XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System架构
下一个一代数据基础架构的消费者是…ai
MongoDB的文档模型可为各种应用程序提供更简单的数据模型，更快的开发和每次绩效的更高价格，包括电子商务平台等参与系统，库存管理等记录系统以及诸如Customer 360的洞察力系统。 mongoDB也是AI工作负载的理想数据库，因为它可以处理任何类型的数据，包括复杂的数据类型，例如图像，视频，音频，文本等的矢量嵌入，所有这些数据对于AI模型来说都是必不可少的。 由于MongoDB的文档模型和分布式体系结构是从头开始设计的，以便随着新技术的使用而大规模处理任何类型的数据，因此MongoDB是当今和明天的AI驱动应用程序的理想基础。mongoDB也是AI工作负载的理想数据库，因为它可以处理任何类型的数据，包括复杂的数据类型，例如图像，视频，音频，文本等的矢量嵌入，所有这些数据对于AI模型来说都是必不可少的。由于MongoDB的文档模型和分布式体系结构是从头开始设计的，以便随着新技术的使用而大规模处理任何类型的数据，因此MongoDB是当今和明天的AI驱动应用程序的理想基础。
从硬件/软件架构和相关环境的角度评估和模拟数据中心的能源影响
首先，我要衷心感谢我的论文导师 Jean-Marc MENAUD 教授，感谢他对整个研究过程和相关研究的持续支持。他教会了我什么是科学研究，并为我提供了很多与相应学术领域的教授、博士生和博士后交流的机会。我还要对论文的联合指导老师 Orange Labs 的 David NÖRTERSHÄUSER 博士和 Stéphane LE MASSON 博士表示深深的谢意，感谢他们在研究工作期间提供的专业知识、热情的鼓励、激励和有用的建议。我很感激他们给了我以博士生身份加入 GDM/ICE 团队的机会。如果没有 Orange Labs 和 IMT Atlantique 大学的资金支持，这项研究就不可能实现。我要向 Orange Labs ICE 团队的所有成员表示衷心的感谢，特别是：Dominique BODÉRÉ、Bertrand LE LAMER、Alain RINGNET、Olivier FOUCAULT、Jacky GAUTIER 和 Pascal BODIOU。作为一名外国学生，他们帮助我融入法国的工作和生活。我尤其要感谢 M. Philippe LEVASSEUR，感谢他的善意以及对我实验工作的宝贵技术支持。此外，我不会忘记与我交流的朋友们：Kanza SALALIQI、Simon RICORDEAU、Chafika YAHIA CHERIF、Antoine DONALIES、Paul Arnaud 等。与另一个部门的同事的交流也让我深受启发：Roland PICARD、Benoit HERARD 和 Joel PENHOAT。我还要衷心感谢 IMT Atlantique 的博士后研究员 Jonathan PASTOR 先生。我非常感谢他对集群实验的技术指导、有用的建议和支持，我真的很享受我们一起工作的日子。此外，我还要感谢 Anne-Cécile ORGERIE 博士和 Patricia STOLF 博士，他们是我论文的 CSI 成员。我还要感谢我的评审团成员：Romain ROUVOY 教授、Noël DE PALMA 教授和 Hamid GUALOUS 教授。最后但并非最不重要的是，我要感谢我的父母和同伴 Yiru，他们在整个研究期间都给予我爱和精神上的支持。
AF24Hippocampus-Amygdala 的大脑参考架构数据整合 BRA 用于空间认知和恐惧条件作用
海马结构在空间认知和情景记忆中起着关键作用，而杏仁核对于适应性恐惧条件作用至关重要。我们通过整合“TM24Amygdala ver4”（基于“YM24Amygdala”）和“TN24HippocampalFormation”BRA 数据，开发了一种大脑参考架构 (BRA) 数据格式。此 BRA 数据通过纳入新的大脑信息流 (BIF) 来扩展以前的 BRA 模型，该信息流可以捕捉海马结构和杏仁核之间的连接。构建的 BIF 为定义与空间认知和恐惧条件作用相关的高阶功能提供了基础。这些改进加深了我们对连接这些区域及其相互关联的功能的解剖结构的理解。BRA 存储库提供了对这些数据的全面访问，支持进一步研究海马结构和杏仁核之间的功能和结构关系。这项工作不仅增进了我们对每个区域各自作用的理解，而且还深入了解了它们的相互作用如何塑造复杂的认知和情感过程。
Koli, Sh. (2025). Shree-L1：一种用于医学成像中高效肿瘤分类的动态 CNN 架构。大数据和计算愿景，5(2)，94
从医学图像（尤其是 MRI 扫描）中对脑肿瘤进行分类对于及时诊断和治疗至关重要。深度学习模型的发展彻底改变了医学图像分析，使高精度的自动分类成为可能。然而，许多现有模型存在过度拟合、训练效率低下以及对新数据集的泛化能力差等问题。在这项工作中，我们引入了 Shree-L1，这是一种专为脑肿瘤分类而定制的动态卷积神经网络 (CNN) 架构。Shree-L1 结合了创新的降尺度和升尺度块，可有效提取复杂特征，同时通过 dropout 等正则化技术防止过度拟合。我们使用公开的脑肿瘤数据集证明了这种方法的有效性，为医学成像中的肿瘤分类提供了一种强大的解决方案。
参数化量子电路的多目标进化架构搜索
摘要：最近关于混合量子-经典机器学习系统的研究已证明，利用参数化量子电路 (PQC) 解决具有挑战性的强化学习 (RL) 任务是成功的，并且与经典系统（例如深度神经网络）相比具有可证明的学习优势。虽然现有研究展示并利用了基于 PQC 的模型的优势，但 PQC 架构的设计选择以及不同量子电路在学习任务中的相互作用通常尚未得到充分探索。在这项工作中，我们引入了一种用于参数化量子电路 (MEAS-PQC) 的多目标进化架构搜索框架，该框架使用具有量子特定配置的多目标遗传算法来高效搜索最佳 PQC 架构。实验结果表明，我们的方法可以找到在三个基准 RL 任务上具有出色学习性能的架构，并且还针对其他目标进行了优化，包括减少量子噪声和模型大小。进一步分析量子操作的模式和概率分布有助于确定混合量子-经典学习系统的性能关键设计选择。
Regent V2：人工智能中双流处理的新颖架构
使用这种三层体系结构，摄政量平衡了计算效率和齿状成熟。内存类型和处理流的分离，再加上集成层的协调函数，创建了一个系统，可以反映人类认知体系结构，同时利用传统LLM的优势。这种方法不仅提高了我们对人工意识的理解，而且还为开发复杂的自主EMS提供了一个实用的框架，可以无缝整合快速，直觉的响应和谨慎的，谨慎的，谨慎的，审议的推理。
一种基于灵活电源交叉开关的软件架构...
因此，本文提出了一种新颖的直流微电网 (DCMG) 交叉开关架构，可以将时变电气拓扑安装到现有的物理架构上。我们通过提出一种以电源交叉开关为中心的系统组织来改进最先进的技术，该系统支持软件定义的电气拓扑和相应的数字控制架构。这使得能够处理从一组能源参与者到另一组能源参与者的动态和透明切换（切换操作）。我们的方法通过其灵活性提供了显着的优势，例如通过选择电源和负载之间的适当路由来最大限度地减少配电/转换损耗。由于数字控制架构对多个电压和电流进行恒定的高频监控，因此该方法能够设置一种反应性故障检测和缓解措施，能够在不中断能源输送的情况下从各种故障中恢复。