XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System求助于
火箭发动机测试系统
工程师使用 CompactRIO 作为低温流体的控制系统，提供本地、坚固的控制系统。NI 的冗余架构为这些要求苛刻的应用提供了保证。对实时处理器和板载 FPGA 的低级访问意味着工程师可以设计一个可以信赖的分布式控制系统。工程师还使用 CompactRIO 来控制火箭试验台设备。无论是控制喷水系统、发动机支架执行器还是安全锁定系统，CompactRIO 都能在苛刻的环境条件下提供可靠性。CompactRIO 还用于测试期间的火箭发动机控制。实时控制、FPGA 定时和多种信号支持使 CompactRIO 成为在测试之间调整发动机参数的理想灵活控制平台。为了记录发动机测试测量数据，工程师求助于 PXI 或 CompactDAQ，将实验室级仪器带到火箭试验台的恶劣环境中。这些系统安装在测试设施周围的接线盒中，或路由到中央数据中心。
放松和惩罚：一种新型的双重二元超参数优化方法
近年来，双重方法已经非常受欢迎，可以在机器学习模型的有效估计高维超参数上。迄今为止，二进制pa-Rameters是通过连续放松和四舍五入策略来处理的，这可能导致解决方案不一致。在这种情况下，我们通过基于适当的罚款术语求助于等效的连续二线重新构造，以应对混合二元超参数的挑战优化。我们提出了一个算法框架，在合适的假设下，可以保证提供混合二进制解决方案。此外，该方法的一般性允许在提议的框架内安全地使用现有的连续折叠求解器。我们评估了两个特定的机器学习问题的方法的性能，即，回归问题中的群 - 符号结构的估计和数据蒸馏问题。报告的结果表明，我们的方法具有基于放松和舍入的最新方法竞争。
TLP CLEAR 已获准公开发布 - Dragos
德国最大的市政能源供应商之一 Enercity 证实，周三上午该公司遭到网络攻击。Enercity 证实将继续向客户供应能源，并解释说其运营技术和关键工业基础设施未受到影响。然而，此次攻击影响了客户服务，导致可用性受限。该公司补充道：“目前并非所有 IT 系统都能得到充分利用。”近几个月来，犯罪分子屡屡将目标对准德国的能源部门。2 月份俄罗斯入侵乌克兰之前发生的几起网络事件影响了德国及其邻国的石油和化工部门，引发公众担忧，认为这些事件是俄罗斯情报部门协调的犯罪活动的一部分。此外，针对俄罗斯网络犯罪分子的起诉书指控俄罗斯联邦安全局有时会求助于国内网络犯罪分子进行海外行动。参考：德国主要能源供应商遭受网络攻击 - The Record
审查游戏理论中的策略及其在
替代他选择的贝迪德（Bidden），而没有求助于他的两个或多个同伴何时在竞争性或双赢的情况下从事同样的壮举。关于家庭，企业和政府做出决定的问题的问题已被视为经济学的主要重点，但是出现了关于行业中的企业如何控制该行业商品的价格或以其他方式控制价格或数量的家庭，家庭中的两个人如何合理地将他们的思想合理化以使他们能够获得最高的壮举，并如何控制自己的经济学，并将其与对方置于对抗性方面，并如何控制自己的思想，并将其置于对手方面的范围，并将其与对方进行侵略，并将其置于对手方面的范围中，并将其置于对抗中，并将其置于对抗中的范围。超越它们？这些以及更多的人诞生了合理化的思想，而不仅仅是拟人化，而是要在选择后做好选择，而选择成为主导的下属的主导地位。
生成对抗网络的收敛动力学
拟合神经网络通常求助于随机（或类似）的梯度下降，这是梯度下降动力学的耐噪声（且有效的）分辨率。它输出了一系列网络参数，这些参数在训练步骤中会演变。梯度下降是极限，当学习率较小并且批处理大小不限时，在训练过程中获得的这组越来越最佳的网络参数。在此贡献中，我们研究了机器学习中使用的生成对抗网络中的收敛性。我们研究了少量学习率的限制，并表明，与单个网络培训类似，GAN学习动力趋于消失学习率至一定的限制动态。这导致我们考虑度量空间中的进化方程（这是我们称为双流的自然框架）。我们给出了解决方案的正式定义，并证明了这种转化。该理论然后将其应用于甘斯的特定实例，我们讨论了这种见解如何有助于理解和减轻模式崩溃。关键字：gan;公制流；生成网络
6反应监测研讨会
