XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System提取器
不确定性关系，提取器，渠道模拟
在第四部分中，我们讨论下水道模拟。Shannon的频道编码定理通过描述如何用Dunning运河模拟完美的运河来确定经典运河使用经典信息的容量。在这里我们查看反向问题；我们想用完美的运河模拟运河。基于经典结果（倒向香农通道编码定理），我们开发了各种量子机械尺寸。为此，我们使用量子机械相关性，并使用经典和量子机械随机提取器，从量子机械观察者的角度来看，它们也起作用。最后，我们讨论了编码理论，量子物理学和量子密码学PHY中的应用。
带有一点额外功能的提取器单元。
1 用于非 KaVo 装置的分离器模块 1.000.9904 2 FLEXspace®/MASTERspace® 抽气罩，工作台前部 0.653.2010 3 FLEXspace®/MASTERspace® 抽气罩，工作台上 0.653.2020 4 黄金微筛 0.653.2432 5 带支架的保护罩 0.659.2610 6 放大镜（用于夹在保护罩上） 0.651.0230 7 K-Control 连接电缆 1.000.7198 8 脚踏开关 1.000.3147 9 远程控制面板 0.657.3772 10 电缆组，4m 长（用于外部远程控制面板） 0.691.4642 11 电缆组，7m 长（用于外部远程控制面板） 0.691.4702 12 Ø 42mm 软管：1.2 m 长 0.695.1402 13 Ø 50mm 软管：5 m 长 0.695.1422 14 减径 Ø 42/Ø 50 0.224.6597 15 760 FLEXspace® 银灰色背面 1.002.4220 16 760 Carrara 背面 0.657.0201
AIMMX：人工智能模型元数据提取器
尽管机器学习和人工智能 (AI) 模型为应用程序带来了强大的功能，但目前大部分 AI 开发都是一个相当临时的过程。软件工程和 AI 开发使用许多相同的语言和工具，但 AI 开发作为一种工程实践仍处于早期阶段。挖掘 AI 模型的软件存储库可以深入了解 AI 开发的当前状态。但是，模型周围的许多相关元数据无法直接从存储库轻松提取，需要推理或领域知识。本文介绍了一个名为 AIMMX 的库，可以简化从软件存储库中提取 AI 模型元数据的过程。提取器有五个模块用于提取特定于 AI 模型的元数据：模型名称、相关数据集、参考、使用的 AI 框架和模型域。我们根据来自三个来源的 7,998 个开源模型对 AIMMX 进行了评估：模型库、arXiv AI 论文和最先进的 AI 论文。我们的平台以 87% 的准确率和 83% 的召回率提取元数据。作为 AI 模型元数据提取如何使研究和工具能够推进对 AI 开发的工程支持的初步示例，本文对评估数据集中的模型进行了数据和方法可重复性的探索性分析，并提供了一个用于发现和管理模型的目录工具。我们的分析表明，虽然数据可重复性可能相对较差，样本中有 42% 的模型引用了它们的数据集，但方法可重复性在我们样本中的 72% 的模型中更为常见，尤其是最先进的模型。我们收集的模型可在目录中搜索，该目录使用现有元数据来启用高级发现功能，从而高效地查找模型。
线性分支程序和定向仿射提取器
平均案例复杂性。我们定义了一个伪随机类的功能类别，我们称之为定向仿射提取器，并表明这些功能对于强读型模型平均而言很难。然后，我们用良好的参数提出了这种功能的明确结构。这加强了Cohen和Shinkar（ITCS'16）的结果，他们为平均决策树提供了如此平均的硬度。定向仿生提取器比更熟悉的仿期提取器更强。鉴于这些功能的重要性，我们期望我们的新功能可能具有独立的利益。证明复杂性。我们还考虑了证明系统res [⊕]，该系统是用线性查询分辨率的扩展，并定义了RES [⊕]的常规变体。此证明系统中CNF的反驳自然定义了解决相应搜索问题的线性分支程序。如果驳斥是常规的，我们证明结果程序是读取的。相反，我们表明，解决搜索问题的弱读取线性BP可以转换为常规res [⊕]反驳，并持续爆炸，而规则性条件来自弱读取对立的bps的定义，从而获得了这些证明系统之间的等价。
来自晶格假设的通用计算提取器和多位AIPO
