XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System平衡速度
蛋白质组编辑具有靶向蛋白质降解
•影响很大，可能会影响2ndary药理学，细胞毒性，PPB和其他体外测定•可能需要评估从体外系统中的化合物恢复•增加筛查方法的成本和复杂性 - 平衡速度与准确性与准确性之间的平衡
将安全性嵌入 DevOps 实践的核心
尽管取得了这些进步，但将安全性完全集成到 DevOps 实践中仍然存在挑战，尤其是在云环境中。Shortridge 等人 (2020) 探讨了有效采用 DevSecOps 所需的文化和运营变革，强调开发、运营和安全团队之间需要协作。他们认为，必须克服这些团队之间的传统孤岛，以培养一种共同承担安全责任的文化。同样，Thomas 和 Whitman (2021) 解决了在多云环境中平衡速度和安全性的复杂性，并指出管理不同的安全协议和合规性要求可能是一个重大障碍。他们的研究表明，使用 AWS Secrets Manager 和 AWS Config 等工具可以通过提供全面的安全管理解决方案来帮助应对这些挑战。
![arXiv:2405.03541v1 [cs.CV] 2024 年 5 月 6 日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b0062a8e5f096579d990b3b87816beedea428ebe.png)
arXiv:2405.03541v1 [cs.CV] 2024 年 5 月 6 日
摘要。对象检测算法，特别是基于 YOLO 的算法，在平衡速度和准确性方面表现出了显著的效率。然而，它们在脑肿瘤检测中的应用仍未得到充分探索。本研究提出了 RepVGG-GELAN，这是一种新颖的 YOLO 架构，通过 RepVGG 进行了增强，RepVGG 是一种重新参数化的卷积方法，用于对象检测任务，特别侧重于医学图像中的脑肿瘤检测。RepVGG-GELAN 利用 RepVGG 架构来提高检测脑肿瘤的速度和准确性。将 RepVGG 集成到 YOLO 框架中旨在实现计算效率和检测性能之间的平衡。本研究包括基于空间金字塔池化的广义高效层聚合网络 (GELAN) 架构，进一步增强了 RepVGG 的能力。在脑肿瘤数据集上进行的实验评估表明，RepVGG-GELAN 在精度和速度方面超越了现有的 RCS-YOLO。具体而言，RepVGG-GELAN 在 240.7 GFLOPs 的运行速度下，与现有的最新方法相比，其精度提高了 4.91%，AP50 提高了 2.54%。提出的具有 GELAN 架构的 RepVGG-GELAN 取得了令人鼓舞的结果，成为医学图像中准确、高效地检测脑肿瘤的最先进的解决方案。实现代码已公开发布在 https://github.com/ThensiB/RepVGG-GELAN。
![arXiv:1905.04210v2 [cs.AI] 2020 年 2 月 14 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1c7674a20e850a75c8ef4f07c3e06bef37ed2e23.png)
arXiv:1905.04210v2 [cs.AI] 2020 年 2 月 14 日
目标识别作为规划（Ram´ırez 和 Geffner 2009；Ram´ırez 和 Geffner 2010）的任务是从给定一系列观察、初始状态和观察下的代理的行为模型的一组假设中识别实际目标。目标识别作为规划的方法利用高效的规划技术和启发式信息来开发越来越准确和更快的目标识别方法。大多数方法根据比较最佳计划的成本和受约束以遵守或避免观察的计划的成本的指标来选择目标。这些方法在计算或近似这些成本的方式上有所不同。虽然有些方法使用规划器计算这些成本（Ram'ırez 和 Geffner 2009；Ram'ırez 和 Geffner 2010），但其他方法使用启发式函数的复杂结构来近似它们（E-Mart'ın、R.-Moreno 和 Smith 2015；Vered 等人2018），或者尝试通过在动作描述中引入权重来明确应对缺失和嘈杂的观察（Sohrabi、Riabov 和 Udrea 2016）。相比之下，最近的研究（Pereira、Oren 和 Meneguzzi 2017）引入了识别启发式方法，使用来自规划实例结构的信息来从一组目标假设和观察中识别实际目标。他们都试图平衡速度
