XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System端到端
端到端电动主席解决方案
总宽度11 23.25“ 23.25” 24.5“ 24.5” 22.5“ 23” 22.25.4“ 25.4” 22.75” 22.75” 23.75” 23.75” 24.25” 24.25“ 24.5” 24.25“ 24.25” 29.25“ 29.25” 29.25”前轮6”实心赌场6”实心式6”固体式6英寸固体Casters 6“实心赌场6”固体6”固体6”固体6“”固体6“”固体6“”“”固体抗tips 3英寸固体抗tips 6英寸固体全颗粒量3英寸固体抗tips 4英寸固体抗尖端驱动车轮10英寸实心10”实心10.75”实心8.5”实心9”实心9“实心9”实心13.75“固体13.75”固体13.75固体的13.75”实心10”实心14“实心14”固体填充14“ 14” 14”。脚轮N/A N/A 3“ 3”实心抗小点3英寸固体抗tips 5”固体6”实心6”实心6”实心脚轮6“固体脚轮6”实心脚轮6“实心omni casters 6”实心omni-Casters 6”实心脚轮9英寸实心castension sustmension Sustmension sustmension sustmensive type active-Tracs®（ATX），具有中轴6®技术悬浮液，乘坐6®®ATCENTICE-6®ATCENTICE-TRACSISIDER-TRACSINGESSING-TRAC-6®MID-6® Active-TRAC®（ATX）完整独立的前后Active-TRAC®（ATX）完整独立前和后Active-TRAC®（ATX）有限的Active-TRAC®（ATX）有限的Active-Trac®（ATX），具有中轮6®技术有限的6®技术
gl-icnn：端到端解释的卷积...
摘要 - 基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法显示，基于成像数据，基于成像数据的痴呆症的早期和准确诊断的早期和准确诊断都很大。但是，这些方法尚未在临床实践中被广泛采用，这可能是由于深度学习模型的解释性有限。可解释的提升机（EBM）是玻璃框模型，但无法直接从输入成像数据中学习功能。在这项研究中，我们提出了一个可解释的新型模型，该模型结合了CNN和EBM，以诊断和预测AD。我们制定了一种创新的培训策略，该策略将CNN组件作为功能提取器和EBM组件作为输出块而交替训练CNN组件，以形成端到端模型。该模型将成像数据作为输入，并提供预测和可解释的特征重要性度量。我们验证了有关阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）数据集的拟议模型，以及Health-Ri Parelsnoer神经疾病生成疾病生物库（PND）作为外部测试集。所提出的模型以AD和对照分类为0.956的面积为0.956，预测轻度认知障碍（MCI）在ADNI队列上进行AD的预测为0.694。所提出的模型是与其他最先进的黑盒模型相当的玻璃盒模型。我们的代码可在以下网址提供：https：//anonymon.4open.science/r/gl-icnn。索引术语 - Alzheimer氏病，MRI，深度学习，转换神经网络，可解释的提升机器，明显的人工智能
IDC：端到端人工智能触手可及 摘要
对于 IT 和业务领导者来说，企业中 AI 的兴起不仅仅是一种渐进式的变化。这是一个巨大的变化，需要开发端到端的 AI 战略和底层 IT 基础设施中的新支持功能。这是 IDC 新白皮书《端到端 AI 触手可及》中的一个重要要点，该白皮书概述了企业转向人工智能驱动的流程和服务时需要考虑的关键因素。
指导文件：推进端到端可追溯性
1. 经营者独特身份和独特海产品原料标识符的主要 KDE 14 2. 主要供应链停点，确定由船旗国监管的 CTE 和 KDE 16 3. 沿海国家监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 20 4. 港口国家监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 24 5. 加工国监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 28 6. 终端市场国家监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 30 7. 饲料生产和分销的主要供应链停点、CTE 和 KDE 33 8. 孵化场/苗种养殖的主要供应链停点、CTE 和 KDE 35 9.农场/养殖区 38 10. 确定水产养殖产品加工 42 的主要供应链站点、CTE 和 KDE 11. 确定双壳类 44 水产养殖产品的特定供应链站点、CTE 和 KDE
混合量子网络的端到端容量
