XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System感更强
v2x-real：用于车辆到所有合作感的大规模数据集
摘要。车辆到全能（V2X）技术的最新进步使自动驾驶汽车能够共享感应信息以通过遮挡来查看，从而极大地提高了感知能力。但是，没有现实世界中的数据集来促进真正的V2X合作感知研究 - 现有数据集仅支持车辆到基础设施合作或车辆到车辆的合作。在本文中，我们提出了V2X-Real，这是一个大规模数据集，其中包括多种车辆和智能基础设施的混合物，以促进V2X合作感知的发展，并具有多模式感测数据。我们的V2X-Real是使用两个连接的自动化车辆和两个智能基础架构收集的，它们都配备了包括LIDAR传感器和多视图摄像头在内的多模态传感器。整个数据集包含33K激光镜框架和171K摄像机数据，在非常挑战的城市场景中，有10个类别的注释框架超过120万。根据协作模式和自我观点，我们为以车辆为中心，以基础设施为中心，车辆到车辆和基础设施到基础结构的合作社来得出四种类型的数据集。提供了SOTA合作感知方法的综合多级多级多代理基准。V2X-REAL数据集和代码库可在https://mobility-lab.seas.ucla.edu/ v2x-real上找到。
fa-gan：无伪像和相感的高保真gan vocoder
基于生成的对抗网络（GAN）的声音编码器在高质量和快速的推理速度方面已在语音合成中获得了极大的关注。但是，仍然存在许多明显的光谱伪像，导致综合语音的质量下降。在这项工作中，我们采用了一种基于Gan的新型Vocoder，专为少数文物和高保真效果而设计，称为Fagan。为了抑制高频组件中非理想的上取样层引起的混叠伪像，我们在发电机中引入了抗脱氧的双反卷积模块。为了减轻模糊的伪影并丰富了规格细节的重建，我们提出了一种新型的细粒度多分辨率真实和虚构的损失，以帮助对相信息进行建模。实验结果表明，FA-GAN的表现优于比较促进音频质量和减轻光谱伪像的方法，并且在应用于看不见的说话者场景时表现出卓越的性能。索引术语：语音综合，生成对抗网络，光谱伪像，频域
跟上KEMS：KEM的更强安全概念和基于KEM的协议的自动分析
关键封装机制（KEMS）是混合加密和现代安全协议的关键构建块，尤其是在量式后环境中。鉴于收件人的不对称公钥，原始键在发送者和收件人之间建立共享的秘密密钥。近年来，已经提出了大量的KEM的抽象设计和具体的实现，例如，在Quantum后原语的NIST过程中。在这项工作中，我们（i）为KEM建立了更强大的安全性概念，（ii）开发了一种符号分析方法来分析使用KEMS的安全协议。首先，我们在计算环境中概括了KEM的现有安全性概念，引入了一些更强的安全概念并证明其关系。我们的新属性正式化了kem的输出，即唯一确定，即绑定其他值。可以使用我们的新绑定属性，例如，证明没有先前的安全概念未捕获的攻击。在其中，我们确定了我们重新封装攻击的新攻击类别。第二，我们开发了一个与我们的计算安全概念层次结构相对应的细粒符号模型的家族，并且适合基于KEM的安全协议的自动分析。我们将模型编码为Tamarin Prover框架中的库。给定基于KEM的协议，我们的方法可以自动得出KEM所需的最小结合特性；或者，如果还给出了具体的KEM，可以分析该协议是否符合其安全目标。在案例研究中，塔玛林会自动发现，例如，在原始的kyber论文[12]中提出的关键交换协议需要比[12]中证明的KEM的属性更强。
无需组装：DNA序列的更强，更简单的发布标准的时间
每个科学纪律都制定了出版标准，旨在帮助研究人员简洁地传达支持他们结论的证据，并允许其他人在工作基础上建立。例如，要发布新化合物的第一份报告，合成化学必须提供NMR和质谱，因为有广泛的共识，即这些分析技术必须表明根据预期制备了化合物。同样，当开发新软件时，几乎需要普遍要求在出版物上提供源代码，以便其他人可以检查其功能并重复使用它。在2011年，建议应报告完整的DNA序列以支持合成生物学出版物[1]。今天，生物工程和生命科学的其他领域仍然遭受令人困惑，不一致和发布DNA序列的足够标准。在研究期间开发的质粒和基因组的序列有时根本不作为出版物的一部分，或者仅以指示形式以如何组装它们而不是最终序列的形式。这类似于计算机科学纸，省略了其代码或描述如何通过在其他论文中复制代码来重建代码。如果生物学家正在重新编程，为什么他们不期望发布其源代码？通过复制和粘贴一部分现有DNA序列来构建工程DNA时的一些实践，并且它很昂贵，困难甚至无法检查结果。然而，测序技术现已改善，以至于确定质粒甚至基因组的整个核苷酸序列变得廉价且易于访问。在2023年，对整个质粒进行测序的费用为15美元，并且测序细菌基因组的成本为100美元，这些价格可能会下降。与compoter代码不同，DNA可以突变，当酶或细胞复制时会积累其顺序变化。这种意外进化的可能性使得验证研究中使用的DNA序列即使不是新构建也是特别重要的。
电子纹身：实现与人体皮肤的无感交互
