XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System生成器
基于GAN的表格数据生成器，用于在近似查询处理中构造概要：挑战和解决方案
摘要：在数据驱动的系统中，数据探索对于做出实时决策至关重要。但是，大数据存储在很难检索的大量数据库中。近似查询处理（AQP）是一种基于数据摘要（摘要）的汇总查询的近似答案的技术，该数据密切复制了实际数据的行为；当对查询的大概答案在实际执行时间的一小部分中可以接受时，这可能很有用。本研究探讨了生成对抗网络（GAN）的新利用，用于生成可以在AQP中用于概要构建中的表格数据。我们彻底研究了概要构建过程带来的独特挑战，包括维持数据分配特征，处理有限的连续和分类数据以及保持语义关系，然后我们介绍了克服这些挑战的表格GAN结构的进步。此外，我们提出并验证一套用于评估GAN生成概要的可靠性的统计指标。我们的发现表明，先进的GAN变化具有产生高保真概述的有前途的能力，有可能改变AQP在数据驱动系统中的效率和有效性。
可变胶原组织：仿生材料和设备的概念生成器
摘要：棘皮动物（海星、海胆及其近亲）拥有一种独特的胶原组织，这种组织受运动神经系统支配，其机械特性（例如拉伸强度和弹性刚度）可在数秒内发生改变。对棘皮动物“可变胶原组织”（MCT）的深入研究始于50多年前，20多年前，MCT首次启发了仿生设计。MCT，尤其是海参真皮，如今已成为开发新型机械适应性材料和设备的主要灵感来源，广泛应用于生物医学、化学工程和机器人技术等多个领域。在这篇评论中，在对 MCT 的结构、生理和分子适应性以及其可变拉伸性能的机制的现有知识进行最新介绍之后，我们将重点关注 MCT 作为概念生成器，调查受 MCT 生物学启发的仿生系统，表明这些包括生物衍生的发展（相同功能，类似的操作原理）和技术衍生的发展（相同功能，不同的操作原理），并提出了进一步利用这种有前景的生物资源的策略。
基于钼的钼（MOS2）柔性纳米生成器的最新进展：包容性评论
在新时代的能源消耗和结构随着物联网（IoT）和人工智能的增长而发生了变化，数十亿分散的小工具和传感器的功率来源在全球范围内引发了人们的注意以保护环境。由于不可再生能源的使用量增加以及由此产生的环境损害，研究人员正在研究可以利用环境的替代能源系统。因此，通过使用未充分利用的自然废物能源（NGS），可以使用自给自足的小型电子系统。所使用的Ma terials的特征对NGS的工作效果有重大影响。在这方面，二硫化钼（MOS 2）是一种2D材料，是当今讨论的化合物之一，因为它的出色特征使其在各种应用中都有用。已经发表了许多有关MOS 2材料的进步和实施的研究论文，但本文将提供深入的概述。它提供了2D MOS 2纳米材料的主要特性的介绍和解释，从当前状态，属性和各种合成过程开始。后来，审查集中于MOS 2应用和能量收获的CAPA能力，并根据2D MOS 2纳米复合材料进行了对压电，底压和热纳米生成剂的全面研究。
基于 LWE 的抗量子伪随机数生成器
摘要：在密码学、计算统计、游戏、模拟过程、赌博和其他相关领域，密码安全伪随机数生成器 (CSPRNG) 的设计带来了重大挑战。随着量子计算的快速发展，迫在眉睫的“量子威胁”越来越近，对我们当前的密码安全 PRNG 构成了威胁。因此，认真应对这些威胁并开发各种工具和技术以确保密码安全的伪随机数生成器 (PRNG) 不会被经典计算机和量子计算机破解变得至关重要。本文介绍了一种使用基于格的带错学习 (LWE) 原理构建有效抗量子伪随机数生成器 (QRPRNG) 的新方法。LWE 被认为是抗量子的，因为它依赖于最短向量问题和最近向量问题等问题的难度。我们的工作重点是开发一种利用线性反馈移位寄存器 (LFSR) 生成伪随机位流的 QRPRNG。为了为 QRPRNG 构建安全种子，我们使用了 LWE。所提出的 QRPRNG 将安全种子输入到 LFSR，并使用同态函数来保护 LFSR 内有限状态的安全性。我们进行了 NIST 统计测试来评估所构建的 QRPRNG 生成输出的随机性。所提出的 QRPRNG 实现了 35.172 Mbit/s 的吞吐量。
