XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System灼识
本科研究通识教育计划
科学与数学课程（G2类别）发展了学生对科学和数学推理以及逻辑问题解决策略的理解和知识。学生面临挑战，要认识到科学解释提供了可伪造的预测，声称必须得到证据和逻辑推理的支持，并且科学发现和知识的性质是流畅的。课程强调，事实，理论和法律的科学意义不是等级制度，并使学生对科学过程和发现的基本创造性方面表示赞赏。科学（L）中的实验室课程应为科学过程以及适合该学科的工具，方法和主题进行彻底的动手培训提供丰富的经验。社会科学课程（G3类）的重点是人类行为与社会制度之间的复杂关系。通过定性和/或定量探究方法，学生发现并确定人类在某些情况下的行为和期望如何行为。这种互动允许学生理解和
噪声信道识别的量子优势
许多量子力学实验可以看作是已知量子电路和未知量子过程之间的多轮交互协议。众所周知，与仅允许非相干访问相比，对未知过程的完全量子“相干”访问在许多鉴别任务中具有优势，但目前尚不清楚当过程有噪声时这种优势是否会持续存在。在这里，我们表明，在区分两个有噪声的单量子比特旋转通道时可以保持量子优势。数值和分析计算表明，完全相干和完全非相干协议的性能随噪声强度而明显转变。此外，相干量子优势区域的大小在通道使用次数上呈逆多项式缩小，在中间状态下，改进的策略是完全相干和完全非相干子程序的混合。完全相干协议基于量子信号处理，为研究存在实际噪声时的量子优势提出了一个可推广的算法框架。
翻译 GWAS 识别的心律基因座和……
一项全基因组关联研究 (GWAS) 的荟萃分析确定了八个与心率变异性 (HRV) 相关的基因座，但这些基因座中的候选基因仍未得到表征。我们开发了基于图像和 CRISPR/Cas9 的流程，系统地表征活斑马鱼胚胎中 HRV 的候选基因。在转基因表达平滑肌细胞 GFP 的斑马鱼 (Tg[ acta2:GFP ]) 的卵子中同时靶向六个人类候选基因的九个斑马鱼直系同源物，以使跳动的心脏可视化。在受精后 2 天和 5 天，对 381 个活的完整斑马鱼胚胎中的心房跳动进行 30 秒重复记录的自动分析突出显示了影响 HRV 的基因（ hcn4 和 si:dkey-65j6.2 [KIAA1755] ）；心率（ rgs6 和 hcn4 ）；以及窦房停顿和骤停风险（ hcn4 ）。暴露于 10 或 25 µM 伊伐布雷定（HCN 的开放通道阻断剂）24 小时后，在受精后 5 天，剂量依赖性地导致 HRV 升高和心率降低。因此，我们的筛选证实了已确定的心率和节律基因（RGS6 和 HCN4）的作用；表明伊伐布雷定可以降低斑马鱼胚胎的心率并增加 HRV，就像在人类中一样；并突出了一个在 HRV 中发挥作用的新基因（KIAA1755）。
情绪识别的自由能原理研究
本文概述了情绪识别设备的发展前景。它提供了自由能量原理的概念概述；包括马尔可夫毯、主动推理，特别是对自我和心智理论的讨论，然后简要解释了这些概念如何解释情绪推理的神经和文化模型。潜在的假设是，情绪识别和推理设备将从最先进的深度学习模型发展成为主动推理方案，超越营销应用，成为精神病学实践的辅助手段。具体来说，本文提出，第二波情绪识别设备将配备情绪词典（或认知搜索情绪词典的能力），使设备能够通过主动引出用户的反应并从这些反应中学习来解决对情绪状态的不确定性。紧接着，第三波情感设备将会汇聚于用户的生成模型，使得机器和人类进行一种互惠的、亲社会的情感互动，也就是共享一个情绪状态的生成模型。
对3D对象表示和识别的评论
基于模型的对象识别系统从世界的图像中找到了现实世界中的对象，使用对象模型[Jain et ai。，1995]。对象识别过程是计算机视觉中最困难的问题之一。人类毫不费力，瞬间地执行对象识别，但是对机器实施的此任务的算法描述非常困难。自从我们的人生涉及3D空间以来，重要的是要有一个能够识别3D对象的系统。但是，与“ Flat” 20识别系统相比，开发3D对象识别系统要困难得多。Bliker＆Hartmann [Bliker and Hartmann，1996]强调了3个原因，指的是此问题。首先，3D场景的处理允许在太空中的物体方向进行其他自由度。第二个对象可以部分遮挡，第三个对象，从任何给定的角度都可以看到对象的一侧，有时不足
功率质量干扰识别和优化...
