XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System混合体
Maria LorenaFlórezRojas，博士
个人概述哥伦比亚律师，在荷兰蒂尔堡（Master's）和意大利比萨（PhD）具有教育背景，我带来了国际法律教育和实践经验的混合体。目前在荷兰的格罗宁根大学担任法学技术助理教授，我有9多年的经验与各种利益相关者从事AI计划，主要在拉丁美洲，并积极参与欧盟。我的专业知识在于AI与政策的交集，在Los Andes University开发和教授课程，作为AI硕士课程的一部分，为所有拉丁美洲的学生提供了AI的一部分。我的专业旅程以“动手”方法和对创新问题解决的承诺为标志，这证明了创建跨学科课程，培训和研究将法律和技术整合的培训和研究。通过创建整合法律和技术的跨学科课程，培训计划和研究来证明这一点。我积极参加了哥伦比亚AI倡议，并担任联合国教科文组织专家，在欧盟不同法官的司法系统中对AI进行了培训。我的工作着重于新兴技术的影响，确保对AI的法律含义有着前瞻性和全面的理解。
Hale,Glendon 危险控制中的个人行为......
前言 近一个世纪以来，行为科学或社会科学一直是公认的学科领域。在此期间，心理学家和其他社会科学家就与人类和动物行为有关的广泛主题撰写了数百万字的论文，内容涉及思想、感觉、动机、态度、感知、学习、焦虑和攻击性等。然而，在这些已发表的文献中，只有一小部分着重探讨了人们如何应对危险并试图应对危险。涉及该主题的研究往往是由主要兴趣在其他地方的研究人员进行的，他们目前只在自己选择的领域之外进行了短暂的探索。这导致了基于众多理论的零散文献，这些理论之间的相互关系很难解开。表面上的矛盾比比皆是，我们知识上的空白仍然很大，令人沮丧。因此，健康和安全从业者经常对试图从文献中提取任何合理的结论和建议感到绝望。尽管人们普遍认为人为因素是导致该领域问题的主要因素，但它仍然是一个未知领域，经常被认为是无望的琐事和难以理解的术语的混合体。希望很高，但期望很低。作为心理学家、研究人员、教师和健康与安全从业者，我们试图在这本书中解决这两个问题。我们的
几乎每个地方都可以完全合并的安全计算
在安全多方计算（MPC）上的大多数现有工作忽略了现代通信网络的关键特质，即任何两个节点之间的通信路径数量有限，其中许多节点甚至可能被损坏。在信息理论环境中，问题变得尤为严重，在这种情况下，缺乏可信赖的设置（以及他们启用的加密原始图）使得稀疏网络上的沟通更具挑战性。Garay和Ostrovsky [eurocrypt'08]几乎每个人的MPC（AE-MPC）的作品在此类不完整的网络上引入了MPC的“最能力的安全性”属性，在此不一定会将一些诚实的政党从计算中排除。在这项工作中，我们提供了几乎每个地方的安全性的普遍组合定义，这使我们能够自动，准确地捕获AE-MPC的保证（以及AE-Communication（AE-Communication），这是Canetti的通用合并性（UC）框架中类似的“最佳安全性”安全性的“安全通信”版本）。我们的结果提供了对这个重要但不足的问题的首次基于模拟的治疗，以及第一个基于仿真的AE-MPC证明。为了实现这一目标，我们指出并证明了一般组成定理，这使得在协议的混合体被几乎每个地方的组件替换时获得了AE安全的水平或“质量”。
通过合作实现创新
巴林王国位于阿拉伯湾西岸附近。巴林被誉为阿拉伯湾明珠，拥有 5,000 多年的文明史，从远古时代到稳定繁荣的政府统治下的生机勃勃的现代。尽管人口、土地面积和资源都相对较小，巴林却在短时间内实现了高水平的社会和经济发展。2014 年人类发展指数排名全球第 44 位，过去二十年来一直位列“人类发展指数极高的国家”。巴林的交通网络、国际机场、电信、公共服务、医疗和教育设施均位居世界前列。尽管巴林非常重视本国公民的发展，但该国拥有令人惊叹的多民族混合体，各民族在完全独特的文化中和谐共处。根据美国传统基金会和华尔街日报发布的 2015 年经济自由度指数，巴林是中东和北非地区最自由的经济体，位列世界第十八位。金融、投资和劳动自由度的长期改善令人印象深刻，帮助巴林王国转型为一个具有竞争力的贸易和金融中心，并在各个领域引领该地区。
电力系统中的人工智能
摘要：在当今世界，我们需要持续和稳定的电力供应，以确保现代和先进社会的正常运转。人工智能 (AI) 是一个基于人类智能概念的领域，其中人工智能精确模拟自然智能。AI（人工智能）是专业任务、日常任务和正式任务的混合体。电力系统从 19 世纪末开始使用，它们是我们现代、不断发展的日常生活中的基本需求之一。电力系统用于向所有或任何机器传输和输送电力。AI（人工智能）在电力系统中发挥着重要作用，它们解决电力系统中的各种问题，如调度、计算、统计、预测。随着人工智能 (AI) 在多个领域的发展，我们也能看到它对设施系统的影响，人类解决的数学函数由机器解决，每一项任务都由机器执行。人工智能技术在解决电力系统中的不同问题方面变得流行，如控制、规划、调度、预测等。这些技术可以影响现代大型电力系统中应用所面临的艰巨任务，这些系统安装了更多的互连以满足不断增长的负载需求。这些技术的应用已在电网工程的许多领域取得成功。关键词 - 人工智能、人工神经网络、遗传算法、电力系统、符号逻辑。
面向数据的架构： - RTI 社区
摘要 随着越来越多的设备和系统融入到我们网络世界的结构中，集成的规模和复杂性正在快速增长。我们现有的系统软件设计方法和培训，以面向对象设计原则为基础，对小规模系统非常有效，但随着我们发现操作限制，需要逐年频繁且无意地重新设计程序，这些方法和培训开始失效。从根本上讲，面向对象的思维使我们以紧密耦合的交互方式思考，其中包括强状态假设。大型分布式系统通常是由独立方创建的子系统的混合体，这些子系统通常使用不同的中间件技术，接口不一致。使用面向对象的思维集成此类子系统带来了一些根本挑战：（1）它对于增量和独立开发来说很脆弱，因为接口可能会在不经通知的情况下发生变化；（2）子系统之间在双方必须交换的信息的数量和质量方面通常存在“阻抗不匹配”； (3) 确实需要实时动态适应网络拓扑重新配置和故障；(4) 在这种动态环境中，可扩展性、性能和正常运行时间不能总是受到损害。需要一种不同的范式来系统地应对这些新挑战。随着集成规模和复杂性的增长，唯一的统一共同点是
EasyChair 预印本使用机器学习进行飞机事故预测...
