XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System参数集
制作狗的沉浸式屏幕界面，以控制其家中的屏幕
对表现出接收场的神经元的分析取决于生物体的空间位置，例如网格，位置或边界细胞，通常是从使用射击速率图绘制其在空间中的活性开始的。然而，映射方法是多种多样的，并取决于通常由实验者定性选择的调音参数，因此在整个研究中都有很大变化。诸如此类参数的小变化可能会显着影响结果，但是迄今为止尚未尝试对发射速率图进行定量研究。使用模拟数据集，我们检查了调谐参数，记录持久性和射击场大小如何影响使用最广泛使用的方法生成的空间图的准确性。对于每种方法，我们都发现了一个明确的参数子集，该参数产生了低误差射击率图并隔离了产生的参数1）可能的误差最小，2）帕托托 - 最佳参数集，这些参数集平衡，计算时间，位置场检测准确性和缺失值的外推。平滑的双变量直方图和平均移位直方图始终与最快的计算时间相关联，同时仍提供准确的地图。自适应平滑和嵌合方法被发现可以最有效地补偿低位置采样。内核平滑的确定性估计还可以很好地补偿了低采样的良好，并获得了准确的地图，但它也是测试最慢的方法之一。总体而言，在大多数情况下，双变量直方图，再加上空间平滑，这可能是最理想的方法。
CS455 计算机视觉：练习考试
1. RANSAC（2 分）。我们使用 RANSAC 对一组点进行直线拟合，并得到如下图 2(a) 所示的拟合线。虚线表示所有被视为内点的数据点。现在，我们有一个包含随机异常值（白色数据点）的数据集。使用相同的参数集，RANSAC 可以得到如下图 2(b) 所示的拟合线。在所有列出的方法中，哪种方法最有可能使 RANSAC 在 (b) 中的噪声数据集上仍然得到与 (a) 类似的结果？（选择正确答案）：
可扩展，高保真和有效的雷达模拟
摘要 - 由于缺乏可用的高分辨率雷达数据集，并且在获取现实世界中的数据方面缺乏可用的高分辨率雷达数据集和巨大的困难，因此摘要模拟已成为雷达算法开发和测试的重要工具。但是，由于现有的雷达仿真工具不容易易于访问，需要详细的网格输入并花费小时才能模拟，模拟雷达数据很具有挑战性。 为了解决这些问题，我们提出了Shenron，这是一个开源框架，它有效地仅使用LIDAR点云和相机图像来模拟高档MIMO雷达数据。 我们表明，使用Shenron，可以生成模拟数据，这些数据可用于与实际数据一样有效地评估算法。 此外，人们可以通过雷达的庞大参数空间进行快速迭代，以找到任何应用程序的最佳参数集，并在雷达感知和传感器融合方面具有很大的帮助研究。模拟雷达数据很具有挑战性。为了解决这些问题，我们提出了Shenron，这是一个开源框架，它有效地仅使用LIDAR点云和相机图像来模拟高档MIMO雷达数据。我们表明，使用Shenron，可以生成模拟数据，这些数据可用于与实际数据一样有效地评估算法。此外，人们可以通过雷达的庞大参数空间进行快速迭代，以找到任何应用程序的最佳参数集，并在雷达感知和传感器融合方面具有很大的帮助研究。
第 12 届欧洲可再生能源系统会议（ECRES 2024）会议日程
Jafar AlQaryouti、Jose Manuel Lopez-Guede、Mustafa JM Alhamdi、Javad Rahebi、Iñigo Aramendia、Omer Asghar Dara 219-智利电动汽车改装商业模式实施 Felipe A. Nunez-Donoso、Jose Manuel Lopez- Guede、Daniel Caballero-Martin 174-感应电机驱动系统的智能电流/加速度软启动控制器 Amir Abdel Menaem、Svetlana Beryozkina、Murodbek Safaraliev 195-一种开发驱动循环和将车辆参数集成为能耗指标的新方法 Vishal Soni、Gaurav Kumar、Kari Tammi
欧洲企业人工智能创新的决定因素