将预训练的 ViT 与 TCNet 融合以实现增强型 EEG 回归
摘要。脑电图 (EEG) 分析任务对于脑机接口 (BCI) 的发展至关重要。然而，要达到开发稳健、有用的 BCI 的目标，很大程度上取决于 BCI 理解神经动态的速度和准确性。为了实现这一目标，本文详细介绍了预训练视觉变换器 (ViT) 与时间卷积网络 (TCNet) 的集成，以提高 EEG 回归的精度。这种方法的核心在于利用 ViT 的顺序数据处理优势以及 TCNet 的卓越特征提取能力，显着提高 EEG 分析的准确性。此外，我们分析了如何构建最佳补丁以供注意力机制分析的重要性，以平衡速度和准确性。我们的结果表明，回归准确度显著提高，EEGEyeNet 的绝对位置任务的均方根误差 (RMSE) 从 55.4 降至 51.8，优于现有的最先进模型。在不牺牲性能的情况下，我们将该模型的速度提高了一个数量级（最高可提高 4.32 倍）。这一突破不仅为 EEG 回归分析树立了新的标杆，还为未来将 Transformer 架构与针对不同 EEG 数据集的专门特征提取方法相结合的研究开辟了新途径。
小oaldrespuzzle_cryptic-密码学EPRINT存档
本文介绍了“小oaldrespuzzle_crypstic”，一种新颖的轻巧对称加密算法。该算法的核心是两个主要的加密组件：基于ARX（添加旋转-XOR）基原始人的Neoalzette置换s-box和创新的pseudo-random数字生成器Xorconstantrotation（XCR），在关键扩张过程中独家使用。Neoalzette S-Box是32位对的非线性函数，经过精心设计，可用于加密强度和操作效率，从而确保在资源受限的环境中有鲁棒的安全性。在加密和解密过程中，应用了与XCR不同的伪随机选择的混合线性扩散函数，从而增强了加密的复杂性和不可预测性。我们全面探索了小oaldrespuzzle_cryptic算法的各个技术方面。其设计旨在在加密过程中平衡速度和安全性，特别是对于高速数据传输方案。认识到资源效率和执行速度对于轻巧的加密算法至关重要，因此在没有损害安全性的情况下，我们进行了一系列统计测试以验证算法的加密安全性。这些测试包括评估对线性和差异隐式分析的耐药性，以及其他措施。我们的测试结果表明，Little Oaldrespuzzle_cryptic算法有效地支持了高速数据的加密和解密需求，确保了鲁棒的安全性并使其成为各种现代加密应用程序场景的理想选择。通过使用XCR将Neoalzette S-Box与复杂的钥匙扩展相结合，并将伪随机选择的混合线性扩散函数整合到其加密和解密过程中，我们的算法显着增强了其能力，可增强其在维持高级密码分析技术的能力，同时保持高级加密分析技术，同时保持轻便和有效的操作。
加速人工智能：
道德框架和监督：建立明确的道德框架来指导人工智能的研究和开发。监管监督必须强大且具有适应性，在人工智能部署的每个阶段都包含全面的道德考虑。 包容性和公平性：优先考虑包容性的人工智能发展，弥合社会经济和人口差异。投资教育、技能培训和多元化计划，确保人工智能的好处惠及社会所有成员。 透明度和问责制：促进人工智能系统、算法和数据源的透明度。要求人工智能开发者和组织对其技术的伦理影响负责，并建立报告和解决问题的机制。 公众参与：促进公众对人工智能社会影响的讨论。让公众参与与人工智能相关的讨论、决策和政策制定，以确保与社会价值观保持一致并解决公众的疑虑。 平衡速度和责任：努力在加速人工智能进步和负责任的发展之间取得平衡。认识到不应为了追求速度而牺牲道德考量，负责任的人工智能发展对于长期可持续性至关重要。总之，加速主义与人工智能的融合代表着一个充满活力和变革性的前沿。虽然加速主义哲学提供了突破性进步的潜力，但它们也带来了错综复杂的道德和社会挑战。通过遵守这些建议，利益相关者可以驾驭这一复杂领域，确保人工智能成为世界上一股强大的向善力量，其特点是创新、公平和责任。人工智能的未来掌握在我们手中，必须以远见、道德和对人类进步的承诺来塑造它。