XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据编码
通过增强学习生成三角形和纤维
编辑：N。Lambert我们应用强化学习（RL）来生成重新旋转多面体的定期恒星三角剖分，从而产生光滑的calabi-yau（CY）高度表面。我们证明，通过对数据编码和奖励功能进行简单的修改，可以搜索满足一组理想的字符串压缩条件的CY。例如，我们表明我们的RL算法可以生成三角形，以及圆形矢量束，可满足异源压缩异常的异常和多稳定性条件。此外，我们表明我们的算法可用于搜索转移的亚polypoltopes以及定义CYS的兼容三角形的副产品。
DeepDIVE：通过多项式通道优化复合 DNA 存储的输入约束分布
DNA 存储是一项快速发展的技术，它使用四进制编码将数字数据编码为核苷酸序列，其中碱基 A 、C 、G 和 T 代表信息 [2]，[3]。这些序列或链通过称为合成的过程产生，并通过测序检索。该方法的一个关键方面是在合成过程中生成每条链的多个副本。在本文中，我们通过引入复合 DNA 字母探索了一种利用这种冗余的新方法 [1]，[4]–[8]。复合 DNA 字母由混合不同的核苷酸形成，实验表明它可以提高数据编码性能 [4]，[5]，[8]。潜在的好处是显而易见的：虽然标准的四字母 DNA 编码每个通道使用 log(4) = 2 位，但复合编码提供了无限的容量，使较短的链能够编码更多的数据。这一点至关重要，因为较短的链可以降低合成成本 [5] 并降低出错的风险，而出错的风险会随着链长度的增加而增加 [9]。编写复合字母并随机读取 n 份副本可以建模为一个嘈杂的通信信道，特别是多项式信道 [1]。该信道的输入是一个长度为 k = 4 的概率向量，表示核苷酸的混合。通道输出遵循多项分布，进行 n 次试验，概率由输入向量决定。通道的最大信息存储率或容量是通过在所有可行的输入分布选择 [10]（即 (k − 1) 维概率单纯形上的分布）中最大化输入和输出之间的互信息来获得的。先前的研究 [1] 表明，即使对于较小的 n 值（例如 n = 9），最大化容量的输入分布也需要数十个质点。此外，如缩放定律 [11] 所示，支持大小随容量呈指数增长。这对 DNA 存储系统提出了挑战，因为每个质点对应一种不同的核苷酸混合物，而可能的混合物数量是有限的。为了解决这个问题，我们的论文重点计算了容量实现
分享和信息：关于大麻em digitais平台的传播科学或治疗用途
在本文中，我分析了数字平台如何使人们能够更广泛地分享他们的疾病，物质使用和替代疗法的经验，并通过开发专业知识来传播科学信息。为了展示如何探讨患者协会在科学通信中有关大麻治疗使用的内容所产生的内容。协会一直在不同知识领域（尤其是生物医学领域）分享对这些物质的研究。着眼于所涉及的不同参与者之间的联系，我检查了2020年至2021年之间Instagram平台上的三个关联生成的内容。基于数据编码，分析表明，这些关联的工作提高了可以帮助确保获得健康的信息的可用性。
密码认证的密钥交换和应用程序
密码是一个可使用的符号字符串。尽管有据可查的弱点，但密码可能会与我们同在一段时间。因此，我们想根据密码来阐明密码学的安全属性。在这项工作中，我们考虑如何定义使用密码，所谓的密码认可的密钥交换（PAKE），分析现有和新颖协议的键交换的安全性，并显示我们的定义如何允许基于密码的应用程序组成推理。密码认可的密钥交换协议是一个两党协议，每个方将密码和（公共）关联的数据作为输入，然后双方转弯交换消息，最后拒绝或输出会话密钥。关联的数据编码键交换的上下文。我们的第一个加密目标涉及身份验证：
伦敦高等教育机构学生对混合灵活学习的看法概述
在实施了一种新颖的混合灵活同步教学方法后，进行了研究。研究从技术和教学角度考察了学生对该方法的看法和看法。目的是收集数据，从学生的角度了解该方法，并探索什么有助于确保他们在参与度方面从他们的经验中获得最大收益。举行了焦点小组和访谈，并进行了数据编码和主题分析。主要发现涉及参与度、经验公平性和非标准使用问题，以及学生灵活性方面的好处。这是本文对知识的原创贡献，这是在这种特定的高等教育环境中对混合灵活学习的学生反馈进行主题分析的第一个例子。本研究的局限性包括研究是在大流行期间进行的特定条件下进行的，因为这种强制使用纯在线招聘和数据收集。
AI在下一个CCNA中
2.5.a Root port, root bridge (primary/secondary), and other port names 2.5.b Port states and roles 2.5.c PortFast 2.5.d Root guard, loop guard, BPDU filter, and BPDU guard 2.8 Describe AP and WLC network device management access (Telnet, SSH, HTTP, HTTPS, console, TACACS+/RADIUS, and cloud managed ) 6.4 Compare traditional campus device management with Cisco启用DNA中心的设备管理。6.4在网络操作中解释AI（生成和预测性）和机器学习6.5描述基于静止的API（身份验证类型，CRUD，HTTP动词和数据编码）的特征6.6识别配置管理机制的能力，例如Pupp，Pupp，Chef，Chef，Ansible和Terraform
![arXiv:2007.14288v1 [quant-ph] 2020 年 7 月 28 日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\cf4bcb0444f831488946c85870a570128bf227e2.webp)
arXiv:2007.14288v1 [quant-ph] 2020 年 7 月 28 日
人工神经网络已被提议作为潜在的算法，可以从在量子计算机上实施和运行中受益。特别是，它们有望大大增强人工智能任务，例如图像处理或模式识别。神经网络的基本构建块是人工神经元，即对输入向量形式的一组数据执行简单数学运算的计算单元。在这里，我们展示了如何实现先前引入的量子人工神经元 [npj Quant. Inf. 5, 26] 的设计，该设计充分利用了叠加态来编码二进制值输入数据，可以进一步推广到接受连续值而不是离散值输入向量，而无需增加量子比特的数量。这一进一步的步骤对于直接应用自动微分学习程序至关重要，该程序与二进制值数据编码不兼容。