XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用高
利用高性能单光子探测器实现量子计算机、网络和通信
• 高宽带检测效率（接近 1，许多 𝝀） • 超高时间精度（数十皮秒） • 超低暗计数率（< 1 cps） • 超高检测率（> 1 Gcps） • 出色的 PNR 性能
采用通用高斯源的量子照明
假设检验 (HT) [1] 和量子假设检验 (QHT) [2] 在信息 [3] 和量子信息论 [4] 中发挥着至关重要的作用。HT 与通信和估计理论都有着根本的联系，最终是雷达探测任务的基础 [5]，而雷达探测已经通过量子照明 (QI) 协议 [6, 7] 扩展到量子领域，更准确地说，通过微波量子照明模型 [8]（有关这些主题的最新综述，请参阅参考文献 [9]）。HT 和 QHT 最简单的场景是二元决策，因此它们可以简化为两个假设（零假设 H 0 和备选假设 H 1 ）之间的统计区分。从最基本的层面上讲，量子雷达是一项二元 QHT 任务。两个备选假设被编码在两个量子通道中，信号模式通过这两个量子通道发送。根据目标是否存在，信号模式的初始状态会经历不同的变换，从而在输出端产生两个不同的量子态。最终的检测就简化为区分这两种可能的量子态。能否以较低的错误概率准确地做到这一点，与能否确定正确的结果直接相关。这一基本机制可以轻松地通过几何测距参数进行增强，这些参数可以量化与目标的往返时间，即目标的距离。虽然 QI 雷达可能实现最佳性能 [10]，但它们需要生成大量纠缠态，这可能是一项艰巨的任务，特别是如果我们考虑微波区域的话。同时，量子雷达的定义本身可以推广到 QI 以外的任何利用量子部件或设备在相同能量、范围等条件下超越相应经典雷达性能的模型。在这些想法的推动下，我们逐步放宽 QI 的纠缠要求，并研究相应的检测性能，直到源变得刚好可分离，即
关于使用高斯分布之间的测地三角形解决分类问题
本文提出了一种新的一阶和二阶统计数据分类框架，即均值/位置和协方差矩阵。在过去十年中，已经提出了几种协方差矩阵分类算法。它们通常利用对称正定矩阵 (SPD) 的黎曼几何及其仿射不变度量，并在许多应用中表现出色。然而，它们背后的统计模型假设了零均值。在实践中，它通常在预处理步骤中被估计然后被删除。这当然会对均值作为判别特征的应用造成损害。不幸的是，均值和协方差矩阵的仿射不变度量相关的距离仍然未知。利用以前关于测地三角形的研究，我们提出了两个使用这两种统计数据的仿射不变散度。然后，我们推导出一种计算相关黎曼质心的算法。最后，将基于散度的最近质心应用于农作物分类数据集 Breizhcrops，显示了所提框架的趣味性。
从 FAANG 到餐桌：应用高度注释的基因组来改善养殖动物生产
简介联合国粮食及农业组织 (FAO) 报告称，到 2050 年全球人口可能达到 97 亿，到 2100 年将增至 112 亿 (https://population.un.org/wpp/Publications/Files/Key_Findings_WPP_2015.pdf)。人口增长对全球粮食体系提出了多重挑战，全球粮食体系需要利用更少的自然资源生产出更健康的食品，减少对环境的影响，保护生物多样性，并灵活地适应不断变化的社会期望。要满足这一需求，就需要对养殖动物的健康和福利进行环境可持续的改善，并提高效率和多样化（例如，包括更多适合当地环境的物种）[1]。为实现这些目标所需的育种策略和管理实践的变化将需要建立在提高准确使用基因型预测世界养殖动物（包括陆生和水生）表型的能力的基础上（图 1）。在这里，我们描述了一系列研究重点，以应对当前和未来的挑战，这些研究重点以动物基因组功能注释（FAANG）项目 [ 2 ] 的进展、成功和资源为基础。FAANG 的第一阶段专注于基础数据生成以表征表达和调控基因组区域，以及管理和提供带注释的养殖动物基因组 [ 2 ，3 ]。这些主要基于个体层面的高深度方法 [ 3 ]。这个团体现在面临的主要挑战是利用这些资源将基因型、表型和遗传价值联系起来，以便将这项研究从实验室转化为现场的工业应用。为了有效实现这一目标，我们需要为大量动物生成功能基因组信息，而不是依赖少数经过深入注释的个体。此外，到目前为止，大多数数据集来自由异质细胞群组成的组织，阻碍了
使用高级机器学习
