XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System杂乱
机器检查多轮杂乱证明：terelius- ...
shuffls在纸系统中使用的物理投票箱几乎相同的方式用于电子投票：（加密）选票输入到shuffle中，并以随机顺序输出（加密）选票，从而破坏选民身份和选票之间的链接。为了确保不添加，省略或更改的选票，零知识证明（称为shuffle的证明）可用于提供公开的能够验证的转录本，以证明输出是输入的重新加密置换的。实际上，最突出的shu e e证据是由于Terelius和Wikstréom（TW）以及Bayer and Groth（BG）造成的。tw更简单，而在带宽和计算方面，BG更有效。对更简单（TW）SHU e的证明的安全性已经进行了机器检查，但几家著名供应商坚持使用更复杂的BG证明SHUfflE的证明。在这里，我们通过COQ证明辅助剂来检查拜耳格罗斯（Bayer-Groth）的安全性证明。然后，我们提取检查拜耳 - 格罗斯（Bayer-Groth Implentions）产生的成绩单所需的verifier（软件），并使用它来检查瑞士国家选举中的瑞士邮报的成绩单。
比较基因组学揭示了大规模混乱基因组的进化起源
摘要 纤毛虫是经历广泛程序性基因组重排的微生物真核生物，这是一种自然的基因组编辑过程，可将较长的生殖系染色体转换为较小的富含基因的体细胞染色体。三种研究较为深入的纤毛虫包括 Oxytricha trifallax 、 Tetrahymena thermophila 和 Paramecium tetraurelia ，但只有 Oxytricha 谱系具有大量乱序基因组，其在发育过程中的组装需要数十万个精确编程的 DNA 连接事件，代表了已知生物中最复杂的基因组动态。在这里，我们通过检查 Oxytricha 谱系中不连续和乱序基因的起源和进化来研究这种复杂基因组的出现。本研究比较了来自三个物种的六个基因组，即 Euplotes woodruffi、Tetmemena sp. 和模型纤毛虫 O. trifallax 的生殖系和体细胞基因组。我们对 E. woodruffi 的生殖系和体细胞基因组（它是一个外群）以及 Tetmemena sp 的生殖系基因组进行了测序、组装和注释。我们发现 Tetmemena 的生殖系基因组与 Oxytricha 的一样具有严重的杂乱和中断：13.6％的基因位点需要程序性易位和/或倒位，一些基因在发育过程中需要数百个精确的基因编辑事件。这项研究表明，早期分化的螺旋藻 E. woodruffi 也有一个杂乱的基因组，但只有大约一半的基因位点（7.3％）是杂乱的。此外，它的杂乱基因不太复杂，共同支持了 Euplotes 作为此谱系中可能的进化中间体的地位，处于积累复杂的进化基因组重排的过程中，所有这些都需要大量修复来组装功能性编码区。比较分析还表明，混乱的基因座通常与局部重复有关，支持了通过许多小的 DNA 重复和衰减事件来产生复杂的、混乱的基因组的渐进模型。
使用 Juno AI™ 控制您的整个智能家居
Juno AI 让您可以轻松地将 Alexa 放置到家中的每个房间，最佳位置位于混乱之上，几乎看不见，无需集线器。它清除了杂乱，消除了对桌面单元、冰球和其他壁挂式智能设备的需求。使用 Juno AI，您可以安装一个可以控制多达 200 台设备的智能产品。
在开放式域中同时识别和抓住
