XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System混合体
对话式人工智能的增量式基于图的语义和推理
下一代对话式 AI 系统需要：（1）逐步处理语言，逐个标记，以提高响应速度，并能够处理对话现象，例如暂停、重新开始和自我更正；（2）逐步推理，允许建立超出所说内容的意义；（3）透明且可控，允许设计人员和系统本身轻松确定特定行为的原因并针对特定用户组或领域进行定制。在这篇短文中，我们介绍了正在进行的初步工作，将动态语法（DS） - 一种增量语义语法框架 - 与资源描述框架（RDF）相结合。这为创建增量语义解析器铺平了道路，该解析器在话语展开时逐步输出语义 RDF 图。我们还概述了如何通过 RDF 将解析器与增量推理引擎集成。我们认为，这种 DS - RDF 混合体满足了上面列出的要求，产生了可用于构建响应式、实时、可解释的会话式 AI 的语义基础设施，可以针对特定用户群体（例如痴呆症患者）快速定制。
重启经济 - 2020 年印度博览会
西邻不丹（217 公里），北邻和东北邻中国（1,080 公里），东邻缅甸（520 公里）。其地理位置为与南亚国家开展国际贸易提供了巨大的机会。阿鲁纳恰尔邦的常绿森林覆盖率接近 80%。该邦的动植物种类丰富，有 601 种兰花和 500 多种药用植物。阿鲁纳恰尔邦的森林占喜马拉雅生物多样性热点地区栖息地面积的三分之一。年降雨量在 2,000 毫米到 8,000 毫米之间，年气温在 0°C 以下到 31°C 之间。海拔最低的地方，主要是在阿鲁纳恰尔邦与阿萨姆邦的边界，是拥有半常绿森林的布拉马普特拉河谷。该邦大部分地区，包括喜马拉雅山麓和帕特凯山，都是东喜马拉雅阔叶林的所在地。向北与西藏接壤处，随着海拔的升高，逐渐变成东部和东北部喜马拉雅亚高山林的混合体
新闻稿
所有职位都是远程工作和到我们位于威尔特郡科舍姆的办公室上班的混合体。如果您想了解有关任何职位的更多详细信息，请联系我们。首先联系办公室经理 Caroline Watson，邮箱：caroline.watson@luminous.energy 关于 Luminous Energy Luminous Energy 是一家总部位于英国的国际太阳能和储能项目开发商，有着令人兴奋的全球抱负。这家可再生能源公司成立于 2013 年，旨在对环境和社会产生有意义的影响，并让更多人获得清洁且负担得起的电力。该公司的国际经验使其能够为其大型太阳能和储能项目选择最佳地点。它致力于与合作伙伴一起提供量身定制的高质量项目，这通过其在全球规划申请中的 100% 成功率得到了证明。在全球范围内，Luminous Energy 拥有一系列太阳能和储能项目，已在英国、美国、澳大利亚和智利交付和正在筹备中。www.luminous.energy
kan-mixers：
由于其有效的性能，卷积神经网络（CNN）和视觉变压器（VIT）架构已成为解决计算机视觉任务的标准。此类架构需要大量的数据集，并依靠卷积和自我注意操作。在2021年，MLP-Mixer出现了，与CNN和VIT相比，仅依赖于多层感知器（MLP）并取得极具竞争力的结果。尽管在计算机视觉任务中表现良好，但MLP混合体架构可能不适合图像中的精制功能提取。最近，提出了Kolmogorov-Arnold网络（KAN）作为MLP模型的有希望的替代品。kans有望提高与MLP相比的准确性和可解释性。因此，目前的工作旨在设计一种新的基于混音器的架构，称为Kan-Mixers，使用KAN作为主要层，并根据几个性能指标在图像分类任务中评估其性能。作为主要结果，Kan-Mixers模型在时尚摄影和CIFAR-10数据集中优于MLP，MLP-Mixer和KAN模型，分别为0.9030和0.9030和0.6980，分别为平均精度。
用于配置...的元启发式方法
更准确地说，声纳系统主要有两种类型：被动和主动。被动声纳由一个接收器组成，接收器用于监听目标发出的声音，而主动声纳系统有一个发射声脉冲（ping）的源和一个接收器，接收器用于监听波在目标上的反射，即回声 [1]。在本研究范围内，我们只关注主动声纳系统的情况，该系统进一步分为两种不同的配置 [2]。第一种称为单基地，由同位源和接收器组成，而第二种称为双基地，基于非同位源和接收器。因此，多静态声纳网络 (MSN) 由一组部署在给定感兴趣区域 (AoI) 上的源和接收器组成，它们成对出现，形成单静态和/或双静态配置的系统单元。在此，主动声纳将完全是声纳浮标，这是声纳和浮标的混合体。这些是从机载载体上投掷到 AoI 上的一次性声学单元，其形式为圆柱形容器，在与水面碰撞时展开，将系统核心浸入预定深度。此处描述的简化操作环境如图 1 所示。
量子电路分区到 SAQIP 架构构建块的精确映射
