XiaoMi-AI文件搜索系统
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S1：固态缺陷工程
我们提出了一种基于多体自旋梳的大规模通用量子信息处理的理论路径，利用我们在金刚石纳米光子波导中的色心平台实现具有可编程纠缠的量子图。应变固体导致不同色心产生各种位置相关的电子自旋共振频率，从而有效地产生自旋梳。自旋梳由谐振交流应变场驱动，具有可编程周期波形，可执行局部量子位操作，如动态解耦。使用新的梯度上升最优控制技术对串联复合脉冲进行波形优化，以同时校正非共振和振幅误差。原则上，这可以增强所有量子位的相干时间 T2*，而不会消耗太多功率，因为整个系统都是共振的。为了在不同量子位之间创建非局部纠缠相互作用，我们考虑了两种类型的玻色子链路：分别用于连接相同和不同波导中的量子位的声子总线和光学总线。利用制造缺陷和波导基本模式的相应差异，最终可以在我们的量子图中实现全对全纠缠。anand43@mit.edu
Sketch2Prototype：快速概念设计探索和原型制作，具有生成ai
将设计概念传达给利益相关者。然而，原型制作可能是耗时的和资源密集的，可以进行多次迭代和手动调整以实现所需的结果[3]。在概念设计阶段，通常以线性方式从素描到原型。然而，研究表明，处理这些活动的同时可以提供很大的优势[2]。鉴于概念设计确定了产品终生成本的70-80％[4,5]，以适当的广度和深度探索范围的空间确实很有价值。decite this，素描和原型制作通常是按顺序进行的，因为素描比原始分类更快，开销较低[1]。生成AI的最新突破使人们能够通过学习训练数据中的基本模式来产生新颖，看不见的图像。通过生成模型，可以简化外观般的制作过程，从而可以快速发电和设计选项的迭代，从而大大降低与手动方法相关的时间和成本。这可以使设计空间探索，以各种示例激励设计师。此外，将机器学习纳入原型开发过程，为通过简单迭代而增强用户互动和反馈打开了大门，如图7所示。此外，可以通过对他们的设计愿景的身体表现来加强发展团队之间的沟通。最终，机器的集成
一个随机人群模型，用于癌细胞休眠对治疗成功的影响
摘要。逃避治疗以及随后的疾病进展 - 是当前肿瘤学的主要挑战。在这种情况下的重要作用似乎是由各种形式的癌细胞杂草扮演的。例如，在短时间内，治疗引起的休眠可能会给积极的治疗方法（例如化学疗法和长期休眠）造成严重的障碍，即使在最初成功治疗后很多年，也可能导致复发和转移。潜在的休眠相关机制是复杂且高度多样的，因此，对休眠状态的基本模式的分析甚至需要抽象和理想化，以及相关特定方案的识别。在本文中，我们关注的是，单个癌细胞可以自发地和治疗的响应以及相对短的时间跨度均可转移和从休眠状态转移。我们基于基于随机剂的相互作用的数学“玩具模型”，用于涉及单个短期休眠的癌细胞种群的动力学，并允许一系列（多药）治疗方案。我们的分析表明，在我们理想化的模型中，即使是一小少数的休眠细胞群体也可能导致经典（以及在没有休眠成功）的单药治疗下的治疗失败。我们进一步研究了多种多种药物方案（以特定方式操纵休眠癌细胞）的有效性，并根据人群中存在的休眠机制的类型和参数为设计（多）药物治疗方案的设计提供了一些基本规则。
使用 Evo 从分子到基因组规模的序列建模和设计
基因组是完全编码 DNA、RNA 和蛋白质的序列，这些序列协调着整个生物体的功能。机器学习的进步与大量全基因组数据集相结合，可以实现生物基础模型，从而加速对复杂分子相互作用的机制理解和生成设计。我们报告了 Evo，这是一种基因组基础模型，可以实现从分子到基因组规模的预测和生成任务。使用基于深度信号处理进步的架构，我们将 Evo 扩展到 70 亿个参数，上下文长度为 131 千碱基 (kb)，分辨率为单核苷酸字节。Evo 在整个原核生物基因组上进行训练，可以推广到分子生物学中心法则的三个基本模式，以执行零样本函数预测，其性能可与领先的领域特定语言模型相媲美，甚至优于它们。Evo 还擅长多元素生成任务，我们通过首次生成合成的 CRISPR-Cas 分子复合物和整个可转座系统来证明这一点。利用从整个基因组中学到的信息，Evo 还可以在核苷酸分辨率下预测基因的必要性，并可以生成长度高达 650 kb 的编码丰富序列，比以前的方法长几个数量级。Evo 在多模态和多尺度学习方面的进步为提高我们对多个复杂程度的生物学的理解和控制提供了一条有希望的道路。
