XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性能改进
适合低功耗应用的全加器
摘要：在电子处理系统中，二进制数的加法是一项基本运算。通过分析并与其他传统加法器进行比较，展示了一位低功耗混合全加器的性能改进。与其他传统全加器电路相比，1 位低功耗混合全加器被认为是提高电路速度的好方法。在该分析论文中，使用 EDA 工具实现了一位低功耗混合全加器，并使用通用 90nm CMOS 技术在 5 伏电压下进行了仿真分析，并在各种电压下与其他传统全加器进行了比较。为了将 1 位低功耗混合全加器与其他传统加法器在各种参数（例如静态和动态功耗、延迟和 pdp（功率延迟积））下的比较，考虑了 1 位低功耗混合全加器最适合各种低功耗应用。
认知领域的复杂进化人工智能...
复杂进化人工智能是一个新兴的研究领域，它融合了进化计算 (EC) 的搜索和优化能力以及人工智能的学习能力，可用于各种任务，包括优化、分类、回归、聚类和建模。我们认为人工智能是一种软件技术，它从具有性能衡量标准的某些任务类别的经验中学习，这样它在该任务上的测量性能就会随着经验的积累而提高。我们进一步认为，从经验中学习到的性能改进是通过进化计算技术来协调的，这些技术由基于种群的搜索方法定义。我们从全世界共收到 417 份投稿。感谢审稿人的辛勤工作，我们从所有 417 份投稿中接受了 50 篇论文。所有包含的内容均由专家匿名审阅，以保持学术卓越性和完整性。我们希望
用嗜热链球菌CRISPR1-CAS9
使用HALBACH结构作为现场来源和第一阶的Lafesi磁电材料（MCM）的热磁性发生器（TMG）提出了一个活性物质。MCM悬挂在悬臂梁上的自我振荡在热源和散热器之间。与振荡相关的机械能被收集并使用压电材料转化为电。该系统在18°C的冷端和56°C的热源之间起作用（即在储层之间的温度差ΔTRES= 38°C之间的温度差，显示0.12 µW（MCM的每1 cm 3）的功率为0.12 µW。我们介绍并讨论了基于设备机制的热力学周期的详细分析，依赖于对工作原型的直接测量以及MCM的完整实验室表征。尽管我们的系统显示出最新的功率输出，但我们的分析为进一步的性能改进提供了有用的线索。
最终稿
摘要：金属基纳米复合材料 (MMNC) 通常比非增强合金表现出优异的性能，这是由于实现了晶粒细化或 Orowan 强化。特别是在轻金属（例如铝和镁）中，作为基质的复合材料在机械性能方面有显著改善的潜力。在某些情况下也可以实现功能化。然而，如果 MMNC 是通过熔体冶金工艺加工的，那么挑战在于陶瓷纳米颗粒在熔体中的均匀分布。纳米颗粒的大表面积会产生很大的范德华力，需要克服这种力。此外，颗粒与熔融金属的润湿性很困难。可以通过超声波、电磁搅拌甚至高剪切施加额外的力。本文讨论了采用高剪切分散技术生产的轻金属基 MMNC 的性能。首先介绍了该工艺的不同特点和基本理论，然后通过将MMNC与其基质材料进行比较来讨论性能改进。
海军部 2025 财政年度 (FY) ...
2025 财年预算通过提高飞机任务执行率的按计划执行计划来保持军事战备状态。近年来，性能改进使海军和海军陆战队能够执行更大部分的全面战备要求。在航空战备方面，更高的飞机任务执行率使飞行员能够执行更多的训练矩阵，完成更多的“组数”和“次数”，并提高熟练程度。我们一直强调将物质战备转化为作战战备。在岸上战备方面，我们优先考虑关键的岸上投资，以提高预备役部队的战备水平和公用事业基础设施的维修。最后，2025 财年预算通过更加注重教育、消除军队中的性骚扰以及强调我们的战斗部队及其家人的心理和身体战备来照顾人民。
DSP-3100 FOG | 运河测绘
整个 DSP-3000 系列均采用 KVH 的专利数字信号处理 (DSP) 电子设备。KVH 的突破性 DSP 设计克服了模拟信号处理的局限性，几乎消除了温度敏感漂移和旋转误差。此外，KVH 的 DSP 技术在比例因子和偏置稳定性、比例因子线性度、开启到开启重复性和最大输入速率等关键领域提供了显著的性能改进。超低噪音 (ARW)、对交叉轴误差的不敏感性以及冲击和振动稳健性使 DSP-3000 系列成为要求苛刻的工业应用的理想选择。这种性能与我们成熟的全光纤光学电路固有的简单性和可靠性相结合，使 DSP-3000 系列成为运动感应、稳定、导航和精确指向应用的经济实惠的出色解决方案。
通过神经网络介导的特征提取增强四肢瘫痪参与者对脑机接口的控制
为了推断意图，脑机接口必须提取能够准确估计神经活动的特征。然而，信号质量随时间推移而下降，阻碍了使用特征工程技术恢复功能信息。通过使用植入三位人类参与者大脑皮层的电极阵列记录的神经数据，我们在此展示了卷积神经网络可用于将电信号映射到神经特征，方法是联合优化特征提取和解码，但所有电极必须使用相同的神经网络参数。在这三位参与者中，神经网络在所有指标的光标控制任务中都带来了离线和在线性能改进，优于宽带神经数据的阈值交叉率和小波分解（以及其他特征提取技术）。我们还表明，经过训练的神经网络无需修改即可用于新的数据集、大脑区域和参与者。
llm-ir：在多模式对话系统中利用大语言模型来识别意图
这项研究通过引入一种利用大型语言模型（LLM）的新方法来应对多模式对话系统中意图识别的复杂挑战。通过使用低级别适应性（LORA）微调最先进的模型，我们实现了重大的性能改进。为了解决传统方法的局限性，我们采用了一套高级增强技术，包括用于文本提取的光学特征识别（OCR），以及图像裁切，旋转，颜色调整和文本转换，例如同义词更换和句法重新排序。此外，我们整合了知识蒸馏和检索效果生成（RAG）技术，以结合外部知识，从而进一步提高了模型的性能。通过全面的消融研究和细致的参数调整，我们的模型超过了5.35％的基线性能，证明了在多模式意图识别中利用LLM的实质性好处。