XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性能比
Decawave DW1000 与 DW3000 在低功率双边测距应用中的性能比较
摘要 — 室内定位和情境感知正成为各种应用的两项关键技术。最近，通过采用超宽带 (UWB) 技术，人们已经实现了厘米级精度和低功耗的实时定位系统。自 2015 年以来，Decawave 已生产出商用 UWB 集成电路，利用飞行时间测量技术来估计两个代理之间的距离。这项工作介绍了两台 Decawave 收发器（DW1000 和 2020 年发布的新款 DW3000）之间的性能研究。测试空间包括视距内区域和由 UWB 无线电信号反射到各种障碍物而引起的各种非视距条件。最后，我们分析了不同配置下的功耗，并对两台设备进行了比较。结果表明，两者在 1 米以上的测量范围内具有相似的精度，而考虑到较短的距离，DW3000 的平均性能要好 33.2%。此外，新收发器在实时测量过程中的功耗降低了近 50%，平均值达到 55 mW。索引术语 — 超宽带技术、超宽带通信、物联网、室内定位、功耗
经典与量子主动用户检测算法性能比较
摘要 — 连接的移动设备数量的强劲增长对有效利用可用网络资源提出了新的挑战。代码域非正交多址 (NOMA) 技术似乎是一种非常有效的解决方案。每个设备都使用其分配的代码同时传输其数据以及用户标识符，而无需任何资源预留交换，从而节省了宝贵的无线资源。然而，这需要一个能够盲目检测活跃用户的接收器，这非常复杂。在量子架构有希望的叠加特性的驱动下，本文的目标是在 NOMA 的背景下调整和应用量子 Grover 算法进行活跃用户检测 (AUD)，以减轻搜索复杂性。将这种改进的 Grover 算法与最佳经典最大似然 (ML) AUD 接收器以及基本的经典传统相关接收器 (CCR) 进行了比较。根据接收信号的信噪比 (SNR) 评估 AUD 概率的基准。我们表明，我们改进的 Grover 算法在高 SNR 范围内非常有前景。索引词 —NOMA、AUD、最大似然、量子算法、Grover 算法
用于重建NGS的聚类模型之间的性能比较来自技术重复
为了提高单个DNA测序结果的性能，研究人员经常使用同一个人和各种统计聚类模型的重复来重建高性能呼叫仪。在这里，考虑了基因组Na12878的三个技术重复，并比较了五个模型类型（共识，潜在类，高斯混合物，kamila - 适应性的K-均值和随机森林），涉及四个性能指标：敏感性，精度，精度，准确性和F1评分。与不使用组合模型相比，i）共识模型提高了精度0.1％； ii）潜在类模型带来了1％的精度改善（97％ - 98％），而不会损害灵敏度（= 98.9％）； iii）高斯混合模型和随机森林提供了更高精确度（> 99％）但敏感性较低的呼叫； iv）卡米拉提高了精度（> 99％），并保持高灵敏度（98.8％）；它显示出最好的总体表现。根据精确和F1得分指标，比较了组合多个呼叫的非监督聚类模型能够改善测序性能与先前使用的监督模型。在比较模型中，高斯混合模型和卡米拉提供了不可忽略的精度和F1得分的改进。因此，可能建议将这些模型用于呼叫集重建（来自生物或技术重复），以进行诊断或精确医学目的。
三个微波炉的性能比较...
摘要：本研究引入了七个纳米金属氧化物（WO 2，Tio 2，Al 2 O 3，Sio 2，Sio 2，Y 2 O 3，ZRO 2和MGO）的混合物，作为微波炉（MW）受感受器，以评估其在温度分布，体重损失，效果上的常规敏感器相比，评估其有效性。基于结果，处理时间最高的时间与没有任何感受器的蛋糕烘烤有关。操作时间取决于所用的感受器；因此，用纳米金属氧化物的蛋糕在MW中烘烤的蛋糕的操作时间最低。用纳米金属氧化物，氧化铝 +氧化铝 +碳化硅（Al 2 O 3 + SIC），铝（Al）铝（Al）铝质氧化物，铝（Al）摄氏受试者和不带振动者，样品的最终表面温度在MW烘烤期间的181、160、140和130°C之间变化。因此，纳米金属氧化物启发器的温度达到了177°C的高度，这对于非酶褐变反应是必不可少的。MW加热中纳米金属氧化物的受感受器不仅改变了与摄像机接触的产品的表面温度，还影响了产品的其他部分。此外，褐变反应的速率在过程开始时开始较低，逐渐增加，然后在过程结束时降低。此外，与没有摄像头的烘烤的蛋糕相比，用纳米金属氧化物摄像机烘烤的蛋糕表现出最低的硬度。总而言之，由于其高度的MW辐射表面吸收水平，导致表面温度升高，处理时间较短，并且硬度较低，因此纳米氧化物敏感受体是MW烘焙蛋糕最合适的选择。
使用人工智能模型的马外科手术和生存预测：原始，估算，平衡和特征的性能比较