5 Clancy，2018 年开发了一个创新组合模型，该模型在美国专利数据上进行了测试，由学习（φ > 0）和渔捞（φ < 0）两种相反的力量驱动。 6 在我们的回归框架中，对数解释变量的系数表示弹性。这允许将经验系数映射到理论参数，如下所示：γ 1 = φ · θ ，γ 2 = φ · (1 − θ )，γ 3 = φ · ϑ ，γ 4 = φ · (1 − ϑ )，γ 5 = σ 和 γ 6 = ϱ 。请注意，只有在使用与专利信息和公司资产负债表匹配的数据进行估计时，才能识别出完整的理论参数集，从中我们可以提取企业就业指标，这对估计 γ 6 有用（第 4.2.2 节）。在本文的剩余部分，我们估计了γ1-γ5。在所有回归表中，标准误差在公司层面和时间范围内聚类。
BIOVIA 材料工作室 DFTB+
BIOVIA MATERIALS STUDIO DFTB+ 有什么作用？Materials Studio DFTB+ 能够以量子力学精度优化和研究材料的动态特性，但所需时间却大大缩短。可以优化结构，并使用分子动力学研究结构的时间演变。可以计算和可视化能带结构、原子轨道和费米面等特性，从而深入了解材料的电子结构。可以使用群体分析和电子密度来可视化电荷分布。Materials Studio DFTB+ 使用称为 Slater-Koster 文件的参数库来封装材料中元素之间的相互作用。如果元素未参数化，Materials Studio DFTB+ 会包含一项特定的参数化任务来开发新的参数集，从而能够扩展到新系统。
神经调节 - 糖尿病治疗的未来
神经调节 - 范围和未来糖尿病的早期阶段为逆转病情提供了一个窗口。这项研究中的一个特别有趣的发现是，在这些较早的阶段中，块和刺激也有效。对于某些人来说，这提供了希望他们的糖尿病状况不会进一步进展，实际上可能会停止。研究团队评论说：“该系统将有能力与AI和机器学习一起使用，以优化与多站点，多频率的Vagus分支神经调节相关的巨大参数集”。这意味着人工智能工具可以学习如何同时掌握刺激和阻止不同神经位点的复杂范围。以此方式，可以快速有效地管理最佳的葡萄糖血浆水平。
减少基于MLWE的密码系统的密文和密钥尺寸
摘要 - 加密和解密的串联可以解释为嘈杂的通信通道上的数据传输。在这项工作中，我们使用有限的区块长度方法（正常近似和随机编码联合绑定）以及渐近学表明，可以在不损害该方案的安全性的情况下降低量化后量化后的量化后量子安全键封装机制（KEM）Kyber的密钥和密钥大小。我们表明，在渐近方案中，有可能将密文和秘密密钥的大小减少25％，以使参数集kyber1024，同时将比特率保持在原始方案中建议的1。对于用于共享256位AES键的单个Kyber加密块，我们还表明，Kyber1024和Kyber512的密码下文大小的减小分别为39％和33％。
RFC 9708：在加密消息语法 (CMS) 中使用基于 HSS/LMS 哈希的签名算法
LMS 系统能够有效地扩展以适应大量签名。HSS/LMS 算法是一种基于哈希的数字签名形式，它在 中进行了描述。HSS/LMS 签名算法只能用于给定私钥的固定数量的签名操作，签名操作的数量取决于树的大小。HSS/LMS 签名算法使用小公钥，计算成本低；但是，签名相当大。当签名者愿意在签名时执行额外计算时，HSS/LMS 私钥可以非常小；或者，私钥可以消耗额外的内存并提供更快的签名时间。HSS/LMS 签名在 中定义。目前，定义了使用 SHA-256 和 SHAKE256 的参数集。
fulakage：通过学习攻击破坏fuleeca
fuleeca是基于Lee-Metric代码的第一个签名方案，并在CBCRYPTO 2023 [4]中介绍。此外，富丽卡（Fuleeca）被提交给数字签名的其他呼吁，NIST在2022年宣布了其三轮量子后加密术的第一个标准化项目，导致了使用的安全原始人的多样性很小。即使Fuleeca是基于代码的，我们也表明它与已知的晶格方案（例如Ntrusign）密切相关。此接近度使我们能够安装多个键恢复攻击，这些键攻击从基于晶格的加密术中利用技术，并为所有提出的参数集完全打破系统。元素x∈Fp的Lee重量可以定义为wt l（x）：= | X | ，如果我们用集合 - p - 1