XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System树簇
片上集成人工微结构光场调控（特邀） - 陈树琪
[20] Liu W W，Chen S Q，Li Z C等。使用单层跨表面[J]在Terahertz区域中在Terahertz区域中传输模式下的极化转换实现。光学信，2015，40（13）：3185-3188。
“AI+R”树：实例优化的 R 树
摘要 — 新兴的实例优化系统类别已显示出通过专门针对特定数据和查询工作负载实现高性能的潜力。特别是，机器学习 (ML) 技术已成功应用于构建各种实例优化组件（例如，学习索引）。本文研究了利用 ML 技术来增强空间索引（特别是 R 树）的性能，以适应给定的数据和查询工作负载。由于 R 树索引节点覆盖的区域在空间中重叠，因此在搜索空间中的特定点时，可能会探索从根到叶的多条路径。在最坏的情况下，可以搜索整个 R 树。在本文中，我们定义并使用重叠率来量化范围查询所需的无关叶节点访问程度。目标是提高传统 R 树对高重叠范围查询的查询性能，因为它们往往会产生较长的运行时间。我们引入了一种新的 AI 树，将 R 树的搜索操作转换为多标签分类任务，以排除无关的叶节点访问。然后，我们将传统的 R 树扩展到 AI 树，形成混合的“AI+R”树。“AI+R”树可以使用学习模型自动区分高重叠查询和低重叠查询。因此，“AI+R”树使用 AI 树处理高重叠查询，使用 R 树处理低重叠查询。在真实数据集上的实验表明，“AI+R”树可以将查询性能提高到传统 R 树的 500% 以上。
样本树清单和树保护计划
在单户住宅区的前院，本机和标本树位于前财产线和主要结构之间的区域。（这不包括诸如烟囱，格子，门廊，露台和海湾等预测。）在单户住宅区的角院，位于侧属性线和主要结构之间的区域的本地和标本树。
互动树生命树Itol v6
摘要生命之树（https://itol.embl.de）是用于管理，显示，注释和操纵系统发育和其他树木的在线工具。它是可以自由的，可以向E viry开放。Itol v ersion 6引入了现代化且完全重写的用户界面以及许多新功能。已经引入了一种新的数据集类型（彩色 /标记的范围），大大升级了先前的简单彩色范围注释函数的功能。对几个现有数据集T ypes实现了其他注释选项。DAT ASET模板文件现在通过子字符串匹配（包括完整的正则表达支持）来支持对多个树节点的简单分配。节点MET ADAT ADAT已大大扩展了处理，没有V el distai y和e Xporting选项，并且不能进行交互性编辑或通过注释文件进行更新。可以使用多个同时的字体样式显示树标签，并具有精确的定位，大小和单个标签零件的大小。实施了各种散装标签编辑功能，简化了所有树节点标签的大规模更改。ITOL的自动税收分配功能现在还基于基因组税元数据库（GTDB）支持树，此外NCBI税收税也是如此。可选的用户帐户页面的功能已扩展，简化了项目和树木的管理，导航和共享。ITOL目前从> 130 0 0 0单个用户帐户中处理超过一百万棵树。
星系簇的心脏
我们用TNG-Cluster（一种新的宇宙磁性水力动力学仿真）分析了气态内培养基（ICM）的物理特性。我们的样本包含352个模拟簇，跨越晕质量范围为10 14我们专注于将簇分类为冷核（CC）和非冷核（NCC）种群的分类，z = 0群集中央ICM属性的分布以及CC群集群体的红移演化。我们分析了熵，温度，电子数密度和压力的分析结构和径向纤维。为了区分CC和NCC簇，我们考虑了几个标准：中央冷却时间，中央熵，中央密度，X射线浓度参数和密度较高的斜率。根据TNG群集，没有先验群集的选择，这些属性的分布是单峰的，因此CCS和NCCS代表了两个极端。在z = 0的整个TNG群集样品中，基于中央冷却时间，强的CC分数为F SCC = 24％，而F wcc = 60％，弱和NCCS分别为16％。然而，尽管趋势的幅度级甚至方向随定义而变化，但CC的比例在很大程度上取决于光环质量和红移。TNG群集中模拟的高质量簇的丰富统计数据使我们能够匹配观测样本并与数据进行比较。tng群集可以用作实验室，以研究因合并，AGN反馈和其他物理过程而引起的群集核心的演变和转换。Z = 0到Z = 2的CC分数与观测值以及热力学量的径向纤维夹在全球范围内以及分配为CC与NCC Halos时。
科技树
6ROADS Adaptronica 空中客车波兰 Antmicro Astri Polska Astronika Blue Dot Solutions 天文中心。 MK PAN 空间研究中心 PAN Cervi Robotics CloudFerro Creotech Instruments Eversis 技术合作伙伴基金会技术合作伙伴 Geosystems GMV Innovating Solutions WB Group Hertz Systems Ltd ICEYE Polska InPhoTech 国家电信研究所 波兰科学院基础技术问题研究所 ITTI Jakusz Space Tech Kapitech Komes KP Labs Microamp Solutions N7 Space Nobo Solutions Opegieka PCO PIAP Space
树分解
4在图中的树中分类27 4.1图形定理的较弱版本。。。。。。。。。。。。。。。27 4.2网格和棕褐色。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 4.3不包括平面图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 4.3.1分离和k -meshes。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 4.3.2找到R -Grid未成年人。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 4.4有界树宽度的良好排序图。。。。。。。。。。。。。36 4.4.1对称的下函数和分支宽度。。。。。。。。37 4.4.2有界分支宽度的良好排序图。。。。。。。40 4.4.3将平面图排除为未成年人的含义。。。。。。。。42 4.5 kuratowski定理的概括。。。。。。。。。。。。。。。。。。43
科技树
6ROADS Adaptronica 空中客车波兰 Antmicro Astri Polska Astronika Blue Dot Solutions 天文中心。 MK PAN 空间研究中心 PAN Cervi Robotics CloudFerro Creotech Instruments Eversis 技术合作伙伴基金会技术合作伙伴 Geosystems GMV Innovating Solutions WB Group Hertz Systems Ltd ICEYE Polska InPhoTech 国家电信研究所 波兰科学院基础技术问题研究所 ITTI Jakusz Space Tech Kapitech Komes KP Labs Microamp Solutions N7 Space Nobo Solutions Opegieka PCO PIAP Space
有向网络中单向依赖簇与簇同步稳定性
耦合振荡器网络中的集群同步是科学界广泛关注的课题，其应用范围从神经网络到社交网络、动物网络和技术系统。这些网络大多是有向的，信息或能量流从给定节点单向传播到其他节点。然而，集群同步方面的大多数工作都集中在无向网络上。这里我们描述了一般有向网络中的集群同步。我们的第一个观察结果是，在有向网络中，节点集群 A 可能单向依赖于另一个集群 B：在这种情况下，只要 B 稳定，A 可能保持同步，但反之则不成立。本文的主要贡献是一种将集群稳定性问题转化为不可约形式的方法。通过这种方式，我们将原始问题分解为最低维的子问题，这使我们能够立即检测到集群之间的相互依赖关系。我们将分析应用于两个感兴趣的例子：一个小提琴演奏者组成的人类网络演奏一首乐曲，音乐家可以激活或停用该乐曲的定向交互；以及具有定向层到层连接的多层神经网络。