XiaoMi-AI文件搜索系统
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法国南部的克里米亚-刚果出血热蜱媒 Hyalomma marginatum：模拟其分布并确定影响其在新入侵地区定居的因素
图 2 气候数据的主成分分析，包括主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B)。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示相关性高，蓝色表示相关性低。横轴对应图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2，纵轴对应图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max：最高温度，T min：最低温度，ETP：潜在蒸散量，Prec：降水量，Humr：相对湿度。数字后缀对应月份（1 表示一月，12 表示十二月）
I2P注册通过学习从像素到点相似性的基本对齐特征空间 通过滚动曲线在大规模点云中的全局本地化... ct-lvi：一个朝着连续的激光 - 视觉的框架... AI和大型模型的基础 对象重新识别的功能聚合和连接性 混合现实可视化和人脑的交互式血流动力学计算 Guihua Wang 实时的表面识别系统，用于可变的双头机器人步行速度 lcnet.pdf-科学技术学院
估计相机和激光雷达之间的相对姿势对于促进多代理系统中复杂的任务执行至关重要。尽管如此，当前的方法论遇到了两个主要局限性。首先，在跨模式特征提取中，它们通常采用单独的模态分支来从图像和点云中提取跨模式特征。此方法导致图像和点云的特征空间未对准，从而降低了建立对应关系的鲁棒性。第二，由于图像和点云之间的比例差异，不可避免地会遇到一到一对像素点的对应关系，这会误导姿势优化。为了应对这些挑战，我们通过学习从p ixel到p oint sim Imarlities（i2p ppsim）的基本对齐特征空间来提出一个名为i Mage-p oint云注册的框架。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。 它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。 受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。 此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。 此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。 为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。结果证实了我们框架在改善图像到点云注册方面的有效性。为了使我们的结果可重现，源代码已在https://cslinzhang.github.io/i2p上发布。
机器学习以表征抗菌素抗性
•4333个单位的输入层与ARDB和卡中的ARG相对应•4个隐藏层的2K，1K，1K，500和100个单位•DNN的输出层由30个单位组成，由30个单位组成，与抗生素耐药性类别相对应（102个抗生素（102个抗生素）（30个抗生素类别）。
欧洲专利局的 CII 和人工智能
来源：EPO。欧洲人工智能技术领域的专利申请数量与 CPC 类别 G06N7、G06N5、G06N99 /005 和 G06N3 中的 EP/WO 家族相对应，与核心人工智能相对应。此外，还根据分类符号的描述编制了一组与人工智能相关的类别符号。结果按最早的申请日期显示。
课程和教学大纲 计算机科学学士学位和...
将课程成果/特定课程成果与课程教育目标进行对应 1：合理，2：显著，3：强 PO1 PO2 PO3 PO4 PO5 PO6 PO7 PO8 PO9 PO10 PO11 PO12 PSO1 PSO2 PEO1 3 3 2 3 2 1 1 1 2 3 2 3 3 2 PEO2 1 2 3 2 3 3 3 1 2 1 2 3 2 3 PEO3 2 2 1 2 1 2 2 3 2 1 3 2 1 3 将课程与课程成果/特定课程成果进行对应
量子旋转密码分析用于圆度减小的 Keccak 原像恢复
本文考虑了4轮Keccak -224/256/384/512在量子环境下的抗原像性。为了有效地找到原像的旋转对应项对应的旋转数，我们首先建立一个基于Grover搜索的概率算法，利用某些坐标上比特对的固定关系来猜测可能的旋转数。这致力于实现每次搜索旋转对应项的迭代只包含一次用于验证的4轮Keccak变体运行，这可以降低量子环境下的攻击复杂度。在可接受的随机性下寻找旋转数的基础上，我们构建了两种攻击模型，专注于原像的恢复。在第一个模型中，Grover算法用于寻找原像的旋转对应项。通过64次尝试，可以获得所需的原像。在第二个模型中，我们将寻找旋转对应体抽象为在超立方体上寻找顶点，然后使用SKW量子算法来处理寻找作为旋转对应体的顶点的问题。对轮数减少的Keccak进行量子原像攻击的结果表明，第一个攻击模型对于4轮Keccak -224/256/384/512优于一般的量子原像攻击，而第二个模型对于4轮Keccak -512/384的攻击效果略低但更实用，即该模型比我们的第一个攻击模型和一般的量子原像攻击更容易在量子电路中实现。