人工智能（AI）技术虽然不如人类医学先进，但在兽医学领域的潜力很大。该技术提供了一系列基本好处，例如疾病诊断，治疗计划，疾病控制和整体动物健康改善。基于临床数据，本研究使用15个AI模型来预测手术的必要性和显示出急性腹痛症状（绞痛）的马中生存的可能性。通过比较原始，估算的缺失值和平衡数据集的手术和生存预测，我们根据15个AI模型的平均准确性确定了最有效的数据集。此外，我们还通过计算特征的重要性得分和生存预测来探索了提高准确性的潜力。我们的结果表明，平衡的数据集可实现预测手术和生存的最高平均精度，分别为80.76％和77.96％。随机森林（RF）模型的表现优于其他手术的最准确模型（准确性= 85.83，曲线下的面积[AUC] = 0.906）和存活预测（准确性= 80.75，AUC = 0.888）。可以观察到，将数据集中的特征数量减少56％，导致手术预测准确性提高到86.38％。同样，当特征数量减少24％以进行生存预测时，预测性能提高到83.75％。这项研究强调了在兽医医学中精确实施人工智能技术的重要性，这可以显着增强模型性能。
盐水电解电池与普通电解电池性能比较
电能用于驱动由电化学电池组成的电解电池中的非自发氧化还原反应。经常使用通过电解分解化合物的过程，它源于希腊语 lysis，意思是分解。电解池由电解质、两个电极（一个阴极和一个阳极）和其他三个组件组成。通常使用水或其他溶剂来制作电解质，电解质是一种含有溶解离子的溶液。本研究的目的是使用各种电解液、盐水浓度以及燃料电池和电极的集成来测试、分析和构建电解电池。该研究旨在进行实验，并依靠描述性分析来对其进行评估。设计重点是寻找电极（仅限于锌、铜和铝（汽水罐）、不同电解质、燃料电池连接类型和不同浓度盐溶液）的最佳组合，以提供最佳能量输出。根据收集和分析的数据，锌铜电极每电池产生的平均电压为 0.705 V。盐水电解质根据其成本效益产生最有效的结果。当盐溶液浓度为 30% 时，可实现最佳电压输出，燃料电池在串联时性能最佳。使用此参数构建了 20 个燃料电池，可在没有任何负载的情况下产生 14.10 V。当连接到具有 12V 电源的直流照明负载时，电压为 7.57 V，电流为 1.1 A。关键词：电极、电解池、电解、氧化还原反应
基于无环的分布式分类帐和区块链平台的性能比较
摘要：自从第一个加密货币引入比特币以来，2008年，分布式分类帐技术（DLTS）的受欢迎程度已导致需求不断增长，因此，一般来说，一般来说，更多的网络参与者。缩放基于区块链的解决方案以应对每秒几千笔交易，或者以越来越多的节点的方式来应对大多数开发人员的理想目标。使这些性能指标可以进一步接受DLT，甚至更快的系统。通过引入定向的无环图（DAG）作为存储在分布式分类帐中的交易的基础数据结构，已经实现了重大的性能增长。在本文中，我们回顾了最突出的定向无环形平台，并根据交易吞吐量和网络延迟评估其关键性能指标。评估旨在展示理论上提高的DAG的可伸缩性是否也适用于实践中。为此，我们为每个DAG和区块链框架设置了多个测试网络，并进行了广泛的性能测量，以在不同的解决方案之间进行比较。使用每种技术每秒的交易，我们创建了一个并排评估，该评估允许对系统进行直接可伸缩性估算。我们的发现支持以下事实：与基于区块链的平台相比，基于DAG的内部，更相似的数据结构，基于DAG的解决方案提供了更高的交易吞吐量。尽管由于其相对较早的成熟状态，完全基于DAG的平台需要进一步发展其功能设置，以达到相同水平的可编程性和与现代区块链平台的传播。通过目前的发现，现代数字存储系统的开发人员能够合理地确定是否在其生产环境中使用基于DAG的分布式分类帐技术解决方案，即用DAG平台替换数据库系统。此外，我们提供了两个现实世界的应用程序方案，一个是智能电网通信，另一个来自受信任的供应链管理，这是从基于DAG的技术引入的。
采用硼基陶瓷材料的微通道热沉性能比较
摘要：微通道热沉在从不同电子设备的小表面积上去除大量热流方面起着至关重要的作用。近年来，电子设备的快速发展要求这些热沉得到更大程度的改进。在这方面，选择合适的热沉基板材料至关重要。本文采用数值方法比较了三种硼基超高温陶瓷材料（ZrB 2 、TiB 2 和 HfB 2 ）作为微通道热沉基板材料的效果。利用有限体积法分析了流体流动和传热。结果表明，对于任何材料，在 3.6MWm -2 时热源的最高温度不超过 355K。结果还表明，HfB 2 和 TiB 2 比 ZrB 2 更适合用作基板材料。通过在热源处施加 3.6 MWm -2 热通量，在具有基底材料 HfB 2 的散热器中获得的最大表面传热系数为 175.2 KWm -2 K -1。
QD-SOA的性能比较，QW-SOA，散装...