摘要：人体从头到脚不断发出生理和心理信息。可穿戴电子设备能够以非侵入方式准确地数字化这些信息，而不会影响用户的舒适度或移动性，有可能彻底改变远程医疗、移动医疗以及人机或人与元宇宙的交互。然而，由于传统刚性平面电子设备与柔软、弯曲的人体皮肤表面之间的机械不兼容性，最先进的可穿戴电子设备在可穿戴性和功能性方面面临限制。电子纹身是一种独特的可穿戴电子设备，其特点是超薄和皮肤柔软，可在人体皮肤表面进行非侵入性和舒适的贴合，不会造成阻碍甚至机械感知。这篇评论文章对电子纹身进行了详尽的探讨，介绍了它们的材料、结构、制造工艺、特性、功能、应用和剩余挑战。我们首先总结了人体皮肤的特性及其对电子纹身-皮肤界面信号传输的影响。接下来，我们讨论了电子纹身的材料、结构设计、制造和皮肤附着过程。我们将电子纹身的功能分为电气、机械、光学、热和化学传感，以及伤口愈合和其他治疗。在讨论了能量收集和存储功能后，我们概述了无线电子纹身系统集成的策略。最后，我们对该领域剩余的挑战和未来机遇提出了个人观点。
驾驶模拟器的系统沉浸感会影响……
提供模拟体验的系统的技术特性是沉浸感的关键维度。为了创造临场感并尽可能真实地重现驾驶员的行为，我们需要可靠的驾驶模拟器，让驾驶员高度沉浸其中。本研究调查了驾驶模拟器的系统沉浸感对驾驶员在驾驶有条件自动驾驶汽车时大脑活动的影响。19 名参与者驾驶了大约 40 分钟，同时使用脑电图 (EEG) 记录了他们的大脑活动。我们发现系统沉浸感对枕骨和顶骨区域有显著影响，主要是在高 Beta 带宽。在 Theta、Alpha 和低 Beta 带宽中没有发现任何影响。这些发现表明，系统沉浸感可能会影响驾驶员的生理唤醒，从而影响他们的认知和情绪过程。关键词：沉浸感、脑电图、驾驶模拟器、自动驾驶汽车、模拟环境
数字感是操纵大脑的一种新兴特性
近年来，人工智能取得了长足进步，然而，大多数系统仍然难以推广。在这项工作中，我们探索了一个模型，该模型可以重现人类通过无监督的日常经验获得“数字感”的能力。理解和操纵数字和数量的能力在童年时期就出现了，但人类获得和发展这种能力的机制仍然知之甚少。特别是，我们不知道在没有老师监督的情况下是否有可能获得这种数字感。我们通过一个模型来探索这个问题，假设学习者能够拾取和放置小物体，并会自发地进行无方向的操作。我们进一步假设学习者的视觉系统将监控场景中物体的变化排列，并将学会通过将感知与运动系统的传出信号进行比较来预测每个动作的影响。我们使用标准深度网络对感知进行建模，以进行特征提取和分类，以及梯度下降学习。我们的主要发现是，从学习不相关的动作预测任务中，出现了一种意想不到的图像表征，其表现出预示着数字和数量的感知和表征的规律。这些包括零和前几个自然数的不同类别、数字的严格排序以及与数值相关的一维信号。因此，我们的模型获得了估计数量（即场景中物体的数量）的能力，以及速算能力，即一眼就能识别小场景中物体的确切数量的能力。值得注意的是，速算和数量估计可以推断到包含许多物体的场景，远远超出训练期间使用的三个物体。我们得出结论，数字和数量能力的重要方面可以在没有老师监督的情况下学习。我们的观察表明，跨模态学习（这里是操纵教学感知）是一种强大的学习机制，可以在人工智能中加以利用。
耐变异感测放大器电路的设计
摘要 在 DRAM 和 SRAM 等深亚微米存储器中，准确感测位线电压变得非常具有挑战性，因为制造工艺的固有变化导致晶体管特性失配，这带来了严重的挑战，导致电路故障和产量下降。本文解决了这些问题，并将补偿方案应用于各种感测放大器的原理图，从而对工艺引起的变化具有很高的容忍度。使用 DGFinFET 设计的原理图利用增强的自补偿技术来克服物理晶体管特性的差异。使用蒙特卡罗技术重建晶体管失配（阈值电压，V t ），表明即使在 40-50mV 的严重 V t 失配下，所提出的 CCLSA 原理图也能正确运行。将这些结果与文献中报道的相应电路进行了速度、面积和产量的比较。与未补偿的设计相比，该设计还提供了高达 20-30% 的产量，并且降低了电路和性能的复杂性。这些电路在 45nm 和 32nm 技术节点上很容易实现。关键词：补偿、工艺变化、DRAM、FinFET 感测放大器、稳健性
糖尿病成年人吸烟和健康结果的目的感
糖尿病的抽象背景健康并发症在财务和情感上给个人带来了重大压力。这些并发症的发作和严重程度主要是由患者的行为驱动的，这导致了影响行为的心理因素，从而影响了干预措施的关键目标。一个有希望的因素是目的感或一个人认为自己的生活方向的程度。方法当前的研究调查了目的意识是否可以预测糖尿病成年人同时且前瞻性的成年人中的自我评估健康，心血管疾病和吸烟状况。此外，它测试了这些关联是否存在于多个样本和文化中。使用12个数据集的横截面和8个纵向分析（总n = 7277）估计目的感与主观健康，吸烟状况和心血管疾病有关的程度在患有糖尿病的成年人中。协调的分析允许在培养物，时间段和测量工具之间进行更大的结果概括。数据集同时包括目的感和糖尿病状况的度量以及至少一种健康措施：自我评估的健康，当前的吸烟状况或心脏病状态。结果意识与越来越高的自我评价健康，吸烟状况以及心血管疾病的横断面和自我评估的健康有关。目的随着时间的流逝而与健康的变化无关。结论这些结果突出了关键个体差异，目的感与成年人糖尿病的行为和结果的关系。虽然需要进行更多的研究来确定这种关系的界限，但似乎将来可以将目的感视为干预的潜在目标。