XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多人
使用安全的多人...
摘要。洗钱是一种严重的金融犯罪，犯罪者旨在通过一系列的转变来掩盖其金钱的非法来源。尽管银行有义务监控交易，但很难跟踪这些非法资金流，因为它们通常跨越多个银行，由于隐私问题，这些银行无法共享此信息。我们提出了安全的风险繁殖，这是一种在不违反隐私问题的情况下对银行洗钱发现的新型有效算法。在此算法中，每个帐户都被分配一个风险分数，然后通过事务网络传播。在本文中，我们提出了两个结果。首先，使用来自大型荷兰银行的数据，我们表明可以使用此模型检测异常活动，并以现金比为风险评分。召回20％，通过传播风险评分，精度从15％提高到40％，从而大大减少了假阳性的数量。其次，我们提出了一种隐私的解决方案，用于在联合银行间交易网络上安全地执行风险传播。为了实现这一目标，我们使用安全的多方计算（MPC）技术，由于其结构简单性，它们特别适合风险提出算法。我们还表明，此安全变体的运行时间以AC-COR-COR-COR-CORT和TRASSACTION的量线性缩放。对于200 000次交易，三个虚拟方之间的安全算法的两个迭代，在三个小时内在消费级服务器上运行。
芒果：长期，多人
这项研究介绍了芒果（多阶段能量优化），这是一种新型优化模型，结合了多年计划范围，以及灵活的多阶段投资策略，用于有效的，长期的分散多能系统（D-MES）的长期长期设计。通过考虑随着时间的流逝而发展的能源和技术 - 经济环境的动态，芒果利用投资灵活性的战略价值，并可以最佳地D-MES投资，以便从预计的未来降低的技术成本和技术改进中受益。为了实现这一目标，该模型考虑了最相关的动态方面，例如能源需求的年度差异，不断变化的能源运营商和技术价格，技术改进和设备退化。芒果还能够优化由安装在不同位置的多个相互连接的D-ME组成的复杂配置的设计。最后，该模型的公式还解决了可能在多阶段能量系统模型中扭曲解决方案的原子效应。除了介绍芒果的关键方面和数学表述外，本研究还使用该模型制定了一个30年的项目地平线，该计划是由瑞士苏黎世3个地点组成的城市地区。一个候选D-ME被考虑每个站点，并检查了有关建筑改造和D-MES互连的不同情况。总体结果表明，改造会导致排放水平较低，但成本明显更高。另一方面，D-MES互连可改善经济和环境系统的性能。最后，关于最佳的D-MES配置，使用了多种技术，并结合了空气源热泵和天然气锅炉的组合，从而提供了更好的经济性能以及地面源热泵和生物量锅炉的组合，以实现更环保的设计。总的来说，芒果通过在每个项目年内提供有关系统经济业绩的详细信息，通过提供有关系统的经济性能，并在技术层面上指定每个D-MES的最佳技术配置及其最佳操作时间表，从而在经济层面上提供灵活的多阶段投资策略来促进D-MES决策。具有长期的视角，芒果可以提供与能源开发人员领导的现实世界能量系统设计项目的动态类别相匹配的见解。
基于集中式多人数据融合CNN
大脑计算机界面是人类计算机交互的一种新方法，它提供了大脑与计算机或其他外部设备之间的直接通信联系（McFarland和Wolpaw，2011年）。事件相关电位（ERP）是代表皮质加工的独特相位的大脑表面的电活动的时间固定量度（Patel和Azzam，2005），它是与某人对某些刺激或特定事件的反应有关的内源性电位。ERP的典型示例是N200和P300。P300（Sutton等人，1967年）是一个正面峰值事件后约300毫秒显示的正峰波形，是ERP研究最多，使用最广泛，最突出的成分之一（David etal。，2020年； Kirasirova等。，2020）。P300分类检测是P300-BCI研究的重点，快速准确的识别对于改善p300-BCI的性能至关重要（Huang等人。，2022）。P300通常表现出低信噪比（SNR）（Zhang等人，2022）。为了突出其时间锁定的组件并最大程度地减少背景噪声，P300-BCI要求从多个试验中收集，汇总和平均数据以获得可靠的输出（Liu等人。，2018年），这是耗时且有效的。因此，在单审判中正确对p300进行分类是一个巨大的挑战。到目前为止，单个试验P300分类算法的准确性记录如下：Krusienski使用逐步线性判别分析（SWLDA）的平均分类精度约为35％。使用贝叶斯线性判别分析（BLDA）的平均分类准确性（BLDA）约为60％。