1。介绍解决对短期范围内域内和纳特纳德式容量的需求不断增长，具有较高敏感性和波长施用多路复用（WDM）的连贯收发器被视为增加总体容量并达到总体能力的关键候选者[1，2]。O波段传输的距离和接收灵敏度受到更高的光纤衰减因子的限制，而WDM系统会引入更多的被动损失，例如多路复用器。使用O波段中的光放大器允许更长的触手可及，并使高通道计数配置可部署[3]。但是，在O波段中，尚不清楚放大技术的选择，尤其是在连贯的传输领域内。半导体光放大器（SOA）已经被探索以进行强度调制和直接检测（IM/DD）系统，作为在接收器端提供足够信号功率的一种方式[4]。然而，已知大量SOA表现出高噪声图并产生非线性失真，这阻碍了它们用于光学信号扩增的使用。此外，SOA通常会诱发信号chirp，从而使连贯的信号更加降低。量子点（QD）技术的进步允许与量子孔（QW）和散装对应物相比，QD SOA会产生较低的失真和chirp [5]。这很重要，因为SOA是O波段数据中心间接连接空间的良好候选者，因为它们的占地面积较小，功耗较小，而较小的功耗比掺杂的纤维纤维放大器（PDFA），并且最重要的是，它们可以集成到光子集成电路中（PIC）。2。尽管如此，不同SOA技术提供的总体性能和非线性增益动力学尚未进行测试和比较，并在IM/DD和相干调制的情况下，以建立下一代图片所需的高波特速率与纤维放大器进行比较。这项经验研究对于简化了一定的系统拓扑（调制格式，波特率等）的放大器选择很重要。因此，在这一贡献中，我们首先考虑了QD，QW和BOLK SOA的比较，即考虑两个关键的表现参数，这些参数会影响波形振幅和相位，即增加恢复时间（GRT）和线宽增强因子（亨利或α -Factor）。接下来，重要的是，我们通过研究依赖于这种放大器和PDFA的IM/DD和相干系统的BER性能，将分析扩展到O波段的高速系统领域。我们在第3节中通过实验证明，QD-SOA以高波德速率和IM/DD的PDFA和其他SOA的表现高，并且能够扩大多-TBPS WDM系统。SOA在本节中的表征，我们比较了具有相似属性的散装和QW-Soas（Inphenix ip- sad1301）以及来自Innolume的QD-SOA中的一些相关特征。主要结果总结在图中1 a）。它们与文献得出的“典型”值相辅相成。公平的比较需要从饱和度中运行所有SOA。否则，较低的饱和功率SOA将遭受添加的非线性失真。图相应的饱和功率如图1 b）描绘了该参数，该参数是（CW）输入功率在SOA中的函数。1 a）（第一列）。QD-SOA表现出较高的输入饱和功率（3dB增益降低），P坐在。所有的肥皂都在其最大增益点偏见。测量α因子对于IM/DD系统中CHIRP诱导的脉冲扩大以及相干系统中不需要的相位调制诱导的星座变形很重要。 SOA的此参数以简单的方式将活动层折射率的变化与载体密度变化响应材料增益的变化有关。 因此，对于传输应用，α因子的低值是理想的。 图的第3列 1 a）显示了所有SOA的测得的α因子。 除了散装SOA（显示出比预测的α因子低的SOA）之外，它们落在预期范围内，如第2列（摘自文献）所示。 QD-SOA展示测量α因子对于IM/DD系统中CHIRP诱导的脉冲扩大以及相干系统中不需要的相位调制诱导的星座变形很重要。SOA的此参数以简单的方式将活动层折射率的变化与载体密度变化响应材料增益的变化有关。因此，对于传输应用，α因子的低值是理想的。图1 a）显示了所有SOA的测得的α因子。除了散装SOA（显示出比预测的α因子低的SOA）之外，它们落在预期范围内，如第2列（摘自文献）所示。QD-SOA展示
非对称自共源共栅和分级通道 SOI nMOSFET 中跨电容的模拟性能比较
区域（对应于 MS 晶体管）电子密度从反转开始并经历耗尽，当它到达轻掺杂区域时，电子密度变为反转。因此，A-SC 上的电子密度行为（从反转到耗尽再回到反转）发生在每个晶体管上，而 GC 发生在整个器件长度上。这解释了 A-SC 器件上的凸起如此突出的原因。