XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System字符串
隐喻分析符合词汇字符串
近年来见证了隐喻识别程序（MIP/VU）的发展，这是一种逐步的协议，旨在识别话语中隐喻使用的单词。但是，MIP（VU）的优点，该过程对打算使用其输出作为涉及定量成分的语义场分析的基础的学者给了一个问题。取决于研究问题，隐喻分析师可能对该程序标准化的分析水平（即词汇单位或词汇）（包括短语和句子）的语言有兴趣。然而，试图使该方法的独家关注与隐喻相关的单词的独家关注一直是批评的目标，以及其他基于缺乏明确的单位形成指南的理由，因此，他们的分析和测量单位不一致。利用来自美国西班牙语的报纸对迁移计划的报道（被称为DACA的迁移计划）（儿童到达的递延动作），该文章描述了分析师在尝试使用包含雾化的隐喻单词的数据集时可能会遇到的挑战，以作为后续量化半态分析的输入。它的主要方法论贡献包括提案和以下方式扩展现有MIP（VU）协议的三种可能方法的说明，以允许其以可靠和系统的方式捕获词汇之上的隐喻字符串。前两种方法是程序性的，并且需要根据研究问题来制定A-Priori组的分组指导。一个人偏离了半疾病标准（方法1），另一个采用骨科学方法（方法2）。第三种方法的自下而上，涉及LEXEMES的临时分组，并添加了一个描述性参数，该参数旨在跟踪分析师做出的分组决策，从而始终维护透明度。
字符串逆变器：编排储能的未来
我们的净零目标。供应链以及地缘政治问题仅加剧了迫切需要储能来巩固可再生能源并稳定当地电网以及能源价格的需求。耦合太阳能，地球上最便宜的发电形式，电池存储是一个逻辑且必要的决定。这份白皮书探讨了弦逆变器通过高性能，非凡的灵活性和易用性提供的真实和创新优势。因此，我们认为，在建立高价值，持久的储能项目方面，它们将成为最佳实践的一部分。
将Grover的量子算法应用于字符串匹配
如今，数据库中的字符串搜索是一种广泛使用的资源，可以应用于许多领域，例如生物信息学和DNA测序，拼写检查，窃探测等。它在于在长度为n的较长字符串中找到长度为m的位置，从而使m≤n。通常，字符串长度很大，文本中的图案不经常，因此涉及较大的时间复杂性，以找到匹配发生的位置。Kunth-Morris-Pratt和Boyer Moore算法[1]是用于匹配的最常见的经典算法。他们从左到右检查字符，直到有匹配，因此，他们将在最坏的处理时间（n + m）重新检查。在这个新时代，量子计算范式在上升中，到目前为止已经解决了与经典算法有关的许多问题，这些问题正在解决使用量子算法以减少查询数量。关注着提高运行时间的关注，我们将在这里探索使用量子计算机来解决弦匹配问题的可能性，该量子计算机利用量子力学法律，例如求职，纠缠和干扰，以执行计算。字符串匹配问题可以作为一个问题进行重新调整为在所有字符串位置形成的一般数据库中搜索解决方案（与目标相匹配的位置）。未分类数据搜索的最著名的量子算法是Lov K. Grover在1996年提出的，并在1996年提出了Quadratic的Quadratic速度加速O（
C＆I智能字符串存储保修服务条款
下表。批准客户的备件服务应用程序后，华为将在相应的SLA中指定的工作日内发送替换零件。客户在收到华为替换零件后的15个工作日内只需要将故障零件归还由华为指定的地方。如果在指定的期间内未返回故障零件，则认为客户以标价购买零件。如果通过快递员在返回期间发生任何损坏或损失，则客户应对后果负责。
字符串和M理论中的全息复杂性物理字母B
编辑器：F。Bo我们已经在非符号全息模型中研究了纯化𝐸的纠缠，该模型是一个五维的爱因斯坦重力，并与标量场c耦合，具有非平凡势势𝑉（𝜙）。双重4维仪表理论不是共形的，并且在两个不同的固定点之间表现出RG流。有三个参数，包括能量量表λ，模型参数𝜙和温度𝑇控制理论的行为。有趣的是，我们发现𝐸可以用作探测该理论在零温度和有限温度下的非统一行为的度量。此外，我们发现，如果有人考虑以λ
通过介质方法采样了异质车辆排的DATA字符串稳定性