半监督的生成和歧视性对抗性学习，用于基于运动图像的大脑 - 计算机界面
卷积神经网络（CNN）可以识别具有不同体系结构的数据中的结构/配置模式，以进行特征提取。然而，关于在BCIS中利用先进的深度学习方法的挑战。我们专注于小型培训样本的问题以及学习参数的可解释性，并利用半监督的生成和歧视性学习框架有效地利用具有真实样本的合成样本来发现类歧视性特征。我们的框架了解使用生成模型在嵌入空间中EEG信号的分布特性。通过使用人工生成和真实的脑电图信号，我们的框架会发现类别歧视时空特征表示，这些表示有助于正确区分输入EEG信号。值得注意的是，该框架有助于对真实的，未标记的样本的开发，以更好地发现用户的EEG信号中固有的基本模式。为了验证我们的框架，我们通过利用三个现有CNN架构的变体作为生成器网络进行了比较我们的方法与常规线性模型进行比较的实验，并在三个公共数据集上测量了性能。我们的框架在统计学上对竞争方法表现出显着的改进。我们通过激活模式图研究了学习的网络，并可视化的产生的人工样本以经验证明我们模型的稳定性和神经生理学合理性是合理的。
AI驱动的银行客户搅拌的预测建模
美国银行业在一个非常动态和竞争的环境中运营，在越来越苛刻的客户的压力下提供了广泛的服务。在金融机构的背景下，客户流失被定义为客户终止与银行关系的现象。该研究项目的核心宗旨是设计和开发人工智能的预测模型，这些模型可以帮助从银行的角度解决客户流失问题。用于此分析的银行客户流失预测的数据集包含有关领先金融机构的客户的全面数据。它包括广泛的客户记录，每个客户记录都用代表客户行为和人口统计学不同维度的功能描述。为这项研究选择了三种最具影响力的算法：逻辑回归，随机森林和XG-Boost。每个模型都有不同的优势，非常适合客户流失预测的内在复杂性。随机森林在模型之间的准确性方面是最好的，具有相对精度，这可能表明该算法最适合数据中的基本模式。在美国金融领域，AI驱动的流失预测模型的整合对银行具有深远的影响，从而提高了其运营效率和客户关系管理。首先，它可以以高度准确性的身份确定高风险的客户，从而帮助银行实施可重点的保留策略，从而可以显着降低流失率。
Fortimail-7.6.1-Administration guide.pdf
更改日志15电子邮件概念和过程工作流16电子邮件协议16 SMTP 16 POP3 17 IMAP 17 http和https 17客户服务器连接SMTP 17 MTA 18 MTA 18 MUA 18 MUA 18 MUA 18连接方向性与电子邮件方向性18 DNS DNS在电子邮件交付中的作用18 dns在电子邮件交付中的角色23高级交付功能23反帕姆技术23执行顺序26 Fortimail操作模式31网关模式31透明模式32服务器模式32 Fortimail高可用性32 Fortimail Management方法33基本模式与高级模式33建立Fortimail System 34连接到GUI或CLI 34连接到Fortimail Gui的首次连接34 COLLITIOL 34连接到Fortimail 34，该连接连接到Fortimail 34，配置36通过网络（SSH或TELNET）启用CLI 38使用SSH 39连接到CLI 39使用Telnet 40连接到CLI 40使用前面板的控制按钮从CLI Console 41登录，使用前面板的控制按钮和LCD LCD的LCD和LCD的LCD 41选择操作模式41 Deploting Mode 41 trecription treplation Guigity 41 traperication 41 traperication 41 tragity Mode 41 <网路模式42特征42特征42特征42特征范围<
使用联邦学习的糖尿病预测
