XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System更胜一筹
199311-1993 Quicksilver GT-500 Ultralight.pdf
坦白说，我们感到震惊。套件零件缺失或无法正确组装。硬件通常装在大袋子里，未分类且无法识别。我们有一架超轻型飞机使用数百个堆叠的垫圈作为发动机支架。另一架使用塑料扎带防止点火线圈（由四节手电筒电池供电）落入螺旋桨弧中。另一架不使用安全带，而是使用脆弱的肩带作为约束系统。有些使用重量转移进行俯仰和滚转输入。其他人使用重量转移进行俯仰，使用自行车式车把进行滚转。您明白了：建造是一场噩梦，几乎所有飞机都存在严重的操控和设计问题。在我们驾驶的所有飞机中，有一个品牌比其他品牌更胜一筹。这些就是 Quicksilvers。虽然速度没有那么快，外观也没有那么性感
双阈值图像分割的容错量子算法
量子计算固有的高并行性和纠缠特性使得量子图像处理技术成为人们关注的焦点。图像处理中最广泛使用的技术之一是分割，其最基本的形式之一可以使用阈值算法来实现。本文提出了一种容错量子双阈值算法。该算法基于 Clifferd+T 门。由于 T 门增加了容错能力，但代价是成本比其他量子门高得多，因此我们的重点是减少 T 门的数量。这使得最先进的双阈值分割电路能够增加噪声容忍度、计算成本降低和容错能力。由于双阈值图像分割涉及比较操作，因此作为这项工作的一部分，我们实现了两个比较器电路。这些电路优化了 T 计数和 T 深度指标，使其与文献中目前可用的最佳电路比较器相比更胜一筹。
新加坡与日本电子政务比较
在过去的 20 年里，电子政务的使用成为一种讨论话题，在促进效率和效益的发展中发挥着越来越重要的作用。新加坡和日本是两个高度重视电子政务的发达国家。因此，本研究有 2 个主要目标：1）分析两国电子政务发展的决定因素；2）分析两国电子政务在支持政府和打击腐败方面的作用。本研究采用的方法是比较描述和定性方法。数据收集技术是通过文献研究完成的。本研究结果表明，新加坡电子政务方面的重要因素包括：充足的人力资源能力、强大的公共服务、信息通信发展管理局和坚定的政治意愿。而日本电子政务成功的关键因素有：官僚体制改革、信息技术战略委员会；以及合作型政府。另一方面，新加坡和日本的电子政务在政府管理和防止腐败方面发挥着重要作用，但新加坡比日本更胜一筹。
基于视觉的飞机检测与跟踪，用于检测和避免
我们解决这个问题的方法遵循两阶段流程：（1）自我运动估计和（2）检测和跟踪。这两个阶段都是全卷积神经网络，可以扩展到高分辨率输入。它们在 Amazon Prime Air 发布的标记数据集上进行训练，该数据集包含 330 多万张飞机、直升机、无人机和其他飞行物体的图像。我们还开发了自己的飞机数据收集系统，并设计了用于飞行中遭遇的定制视觉 DAA 有效载荷。通过对现实世界数据进行实证评估，我们的方法与两种基线检测和跟踪架构进行了比较，结果显示我们的方法更胜一筹。在 DAA 行业标准 (ASTM F3442/F3442M - 20) 的背景下分析我们的定量结果，我们还表明，所提出的方法可以满足某些类别无人机的视觉 DAA 监视要求，这些无人机的最低巡航速度为 60-90 节，最小转弯速率为 21-31 度/秒，最小爬升率为 250-500 英尺/分钟。
基于视觉的飞机检测和跟踪... - Sourish Ghosh
我们解决这个问题的方法遵循一个两阶段流程：（1）自我运动估计和（2）检测和跟踪。这两个阶段都是完全卷积神经网络，可以扩展到高分辨率输入。它们在 Amazon Prime Air 发布的标记数据集上进行训练，该数据集包含 330 多万张飞机、直升机、无人机和其他飞行物体的图像。我们还开发了自己的飞机数据收集系统，并设计了一个定制的基于视觉的 DAA 有效载荷，用于飞行中相遇。通过对现实世界数据进行实证评估，我们的方法与两种基线检测和跟踪架构进行了比较，结果显示我们的方法更胜一筹。在 DAA 行业标准 (ASTM F3442/F3442M - 20) 的背景下分析我们的定量结果，我们还表明，所提出的方法可以满足某些类别的无人机的视觉 DAA 监视要求，这些无人机的最低巡航速度为 60-90kts，最低转弯率为 21-31 度/秒，最低爬升率为 250-500 英尺/分钟。
