加速器的最佳区域时间产品。
smaug-t：基于模块的密钥交换算法 -
摘要。本文介绍了Smaug-T，这是一种基于晶格的Quantu-Tum键交换算法，该算法提交给了韩国量子后加密术（KPQC）的第2轮。Smaug-T是根据KPQC第1轮推荐通过合并Smaug和Tiger设计的。该算法基于模块晶格中定义的MLWE和MLWR问题的硬度，并使用Smaug选择的稀疏秘密。与原始的Smaug参数集一起，我们引入了适合IoT环境的计时器（使用错误对帐）参数集。具有恒定的C参考插入，Smaug-t可达到比kyber and Saber小的12％和9％的密码，分别超过运行时间，高达103％和58％。与Sable相比，Smaug-t具有相同的密文尺寸，但公共密钥较大，这在公共密钥尺寸与性能之间取决于权衡； Smaug-T在具有可比安全性
都灵理工学院
本论文介绍了增材制造技术的最新进展，重点介绍了金属基增材制造技术，并介绍了金属粉末的生产。然后，介绍了 17-4 PH 不锈钢，概述了其在增材制造工艺中的特性。论文的实验部分描述了 Prima Additive 的机器、所用的粉末原料，以及样品的生产、制备和特性。从粒度分布、流动性和振实密度等方面分析了原料粉末。观察到了出色的流动性，这对于 DED 应用至关重要。然后，在单次扫描轨道上进行顶部和横截面观察，确定了沉积效果和熔池的几何特征。发现了它们与工艺参数之间的一些相关性。从孔隙率、微观结构和硬度等方面分析了大块立方体的质量。一般来说，它们具有高硬度和良好的孔隙率值，即使几组参数显示出比其他参数更多的缺陷。总之，单次扫描分析可以排除最关键的工艺参数集，而通过海量立方体分析可以找到整体上最有希望的参数集。
本研究探讨了通过高功率和高速激光表面改性 (LSM) 制造 Ti6Al4V 功能梯度材料。
本研究探讨了通过高功率和高速激光表面改性 (LSM) 制造 Ti6Al4V 功能梯度材料。原始样品微观结构由细长的等轴 α 相和 β 相晶界组成。对这些样品应用了九种不同的 LSM 工艺参数集。扫描电子显微镜显示，在所有情况下，激光处理样品的表面附近都有细小的针状马氏体相。观察到马氏体区下方的过渡微观结构区，其中有较大的等轴晶粒和一些马氏体 α 相生长。样品内部包含原始微观结构。发现在所有工艺参数集下进行表面改性后，表面粗糙度都会增加。进行了纳米压痕测试，以获得三相（即马氏体 α、等轴 α 和晶界 β）的硬度和模量。开发了双相晶体塑性有限元模型来研究单轴拉伸载荷下的三区功能梯度微观结构。硬化表面区域阻止了连续滑移带的扩展，而过渡区则阻止了样品外表面和内部之间过大的应力集中。
CS455计算机视觉：练习考试...
1。兰萨克（2分）。我们使用RANSAC将线适合到一组点，并获得拟合线，如下图2（a）所示。虚线显示了所有被认为是嵌入式的数据点。现在我们有一个具有随机离群值的数据集（白色数据点）。使用相同的参数集，RANSAC给出了如下图2（b）所示的拟合线。在所有列出的方法中，哪一种最有可能使RANSAC仍然在（b）中的嘈杂数据集上的（a）中给出类似的结果？（选择正确的答案）：