Kineticolor是由Strathclyde大学Reid Group Research开发的软件平台，提供了一种非接触式分析工具的罕见而化学反应的示例，可以为反应体积提供可量化的见解。使用计算机视觉技术，我们正在使化学家和技术人员使用任何相机从任何可见的反应中提取数据丰富，时间和太空解决的趋势。该技术不可能适用于求助于更传统的基于探针的技术的过程。它也可以用作免费的工具，可以深入了解反应的大量，而不是过程的分子细节。kineticolor已经用于促进对催化剂激活，失活，法医点测试，障碍化学的理解，并提供了一个启用计算机视觉的平台，用于分析不同尺度上化学和非化学过程中混合现象的混合现象。1-5 Kineticolor分析也用于理解电动聚合物膜的动态，电致色谱。6
建筑智能品牌 - 在线和人工 -
建立知名品牌是有兴趣与利益相关者建立积极关系的医院的优先事项。但是，医院面临不同的挑战：预算有限，严格的法律框架等。为了克服这些挑战，许多医院求助于在线和人工智能工具。本文分析了医院如何管理这两种工具来改善其与利益相关者的关系并增强其品牌声誉。为此，我们对医院中的智能品牌进行了文献综述，然后我们定义了34个定量指标，以评估西班牙的100家最佳医院如何管理其网站，在线新闻编辑室，有关美国部门和人工智能部门的品牌目的。我们的结果证明，大多数医院将其聪明的品牌计划集中在患者上（4.98个标准），而不是媒体公司（3.14/11）或公共当局（3.14/6）。我们得出的结论是，医院应实施综合的沟通策略，使用人工智能来给员工烙印，并在其沟通部门建立更多的专业实践。
生成人工智能对术语定义的意义
摘要 本文研究了 ChatGPT 等生成人工智能 (GenAI) 工具对术语定义的创建和使用的影响。从术语学家的角度来看，战略性地使用 GenAI 工具可以简化制定定义的过程，减少时间和精力，同时可能提高质量。GenAI 工具支持人工智能辅助术语学，尤其是后期编辑术语学，其中机器生成定义，然后由术语学家进行更正或细化。然而，GenAI 工具满足用户所有术语需求（包括术语定义）的潜力，对我们所知的术语定义和资源的存在提出了挑战。与术语定义不同，GenAI 工具可以描述术语在特定上下文中激活的知识。但是，这些工具的一个主要缺点是它们的输出可能包含错误。因此，需要可靠性的用户可能仍会求助于术语资源来获取定义。尽管如此，随着人工智能不可避免地融入术语工作，人类创造的内容和人工智能创造的内容之间的区别将变得越来越模糊。
常规弹药的工业非军事化
国家采购的常规弹药多于其使用的弹药。尽管有其他处置举措，但一个国家的大部分剩余弹药库存最终都需要非军事化——即安全地拆除或销毁弹药，同时理想情况下回收其有价值材料的过程。这一控制措施是常规弹药库存管理的一个组成部分，在联合国国际弹药技术准则（IATG）中占有突出地位（UNODA，2011 b）。在许多国家，过时或无法使用的弹药过剩库存已达到需要进行工业规模非军事化的程度，这往往是一场与时间的赛跑，因为弹药往往会随着时间的推移而变得不安全。由于国家很少有能力对其集体安全部队的剩余弹药库存进行非军事化，因此它们往往求助于非军事化行业。本研究报告简要介绍了西欧、中欧和美国的弹药非军事化行业，这些行业占全球工业非军事化活动的绝大部分。它总结了《2013 年小型武器调查：日常危险》（Gobinet，2013 年 a）相关章节的调查结果。
联邦对抗性学习 - 抢劫2406.15925v1.pdf
摘要。随着自主着陆系统中深度学习技术的发展不断增长，面对可能的对抗性攻击，主要挑战之一是信任和安全。在本文中，我们提出了一个基于对抗性学习的框架，以使用包含干净本地数据及其对抗性版本的配对数据来检测着陆跑道。首先，本地模型是在大型车道检测数据集上预先训练的。然后，我们求助于预先训练的模型，而不是利用大实例 - 自适应模型，而是诉诸于一种称为比例和深度特征（SSF）的参数 - fne-fne-tuning方法。其次，在每个SSF层中，干净的本地数据及其广泛的广告版本的分布被列出，以进行准确的统计估计。据我们所知，这标志着联邦学习工作的frst实例，该工作解决了登陆跑道检测中对抗性样本问题。我们对降落方法跑道检测（猪油）数据集的合成和真实图像的实验评估始终证明了所提出的联邦对抗性学习的良好性能，并对对抗性攻击进行了鲁棒。