通过完整角质层对果蝇神经结构和活动进行多光子成像
摘要 我们开发了一种多光子成像方法，通过完整的角质层捕捉行为苍蝇的神经结构和活动。我们的测量结果表明，苍蝇头部角质层在波长 >900nm 时具有惊人的高透射率，而通过角质层成像的困难是由于头部角质层下方的气囊和/或脂肪组织。通过压缩或去除气囊，我们通过完整的角质层对苍蝇大脑进行了多光子成像。我们的解剖和功能成像结果表明，2 光子和 3 光子成像在蘑菇体等浅表区域相当，但 3 光子成像在中央复合体等较深的区域更胜一筹。我们进一步展示了 2 光子通过角质层功能成像，可以对行为苍蝇蘑菇体 γ 叶的气味诱发钙反应进行短期和长期成像。这里开发的通过角质层成像方法延长了苍蝇体内成像的时间限制，并开辟了捕捉苍蝇大脑神经结构和活动的新方法。
氧化钒纳米结构及其复合材料作为超级电容器电极的研究进展
近年来，超级电容器 (SC) 是用于清洁能源前景的新兴技术之一。更高的功率密度、更低的比能、更长的循环寿命和环境友好性使超级电容器比传统电池更胜一筹。然而，科学界正致力于通过寻找合适的电极材料来提高超级电容器的比能。据报道，碳材料、导电聚合物和金属氧化物或氢氧化物是适合超级电容器电极的候选材料 [1-3]。活性炭、碳纳米管和石墨烯等碳材料具有出色的电导率和化学稳定性 [4]，然而，它们的电荷存储容量窄，能量密度相对较低 [1]。另一方面，导电聚合物是伪电容器的不错选择 [3]。然而，导电聚合物的电化学稳定性较差。为此，过渡金属氧化物 (TMO) 因其多种氧化态和快速的氧化还原动力学而成为替代候选材料 [2,5-7]。在其他 TMO [8-10] 中，氧化钒因其成本低、价态多样、来源丰富而受到广泛关注[11-
使用 SVM 监督机器学习模型进行情绪分析和虚假亚马逊评论分类
摘要 — 本项目尝试对亚马逊的短评论和长评论进行情绪分析，并报告其对监督学习支持向量机 (SVM) 模型的影响，以此作为虚假评论分类的桥梁。首先，通过与朴素贝叶斯、逻辑回归和随机森林模型进行比较来评估 SVM 模型，并证明其在准确率 (70%)、精确率 (63%)、召回率 (70%) 和 F1 分数 (62%) 方面更胜一筹（第二个假设）。超参数调整提高了 SVM 模型的情绪分析准确率（准确率为 93%），然后改变评论长度会影响模型的性能，这验证了评论长度会影响分类器（第一个假设）。其次，在虚假评论数据集上进行虚假评论分类，准确率为 88%，而两个数据集的合并子集的准确率为 84%。关键词 — 虚假评论检测、情绪分析、自然语言处理、机器学习 (ML) 监督学习
数字美学？人工智能与艺术的未来
摘要 人工智能给各种创意领域带来了重大变化，引发了关于艺术本质及其在人工智能时代真实性的讨论。一些学者断言，计算机显示器现在充当画布、画笔、乐器，甚至是艺术导师，引领我们探索人工智能与创造力之间的更深层次联系。然而，在本次演讲中，我们希望再次强调创作过程的人文维度。我们承认人工智能在增强创意方面的作用，但我们坚信，人类创造力在艺术作品的创作中仍然至关重要。在我们看来，机器取代艺术家的当前观念更多的是媒体的轰动，而不是现实。通过研究电子艺术的历史，我们的论文认为，人工智能在艺术上更胜一筹的说法并不新鲜；它们呼应了过去的类似趋势。当前的热情反映了早期的媒体狂热。虽然科学在解开人类大脑的奥秘方面取得了重大进展，但我们对我们极具创造力的头脑的复杂性、它们的起源以及它们在我们大脑中的实现的理解仍然
利用太阳能进行分布式海水淡化
摘要 使用可再生能源进行海水淡化为我们现有的线性消费模式转变为循环消费模式提供了一条途径。这一转变还将使海水淡化从大规模集中式沿海设施转向模块化分布式内陆工厂。这种新的海水淡化规模可以通过使用太阳能来降低水生产的碳含量来满足，但其他考虑因素（例如储存和内陆盐水管理）也变得重要。在这里，我们评估了 2 种不同盐度的 16 种太阳能海水淡化系统配置的平准化水成本。对于化石燃料驱动的工厂，我们发现零液体排放在经济上比内陆盐水处理更有利。对于可再生海水淡化，我们发现太阳能热能优于光伏，因为热存储成本低，而且尽管能源存储成本昂贵，但比水存储更胜一筹，因为后者的利用率低。分析还显示，到 2030 年，随着太阳能发电和存储成本的下降，太阳能海水淡化的前景一片光明。