XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System框架
动态频谱访问框架用于授权使用电视白色空间的使用框架。
1。背景1 1.1。肯尼亚的沟通局法律和监管框架1 1.2。关键职责2 1.3。频谱管理职责2 1.4。电信设备类型批准2 1.5。国际方法对频谱管理的重要性3 1.6。将当局的任务应用于电视白色空间4 2。频谱共享TVWS应用程序的机会5 2.1。电视白空间的定义5 2.2。白空间设备操作的授权6 2.3。与电视白色空间相关的风险7 2.4。TVWS 8 2.5的可能许可模型。采用了TVWS的许可模型8 3。使用电视白色空间10 3.1的框架。简介和概述10 3.2。TVWS框架的关键规定11 3.3。主要参考标准11 3.4。地理位置数据库的资格12 3.5。主人和客户端WSD 13 3.6。设备参数13 3.7。操作参数13 3.8。通道使用参数13 3.9。WSD和GeoLocation数据库之间的参数交换14 3.10。干扰管理15 3.11。调整最大发射功率15 3.12。停止提供地理位置数据库服务的要求15 3.13。符合参数的传输15 4。电视白空间试验18 4.1。引言18 4.2。审判目标19 4.3。试验时间表19 4.4。地理位置数据库验证20 4.5。白空间审判授权21 4.6。试验期间的操作员，数据库和设备合作伙伴21 4.7。审判风险23 4.8。地理位置数据库服务模型23 4.9。将数据从权限转移到地理位置数据库24 4.10。设备的地理位置24 4.11。在WSD和GeoLocation数据库之间交换参数24 4.12。干扰管理24 4.13。TVWS试验结果的目标和摘要24
THEOS 下有效的实践培训框架...
THEOS-2 计划的关键要素是 GISTDA 拥有在当地重建 100 公斤级 THEOS-2A 航天器的许可。卫星鉴定模型使用与飞行版本相同的蓝图。然而，SQM 组件将接受比飞行验收水平更为严格的广泛鉴定测试。
最佳大脑压缩：准确的训练后量化和修剪框架
我们考虑深度神经网络 (DNN) 在具有挑战性的一次性/后训练环境中的模型压缩问题，在该环境中，我们获得了一个经过精确训练的模型，并且必须仅基于少量校准输入数据对其进行压缩，而无需进行任何重新训练。鉴于新兴的软件和硬件支持通过加速剪枝和/或量化来执行压缩模型，这个问题变得很普遍，并且已经针对这两种压缩方法分别提出了性能良好的解决方案。在本文中，我们介绍了一种新的压缩框架，该框架在统一的环境中涵盖权重剪枝和量化，具有时间和空间效率，并且大大提高了现有后训练方法的实际性能。在技术层面，我们的方法基于 [LeCun、Denker 和 Solla，1990] 的经典最佳脑外科医生 (OBS) 框架的精确和高效实现，该框架扩展到还涵盖现代 DNN 规模的权重量化。从实际角度来看，我们的实验结果表明，它可以显著改善现有后训练方法的压缩-准确度权衡，并且可以在后训练环境中实现修剪和量化的准确复合应用。
海洋战略制定实用框架
21 世纪的陆地生活严重依赖海洋领域。人们经常听到的统计数据是，90% 的世界贸易通过海上进行，99% 的国际通信通过海底电缆进行，但这实际上只能说明我们的陆地生活与海洋活动和基础设施之间的联系有多紧密。全球对海洋领域的这种依赖需要人们更加关注海上安全，因为任何看似低级的问题都可能很容易产生全球影响。2021 年 3 月，苏伊士运河因集装箱船 EVER GIVEN 搁浅而关闭，这便是一个例子，说明一艘船只发生的单一事件可能会对全球产生后勤、经济和安全影响。正是由于这个原因——海上活动与陆地生活之间密不可分的联系——海上战略已成为几乎每个沿海、岛屿和群岛国家关注的重点。
使用编码器-解码器框架从颅内深度电极合成语音
图 6 示例性注意力矩阵，可视化三位参与者在收敛时的注意力得分（来自随机选择的训练样本）（值越亮表示注意力得分越高）。解码器中的时间步长在 y 轴上表示，编码器的时间步长在 x 轴上表示。对角线结构表明注意力得分在时间域上是很好地对齐的，例如输出中的后续步骤关注输入中的后续步骤。该图还表明，填充输入 sEEG 序列（语音规划和理解）可能是不必要的，因为没有太多注意力放在第一个和最后一个输入步骤上。
