XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System技术代表
通过结构连接分析和机器学习模型
摘要：重度抑郁症（MDD）和躁郁症（BD）具有临床特征，这使它们在临床环境中的分化变得复杂。本研究提出了一种创新的方法，该方法将结构连接分析与机器学习模型集成在一起，以辨别出BD个体的MDD个体。高分辨率MRI图像是从诊断为MDD或BD和HCS的个体中获得的。结构连接组，以使用高级图理论技术代表大脑区域的复杂相互作用。机器学习模型用于辨别与MDD和BD相关的独特连接模式。在全球范围内，与HC组相比，BD和MDD患者均表现出小世界的增加。在节点水平上，与HCS相比，BD和MDD患者在右杏仁核和右Parahippocampal Gyrus中的结节参数差异很大。主要的差异主要在BD的前额叶区域中发现，而MDD的特征是左Thalamus和默认模式网络中的异常。与MDD组相比，BD组证明了在额叶网络中的淋巴结参数的改变。此外，使用结构性大脑参数的机器学习模型的应用表明，在将BD与MDD的个体区分个体的个人分开时，具有令人印象深刻的90.3％精度。这些发现表明，结构连接组和机器学习可以提高诊断准确性，并可能为理解这些精神疾病的独特神经生物学特征提供宝贵的见解。
母校StudiorumUniversitàdiBologna Archivio ...
由于低成本无人机的扩散代表了安全性的潜在风险增加[1] [2]，因此对小小的无人机的检测最近已成为一个非常重要的话题。FMCW雷达被认为是无人机检测的最合适的解决方案之一，因为其架构简单性和短距离检测能力[1] - [4]。对小型无人机的检测代表了一项具有挑战性的任务，因为它们的尺寸非常有限和非反射材料组成意味着非常小的雷达横截面（RCS）。出于这个原因，只能通过利用毫米波频率，高发射功率和具有低噪声图（NF）和高动态范围的接收器来实现雷达检测范围和分辨率的优化。在这种情况下，在性能方面，硝酸盐（GAN）微波技术代表了最佳解决方案，因为它们为发射器和接收器微波前端提供了最先进的优点图[4] - [6]。在微波频率下对上GAN功率密度的开发是实现紧凑，高功率发射器所需的优势，以增加无人机目标的弱回声信号（低RCS）。另一方面，由于低噪声和广泛的动态范围特征的结合，GAN技术在RX部分中也非常有吸引力[5] - [9]。在本文中，我们描述了一种基于GAN的Ka-band MMIC LNA，该LNA将在FMCW雷达的接收器中被利用，以进行小型无人机检测。This feature is of primary importance in a FMCW radar receiver for drone detection, since the LNA needs to detect very low drone-echo signals (close to the thermal noise level), while maintaining its linearity even in presence of strong interferer/blocking signals, which are typically due to radar clutter and the leakage of the power amplifier of its own transmitter [3][4].MMW-GAN技术的采用使得可以同时针对低NF，高增益和大型动态范围，从而导致上KA频段无与伦比的组合性能。
反无人机系统机器人
II. 方法论 该系统旨在对抗微型无人机。无人机被激光摧毁。近年来，无人机得到了巨大的发展。由于价格低廉和易于使用，无人机已广泛应用于许多应用场景，这可能对公共安全和个人隐私构成巨大威胁。为了减轻这些威胁，有必要在敏感区域部署反无人机系统，以检测、定位和防御入侵的无人机。反无人机系统在很大程度上依赖于射频技术来检测和跟踪无人机等无人驾驶飞行器 (UAV)。这些设备还可以阻止敌方无人机，使它们无法检索信息。在我们的项目中，有解决这些问题的方法。随着此类无人机袭击的频率增加，这是不对称战争的一个分水岭，并强调武装部队需要建立威慑、检测和消除此类空中威胁的能力。