摘要：联合学习是一种在医学领域中用于解决集中化，隐私和机密性等问题的创新方法。它收集了来自几个本地模型的多种数据，并在仅共享结果而不是数据的全球模型中汇总了它。它是一种协作模型培训方法，可实现最佳性能。我们为糖尿病患者预测建立了框架工作，该框架由人工神经网络（ANN），经常性神经网络（RNN）和长期短期内存（LSTM）网络组成。这些模型对分布在多家医院的本地数据进行独立培训，以确保隐私和数据安全。为了改善数据集和地址类不平衡，使用了探索数据分析（EDA）技术和合成少数民族过度采样技术（SMOTE）。EDA有助于理解数据的基本模式和特征，而Smote会生成合成数据点以平衡类。和在全球模型中，我们汇总了所有本地模型权重，并根据其预测精度检查现有本地模型之间的最佳模型。在我们的框架工作中，ANN的精度为89％。因此，考虑这些值进行预测。在训练不同的模型后，我们通过RNN获得了89.00％的精度，ANN的精度为89.99％，精度为89.08％。使用LSTM模型。因此，我们继续使用ANN模型来预测糖尿病。成功提交所有权重后，我们通过全球模型中的最佳性能策略获得了这些精度水平。这种方法可确保绩效最高的模型用于鉴定，从而在协作医疗保健环境中增强糖尿病患者鉴定系统的整体有效性和实际性。
发布日期：2023 年 6 月 30 日 引用本文 (APA)：Kussin, H. @ J.、Megat Khalid, PZ、Sulaiman, S.、Abu Sufi, MK 和 Chaniago, RH (2023)。西
出版日期：2023 年 6 月 30 日 引用本文（APA）：Kussin, H. @ J.、Megat Khalid, PZ、Sulaiman, S.、Abu Sufi, MK 和 Chaniago, RH (2023)。系统文献综述：将人工智能 (AI) 融入语言教学和学习中。AJELP：亚洲英语语言与教学杂志，11 (1)，108–119。https://doi.org/10.37134/ajelp.vol11.1.8.2023 摘要：本文通过对现有文献的系统评估，全面分析了人工智能 (AI) 在语言教学和习得领域的应用。人工智能在不同领域的日益普及引起了人们对其在教育领域的潜在应用的极大兴趣。评估首先概述所使用的方法，包括搜索策略、纳入和排除标准以及提取数据的过程。对所选研究的全面审查揭示了将人工智能融入语言教学的基本模式。上述主题涵盖了人工智能 (AI) 在语言学习中的优势，包括量身定制的学习体验、通过人工智能驱动的工具提高语言能力、提高学生的积极性和参与度、即时反馈和评估以及获取真实的语言数据和资源。尽管如此，该评论也承认人工智能在语言教学中存在的障碍和制约因素，包括伦理影响、对工作流失的担忧以及人工智能工具的可靠性。该评论强调了现有研究的不足之处，并提出了未来研究的途径，为人工智能对语言教学和习得的可能影响提供了宝贵的观点，并就适当的整合方法为政策制定者和教育工作者提供了建议。关键词：人工智能、提高语言能力、语言教学、语言习得、量身定制的学习体验
SmartLab Studio II
1。引言多晶材料中的晶体纹理（首选方向）对这些材料的性质各向异性具有显着影响。这意味着Crystallites的方向分布或方向分布函数（ODF）的定量描述是材料表征和预测其性质的重要任务。无法直接测量ODF；取而代之的是，可以测量极线（PF）来确定ODF。从测量的PFS重建ODF是定量纹理分析的主要目标。因此，应解决两个问题以获得ODF：从PFS的实验PFS和ODF重建的测量和处理。在X射线衍射技术中，有两种用于PFS测量的基本模式：使用2D检测器（1）的常规模式，具有0D检测器和更高级的模式。虽然使用2D检测器的PF进行测量更为先进，但需要其他工具将检测器的数据转换为PFS。准备PFS时，可以启动ODF重建过程。当前，使用三种方法进行ODF重建：串联扩展方法（3），组件方法（4），（5）和直接方法，例如WIMV（6）或ADC（7）。每种方法都有优势和缺点。系列扩展方法更为笼统，但是它需要大量测量的PF，并且在数值计算中存在一些问题。组件方法将ODF表示为具有明确物理含义的一组模型函数（组件）。此方法最方便地解释和表示结果，但可能需要大量时间来选择组件并拟合其参数。直接方法在旋转空间中使用离散网格上的ODF的数值计算。它们是最简单，最方便的，但不提供ODF的解释。在下一节中，我们将描述SmartLab Studio II的纹理插件，该插件旨在用于数据处理和定量纹理分析。该插件实现了ODF重建的上述两种方法：WIMV和组件方法。两者都可用于所有类型的晶体系统和两种类型的样品对称性（三角骨和正骨）。另外，插件可以使用