抽象以帮助人类在日常任务中，机器人需要知道场景中存在哪些对象，它们在哪里以及如何在不同情况下掌握和操纵它们。因此，对象识别和抓握是自主机器人的两个关键功能。大多数最先进的方法都将对象识别视为两个单独的问题，即使两者都使用视觉输入。此外，在训练阶段之后，对机器人的知识固定了。在这种情况下，如果机器人遇到新的对象类别，则必须重新审议以在没有灾难性遗忘的情况下整合新信息。为了解决这个问题，我们提出了一个深度学习体系结构，具有增强的内存能力，以同时处理开放式对象识别并掌握。特别是，我们的方法将对象的多视图视为输入，并共同估计像素的掌握配置以及深度尺度和旋转不变的表示为输出。然后，通过元激活学习技术将获得的表示形式用于开放式对象识别。我们证明了我们的方法能够掌握从未见过的对象的能力，并使用在模拟和现实世界中的现场示例很少示例快速学习新对象类别。我们的方法使机器人平均每类少于五个实例获得有关新对象类别的知识，并在模拟和实体实验实验中获得（高度）混乱的场景（高度）杂乱的场景（高度杂乱的场景）的成功率高于91％。这些实验的视频可在线获得：https：//youtu.be/n9smpuekogk
标准化数据文件 - 用户指南版本 2020 - MPOG
表型有助于将杂乱的现实世界电子健康记录数据转换为结构化、临床有用的病例和临床护理过程推论。每个表型可能是原始数据集中的计算、重新编码或其他变量组合，通过一个变量总结信息。示例包括 BMI 表型（根据体重和身高计算）和烟草吸烟分类表型（来自原始数据中的几个不同指标，例如医生在病史和体格检查中输入的术前记录）。在 MPOG，这些表型需要经过严格的开发和验证过程，这些过程基于与每个案例相关的多个原始数据元素的逻辑应用。
Daolin Ma
C4 Andy Zeng*、Shuran Song、Kuan-Ting Yu、Elliott Donlon、Francois Hogan、Maria Bauza、Daolin Ma、Orion Taylor、Melody Liu、Eudald Romo、Nima Fazeli、Ferran Alet、Nikhil Chavan Dafle、Rachel Hol- laday、Isabella Morona、Prem Qu Nair、Druck Green、Ian Taylor、Weber Liu、Thomas Funkhouser、Al- berto Rodriguez。“通过多向抓取和跨域图像匹配实现机器人在杂乱环境中拾取和放置新物体。”国际机器人与自动化会议 (ICRA)，2018 年。亚马逊机器人最佳系统操作论文奖。
材料科学的硕士学位和...
- 材料字段中的核心知识。- 通过3个曲目进行专业化供您选择：材料科学和工程Inparis（Magis）；未来的材料 - 设计与工程（MADI）；微流体学。- 多学科教学：化学，物理杂乱，物理，机制等。- 从分子或晶体结构到物体和多物质方法的多尺度（金属合金，聚合物，氧化物，陶瓷，生物材料等）。- 以法语和/或英语教授的一些课程的国际机会。- 通过研究进行创新的培训：在该计划的两年中，至少需要6个月的实习，在各种研究，学术和工业团体中进行。- 行业合作伙伴将领导课程和会议周期，进行现场旅行并进行实习。
基于人工智能的虚拟鼠标
摘要：鼠标是现代所有计算机系统中不可或缺的输入设备。输入设备是我们每天使用的高接触表面，通常一整天都在使用。因此，鼠标上沾满了细菌。尽管无线鼠标让我们摆脱了对杂乱电缆的需求，但仍然需要触摸设备。鉴于疫情，本系统使用内置摄像头或外围网络摄像头捕捉手部动作和指尖检测，可以执行传统的鼠标功能，如左键单击、右键单击、滚动和光标功能。该算法基于机器学习。使用深度学习对算法进行训练，以便可以使用摄像头检测手部。因此，本系统将通过消除人为干预和对物理设备控制计算机系统的依赖来防止 Covid-19 的传播。
980L 轮式装载机大型规格，AEHQ7895-02
Cat 生产测量 2.0（选配） • 将有效载荷称重功能带入驾驶室，使您能够在装载操作期间“随时随地”称重负载。• 集成 Cat 多功能触摸屏显示器带有图形用户界面，易于理解，不会给驾驶室增添杂乱感。• 简单的校准程序不需要特殊工具，并降低了操作复杂性。• 低举称重和倾卸功能可使卡车更快地装载到其最大容量。• VisionLink 通用后台界面为您提供装载机操作的快速摘要，包括有效载荷生产力和效率。• 可选的高级生产力订阅提供全面的可操作信息，帮助您管理和提高运营的生产力和盈利能力。