XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System基本原理
确保5G MEC安全的基本原理
多访问边缘计算（MEC）代表了在5G环境中为组织的游戏功能变化，提供更快的速度和增强的带宽，从而为其客户促进了新的产品和服务水平。为此，将新的复杂性水平引入了5G方程式中，随之而来的是急剧扩展的威胁表面，必须通过全面的端到端覆盖范围来考虑。本白皮书研究了与MEC解决方案相关的威胁向量和因素的范围，并提供了对经过验证的测试策略的见识，以确保对整个MEC解决方案的验证，以便可以实现其诺言。
机器学习的基本原理 - uf ece
•确定相关的现实问题是规范机器学习问题的实例。•设计和实施有效的数据预处理策略。•解释并利用机器学习的概念，用于数据科学和电气工程。•比较和对比度评估指标。•预见并减轻机器学习算法的人类责任。•批判性质疑和分析中的一般能力水平。•学生将知道如何在机器学习的不同字段之间建立联系。本课程的主要目标是为学生提供成功实施实施的机器学习心态，特别是：理解，分析和设计一种处理数据科学或电气工程问题的方法。材料和供应费与程序成果无关（ABET）：下表就是一个示例。填写此问题时，请咨询您部门的缩略协调员。
计算生物学的基本原理3学分课程（2 ...
单元1。使用序列（基础I）：在本单元中，学生将了解生物序列数据规范和表示的细节。将教授不同格式的序列，不同类别的数据库类别和一些重要的开源数据库的概述。
超越大数据 - 信息技术与人工智能的基本原理
如何进行商业。在现代世界中，每个有抱负的专业人士实际上都不需要专业编写代码或获得计算机科学博士学位。，但重要的是，他们对计算机和数字网络的运作方式有基本的熟悉 - 它们的惊人能力及其重要局限性。人类和人类代理之间的每次数字通信和交易都会使数字足迹积累成通常称为大数据的大量数据结构。本课程回顾了这些体系结构的发展方式，它们当前的组织方式以及技术进步将如何导致全新的数字体系结构模型。关键主题包括：网络安全，人工智能，机器学习，神经网络体系结构，自然语言处理，病毒信息动态，障碍链技术，数据挖掘和数据分析。没有先决条件。课程理由的年轻男女进入教育，健康，媒体和表现方面的职业生活中，发现自己处于数字世界中。本课程是“数字化”的伴侣，旨在为他们在那个动态的，全球，网络的环境中为专业成就做好准备，并对数字网络和计算智能有了深入的了解。这不是编程或电气工程的课程。这不是使用数字技术的技能课程。该课程具有五个中心要素：1）网络理论，2）人工智能，3）数据科学，4）IT的社会，文化和经济影响，以及5）下一代技术。没有科学，技术或数学的预期。该课程的设计旨在比“数字”更深入，但是可以独立学习课程。该课程以对IT和AI技术对社会，经济和文化动态的影响的当前评估进行综述。练习包括学生尝试在线AI分析算法工具，例如GPT-3（用于文本）和图像识别工具。这些练习的动手使学生了解当前AI的局限性和承诺。其他练习包括批评实际的大数据系统的分析推理结构，例如程序化营销模型和浏览器“ Finger Printing”。在线工具将允许学生测试这些平台正在利用自己的个人信息。其他参与性练习包括经典的图灵测试，中国房间的场景和非技术编程练习。
脑疟疾发病机理的新基本原理
重新填充CM严重疟疾主要由恶性疟原虫寄生虫引起[1]。其临床表现之一是CM，每年对人类的生活造成重大损失[2]。就像许多影响中枢神经系统（CNS）（见词汇表）的疾病一样，CM的特征是脑血管功能障碍。血管，神经元和常驻免疫细胞之间的动态，协调的相互作用对于大脑健康至关重要，并且有证据表明这些相互作用的失调是CM的原因[3]。通常，其神经病理学是由恶性疟原虫感染的红细胞（IRBC）的细胞辅助引起的，导致将现象定义为螯合[4]。然而，由于该领域的几项进展，在过去几年中，这种范式在过去几年中经历了重大措施。例如，单细胞基因组技术现在可以在功能上分离脑动脉，静脉和毛细血管[5]。内部显微镜已实时可视化寄生虫和免疫细胞活性[6-8]。淋巴系统的发现为了解如何被CNS抗原激活的免疫细胞奠定了基础[9]。，在疟疾流行国家，新的筛查，诊断和预后生物标志物以及出现的辅助治疗方案[10]中，磁共振成像（MRI）设施的可用性提高[10]使我们的理解，识别和治疗疾病可以向前迈进。我们在此类发展的背景下介绍了这篇综述，并强调了CM发病机理的新假设。
预测编码和随机共振是听觉幻觉感知的基本原理
只有通过实验来测试形式或计算模型，才能获得机械洞察力。此外，与病变研究类似，幻觉感知可以作为理解健康听觉感知的基本处理原理的载体。我们特别关注耳鸣——作为听觉幻觉感知的主要例子——回顾了人工智能、心理学和神经科学交叉领域的最新研究。特别是，我们讨论了为什么每个耳鸣患者都会遭受（至少是隐藏的）听力损失，但并不是每个听力损失患者都会遭受耳鸣。我们认为，内在神经噪声是沿着听觉通路产生和放大的，是一种基于自适应随机共振恢复正常听力的补偿机制。神经噪声的增加可能会被误认为是听觉输入并被感知为耳鸣。这种机制可以在贝叶斯大脑框架中形式化，其中感知（后验）吸收了先前的预测（大脑的期望）和可能性（自下而上的神经信号）。可能性的较高均值和较低方差（即增强的精度）会改变后验概率，表明对感官证据的误解，而大脑中支持先前预测的可塑性变化可能会进一步混淆这种误解。因此，两个基本处理原理为听觉幻觉的出现提供了最有力的解释力：预测编码是一种自上而下的机制，而自适应随机共振是一种互补的自下而上的机制。我们得出结论，这两个原理在健康的听觉感知中也发挥着至关重要的作用。最后，在神经科学启发的人工智能背景下，这两个处理原理都可能有助于改进当代的机器学习技术。
可再生能源的基本原理和应用
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基本原理 - 为长期可再生...
能源在实现东盟经济界（AEC）目标方面起着关联，综合，竞争性和弹性的地区（VO and Vo 2021）的关键作用。强大而可持续的能源部门对于支持经济增长，提高连通性并确保该地区在全球舞台上的竞争力至关重要。东盟能源战略的核心是东盟能源合作行动计划（APAEC）。APAEC是东盟的能源蓝图，它设定了该地区的能源目标，并位于AEC实施框架内（东盟能源中心2020年）。它充当指导计划，为东盟成员国采取的能源政策和倡议提供指导和连贯性。在为可持续能源未来铺平道路时，已经讨论了该地区的长期可再生能源（RE）路线图（东盟能源中心2022a）。本政策简介概述了东盟地区在路线图开发中要考虑的重要的事情。这些关键要素包括：