Blankertz应用了收缩线性判别分析（SKLDA），并达到平均分类精度约为70％。张张通过时空判别分析（STDA），并达到平均分类准确性约为61％。Kaper开发的支持向量机（SVM）算法的平均分类精度达到64.56％。以及XIAO提出的判别规范模式匹配（DCPM）的价值为71.23％，表明DCPM在单验P300分类中的其他传统方法显着超过了其他较小的训练样本中的其他传统方法（Xu等人。，2018，2021; Xiao等。，2019a，b，2021; Wang等。，2020）。ma等。（2021）提出了一个基于胶囊网络的模型，该模型提高了单审P300的检测准确性，但是，由于大小的增加，计算变得复杂。Zhang等。 （2022）用Xdawn填写数据，以提高脑电图信号的信噪比，但是空间过滤方法需要在特征提取后手动选择显着特征，然后对其进行分类。 这是特定因素的高度特殊性；但是，该算法通常很复杂，其精度受特征选择的影响（Zhang等人 ，2022）。 深度学习是端到端的学习，具有简单的结构，可以移植到具有高分类精度的各种任务，但对示例数据的要求很高。 ，2020年），脑电图数据融合（Panwar等人Zhang等。（2022）用Xdawn填写数据，以提高脑电图信号的信噪比，但是空间过滤方法需要在特征提取后手动选择显着特征，然后对其进行分类。这是特定因素的高度特殊性；但是，该算法通常很复杂，其精度受特征选择的影响（Zhang等人，2022）。深度学习是端到端的学习，具有简单的结构，可以移植到具有高分类精度的各种任务，但对示例数据的要求很高。，2020年），脑电图数据融合（Panwar等人如今，深度学习方法在基于脑电图的目标检测技术方面取得了巨大进展（Li等人，2021），基于此，一些学者提出了其他用于P300分类的方法，例如转移学习（Wei等人。，2020），incep a-eegnet（Xu等人，2022），组合分类器（Yu等人。，2021），主成分分析（PCA）（Li等人，2020）等目前，Daniela使用了CNN（Cecotti和
UC多人研究计划和计划
加利福尼亚大学（UC）很高兴地宣布为UC Multicampus合作提供研究资金机会。多门象研究计划和计划（MRPI）是多名或系统范围内的研究合作，这些合作范围超出了个人首席研究员（PI）驱动的项目，从而受益于：受益于UC研究企业；加强UC作为领先的公共研究大学的地位；在主题，多学科或跨学科领域启动开拓性研究；增强教育和培训；告知政策；并受益于加利福尼亚及其人民。竞争向所有奖学金领域开放。将要求申请人指出哪些学科或跨学科主题领域最能描述拟议的合作。建议必须由UC PI提交。
使用强化的多人游戏的AI代理...
类似于Alphastar [3]中采用的方法，这项研究强调了实时适应性和决策。尽管取得了重大进步，但挑战仍在处理高维输入，设计有效的奖励系统以及在动态场景中确保稳健的性能[4]。本研究通过实施一个模块化框架来解决这些问题，该框架将有效的数据预处理，可扩展体系结构和迭代培训策略集成在一起。2。文献调查加强学习（RL）已确立自己的强大方法，用于开发能够在动态和高维环境中运行的智能代理。其在多人游戏中的应用引起了重大的研究兴趣，从而在自适应策略和强大的决策框架方面取得了进步。Togelius和Yannakakis（2017）强调了深度强化学习（DRL）对通用视频游戏AI的潜力，强调了环境界面的重要性，在这些界面中，代理可以感知国家，采取行动并根据反馈来优化决策。这种方法已被证明有效地开发了能够响应复杂游戏机制的适应性代理。同样，Vinyals等人。（2019）展示了DRL在Starcraft II中的功能，在那里，代理商学会了通过广泛的
更健康的俄勒冈州：更好地照顾更多人
在2021年，立法机关扩展了俄勒冈州的“覆盖所有儿童”计划，以“覆盖所有人”，开放俄勒冈州健康计划（OHP）在俄勒冈州的覆盖范围，无论移民身份如何。在不到一年的时间内，由俄勒冈州卫生局（OHA）和俄勒冈州人类服务部（ODHS）的咨询工作组（OHA）和俄勒冈州人类服务部（ODHS）的指导。更健康的俄勒冈州为OHP覆盖范围和长期服务提供了一条途径，并为所有合格的人提供支持，无论移民身份如何。与医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）的创新设计和合作，使OHA能够将成员整合到协调的护理组织（CCO）中，并仍然要求联邦政府提供合格的服务，从而进一步扩大了州美元。更健康的俄勒冈州成员是OHP成员，仅具有不同的资金来源获得相同的福利和协调能力。
