XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System时数
量子力学计算机的实时数字取证方法
本文探讨了逆转量子计算机门作为从量子计算机收集法医证据的途径。迄今为止，对量子计算系统的法医研究很少，在实时恢复环境中几乎没有实验。本文通过对当前研究的回顾和实时数据收集的演示，讨论了量子计算机实时取证的方法。结果是对真实量子系统进行的分析相结合，以产生量子取证方法。此外，这项工作将强调实时取证的可行性，并在很大程度上驳斥了 Overill 关于不可能对量子系统进行实时取证的断言。我们相信这项工作代表着朝着彻底改变整个量子取证领域迈出了非常重要的一步。
人工智能模型（整倍体预测算法）可以根据延时数据预测胚胎倍性状态
摘要背景：对于延时摄影技术（TLT）与胚胎倍性状态之间的关联，目前尚未完全阐明。TLT具有数据量大、非侵入性的特点。如果想从TLT准确预测胚胎倍性状态，人工智能（AI）技术是一个不错的选择。但目前AI在该领域的工作需要加强。方法：研究共纳入2018年4月至2019年11月的469个植入前遗传学检测（PGT）周期和1803个囊胚。所有胚胎图像均在受精后5或6天内通过延时显微镜系统捕获，然后进行活检。所有整倍体胚胎或非整倍体胚胎均用作数据集。数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集主要用于模型训练，验证集主要用于调整模型的超参数和对模型进行初步评估，测试集用于评估模型的泛化能力。为了更好的验证，我们使用了训练数据之外的数据进行外部验证。从2019年12月至2020年12月共155个PGT周期，523个囊胚被纳入验证过程。结果：整倍体预测算法（EPA）能够在测试数据集上预测整倍体，曲线下面积（AUC）为0.80。结论：TLT孵化器已逐渐成为生殖中心的选择。我们的AI模型EPA可以根据TLT数据很好地预测胚胎的倍性。我们希望该系统将来可以服务于所有体外受精和胚胎移植（IVF-ET）患者，让胚胎学家在选择最佳胚胎进行移植时拥有更多非侵入性辅助手段。关键词：AI，倍性状态，延时，PGT，预测
人工智能和“大数据”必须服务于非洲的农业生产系统。基加利，2021 年 6 月 14 日——AKADEMIYA2063 今天启动了其全新项目——非洲农业观察 (AAgWa) 项目，这是一个数据平台，使用人工智能 (AI) 技术，例如机器学习、数字技术和大数据，以及卫星和遥感数据，来跟踪作物趋势并预测农业生产和产量。非洲农业观察 (AAgWa) 设计为一个交互式在线界面，提供实时数据访问，以帮助监测作物状况并建立预测和应对农业生产系统中断的能力。“通过这些创新方法，农民、政策制定者和发展从业者可以将准确的数据转化为可操作的知识，从而改善价值链上的决策，”AKADEMIYA2063 数据管理、产品和数字技术总监 Racine Ly 博士说。该平台在 AKADEMIYA2063 主办的虚拟活动中正式启动。在介绍本组织与人工智能相关的活动之后，小组讨论了新技术在填补数据空白、提高非洲生产系统生产力和复原力方面的作用。AKADEMIYA2063 执行主席 Ousmane Badiane 博士表示：“通过参与这些技术的开发和部署，AKADEMIYA2063 希望为提高非洲农业部门数据的可用性和质量做出贡献”。
人工智能和“大数据”必须服务于非洲的农业生产系统。基加利，2021 年 6 月 14 日——AKADEMIYA2063 今天启动了其全新项目——非洲农业观察 (AAgWa) 项目，这是一个数据平台，使用人工智能 (AI) 技术，例如机器学习、数字技术和大数据，以及卫星和遥感数据，来跟踪作物趋势并预测农业生产和产量。非洲农业观察 (AAgWa) 设计为一个交互式在线界面，提供实时数据访问，以帮助监测作物状况并建立预测和应对农业生产系统中断的能力。“通过这些创新方法，农民、政策制定者和发展从业者可以将准确的数据转化为可操作的知识，从而改善价值链上的决策，”AKADEMIYA2063 数据管理、产品和数字技术总监 Racine Ly 博士说。该平台在 AKADEMIYA2063 主办的虚拟活动中正式启动。在介绍本组织与人工智能相关的活动之后，小组讨论了新技术在填补数据空白、提高非洲生产系统生产力和复原力方面的作用。AKADEMIYA2063 执行主席 Ousmane Badiane 博士表示：“通过参与这些技术的开发和部署，AKADEMIYA2063 希望为提高非洲农业部门数据的可用性和质量做出贡献”。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
日立和NTT通信利用存储虚拟化技术和IOWN APN成功演示全球首个600公里实时数据同步
VSP One Block 是一种存储解决方案，它使用虚拟化将多个存储单元作为一个实体进行管理，确保在灾难期间实现可靠的业务连续性。它以其卓越的功能而受到认可，利用一流的同步数据复制和高级保护技术来实现无缝恢复和连续运行。NTT 集团开发的 IOWN APN 是一种提供低功耗、高容量、低延迟和高质量通信的网络技术。在演示过程中，这两种创新解决方案的组合实现了远距离数据同步的往返时间，完全在日立推荐的时间内，证实即使在灾难期间也可以实现无缝系统恢复。
根据通用航空飞行员总飞行小时数预测事故率
保罗·克雷格 (Paul Craig) 在其 2001 年出版的书《杀戮地带》中提出了通用航空 (GA) 飞行员死亡与相对飞行经验（总飞行小时数，或 TFH）有关的证据。因此，我们要问，是否存在一个 TFH 范围，在该范围内 GA 飞行员面临的风险最大？更广泛地说，给定 TFH，我们能否预测飞行员事故率？许多研究人员暗中假设 GA 事故率是 TFH 的线性函数，而事实上，这种关系似乎是非线性的。这项工作探讨了基于非线性伽马的建模函数从嘈杂的 TFH 数据（随机抽样误差）预测 GA 事故率的能力。两组美国国家运输安全委员会/联邦航空管理局 (FAA) 数据，按飞行员仪表等级解析，对非仪表等级和仪表等级飞行员分别产生了 0.654 和 0.775 的加权拟合优度估计值。该模型类别可用于直接预测 GA 事故率，并可作为统计协变量在其他类型的建模中考虑飞行风险。这些模型应用于 FAA 数据后显示，相对较高风险的范围可能比最初想象的要广得多，并且可能远远超过 2,000 小时大关，然后才会稳定到基线率。
电子学 第一年 第一学期 每周小时数 N r M/E 课程 L ...