摘要 — 量子计算受益于量子态的集体特征，例如叠加和纠缠，可以有效解决传统系统难以解决的问题。可扩展量子信息处理器架构 (SAQIP) 是一种有前途的技术，它基于离子阱，实现了一种由大量全定制构建块（旨在实现所谓的基本逻辑单元 (ELU)）组成的混合体，这些构建块通过可重构光开关网络连接。与每个架构一样，需要相应的设计方法才能将给定的量子功能正确映射到相应的设备上。然而，由于相应的复杂性经常使过去的架构无法实现这项任务的精确解决方案，大多数现有的映射方法都依赖于启发式方法，因此无法提供精确/最佳结果。然而，考虑到 SAQIP 架构，可以避免这个问题。事实上，由于这种架构的构建块，任何要映射的电路都必须划分为 ELU。由于这些通常规模适中，因此可以得到精确/最优解。在本文中，我们概述了一种可以生成此类最优结果的精确映射方法。为此，我们在混合整数线性规划 (MILP) 中提出了相应的公式，可以应对（较小但仍然不平凡的）复杂性。
图形摘要
在基于等离子的设备中，纳米结构的金属选择通常会导致AG的出色性能或AU稳定性之间的不良权衡。以一种保留其有利特性的方式将AU和AG组合在一起，同时还利用协同效应来增强表面增强的拉曼散射（SERS）性能，超出了单个金属的能力。为了解决这个问题，使用基于电流替代的大区域纳米制造程序来创建具有多种形态和高度可调（通过可见的NIR）等离子体共振的混合体Au-ag纳米岛。他们的稳定性进行了全面研究，并证明是复杂的。但是，在正确的条件下，制造了具有银色等离子特性的Au-Ag纳米群岛，并在至少5个月内显示出稳定。此外，他们的SER效率甚至超过了Ag纳米群岛的效率。计算调查帮助解释了有利的属性，并为将来的传感器设计提供了见解。在纳摩尔范围内和轻度条件（低激光功率）中实现了模型分子的检测，这表明生物医学传感的潜力很大。超越
第 51 卷，第 2 期 - DigitalCommons@Providence
太阳开始落山，即将来临的黄昏似乎太过黑暗和朦胧。每个社会的黄昏都具有潜在的威胁性，无论我们是否愿意意识到，它普遍存在的黑暗笼罩着所有个人的心灵。我们各种生活方式表现为我们的基本欲望和社会价值观的混合体，它们在相互作用和对社会的影响方面具有奇特的力量。我们应该同意这一公理，无论我们是否是生活舞台上的演员，我们的思想和行为都是“社会”概念的纤维。我们冷漠或关心所固有的能量将渗透和影响我们社会的方向。我想知道我们的社会是否已经变得太绝望了。如果这句话是真的，我们应该研究我们的社会面孔，并在必要时扬起它。如果有分歧，我只要求对我所写的内容给予宽容。如果我们的社会迷失了方向，我们应该分析这种社会感染的原因。为了找到原因，有必要考察我们社会的不同阶层。我想通过考察（不同阶层）的各种特征来介绍对我们社会的粗略分析。我将这些特征放在但丁《地狱篇》的同心圆中，每个圆代表不同的社会阶层。
政治经济学的农业补贴
马拉维的经济在很大程度上取决于农业，其中大多数是小农。与占80％以上人口的小农户，政府的政策主要集中在实现社会的重新分配目标上，而不再关注小额持有人农业中的低效率。当前的研究评估并比较了大规模和小规模农民的效率水平，这是农业农民农业补贴的巨额政府支出。通过SWOT分析和文献综述方法，涉及定性案例研究方法，研究发现，只有通过达到规模经济，小农场才能达到大型农场的效率水平。遵循这一发现，大型农民效率更高；该研究提出的模型可以模仿大型农民的行为。在这项研究中，我们评估了建议提高小农场效率的各种模型的优势，劣势，机会和威胁。评估了三个模型，即合同农业，合作开发和土地整合模型。选择这些模型进行审查，因为集体行动的理论可确保它们模仿大型农民的农场行为。本文建议将土地整合模型的混合体与合同和合作开发模型的选定要素。
使用复发神经网络（RNN）
在本文中，我们使用复发性神经网络（RNN），该神经网络（RNN）结合了多个门控复发单元（GRUS），长期短期记忆（LSTM）和Adam Optimizer来开发用于心脏病预测的新的混合学习模型。该提出的模型的出色精度为98.6876％。该提出的模型是GRU和RNNS模型的混合体。该模型是在Python 3.7中开发的，通过整合与Keras和Tensorflow一起工作的多个GRU和RNN作为深度学习过程的后端，并得到各种Python库的支持。使用RNN的最新模型可实现98.23％的精度，而深神经网络（DNN）的精度达到了98.5％。由于神经网络的复杂设计，在神经网络模型中具有冗余性的大量神经元以及克利夫兰不平衡的数据集，现有模型的常见缺点是准确性较差。实验，结果表明，使用RNN的拟议模型和几个具有合成少数族裔过采样技术（SMOTE）的GRU达到了最高水平的性能。完成了。这是他使用Cleveland数据集的RNN最准确的结果，并且显示出对患者心脏病的早期预测的希望。