重新思考具有改进内存覆盖范围的时空网络以实现高效的视频对象分割
本文介绍了一种在视频对象分割背景下对时空对应关系进行建模的简单而有效的方法。与大多数现有方法不同，我们直接在帧之间建立对应关系，而无需为每个对象重新编码掩码特征，从而形成一个高效而强大的框架。利用对应关系，可以通过以联想方式聚合过去的特征来推断当前查询帧中的每个节点。我们将聚合过程视为投票问题，发现现有的内积亲和力导致内存使用率低下，一小部分（固定）内存节点占据投票主导地位，无论查询如何。鉴于这种现象，我们建议使用负平方欧几里得距离来计算亲和力。我们验证了每个内存节点现在都有机会做出贡献，并通过实验表明这种多样化投票有利于提高内存效率和推理准确性。对应网络和多样化投票的协同作用非常出色，在 DAVIS 和 YouTubeVOS 数据集上都取得了新的最先进的结果，同时对于多个对象以 20+ FPS 的速度显着提高运行速度，并且没有任何花哨的功能。
Giovanni Bernardo课程生活与研究 div>
根据文章的签名总统法令的46和47n。 445/2000，并意识到，根据《艺术品》所述的规定，根据《刑法》和《刑法》的特殊法律受到惩罚。76 D.P.R. n。 2000年12月28日的445人宣布自己的责任，本课程中的报告与真相相对应76 D.P.R.n。 2000年12月28日的445人宣布自己的责任，本课程中的报告与真相相对应
cibc-wg-账户手册-en.pdf
对于 AAA 支票账户. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... ................. ... . ... ... . ... ...标题. ... ................. ... ................. ... .................................................................................................................................................................5 1.3.5. 绑定.................................................................................................................................................................... ... .5 1.3.6. 对应方. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. .................... ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .5
激光直写制备MnO2/LIG复合电极及其在柔性超级电容器中的 ...
别是石墨烯的 D 、 G 和 D+G( 也称 G') 峰 [ 19 ] ，这表 明两种样品都生成了高质量的石墨烯。其中 D 峰 是由于芳香环中 sp 2 碳网络扭曲使得碳原子发生 对称伸缩振动引起的 [ 20 ] ，用于衡量材料结构的无 序度，它的出现表明石墨烯的边缘较多或者含有 缺陷，这与 SEM 观察到的结果一致； G 峰是由 sp 2 碳原子间的拉伸振动引起的 [ 21 ] ； G' 峰也被称 为 2 D 峰，是双声子共振二阶拉曼峰，其强度与 石墨烯层数相关 [ 22 - 24 ] 。与 LIG 拉曼曲线相比， MnO 2 / LIG 在 472.6 cm −1 波段较强的峰值，对应于 Mn − O 的伸缩振动峰，证实了 MnO 2 的晶体结构。 XRD 测试结果表明， MnO 2 /LIG 在 2 θ =18.002° 、 28.268° 、 37.545° 、 49.954° 和 60.244° 处的特征峰分别对应 α - MnO 2 的 (200) 、 (310) 、 (211) 、 (411) 和 (521) 晶面 ( 图 4 b PDF#440141) ， α -MnO 2 为隧道结构，可容 纳溶液中的阳离子 ( 如 Zn 2+ 、 Li + 、 Mg 2+ 、 Na + ) [ 21 ] 。 25.9° 和 44.8° 处的峰为 LIG 中 C 的特征衍射峰。