课程名称：数学 1（必修，第一学期，7 ECTS） 课程目标：本课程旨在使学生能够将通过本课程获得的知识应用于电气工程和计算机研究专业课程的辅助工具。 学习成果：成功完成本课程后，学生将能够： 1. 了解并设计解决其专业领域中涉及复数运算的各种问题。使用矩阵和行列式，他们能够解决和应用与线性方程组相关的问题。 2. 理解和应用向量概念以及空间解析几何中的其他元素，设计和开发这些问题。 3. 在研究中发现各种电现象的功能连接大小，然后通过微分学描述和检查它们，知道如何找到它们的最大值并通过图形表示整体，注意它们的所有属性。 课程内容。实数和复数。矩阵、行列式和线性系统求解。向量运算和向量的线性组合。两个向量的标量积和它们之间的角度。向量的向量积、标量三重积和向量三重积。向量的线性独立性和向量的基分解。单变量函数、极限及其连续性。序列的极限。级数的定义及其收敛性。级数收敛的准则。函数的导数及其应用。教学方法：45 小时讲座 + 45 小时听课练习。约 120 小时个人学习和练习。评分制度：家庭作业 10%，期中考试 30%，期末考试 60% 文学：
实时数据管理中的问题
Stankovic 认为 [52] 实时计算不是高性能计算，而是有时间约束的计算。实时系统的正确性标准包括关于计算必须完成的时间的明确陈述。为了设计一个满足时间约束的系统，必须能够分析系统以确定其时间消耗。商用现货 (COTS) 数据库技术不能以这种方式进行分析，因为该技术的生产商不会发布分析（如果他们有的话）或代码，以保护它。似乎没有使用任何商用现货 DBMS 成功部署的实时数据库应用程序的示例。这可能反映了从业者太忙而无法发布他们的实践这一事实。然而，一些成功的工业研发努力“如果投入使用就会奏效”已被注意到[26, 44]。一家为英国海军生产系统的英国软件公司开发了实时数据库管理软件[58]，但英国人认为这是一种竞争优势，不愿讨论它。
实时数据管理中的问题
Stankovic 认为 [52] 实时计算不是高性能计算，而是有时间限制的计算。实时系统的正确性标准包括对计算时间的明确说明。为了设计一个满足时间限制的系统，必须能够分析系统以确定其时间消耗。商用现货 (COTS) 数据库技术不能以这种方式进行分析，因为该技术的生产商不会发布分析（如果他们有的话）或代码，以保护它。似乎没有使用任何商用现货 DBMS 成功部署实时数据库应用程序的例子。这可能反映了从业者太忙而无法发布他们的实践。然而，一些成功的工业研发工作“如果投入使用就会奏效”，这一点已被注意到 [26, 44]。一家为英国海军生产系统的英国软件公司开发了实时数据库管理软件[58]，但英国人认为这是一种竞争优势，因此不愿意讨论它。
电力系统工程师的实时数字模拟器
硬件在环 (HIL) 或控制器在环仿真是一种用于开发和测试控制器和保护系统的技术。目标是验证和认证控制器和保护系统软件程序的功能、性能、质量和安全性。为了实现这一点，被测的实际控制和保护设备通过电流和电压接口连接到模拟器，就像在现实生活中一样。模拟器以高精度和高保真度模拟模型系统在正常和故障条件下的稳态和瞬态行为。通过重现现实，控制器被“欺骗”相信它已连接到真实的物理系统。然后就可以获得在任何操作条件下测试控制器和保护设备所需的所有灵活性。电力硬件在环 (PHIL) 是扩展到电力组件的 HIL 概念。在 PHIL 仿真中，I/O 需要高功率流来测试电力转换器、发电机、FACTS 等。成功可靠地实施 PHIL 和 HIL 仿真需要合理的模型、快速的程序执行、反应时间低于几微秒以及快速的 I/O 通信，因此控制器和保护系统在与实际提交的条件相同的条件下进行测试。您还需要一组工具来监控和与模拟器和可视化工具交互以解释结果（范围、图表、数据记录等）。除了可扩展性之外，这些是 OPAL-RT 的 eMEGAsim (tm) 实时数字模拟器的主要功能。