为了提高神经网络的电质量干扰识别能力，本文研究了基于深度学习的功率质量识别和分类方法：构建功率质量扰动模型，生成训练集；构建深度神经网络；培训训练设置为深度神经网络培训；验证深度神经网络的性能；结果表明，即使在最严重的20dB噪声条件下，训练集被随机添加20dB-50dB噪声，它也可以达到99％以上的识别，这是一种传统。该方法无法实现。结论：基于最深的学习质量干扰识别和分类方法克服了人工特征的选择步骤的劣势，较差的强大功能，这对更准确，更准确，快速迅速发现功率质量问题的类别是有益的。
贝壳控股有限公司 - KE Holdings Inc. - :: HKEX :: HKEXnews ::
贝壳是领先的线上线下一体化住房交易和服务平台。我们是构建基础设施和标准的先驱，旨在重塑服务提供商和住房客户如何高效地引导和完成中国住房交易，包括现有和新房销售、房屋租赁、房屋装修和布置以及其他服务。我们相信，我们积极与平台参与者进行线上和线下的互动，使我们能够更好地了解他们并为他们提供更好的服务。根据灼识咨询报告，2021 年，我们在平台上促成了超过 450 万笔住房交易，总 GTV 为人民币 38,535 亿元，使我们成为中国最大的住房交易和服务平台，并成为全球所有行业排名前三的商业平台（按 GTV 计算）。
基于说话人识别的AI语音识别服务网络威胁分析
自动语音识别（ASR）是将人类的语音分析为语音信号，然后自动将其转换为人类可以理解的字符串的技术。语音识别技术已经从识别单个单词的初级水平发展到识别由多个单词组成的句子的高级水平。在实时语音对话中，高识别率提高了自然信息传递的便利性，扩大了基于语音的应用范围。另一方面，随着语音识别技术的积极应用，对相关网络攻击和威胁的担忧也日益增加。根据现有的研究，对技术开发本身的研究正在积极进行，例如自动说话人验证（ASV）技术的设计、准确率的提高等。但是，对攻击和威胁的深入和种类的分析研究并不多。在本研究中，我们针对配备自动识别技术的AI语音识别服务，提出了一种通过简单操纵语音频率和语音速度来绕过语音认证的网络攻击模型，并通过在商用智能手机的自动识别系统上进行大量实验来分析网络威胁。以此，我们旨在告知相关网络威胁的严重性，并提高对有效对策研究的兴趣。
虹膜识别的分割级融合 - FastPass
摘要 — 本文研究了在特征提取之前在规范化/分割级别进行融合的潜力。虽然在数据/特征级别、分数级别和等级/决策级别有几种生物特征融合方法，结合了原始生物特征信号、分数或等级/决策，但这种类型的融合仍处于起步阶段。但是，对更宽松、侵入性更小的记录条件的需求日益增加，尤其是对于移动虹膜识别，这表明需要进一步研究这种非常低级别的融合。本文重点介绍了虹膜生物特征系统的多分割融合方法，研究了结合多种规范化算法的分割结果的好处，在公共 CASIA 和 IITD 虹膜数据集上使用两种不同的公共虹膜工具包 (USIT、OSIRIS) 中的四种方法。根据识别准确度和地面实况分割数据的评估表明，分割算法所犯错误类型具有很高的敏感性。