神经退行性多人心理学Lou Gehrig病
摘要最严重的运动神经元退化性疾病是肌萎缩性侧索硬化症（ALS，Lou Gehrig疾病）。当前研究的目的是1）疾病发展的遗传和其他因素的比较，2）Rilusole的药理学机制估计其针对不同疾病的应用； 3）有症状治疗ALS进展阶段的组合。调查是通过现有的医学来源电子数据库进行的。The most common risk factors for ALS are mutations in genes for SOD1, SETX, FUS, VEGF, VAPB, ANG, TARDBP, FIG4, OPTN, ATXN2, VCP, UBQLN2, SIGMAR1, CHMP2B, PFN1, ERBB4, HNRNPA1, C9orf72, dynactin 1, H46R, A4V.其他危险因素是氧化应激，谷氨酸毒性，自身免疫性，蛋白质聚集，炎症和病毒感染。riluzole的药理学作用是作用机制的结果1）重复发射频率的抑郁； 2）抑制运动神经元中持续的钠电流； 3）增强钙依赖性钾电流； 4）神经递质释放的突触前还原； 5）抑制突触后神经递质受体反应。riluzole与抗氧化剂的应用组合：维生素E，维生素C，辅酶Q 10，肌酸和硒可用于ALS治疗。用于症状治疗的非甾体类抗炎性药物，阿片类药物用于疼痛，巴氯芬和丹托烯用于痉挛。美容，nimesulide和Gabapentin被认为适合进一步研究。关键词：肌萎缩性侧面硬化症，突变，riluzole，药理学机制由于作用机理的不同机制，对ALS，帕金森氏症，亨廷顿，Machado-Joseph病，多发性硬化症，脊柱肌肉萎缩，焦虑，自闭症，抑郁和精神分裂症疾病应用了riluzole。
多人系统中的高级溶剂和挑战...
1。一般介绍近几十年来，对环境和人类社区造成不可逆转的损害的自然灾害数量已大大增加。此类灾难的例子包括地震，洪水，火灾和海啸，所有这些都对人类安全构成了威胁，并阻碍了危险救援行动的影响。不可能避免此类事件，因此有效的灾难管理系统的定义至关重要。要提高其有效性，这种系统必须拥有有关受灾难影响的人的全面信息，以及有关事件的位置和性质的精确细节。此信息对于决策和急救团队的组织非常宝贵。在另一种情况下，机器人已被证明是被认为是沉闷，肮脏和危险的操作中必不可少的工具。这主要是由于它们能够达到人类危险或无法接近的地方，例如有毒或极端热的环境，从而提高了救援团队的安全性和运营效率。此外，在灾难发生几分钟之内的快速响应是一个重要的目标，并且使用官方机器人系统对此目标至关重要。在美国纽约的9/11袭击中，机器人在城市搜救和救援（USAR）行动中的首次使用可以追溯到2001年9月。尽管机器人系统在灾难响应阶段的重要性越来越重要，但它们的部署通常发生在灾难发生后约6.5天，超过了死亡率曲线的48小时高峰，如[1]报道。随后发生的事件，例如2005年的La Conchita Landslide，2005年的卡特里娜飓风和威尔玛飓风，2007年的Midas Gold Mine倒闭，2011年的福岛核电站灾难以及2011年的Tohoku Eartrequake在搜索和救援行动中使用了机器人的使用。延迟可以归因于各种因素，包括技术挑战。这些机器人系统的主要操作模式是遥控器，它需要高水平的专业知识和专业培训，为Human Operators提供。因此，只有少数专家能够操作这些机器人系统，从而大大限制了其潜在应用。几个瓶颈进一步限制了机器人系统在救灾中的使用。这些包括机器人的智能，能量和流动性的有限可靠性和自治，整合不足
策略2030 - 为更多人创造利益
哥本哈根大学希望成为好奇心驱动的研究的最佳场所，并产生有可能使科学的大型突破的想法。我们将接受大胆的想法，非常规实验和创新的伙伴关系，并由同龄人挑战和测试。最佳研究需要时间沉浸，我们希望为研究人员创造可能的能力，以便研究最佳想法。通常，在现有的纪律界限之间出现了最佳的想法和新能力，我们将为利用我们的研究广度提供更好的机会，以跨学科的跨学科突破和教育计划跨学科。我们的学生将体验参与的教学和学位课程，这些课程在我们的教育指导原则下不断发展。