最具威胁性的方面是使用无人机群来瞄准特定的关键设施——军事或非军事资产。我们的系统是反无人机系统，我们可以借助激光攻击敌人，从而挫败敌人的计划。在拟议的系统中，有一个雷达可以探测无人机，还有运动传感器可以探测动物、鸟类、人类等生物。小型无人机已被用来攻击国家行为者。随后必须部署反无人机技术作为应对这一威胁的对策，并确保我们能够检测到这种风险。非国家行为者使用无人机技术代表着恐怖分子作案手法的重大转变。随着此类威胁的增加，反无人机的新市场正在不断增长。拟议的系统在保护关键基础设施、事件和敏感区域免受未经授权的无人机活动侵害方面表现出极佳的灵敏度。反无人机系统用于检测和拦截不受欢迎的无人机和无人驾驶飞行器 (UAV)。
新兴技术应如何治理？
新兴技术治理是二十一世纪最重要的问题之一，主要涉及公共、私人和社会举措，这些举措可以影响数字技术的采用和负责任的发展。本研究调查了区块链和人工智能 (AI) 治理的新兴格局，并绘制了行业、公共和民间社会中新兴平台的生态系统。我们确定了公共、私人和民间社会组织的主要参与者及其潜在动机，并研究了这些动机的分歧和趋同以及它们可能如何影响这些新兴技术的未来治理。人们普遍认为，这些技术代表了经济增长的现在和未来，但它们也给社会带来了重大风险。事实上，主要参与者之间在如何平衡促进这些创新和减轻它们带来的风险方面也存在相当大的困惑和分歧。虽然业内一些人呼吁自我监管，但另一些人则呼吁制定强有力的法律和国家监管来监控这些技术。这些分歧很可能在可预见的未来继续存在，并可能破坏跨司法管辖区治理生态系统的最佳发展。因此，我们建议参与者应考虑建立新的保障措施并使用现有框架来保护消费者和社会免受这些技术的危害和危险。例如，通过重新审查现有的法律和制度安排，以检查它们是否适合新技术带来的新问题，并根据需要进行必要的更新/修订。此外，现有的法律和监管体系可能完全过时，无法涵盖新技术，例如，当人工智能被用来影响政治结果、加密货币欺诈或人工智能驱动的自动驾驶汽车时，这种情况需要敏捷的治理制度。这很重要，因为政府、工业和民间的不同参与者仍在应对这些新兴技术给社会带来的治理挑战，没有人对推广这些技术的最佳方式有明确的答案，同时限制它们对用户造成的危险。
功能上协调新兴技术以实现自我......
随着阿尔忒弥斯计划致力于在月球轨道上建立门户并在月球上建立大本营，推进用于深空栖息地的新兴技术代表着朝着实现可持续未来探索任务迈出的下一步。无论最终目的地是低地球轨道、深空还是行星表面，保持机组人员生命、健康、快乐和高效所需的基本功能都适用于栖息地设计。然而，随着任务持续时间和与地球距离的增加，由于地面通信链路受到影响和补给机会受限，未来的太空栖息地将需要前所未有的自给自足水平来维持运营。为了应对这一挑战，自主设计方法和其他新兴技术，包括机器学习和人工智能 (AI)、人机协作、机器人技术、增材制造、闭环生命支持系统等，可以通过提高机载能力和减少对地球支持的依赖，为执行必要功能提供独特的解决方案。在此背景下，我们将这些技术统称为“智能系统”，该系统根据需要结合硬件、软件、人员和/或流程的元素，以满足所需的机载功能，而无需外部干预。本文概述了从通用深空作战概念 (ConOps) 中识别基本栖息地功能的过程，以及将这些功能与一种或多种可选实现方式相结合的策略。解决方案范围从地面指挥行动到机载手动或自动任务分配，再到各种自主支持的新兴技术的结合。然后提出了描述新兴技术设计解决方案的潜在优势的标准，以进行标称操作和异常响应，作为将其性能与当前最先进的方法进行比较的决策策略。最后，我们总结了一组精选的新兴技术，我们的同事目前正在评估这些技术的特定功能，这是 NASA“SmartHab”空间研究所 (STRI) 针对探索任务优化的栖息地 (HOME) 项目的一部分。
MCO P3720.1C 空中交通和空中导航辅助设备 (SCATANA) 的安全控制