在全球范围内，农业对于人类粮食，经济活动和就业机会至关重要。小麦是农业中种植最多的农作物；但是，其年产量面临着各种疾病的巨大挑战。及时，准确地鉴定这些小麦植物疾病对于减轻大坝并提高总体产量至关重要。巴基斯坦由于天气良好和生产丰富的土壤而站在主要的作物生产商中。但是，传统的农业实践持续存在，并且不足以利用技术。农业部门面临的重大挑战，尤其是在巴基斯坦等国家，是对作物疾病的不合时宜和效率低下的诊断。现有的疾病鉴定方法通常会导致不准确和效率低下，从而降低生产率。这项研究提出了有效的小麦作物疾病诊断应用程序，该诊断适用于移动设备和计算机系统作为主要决策引擎。应用程序利用了复杂的机器学习技术，包括决策树（DT），随机森林（RF），支持向量机（SVM）和ADABOOST，并结合了特征提取方法，例如计数矢量化（CV）和术语频率内部文档频率（TF-IDF）。这些高级方法在诊断14种关键小麦疾病方面共同实现了99％的准确性，这对传统方法有了显着改善。该申请为巴基斯坦的农民和农业专家提供了一种实用的决策工具，提供精确的疾病诊断和管理改革。通过整合这些尖端技术，该系统可以发展农业技术，增强疾病检测并支持增加的小麦生产，从而为机器学习和农业实践的领域贡献了宝贵的创新。
使用高级N-RSA加密
无线传感器网络（WSN）到目前为止遇到了许多问题，因为它们开放，适应性且资源有限。这些问题包括隐私，有效性和能源消费。敏感信息应始终在无线网络上谨慎传输，因为这些网络上的公共通信有时是不可靠的。尽管层次路由方法可能处理许多应用程序，但是集群头（CH）选择和网络过载分布存在困难问题。在这项工作中引入了安全的低能自适应聚类层次结构（SLEACH）协议密码N-RSA方法（SLEACH-N-RSA），以改善网络寿命，降低能源消耗并确保高安全性。SLEACH-N-RSA协议的第一步是使用改进的Leach协议，该协议基于设置阈值函数值的估计剩余能量（ERE）和耗尽的能量（DE），以决定谁将是CH以及群集将如何形成。在第二步中，建议的N-RSA加密算法已用于确保传输数据的机密性。与其他当前使用的协议相比，在网络寿命，数据包输送率，能源消耗和执行时间方面，提出的SLEACH-N-RSA协议的性能分析显示出更好的性能结果。实验结果表明，所提出的协议优于其他现有协议。
使用高分辨率MRI进行颅内动脉粥样硬化的精确诊断：
Wang，Y。等，中国有症状的颅内大动脉狭窄和闭塞的患病率和结局：中国颅内动脉粥样硬化（CICAS）研究。中风，2014年。45（3）：663-9。Lange，M.C。等人，在缺血性中风的不同亚型中的中风复发。颅内疾病的重要性。arq neuropsiquiatr，2018年。76（10）：649-653。
利用高性能电池先进材料革新能源系统，
摘要 全球能源系统正在迅速变化，需要采取创造性的方法来提高可持续性、可靠性和能源效率。先进材料对这一发展至关重要。本文研究了影响智能电网、电动汽车 (EV) 技术、高性能电池和可再生能源整合的前沿材料科学进步。固态电解质、锂硫和锂空气化学是先进电池材料的例子，它们解决了传统锂离子系统的重大缺陷，并提高了能量密度、安全性和寿命。创新材料正在彻底改变可再生能源的能源生产和存储能力，例如用于风力涡轮机叶片的坚固复合材料、用于太阳能电池的钙钛矿和用于氢合成的催化材料。先进的导电材料、节能传感器和可靠的存储解决方案正在彻底改变智能电网，即当代能源网络的基础，以提供可再生能源的无缝集成和实时能源管理。此外，轻质复合材料和高容量电池材料正在通过提高电动汽车的性能、可持续性和续航里程来推动交通电气化。除了解决未来的研究目标、扩展问题以及在全球范围内实施这些改变游戏规则的技术对环境的影响外，本研究还强调了材料科学、工程和能源政策之间的多学科突破。通过讨论这些主题，本文强调了现代材料如何有可能改变能源系统并为可持续能源未来的发展做出重大贡献。
利用高通量感受态细胞提高效率
图 1. 比较类似产品配置中 DH5α 感受态大肠杆菌与 NEB ™ 5-alpha 和 Zymo ™ Mix and Go! ™ 5α 感受态细胞的转化效率。根据制造商推荐的方案，使用 10 pg pUC19 DNA 进行三次转化来测量转化效率。每次转化均进行两次接种。
使用高压设备上的UHF传感器进行部分放电检测
高压传输对于电力系统中的有效能量传输至关重要，依赖于变压器和气体绝缘开关设备（GIS）等关键组件。检测部分放电（PD）对于防止绝缘失败并确保系统可靠性至关重要。这项研究通过使用超高频率（UHF）传感器来解决敏感的，无创的检测，解决了传统的PD检测方法的局限性，这些局限性通常是侵入性和嘈杂的。主要目标是使用UHF传感器在高压设备中研究部分放电，确定实验室环境中的绝缘缺陷并分析PD信号。HVAC测试以复制PD事件，并使用使用UHF天线测量电磁辐射。研究结果表明，UHF传感器有效地捕获了与PD相关的电磁信号，从而具有较高的灵敏度和准确性。这种非侵入性方法通过实现隔热缺陷的早期检测，从而提高了高压设备的可靠性和寿命，从而改善了维护和操作策略，从而获得了更一致的动力传递。