朝着大脑数据的治理框架
分析仅限于临床领域和生物医学，心理或行为研究。如今，通过越来越多的Conumer级神经技术设备，大脑数据也越来越多地用于就业，教育和军事环境以及个人使用。在消费者空间中，信息技术公司正在开发用于用于消费者目的的大脑数据的设备和应用程序，例如认知监测，神经反馈，设备控制或其他形式的脑部计算机接口。例如，在2017年至2021年之间，Facebook开发了脑部计算机界面（BCI）研究计划，旨在构建可穿戴的BCI，使用户可以通过简单地想象语音来键入。Microsoft正在为普通人群的非侵入性交互式BCIS并行工作，而神经技术公司（例如Neuralink，Emotiv和Nemiv和kernel）的整个生态系统正在迅速出现。消费者神经技术，电子学习，数字表型，情感计算，心理学和神经元素是利用大脑数据作为商品的某些应用领域[1，2]。在教育和工作环境中，已经尝试收集和处理大脑数据以进行诸如改善学习和重新设计工作流程之类的内容。例如，去年，在中国，小学生被录取了一项试验，在该试验中，在认知任务期间记录了电脑图（EEG）数据以评估他们的注意力跨度[3]。
审查到电力补偿框架-AEMC
○该框架应在各州之间可以预测和一致，索赔人清楚地意识到他们有权获得的报酬，并能够实时对这些权利进行合理的估计。●当前的NEM不是容量市场，而是一个仅能能源市场。引入发电机的义务向市场提供能力不符与NEM的基本前提不一致（即。发电机被补偿其输出，而不是其可用性）。此外，产能市场将激励发电机采购能力，而不提供提供自由产能的义务。●NEM的仅能量结构意味着发电机，尤其是容量相对较低的因素的发电机依靠波动率来收回其固定成本。重点是其短期边际成本的薪酬安排不会弥补发电机的固定成本。●重新考虑与补偿框架相关的角色和责任时，应选择最有效的方法，既及时又有效。
现代计算框架中的中央操作系统
摘要 - 现代系统的快速发展引起了人们对隐私和控制的关注。本文探讨了集中式城市操作系统的假设情况CTO，该CTO管理基础架构（如交通信号灯）并收集了大量的个人数据。我们探讨了与此类系统相关的潜在风险，包括私人公司的权力集中以及操纵用户行为的能力。个人（目前每个美国人超过2.3 GB）铸造的数字阴影不断增长，提出了有关数据安全性和滥用潜力的问题。ctos，如果实施，可以创建一个网络，在该网络中，个人信息直接链接到物理系统，并用于目标广告以外的目的。从在线服务到紧急系统的现代技术的相互联系性质增加了带有广泛后果的网络攻击的潜力。本文研究了这些问题，并探讨了确保负责任的数据管理的潜在解决方案，并减轻与超连接的城市基础设施相关的风险。
序言：本课程介绍了向量空间的概念，该矢量空间是一项统一的抽象框架，用于研究涉及潜水员的线性操作
co 1将许多熟悉的系统视为向量空间，并使用矢量空间工具（例如基础和维度）与它们一起运行。co 2了解线性变换并使用其矩阵表示来操纵它们。CO 3 Understand the concept of real and complex inner product spaces and their applications in constructing approximations and orthogonal projections CO 4 Compute eigen values and eigen vectors and use them to diagonalize matrices and simplify representation of linear transformations CO 5 Apply the tools of vector spaces to decompose complex matrices into simpler components, find least square approximations, solution of systems of differential equations etc.