XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System嵌入的
网络嵌入以实现大脑连接
摘要 在神经科学中，网络目前用于表示大脑连接系统，目的是确定大脑本身的具体特征。 然而，使用常见的网络描述符来区分健康的人脑网络和病态人脑网络可能会产生误导。 为此，我们探索了网络嵌入技术，目的是比较大脑连接网络。 我们首先提出了健康大脑连接的代表性图的定义。 然后，介绍了两种通过嵌入的分类程序，在不同的数据集中获得了良好的准确度结果。 此外，这种技术的强大之处在于可以在低维空间中可视化网络，从而有助于解释不同条件下（例如正常或病理）网络之间的差异。
通信网络中频谱感知的测量挑战
摘要 — 我们总结了一些关键的频谱感知测量挑战和最新进展。感知的实验室测试因其在现代硬件中不可分割且通常嵌入的作用而变得复杂。结果很难校准，因为物理参数通常是用临时或不明确的定义指定的。传感器需要除了二进制占用检测之外的更复杂的信号分类，这大大增加了测试范围。由于缺乏可接受的可测试参数来评估频谱感知对系统间频谱共享的贡献，频谱共享测试受到了进一步的阻碍。我们在此讨论的测量需求和方法涵盖了导波和辐射物理测量、网络测量以及商业和政府频谱使用等领域。
与催化 CO2 转化为可持续化学品相关的化学/物理学博士研究员 - 3 个职位
当透射电子显微镜 (TEM) 中的光或电子束与金属纳米粒子相互作用时，可以产生适用于光催化的等离子体。等离子体能量取决于金属类型、粒子大小和金属粒子嵌入的化合物的介电性质。这项活动的主要目的是了解等离子体能量如何受到周围介电介质的影响，因为这些信息对于优化选择性 CO2 转化至关重要。博士候选人将专注于合成定义明确的模型材料，并使用 TEM 和光谱测量金属纳米粒子和无机化合物（介电介质）之间的等离子体相互作用。材料合成将包括金属纳米粒子，以及可能的钙钛矿基氧化物和金属有机骨架 (MOF)。
转换数据流：ETL管道自动化中的生成AI
为此，量身定制的算法旨在处理用户请求，采用复杂的数据表示技术来封装这些查询中嵌入的语义细微差别和上下文提示。此用户请求的分布式表示形式是从可用选项的曲目中识别最合适的ETL解决方案的基础。随后，通过生成模型对确定的解决方案进行了罚款，该模型将其与原始用户规范相一致，从而提高了最终结果的一致性和相关性。在提出的管道的配方中，评估和测试了一组选定的嵌入技术和生成模型，最终在识别最有效的方法中，这些方法可以为用户提供最有效的答案，如论文中所阐明的那样。
Lynn E. Foster：纳米技术：科学，创新和...
注定要失败的目标是一个科学开明的公众，原因是缺乏对科学和技术的社会和文化嵌入的适当理解。为了提供更丰富的分析框架，Jasanoff应用了“公民认识论”的概念，该概念是指具有文化特定，历史和政治基础的公共知识之路。自然界的设计不仅为STS学者提供了深入的见解，还为科学家和政策制定者提供了深入的见解。的科学家将从STS中的纪律嵌入中受益于出色的比较研究，而自然科学和政策制定者将从对科学和技术政治及其文本的引人入胜的介绍中获利。既不说明现象
定向应变干扰固态离子通道中的离子传输
图 4. 一组极坐标曲线，描述了在不同应变大小下 K + 渗透石墨烯嵌入的 N 4 O 2 孔隙时，单轴应变方向的变化。每个传导点模拟 150 纳秒。除了 N 4 O 2 孔隙外，还展示了通过单轴应变 18-冠-6 孔隙的渗透，作为各向同性响应的示例（黑色圆圈和实线）。所有连续线都是模拟数据的 - 型拟合，作为视觉指南添加。𝐴𝑒𝑥𝑝（𝐵𝑐𝑜𝑠𝜑）对应的数据不确定性与图 2 中显示的垂直条具有相同的量级。
通过使用基于深度学习的域适应声发射
使用机器学习（ML）算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别，以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合（LPBF）过程中，基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎，因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势，因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外，可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而，尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展，但由于不同的过程空间，在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时，对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发，在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术，以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布（> 45 µm和<45 µm）上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示，数据分布中存在偏移，随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理，以具有可以普遍化的ML模型。进一步，两个分布之间提议的方法的预测准确性表明，不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。
通信网络中频谱感知的测量挑战
摘要 — 我们总结了一些关键的频谱感知测量挑战和最新进展。感知的实验室测试因其在现代硬件中不可分割且通常嵌入的作用而变得复杂。结果很难校准，因为物理参数通常是用临时或不明确的定义指定的。除了二进制占用检测之外，传感器还需要更复杂的信号分类，这大大增加了测试范围。由于缺乏可接受的可测试参数来评估频谱感知对系统间频谱共享的贡献，频谱共享测试进一步受到阻碍。我们在此讨论的测量需求和方法涉及导波和辐射物理测量、网络测量以及商业和政府频谱使用等领域。