多维、高度分布式、相互依赖，其复杂程度在几十年前是无法想象的。这就是为什么在如此复杂的环境中保持高水平的安全性比以前更具挑战性 [1]。民航是一个复杂的混合体，由许多不同但相互关联的人为、技术、环境和组织因素组成，这些因素影响系统的安全性和性能。在商业航空的早期，飞机事故数量众多是一个特点。所有安全流程的重点是事故预防，但在航空时代初期，飞机事故调查是预防的主要工具。如今，人们采用了积极主动的安全方法。这意味着利益相关者应该收集数据，以预测不仅实际和当前的安全风险，而且还要预测即将发生的安全风险。在这种情况下，必须改进安全分析以预测未来的安全风险和安全性能。设计和广泛应用识别和预测不良安全事件的技术和方法至关重要。当今是一个数据丰富、技术繁荣的时代，这为人工智能和机器学习进入我们现实的每一个角落打开了一扇大门。在这项工作中，我们提出了一种用于飞机事故的机器学习算法
嗅觉加工和稀疏编码的神经形态模型
动物神经系统在处理感觉输入方面非常有效。神经形态计算范式的目的是针对神经网络计算的硬件实施，以支持用于构建脑启发的计算系统的新颖解决方案。在这里，我们从果实幼虫的神经系统中的感觉处理中汲取灵感。具有<200个神经元和<1.000的强烈有限的计算资源，幼虫嗅觉途径采用基本计算来转变外围的广泛调节的益人的输入，成为中央大脑中良好的稀疏代码。我们展示了这种方法如何使我们能够在尖峰神经网络中实现刺激模式的稀疏编码和提高的可分离性，并在混合体信号实时神经形态硬件上通过软件仿真和硬件仿真验证。我们验证反馈抑制是在神经元种群中支持空间结构域稀疏性的主要基础，而尖峰频率适应和反馈抑制的组合决定了时间域中的稀疏性。我们的例外表明，在神经形态硬件上有效地实现了如此大小的生物学上现实的神经网络，可以实现并行处理并有效地编码在全时间分辨率下进行感官。
使用EEG
摘要：使用脑电图的情绪识别已被广泛研究，以应对与情感计算相关的挑战。在EEG信号上使用手动特征提取方法会导致学习模型的最佳性能。通过深度学习的进步作为自动化功能工程的工具，在这项工作中，已经提出了手动和自动特征提取方法的混合体。不同大脑区域中的不对称性在2D载体中被捕获，称为ASMAP，从EEG信号的差分熵特征中捕获。这些ASMAP随后用于使用卷积神经网络模型自动提取特征。已将所提出的特征提取方法与差分熵和其他特征提取方法（例如相对不对称，差异不对称和差异尾巴）进行了比较。使用SJTU情绪EEG数据集和DEAP数据集进行了基于类数量的不同分类问题的DEAP数据集进行实验。获得的结果表明，提出的特征提取方法会导致更高的分类精度，从而优于其他特征提取方法。使用SJTU情感EEG数据集，在三级分类问题上达到了97.10％的最高分类精度。此外，这项工作还评估了窗口大小对分类精度的影响。
CD34+细胞剂量对T细胞的单倍性同种异体造血细胞移植后对临床结果的影响急性髓样
基于数据同化和机器学习的组合是一种新颖的方法。新的混合方法是为两个范围设计的：（i）模拟隐藏的，可能是混乱的，动态的，并且（ii）预测其未来状态。该方法在于应用数据同化步骤，在这里进行集合Kalman滤波器和神经网络。数据同化用于最佳地将替代模型与稀疏嘈杂数据相结合。输出分析在空间上完成，并用作神经网络设置的训练来更新替代模型。然后迭代重复两个步骤。数值实验是使用混乱的40变量Lorenz 96模型进行的，证明了所提出的杂种方法的收敛和实用技能。替代模型显示出短期的预测技能，最多两次Lyapunov时，检索正lyapunov指数以及功率密度频谱的更伟大的频率。该方法对关键设置参数的敏感性也会显示：预测技能会随着观察噪声的增加而平稳降低，但如果观察到少于模型域的一半，则突然下降。数据同化与机器学习之间的成功协同作用在这里通过低维系统证明，鼓励对具有更复杂动力的此类混合体进行进一步研究。