未来的量子网络将是混合结构，由复杂的量子中继器架构构成，这些中继器通过描述各种物理域的量子通道相互连接；主要是光纤和自由空间链路。在这种混合设置中，必须仔细考虑网络子结构内通道质量之间的相互作用，这对于确保高速率端到端量子通信至关重要。在这项工作中，我们结合点对点自由空间通道容量和端到端量子网络容量理论的最新进展，以开发用于研究混合自由空间量子网络的关键工具。在指定大气和太空量子通道的范围之前，我们提出了一种研究任意混合量子网络容量的通用形式。然后，我们介绍了一类模块化量子网络架构，它为混合量子网络提供了一个现实且易于分析的框架。通过考虑物理驱动、高度连接的模块化结构，我们能够理想化网络性能并得出保证最佳性能的通道条件。这使我们能够揭示实现与距离无关的速率的关键特性，因此端到端容量不依赖于用户之间的物理分离。我们的分析方法阐明了未来基于卫星的全球量子互联网以及混合有线/无线城域量子网络的关键基础设施需求。
我们是端到端空间移动服务提供商
space ware TM 是一系列高推力、灵活的电力推进系统，适用于 5 公斤至 1,000 公斤卫星的所有任务需求。无论您是要部署星座、改变航天器的高度或倾角、执行 RAAN 相位、保持轨道还是避免碰撞，space ware TM 都能满足您的需求。
Yolov10：实时端到端对象检测
在过去的几年中，由于计算成本和检测性能之间的有效平衡，Yolos已成为实时对象检测领域的主要范式。研究人员探索了建筑设计，优化目标，数据增强策略以及其他方面的造型，取得了显着的进步。但是，对后处理的非最大抑制（NMS）的依赖阻碍了Yolos的端到端部署，并不利地影响了推断潜伏期。此外，Yolos中各个组件的设计缺乏全面而彻底的检查，从而导致了明显的计算冗余，并限制了模型的能力。它提高了次优效率，并具有相当大的提高性能。在这项工作中，我们旨在从后处理和模型体系结构中进一步提高Yolos的性能效率边界。为此，我们首先介绍了对Yolos的无NMS培训的一致双分配，这同时带来了竞争性能和较低的推理潜伏期。此外，我们介绍了Yolos的整体效率 - 准确性驱动模型设计策略。我们从效率和准确性的角度都全面优化了Yolos的各种组成部分，从而大大降低了计算开销并增强了功能。我们努力的结果是新一代的Yolo系列，用于实时端到端对象检测，称为Yolov10。广泛的实验表明，Yolov10在各种模型尺度上实现了最先进的性能和效率。
i-trash端到端分散废物管理系统
•温室气体排放量减少：预计我们的项目将每年将温室气体（GHG）排放量减少25,000吨二氧化碳，主要是通过使用EV垃圾卡车，可再生能源和能源有效的系统来为我们的再生工厂和垃圾中心提供动力。这可以防止浪费大多最终出现在燃烧中，从而导致二氧化碳过度释放到大气中。因此，导致温室气体变暖。
DNA存储系统中的端到端校正
I。与合成和测序技术的发展一起，更多的研究组表明了体外DNA储存的潜力。参见例如[1]，[2]，[4]，[5]，[7]，[13]，[22]，[23]。典型的DNA存储系统由三个组成部分组成：（1）包含编码数据的链的合成。在当前技术人员中，每个链都有数百万份，这些链的长度通常限制为250-300个核苷酸。 （2）存储合成DNA链的存储容器； （3）读取链的DNA测序仪，其中读取了测序计算机的输出序列。这种新颖的技术具有几种与数字同行根本不同的属性，而最突出的技术是错误的副本以无序的方式存储在存储容器中（请参见例如[12]）。克服这一挑战的最常见解决方案是使用作为链的一部分存储的索引。相对于所有其他链，将每条链带有一些指示链的位置的核苷酸。这些索引通常使用错误校正代码（ECC）[2]，[4]，[11]，[13]，[22]保护这些指数。输入信息的检索通常由以下三个步骤完成。第一步是将所有读取分为簇中，以使每个群集的读取都是相同信息链的所有嘈杂副本。我们的观点第二步在每个群集上应用了重建算法，以检索原始输入链的近似值。在最后一步中，用于纠正其余错误并检索用户的信息。虽然以前的作品独立解决了每个步骤（例如，请参见[1]，[2]，[4]，[13]，[20]，[22]），这项工作旨在将它们全部解决。这是通过限制DNA存储系统中的存储消息来完成的，因此对于任何两个输入消息，所有可能的输出的集合将是相互脱节的。我们称此代码为DNA校正代码。
端到端加密健身追踪器
在设计速度的安全体系结构时，我们认为公共云是不安全的，无法存储个人未加密的数据。虽然我们遵循最佳实践来确保基础架构，但我们也认为它容易受到恶意入侵的影响。步调的安全模型依赖于椭圆曲线密码学。所有数据都在用户的设备上加密，并且从未通过网络未加密发送。为了实现这一目标，每个用户都有一个唯一的密钥对来加密和一个唯一的密钥对，用于签名数据。这些钥匙对是在创建帐户期间生成的，除所有者以外，其他任何人都不知道私钥。它可以确保没有人，甚至没有步调，可以读取用户的数据，除了最终可以决定与之共享的其他用户。，如果入侵者获得了对基础架构的恶意访问，它还可以防止妥协和数据泄漏。使用以下库使用NACL实现加密：