XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System增强数据
增强数据驱动的城市洪水的普遍性...
基于抽象的层激光添加剂制造技术在制造具有复杂形状的金属复合材料方面具有巨大的多功能性和灵活性。有兴趣产生具有高级特征的新的多物质材料的兴趣超过了可用的方法，这些方法可提供对散装材料形成的见解，进而可以实现过程和材料优化。虽然一些高级操作研究可以在已建立的金属层中进行高度局部观察，但大部分材料中固有的固有热处理的影响通常超出了操作的表征。在这里，我们通过高级Operando Neutron成像接近该政权，该成像利用中子光束线上定制设计的激光粉末融合设备。Operando偏振对比中子成像实验在建筑物厘米的标本中进行，具有不同的粉末预混合组成为316L和CUCRZR。这些全场上分辨的测量结果揭示了在整个样品和加工时间中铁磁相和温度的定量演化。
使用RSA算法增强数据安全性
iii。建模和分析用户模块1。generatersakeys（）：此功能启动生成RSA键对的过程。b。它将调用KeyGenerationModule生成公共和私钥。c。它将处理在密钥生成过程中可能发生的任何错误，例如随机性不足或无效的关键参数。2。filepath（）：此功能提示用户输入需要加密的FilePath。b。它将验证输入以确保其处于预期格式并处理任何无效输入。3。Encrypt（）：此功能将：1。使用生成的公共密钥调用加密模块加密授权。2。调用DataTransmissionlayer将网络通过网络传输加密的密文将其传输到接收器。4。解密（）：此功能将：1。从网络接收加密的密文。2。使用私钥调用解密模块以解密密码。3。向用户输出解密的明文。
人工智能作为增强数据完整性和数据安全性的工具
除了推动 IP（知识产权领域）的技术进步之外，由于图灵测试，我们还见证了 21 世纪人工智能应用的范式转变。人工智能领域的快速发展得益于算法的改进、网络计算能力的提高以及捕获和存储空前大量数据的能力的提高。我们潜意识中不知不觉地将人工智能融入了我们的现实世界体验和应用中，这使得人工智能成为我们日常生活的一部分。人工智能的主要特征是，一旦它开始发挥作用，就不再被称为人工智能，而是成为一种常见的计算形式。例子包括电话另一端的自动语音或根据您的偏好和先前搜索推荐餐厅或电影。这些例子集中在我们日常生活的既定方面，经常忽略语音识别、自然语言处理和自然语言理解等人工智能技术。
评估机器学习模型中T-GAN和W-GAN增强数据的功效
机器学习及其在各个领域的应用的出现已经需要开发可靠的方法来有效地生成和利用合成数据。gans已成为数据增强的重要解决方案，特别是在数据稀缺或隐私企业困扰的领域。本文重点介绍了两个复杂的GAN变体T-GAN）和W-GAN，这些变体已量身定制，以增强预测性建模中合成数据的现实性和实用性。通过利用这些技术，我们的研究旨在评估和比较其在生成数据中不仅反映现实世界分布的数据方面的功效，而且还可以有效地增强机器学习模型的每个形式。最近的研究（例如[1,2]）提供了基础支持，展示了GAN体系结构的进步及其在复杂数据集中的应用。
用于能源基础设施监测的先进传感器
• PDNN 实时处理 BGS 和 BPS 数据（1 秒），而现有 BOTDA 功能则为 1 分钟 • 增强数据可信度：将数据中的噪声传播为预测不确定性 • 优于曲线拟合和监督机器学习
3DG：使用生成AI来处理智能辅导系统的稀疏学习者性能数据的框架
抽象学习绩效数据（例如，测验得分和尝试）对于理解学习者的参与和知识掌握水平而言至关重要。但是，从智能辅导系统（ITS）收集的学习绩效数据通常会遭受稀疏性，从而影响了学习者建模和知识评估的准确性。为了解决这个问题，我们介绍了3DG框架（用于致密化和生成的3维张量），这是一种新型方法，将张量分解与先进的生成模型（包括生成对抗性网络（GAN）和生成性预训练的变压器（GPT））相结合，以增强数据插入和增强数据插入。该框架首先将数据表示为三维张量，从而捕获学习者，问题和尝试的维度。然后，它通过张量分解来致密数据，并使用生成AI模型增强数据，该模型是根据通过聚类识别的个体学习模式量身定制的。由成人扫盲中心（CSAL）中心的自动课程中的数据应用，3DG框架有效地生成了可扩展的，个性化的学习绩效模拟。比较分析揭示了GAN在这种情况下比GPT-4的出色可靠性，强调了其在解决ITS的数据稀少挑战方面的潜力，并有助于进步个性化的教育技术。
3DG：使用生成AI来处理智能辅导系统的稀疏学习者性能数据的框架
抽象学习绩效数据（例如，测验得分和尝试）对于理解学习者的参与和知识掌握水平而言至关重要。但是，从智能辅导系统（ITS）收集的学习绩效数据通常会遭受稀疏性，从而影响了学习者建模和知识评估的准确性。为了解决这个问题，我们介绍了3DG框架（用于致密化和生成的3维张量），这是一种新型方法，将张量分解与先进的生成模型（包括生成对抗性网络（GAN）和生成性预训练的变压器（GPT））相结合，以增强数据插入和增强数据插入。该框架首先将数据表示为三维张量，从而捕获学习者，问题和尝试的维度。然后，它通过张量分解来致密数据，并使用生成AI模型增强数据，该模型是根据通过聚类识别的个体学习模式量身定制的。由成人扫盲中心（CSAL）中心的自动课程中的数据应用，3DG框架有效地生成了可扩展的，个性化的学习绩效模拟。比较分析揭示了GAN在这种情况下比GPT-4的出色可靠性，强调了其在解决ITS的数据稀少挑战方面的潜力，并有助于进步个性化的教育技术。
微软的人工智能准备研讨会
安全和身份治理：重点介绍增强数据安全性的基本控制措施，包括 CASB、Defender for Cloud、端点管理策略、身份保护策略、管理角色和生命周期状态评估。审查非活动帐户的 M365 活动。