A1 国务卿直属办公室 A2A 独立办公室 A3 海军作战部长 B3 学院 B4 军事空中交通协调办公室 21A 舰队总司令 22 舰队指挥官 23A 海军部队指挥官 23B 特种部队指挥官 24 类型指挥官 26BB 空中后勤控制办公室 27F 旗舰行政单位 28A 航母大队 29H 攻击机航母（CV），（CVN） 29J 训练机航母（CVT） 32KK 杂项指挥舰（AGF） 37 移动报告中心 42 海军航空 C1 参加陆军活动的海军军官 C2 参加空军活动的海军军官 C3 参加联合军事活动的海军军官 C4E 海军工厂分支机构和技术代表 C4F1 航天集团支队 C4F6 空中设施/站点支队 C4F8 附属设施、分支机构、集团、靶场和辅助着陆场（仅限圣克莱门特岛设施） C4F16 空军预备队支队 C4K 直接受海军物资总长指挥的项目经理 C5 军事援助顾问组 C7 美国国防武官办公室FF 由海军作战部长指挥的岸上活动（仅限 FF1、FF2、FF4、FF5、FF15、FF18、FF21、FF22） FA 在美国大西洋舰队总司令指挥下进行的岸上活动（仅限 FA2、FA5、FA6、FA7、FA24、FA27、FA28） FB 在美国太平洋舰队总司令指挥下进行的岸上活动（仅限 FB1、FB6、FB7、FB10、FB28、FB31、FB33、FB39） FC 在美国总司令指挥下进行的岸上活动欧洲海军部队（仅限 FC4、FC7、FC11） FG 由海军电信司令部指挥官指挥的岸上活动（仅限 FG2、FG3） FKA 由海军物资司令部指挥官指挥的岸上活动（仅限 FKA6A1、FKA6B1）
基于时间-液压工程师
1. 按照世界银行的规章制度，在国家资源保护委员会内开展项目实施工作。 2. 与国家资源保护委员会采购部门以及各职能部委/外部机构协调，管理和监督所有必需的项目技术文件的准备工作，包括咨询公司和咨询公司的职权范围（ToR）、工程规范和设计。 3. 与职能部委/机构的业务单位合作和协调，制定技术职权范围、工作范围、工程量清单和成本估算。 4. 协助国家资源保护委员会采购部门准备技术招标文件。 5. 确定实施指定项目活动所需的所有技术要素和文件。 6. 在项目实施期间作为承包官员的技术代表（COTR）代表国家资源保护委员会，并在项目实施期间担任与咨询公司和承包商的主要联系人。 7. 在承包过程中代表国家资源保护委员会进行技术投标评估。 8. 跟踪活动进展，特别是确保及时完成工作。 9. 定期监督和报告项目执行进度和预算执行情况。 10. 定期与项目经理、NRPB 采购官员、环境和社会官员、法律官员和 M&E 专家联络，以确保实现项目目标，并确保遵守世界银行程序。 11. 直接与项目对应方和相关利益相关者合作，确保交付成果在适用范围和预算范围内。这将涉及与政府内其他部门以及外部对应方进行协调，以确保每项建设活动的所有方面都兼容，并明确每个项目的具体要求。 12. 定期向项目经理报告正在进行的建设活动的进展和挑战。 13. 提出建议，以改进其自己的工作描述或实施、SWaMP 的整体实施或 NRPB 的运作。 14. 协助任何其他可以利用工程师特定专业知识的项目。 15. 按照项目经理的指示开展任何其他临时技术或合同管理工作。
NAVWAR 加入流程
B.1. 角色和职责 高效、有效地执行 NAVWAR 入职流程需要清楚了解每个步骤、所包含的角色以及每个角色之间的合作伙伴关系。本指南针对 NAVWAR 入职流程中的每个角色而编写。以下小节对 NAVWAR 入职流程中涉及的每个角色及其职责进行了高层描述。 每个规范都有一个入职团队，由人力资源 (HR) 专家、主管、发起人、参谋长 (COS)/运营总监 (DIROPS)（如适用）、安全办公室和活动合同技术代表 (ACTR) 组成。在能力和 PEO 范围内，其他团队成员可能存在于这个核心团队之外。入职团队确保新员工成功入职。 B.1.a. 人力资源办公室 - 人力资源专家 海军信息战中心人力资源办公室 (HRO) 将指派一名人力资源行政专家来协助新员工在老城区综合大楼 (OTC) 第一天上班时的入职流程。海军部民事人力资源办公室 (OCHR) 将通过电子邮件将最终工作邀请 (FJO) 直接发送给被选中者，并抄送人力资源专家和招聘经理。收到 FJO 后，人力资源专家将向新员工发送一封初始电子邮件，其中包含 NAVWAR OTC 报告说明和员工福利信息，并抄送指定的人事管理顾问 (PMA) 和新员工的主管。在此电子邮件中，将要求提供网络和 IA 培训证书（包括非 CAC 培训资源的链接）。制定和发送欢迎包，确保为新员工提供清晰、欢迎的指导，让他们顺利入职。这个全面、一致、简洁且相关的包是 NAVWAR 入职流程的重要组成部分，因为它会给人留下第一印象并向新员工介绍 NAVWAR。（有关更多信息，请参阅本指南的 C 部分）。在预定的报到日之前的星期二，人力资源专家将向 NAVWAR HQ Code 8.0.3.3 和 8.3 联系点发送一份电子表格，其中包含将在假期后的下周一或周二在 OTC 的第一个工作日报到的新员工的相关信息。人力资源专家还确保以下事项（清单并不全面）：
