XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System常规方法
基于接近确定的光子发射极界面
我们提出了一种基于光子树簇状态的新型单向量子中继器结构。编码光子树群集中的量子群可保护信息免受传输损失的影响，并通过一系列中继器站启用远程量子通信。与受双向通信时间限制的常规方法相反，当前量子中继器协议的总体传输速率取决于可以实现非常高通信率的本地处理时间。我们进一步表明，每个中继器站都可以用两个固定量子置量和一个量子发射器来构建这样的中继器，这大大提高了实验性可行性。我们讨论了有效耦合到光子纳米结构的钻石缺陷中心和半导体量子点的潜在实现，并概述了如何将这种系统集成到中继器站中。
自动驾驶：ZF和Infineon使用AI算法优化用于驱动动态的软件和控制单元</div>
作为Eemotion项目的一部分，ZF集团和Infineon Technologies AG共同开发和实施了用于开发和控制车辆软件的AI算法。该项目由德国联邦经济事务和气候行动部共同资助。在项目中开发的AI算法在测试工具中经过证明，在自动驾驶过程中根据指定的驾驶轨迹控制和优化所有执行器。ZF已在其现有的两个软件解决方案Cubix和Eco Control 4 ACC中添加了AI算法，这些解决方案已在Infineon的Aurix Aurix TM TM TC4X微控制器（MCU）上实施，并具有集成并行处理单元（PPU）。结果：更有效的人工智能算法和更好地利用计算能力。这又导致更好的驾驶性能和提高驾驶安全性。与没有AI的常规方法相比，两家公司现在
天然（地质）氢及其在网络中的潜在作用 -
尽管是宇宙中最丰富的元素，直到最近氢（H 2）很少以地球的自由气态形式出现，并且大多发现形成更复杂的结构与其他元素结合在一起。这就是为什么当前在工业和制造工艺中使用的大多数H 2主要由化石燃料产生。由于常规制造的氢的生产与二氧化碳的大量释放有关，因此一直在尝试用其他形式的H 2替换碳，而H 2较少碳密集型。虽然碳捕获，利用和储存以及可再生能源的电解等技术是生成清洁氢的最受欢迎的选择，但与常规方法相比，它们仍然昂贵，并且它们的应用程序仍然很小。因此，具有相似或较低碳强度的较低成本替代方案可能会彻底改变该行业，并为零碳未来做出重大贡献。
Coordinated planning for flexible interconnection and energy storage system in low-voltage distribution networks
这些挑战的常规方法涉及增强分销网络。然而，主要和二级设备的重大升级和重建可能需要更长的建筑时间表和大量投资。此外，由于反向功率的短时间和分配变压器的过载问题，升级设备的利用效率仍然相对谦虚。PV逆变器的反应性调节能力可用于减轻比例很高的PVS分配网络中的过电压问题[6]。在[7]中提出了将单相DPV逆变器与不同阶段连接到不同阶段的分布式反应性补偿方法。但是，即使可以缓解过电压问题，此方法也无法管理供需方面之间的实际功率不平衡。此外，传统的交流分布网络通过更改互连开关的状态来实现电力传输；但是，它们在短时间内的表现有限[8]。回应，学者提出了灵活互连的概念，以替代传统开关，从而通过灵活的功率传递有效地适应PV [9-11]。
量子错误缓解公式的概述
最小化噪声的影响对于量子计算机至关重要。保护Qubits免受噪声的常规方法是通过量子误差校正。然而，对于所谓的嘈杂中间尺度量子（NISQ）时代中的当前量子硬件，这些系统中的噪声呈现出噪声，并且太高，无法进行误差校正以至于无法受益。量子误差缓解是一组替代方法，用于最大程度地减少误差，包括误差外推，概率误差cancella，测量误差缓解，子空间扩展，对称性验证，虚拟扭曲等。这些方法的要求通常比误差校正要小。量子误差缓解是减少NISQ量子计算机上误差的一种有希望的方法。本文对减轻量子错误的全面介绍。以一般形式涵盖和制定了最新的误差缓解方法，该方法提供了比较，结合和优化未来工作中不同方法的基础。
通过随机分散模型预测控制
摘要 - 连接和自动化的车辆（CAV）网络中的通信延迟显着影响基于连接的优化协调，增加了碰撞风险和降解系统性能。现有方法受到实时计算挑战，过时的数据，可扩展性约束和管理不确定性的困难的限制。本文提出了一种随机分散的模型预测控制（SDMPC）框架，以通过合并一种新颖的随机近似方法来模拟不确定性，以减轻通信延迟的不利影响。我们的方法提供了对安全限制的紧密概率约束，从而确保了准确的训练有素的预测并改善了协调。仿真结果表明，与在各种通信延迟条件下的常规方法相比，所提出的SDMPC框架减少了平均轨迹偏差，并降低了碰撞风险。这些改进使SDMPC成为大型CAV网络的有效解决方案，从而提高了安全性和效率。
通过随机分散模型预测控制
摘要 - 连接和自动化的车辆（CAV）网络中的通信延迟显着影响基于连接的优化协调，增加了碰撞风险和降解系统性能。现有方法受到实时计算挑战，过时的数据，可扩展性约束和管理不确定性的困难的限制。本文提出了一种随机分散的模型预测控制（SDMPC）框架，以通过合并一种新颖的随机近似方法来模拟不确定性，以减轻通信延迟的不利影响。我们的方法提供了对安全限制的紧密概率约束，从而确保了准确的训练有素的预测并改善了协调。仿真结果表明，与在各种通信延迟条件下的常规方法相比，所提出的SDMPC框架减少了平均轨迹偏差，并降低了碰撞风险。这些改进使SDMPC成为大型CAV网络的有效解决方案，从而提高了安全性和效率。
Seremban糖尿病（储蓄）研究
亚洲人。此外，社会人口统计学和文化可能与马来西亚完全不同，并且可能无法直接解释到马来西亚的情况下。第二，这些研究中的大多数被认为是“机会主义”，并专注于理解有限的因素，并过度简化复杂关系。第三，大多数研究都使用常规方法，并且没有利用使用最先进的数字卫生技术和社区层面的大数据来捕获多维数据的日益重要性，以增强预防糖尿病及其对发病率和死亡率的长期影响，这将是至关重要的。第四，大多数研究不包括以预防糖尿病的初级护理主导的健康干预措施，也没有研究此类干预措施的长期影响。第四，大多数研究不包括以预防糖尿病的初级护理主导的健康干预措施，也没有研究此类干预措施的长期影响。
视觉变压器分割的视觉鸟声音denoising
音频denoising，尤其是在鸟类声音的背景下，由于持续的残留噪声，这仍然是一项具有挑战性的任务。传统和深度学习方法通常在人工或低频噪声中挣扎。在这项工作中，我们提出了VITV，这是一种新型的方法，利用了视觉变形（VIT）架构的力量。vitvs熟练地结合了分段技术，从而将清洁音频与复杂的信号混合物中解脱出来。我们的主要贡献涵盖了VITV的发展，引入了全面，远程和多规模的表示。这些贡献直接解决了常规方法固有的局限性。广泛的例子表明，VITV的表现要优于最先进的方法，将其定位为现实世界中鸟类声音降解应用的基准解决方案。源代码可用：https：//github.com/aiai-4/vivts。索引术语：音频denoising，变压器，分段