随机Oracle（RO）模型；然后，随机甲骨文是通过良好的“加密哈希函数”（例如SHA-3）实例化的，希望所得的方案仍然安全。RO方法的众所周知的应用包括Fiat-Shamir Transform [FS87]和Fujisaki-Oakamoto Trans- trans- [FO99]。但是，RO方法只是一项经验法则，在理论上被证明是不合理的：在开创性的工作中，Canetti等人。[CGH04]设计了一种在随机Oracle模型中安全的方案，但是当随机Oracle被任何函数替换时，它是不安全的。即使以这些负面的结果，随机的甲骨文方法仍然流行，因为人们认为已知的反例人为地人为地人为。希望在自然和实际情况下，可以安全实例化随机甲骨文。一种自然的补救措施是识别“类似RO的”概述，这些概述足以用于重要的应用，然后在良好的假设下具有此类属性的哈希功能。沿着这条线，现有文献中已经提出了许多安全概念，例如点混淆[CAN97]，相关性Intractabil- ity [CGH04]，相关输入安全性[GOR11]和通用计算提取器（UCES）[UCES）[uces）[BHK13]。在本文中，我们专注于点混淆和uces的构建。
多提取器耗竭的神经网络中的噪声激活屏障交叉
抑制性神经元在生物节奏的起源中起重要作用。他们夹带大脑中的远程电活动[1]，并产生控制运动动作的时空信号[2，3]。抑制网络的显着特性是它们支持共同振荡共存模式的能力[4-8]，这引起了感觉刺激[9-11]。然而，理论上预测的振荡数量与实验观察到的相对缺乏[13-15]之间存在很大差异。这种差异可能来自吸引子之间对噪音的不同公差[16]。对中央模式发生的实验表明，所有极限周期吸引子在轻度噪声水平和异质性中都能生存[11]；但是，它们在大噪声水平上的稳定性尚不清楚。对甲壳类中央模式发生器的实验表明，生物节奏仅存在于有限的温度范围内[17]和pH水平[18]。在此范围之外的振荡之外，振荡变成了心律不振。因此，需要一个客观的度量来预测生物节奏的稳定性范围。在保守的系统中（Hop Field Networks [19]，Boltzmann机器[20]），吸引子的鲁棒性是通过代表位配置的潜在景观中的激活能来定义的。我们在这里关注的耗散系统（中央模式发生器，大脑）没有等效的潜在景观，因为该州是时间的定位。Graham和Tél[21，22]引入了伪电势； Stankovski等。已经进行了理论尝试来描述与时间无关的功能的相互作用。但是，统一的理论描述尚未出现。[23，24]多变量耦合函数；而其他
tafsir提取器：文本预处理管道为机器学习应用准备古典阿拉伯文学
摘要在本文中，我们提出了一种综合的工具，即在用于机器学习（ML）应用的历史训术研究领域预处理古典阿拉伯语（CA）文献。最近的ML模型要求培训数据以特定格式（例如XML，TEI，conll）之后将其用于自然语言处理（NLP）任务，例如命名实体识别（NER）或主题建模（TM）。我们报告了我们的方法的工作原理，并可以由其他具有类似努力的研究人员应用。因此，这种全面的预处理工具的重要性被证明了，因为这种新颖的方法还没有CA的前辈。我们取得了结果，使能够培训当前的ML模型，从而为CA文献提供NER和TM的最新性能。我们将其工具沿其源代码和NLP研究社区免费提供的数据。
CARD LOK 技术的进步可满足交换和二级维护要求
根据要求，无论是高级夹紧力、高级热性能还是二级维护，CCA 都可以与所需的 Card Lok 相辅相成。对于需要最佳热性能的应用，可以将 Card Lok 直接加工到热框架或翻盖中以去除热界面，从而实现更高性能的组件。此外，还开发了公差补偿提取器，以满足 Vita 48.2 的要求，具有 10:1 的机械优势，可用于插入和提取具有高密度连接器触点的印刷电路板。闩锁插入器/提取器在插入过程中为连接器提供正压，防止因冲击和振动而断开连接。它仍然符合二级维护要求，可以用戴手套的手操作，无需专门的工具。
CARD LOK 技术的进步可满足交换和二级维护要求
根据要求，无论是高级夹紧力、高级热性能还是二级维护，CCA 都可以与所需的 Card Lok 相辅相成。对于需要最佳热性能的应用，可以将 Card Lok 直接加工到热框架或翻盖中以去除热界面，从而实现更高性能的组件。此外，还开发了公差补偿提取器，以满足 Vita 48.2 的要求，具有 10:1 的机械优势，可用于插入和提取具有高密度连接器触点的印刷电路板。闩锁插入器/提取器在插入过程中为连接器提供正压，防止因冲击和振动而断开连接。它仍然符合二级维护要求，可以用戴手套的手操作，无需专门的工具。
SPP-EEGNET：一种用于跨数据集迁移学习的输入无关自监督 EEG 表征模型
摘要。目前标记的脑电图 (EEG) 记录很少，并且不同的数据集通常具有不兼容的设置（例如，各种采样率、通道数、事件长度等）。这些问题阻碍了机器学习从业者训练通用 EEG 模型，这些模型可以通过迁移学习重新用于特定的 EEG 分类任务。我们提出了一种具有空间金字塔池化层的深度卷积神经网络架构，该架构能够接收不同维度的 EEG 信号并将其特征提取为固定大小的向量。该模型在大型未标记数据集上使用对比自监督学习任务进行训练。我们引入了一组 EEG 信号增强技术来生成大量样本对来训练特征提取器。然后我们将训练好的特征提取器迁移到新的下游任务。实验结果 1