观点：新加坡农业技术故事
瑞典在圆形上处于曲线的领先地位，尤其是在农业食品技术中。其创新不仅对环境利益，而且对客户的体验和期望进行反应和关注。从早期采用数字化农业的农民到利用植物性的肉类和鸡蛋，豆类，真菌，小麦，海藻和酵母作为成分创造富含蛋白质的食物的创新，瑞典的创新导致了我们瑞典公司的迅速扩展，以解决全球食品的挑战。为了分享有关瑞典的创新，瑞典的商业已将两个农业技术代表团组织给新加坡。这些目标很简单，将这些下一代瑞典创新者带到了该地区，以学习，分享和理解新加坡的机会。该国已经成熟了，因为新加坡正在实现其“ 30 x 30”目标，这是到2030年将当地粮食产量从10％增加到30％。这导致了一个强大的生态系统，其中包括政府支持，加速器，研究合作和风险基金，吸引了在新加坡成立的本地和国际初创公司。每次我们举办代表团时，都会给人留下深刻的印象。通过目睹在实验室环境中种植鱼牛排，到采样无苯冰淇淋和植物性鸡蛋，或者对利用黑色士兵飞幼虫作为鱼饲料和堆肥材料的方式获得见解。这些启示总是使每个人都敬畏。我们的代表团并没有预料到这个行业的活力，该行业无缝地结合了技术和食品。它为人们应该注意的机遇，挑战和竞争打开了大门。需要应对气候变化和全球粮食短缺所带来的挑战的需求超出了欧洲边界，但在亚洲也是如此。我们认为，不仅仅是来自代表团，还可以分享更多的东西，并写了这份报告，以分享有关在这一旅程中学到的宝贵见解的信息。本报告包括对当地农业食品技术领域的关键人物的六次访谈。这包括新加坡经济发展委员会（EDB），替代蛋白质启动乌玛米生物耕作，垂直农民种植者和Skygreens，以影响种植者等加速器和共和国理工等机构。我们的愿望是，这些访谈将阐明新加坡为我们的瑞典创新者提供的机会，以及它必须振兴亚洲及以后的粮食生产的未来的潜力。
智能监督机器学习-深度...
摘要 脑肿瘤是全球第十大常见死亡疾病之一，占中枢神经系统所有原发性癌症的 80% 至 90%。由于全球肿瘤疾病的增加，仅在早期阶段就预测脑肿瘤就变得非常必要。生存率取决于早期诊断和有效治疗。如果不能及时发现脑肿瘤，死亡风险会显著增加。然而，由于肿瘤细胞的复杂性和多样性，放射科医生面临许多困难，这使得手动处理磁共振成像 (MRI) 扫描变得困难且耗时。深度神经网络学习 (DL) 和智能机器学习 (ML) 算法已成为诊断医学图像的有前途的技术，允许从 MRI 数据报告自动提取相关模式和特征，从而快速准确地改善肿瘤诊断。这些技术可以解决脑肿瘤特征的复杂性和不可预测性，从而可以增强诊断过程。各种深度神经网络和智能机器学习网络，如 VGG19 网络、Inception、U-net、RNN、Bi-LSTM、混合模型、CNN、逻辑回归、RF、决策树、混合模型，已被用于从 MRI 中提取预期特征，以便对脑肿瘤进行早期预测。本文使用从 FigShare 数据集和 BRATs 数据集中获取的 MRI 图像对脑肿瘤的严重程度进行分析。与 SVM 模型相比，CNN 模型的准确率更高，分别为 93% 和 86%。 关键词：深度学习、机器学习、SVM、CNN、混合模型 1. 简介 人工智能 (AI) 已经改变了医疗保健中的诊断成像，它结合机器学习、深度学习高级算法来改进对医学图像（例如 CT、MRI 和 X 射线扫描）的分析。人工智能改变了诊断过程，允许更精确、更有效的疾病识别方法，而不仅仅是自动化工作。这项技术代表了诊断成像分析和应用的重大进步 [1]。脑肿瘤是全球主要的健康问题，死亡率急剧上升。这些恶性肿瘤主要分为原发性和继发性两大类。从肾脏、乳房、皮肤、肺或甲状腺等其他器官转移到大脑的癌细胞是继发性脑肿瘤的来源，而原发性脑肿瘤则在大脑内部开始和生长。患有恶性继发性肿瘤的患者存活机会较小 [2,3]。另一方面，