业务实践手动生成器互连
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基于活体神经元的自动生成器
固态微电子学、分子生物学和神经科学领域的最新进展推动了神经形态设备的发展，将人工和生物系统结合起来，实时监测和控制神经活动。控制理论和非线性动力学的突破推动了神经元作为动态系统的数学理论和物理模型的演变，从单个元素[1-3]发展到复杂的神经网络[4,5]。同步过程在神经动力学的编码和解码中起着至关重要的作用，揭示了自组织过程在神经元动力学中的重要性[6-9]。此外，随着时间的推移，人们已经证明神经元动力学的基础在于复杂系统的自组织过程[10,11]。机器学习在神经网络中的应用已经解决了从简单计算到预测极端事件等各种问题[12-16]。脑机接口已经开发出来，用于恢复和调节大脑神经活动，采用侵入式和非侵入式方法 [17-19]。这些接口集成了复杂的传感器阵列，适用于不同的大脑区域，如视觉皮层、运动皮层、海马体等 [20]。生理信号传感系统的技术进步在保持灵敏度的同时减小了尺寸，无线系统简化了信号的记录和刺激 [21]。值得注意的是，已经开发出一种无线和无电池平台，可以进行数周的长期实时观察，并支持闭环操作 [22]。另一个值得注意的无线和无电池系统的例子包括电子电路、柔性电极阵列和儿茶酚胺传感器。该系统有助于体内实验，允许同时对自由行为的受试者进行光遗传学刺激和电化学记录儿茶酚胺动力学 [23]。这些平台有可能增进我们对生理过程的理解
NAIC经济场景生成器现场测试：C3 I期定量结果
•使用用于资产充足性分析（或其他一致模型）的现金流模型。在预测中的任何时刻，对于每种情况，缺陷的最大现值是最大的。•计算中使用了从学院利率发生器（AIRG）产生的50或12个利率方案。50或12个方案是从较大的200组中选择的，旨在包含最不利的方案，以便可以使用较小数量的场景来计算尾部度量度量。•此版本的AIRG具有6.55％的利率均值回归参数（MRP），该参数与当前版本的AIRG相比，该参数没有变化，该版本具有动态MRP，该MRP每年都基于过去利率水平的加权平均值来重置。•从50秒组中，确定了第95个百分位数的加权平均值，这是C3 RBC的数量。•在C3阶段RBC工作表中，方案级别和最终结果也显示为“ C3因子”百分比，这是投影开始时的资本金额除以法定储备。
2021-22 - 英特尔企业责任报告生成器
除非另有说明，本报告全面总结了我们的企业责任方法以及 2021 日历年和财年的业绩。本报告根据全球报告倡议 (GRI) 标准：综合选项编制。我们的 GRI 内容索引在我们的报告生成器网站上提供。我们还使用其他公认的框架来指导本报告的内容，包括联合国 (UN) 全球契约、联合国可持续发展目标、气候相关财务披露工作组 (TCFD) 和价值报告基金会。1 2021 年，我们继续推进我们的综合报告战略，将环境、社会和治理信息纳入我们的 2021 年 10-K 表年度报告和 2022 年代理声明中，这些声明可在我们的投资者关系网站上查阅。如需了解英特尔企业责任方法、支持文档和数据、过往报告的更多信息，以及如何根据您选择的部分定制报告，请访问我们的企业责任和报告生成器网站。
使用 AI 文本生成器撰写学术文章是否构成抄袭？
话虽如此，这篇文章的引用比传统文章少得多，而且大多数都与文本中的相关“命题”无关。正如 ChatGPT 在下面描述其自身操作时所述，它基本上将所有内容用作来源；如果一切都是来源，那么如何引用任何东西呢？因此，许多引用不一定指向对任何给定“命题”的支持，而是指向 Frye 教授关于类似主题的著作——毕竟，他的查询产生了回应——或其他可以进一步告知读者所提出问题的评论来源。是否值得问一问，这些是否是“命题”，或者仅仅是一些具有某种有意排序的符号的组合，几乎就像成功完成的数独的英语版本？可能吧。文章后半部分的引用也减少了；此时，ChatGPT 似乎开始蚕食和/或重复使用自己的答案，因此提供引用似乎 ...不合适。