由于对提高的转移效率的需求不断提高和安全性提高，因此需要用于智能运输系统（ITS）的高级控制方法来解决其复杂而动态的性质，其中多个代理商相互互动和环境相互作用。在此框架中，当前的研究文献着重于如何确保字符串稳定性（SS）[1]，[2]。此属性对于开发高效，安全的自适应巡航控制器（CACC）[3]至关重要。从历史上看，已经考虑了每辆领导者车辆与始终在整个排之间共享某些显微镜变量的共同特征的相互作用的信息交换案例；例如，排领先的车辆的加速度（请参见[1]）或其所需的速度轮廓（请参阅[4]）。最近，很少有人考虑通过使用宏观信息来保证所需属性的可能性，目的是避免共享领先的车辆的显微镜信息，因此减少了交换的信息量[5] - [7]。详细介绍[5]中，作者证明了在仅使用骨料（宏观）信息和局部显微镜信息时获得SS的可能性，从而获得了介观控制定律。特别是，可用于每辆车的微观信息由状态组成
识别隐藏字符串的量子算法及其在拟阵问题中的应用
在本文中，我们探索了受拟阵理论启发的量子加速问题，即使用最大内积预言机和子集预言机来识别一对 n 位二进制字符串，保证它们具有相同数量的 1，并且恰好有两位不同。更具体地说，给定两个满足上述约束的字符串 s，s ′ ∈{0, 1} n，对于任何 x ∈{0, 1} n，最大内积预言机 O max (x) 返回 s·x 和 s ′·x 之间的最大值，子集预言机 O sub (x) 指示 x 中 1 的索引集是否是 s 或 s ′ 中索引集的子集。我们提出了一个量子算法，该算法消耗 O (1) 次查询来获取最大内积预言机，用于识别对 { s, s ′ } ，并证明任何经典算法都需要 Ω( n/ log 2 n ) 次查询。此外，我们提出了一个量子算法，该算法消耗 n
解码 - vit：手写数字字符串识别的视觉变压器框架
在数字化时代，手写文档识别具有多种应用，例如历史信息保存，邮政地址识别等。对无价文化宝藏的保护和分析在很大程度上取决于历史文档中手写的数字字符串识别。认可的主要挑战是写作风格的变化，噪声，扭曲和有限的数据。本文提出了一种新的方法，可以克服包含数字字符串的复杂，褪色和旧手写文档的困难。目标是创建一个可靠有效的系统，该系统自动识别古代手稿的数字字符串，有助于数字化记录。因此，本文提出了一个强大的视觉变压器框架，以识别手写数字字符串，而不会从较小数据集的未清洗图像中分割数字。所提出的方法是一个四步过程，包括预处理，通过象征化提取特征提取，使用视觉变压器的注意机制识别以及使用光束搜索解码器进行结果解码。将提出方法的性能与由卷积神经网络和长期记忆（CNN-LSTM）组成的混合方法进行比较。所提出的方法达到了56％的单词准确性，损失在更少的时间内低于0.6。结果表明，所提出的模型是一个快速学习者，可以在预期更少的时间内的实时场景中使用。这项研究的结果会影响邮政服务的数字化。在本文中还借助局部可解释的模型 - 不合Snostic解释（LIME）技术讨论了所提出的深度学习模型绩效解释。通过为实时应用程序提供软件即服务（SAAS）来概括所提出的方法的概括，以作为未来的研究方向。
量子计算优势，具有1D对称保护拓扑顺序的字符串顺序参数
Ansatz电路的自适应构造是在近期量子硬件上通向适用的变异量子本质量的有希望的途径。那些算法旨在为某个问题建立最佳电路，而Ansatz电路是通过从预定的池中选择和添加缠绕器来自适应构建的。在这项工作中，我们提出了一种通过利用经典算法来构造尺寸降低的缠绕池的方法。我们的方法在经典近似基态的Qubits之间使用共同信息来排名和筛选缠绕器。密度矩阵重归其化组方法用于这项工作中的经典预启用。我们在小分子上以数值来证实我们的方法。我们的数值实验表明，与原始缠绕池的一小部分相同的数值准确性减少了缠绕池。我们认为，我们的方法铺平了一种新方法，用于自适应构造Ansatz电路，用于各种量子算法。
RFC 9741：简洁数据定义语言（CDDL）
控制器数组的元素需要是字符串（文本或字节字符串）。如果该数据项也是字符串，则控制操作员与数据项匹配，该字符串是通过连接数组中的字符串而构建的。此串联的结果与数组的第一个元素相同的字符串（文本或字节）。（如果数组中没有元素，则.join构造匹配两种空字符串，显然会受到控制运算符目标的约束。）在字符串中的字节序列上执行串联。如果串联的结果是文本字符串，则如果结果是有效的文本字符串（即有效的UTF-8），则结果字符的顺序仅与目标数据项匹配。请注意，与RFC 8949第3.2.3节中使用的算法相反，不需要所有单个字节序列进入串联以构成有效的文本字符串。