XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System细粒度
在大脑层面上对 MWE 中的常规化和可预测性进行建模
虽然语言理论中表达式传统上被二元化为组合性和非组合性，但多词表达式 (MWE) 却表现出更细粒度的区别。使用关联测量，如逐点互信息和 Dice 系数，MWE 可以被描述为具有不同程度的常规化和可预测性。我们的目标是研究这些梯度如何反映认知过程。在本研究中，自然叙事理解的 fMRI 记录用于探究这些计算测量及其可以操作的认知过程在多大程度上可以在在线句子处理过程中观察到。我们的结果表明，代表词汇可预测性的 Dice 系数是处理 MWE 的神经激活的更好预测指标。总的来说，我们的实验方法展示了如何通过将计算指标与神经成像数据进行比较来测试其认知合理性。
使用Real-...
拼字法变化在勒克斯灌输文本中非常普遍，因为缺乏完全属于的标准品种。此外，考虑到缺乏带注释的和par的数据，卢森堡的开发NLP工具是一项困难的任务，这会因持续的标准化而加剧。在本文中，我们使用BYT5和MT5体系结构提出了第一个序列到序列的归一化模块，并使用从文字级别的实现生活变化数据获得的训练数据。我们执行一种细粒度的，语言动机的评估，以测试基于字节的基于单词的基于单词和管道模型，以实现其在文本中的优势和劣势。我们表明，使用现实生活变化数据的序列模型是量身定制勒克斯艘施加规范化的有效AP。
AI 即信号处理服务
当信号变得足够复杂，记录的单个值不再作为特征时，大多数工程师首先转向传统的 RMS 能量、峰峰值测量或 FFT 来创建特征 - 将平均值或 FFT 系数视为训练的相关特征。但问题是这些特征会丢弃做出您最想做出的判断所需的大部分信息。RMS 当然可以帮助识别某些条件，并且具有相对较高频率和时间分辨率的 FFT 运行可能非常有价值。但是高级描述性统计数据会丢弃几乎所有必要的签名信息，您需要这些信息来找到首先证明传感器实施价值的细粒度事件和条件。正如来自另一个领域的这个优秀示例所示，描述性统计数据不会让您看到最有趣的东西：
商业模式的价值创造机制
摘要 管理学者和从业者普遍认为，商业模式的主要功能是价值创造和价值获取。然而，这些术语的含义（概念化）、衡量标准以及影响它们的因素和机制仍然存在争议。在本文中，我们通过阐明消费者的价值创造和商业价值获取结构来回答这些问题。然后，我们展示了它们是如何由四种商业模式机制决定的：价值主张和价值定位（通过支付意愿影响消费者的价值）以及价值占有和价值交付（通过价格和成本影响商业价值）。我们表明，如果不参考这四种机制，就无法充分进行对商业模式价值创造的细粒度分析。开发的概念框架由小案例插图说明和证实。最后，我们概述了所提出的框架在两个关键的现实世界商业模式情况下的应用：逃离给予者陷阱和保持赢家地位。
使用基于 SRAM 的软错误率监视器和监督机器学习预测太阳粒子事件
本研究引入了一种嵌入式方法，通过将实时软错误率 (SER) 测量与基于 SRAM 的检测器以及离线训练的机器学习模型相结合，用于预测太空应用中的太阳粒子事件 (SPE)。所提出的方法适用于太空应用中使用的自适应容错多处理系统。相对于最先进的技术，我们的解决方案可以提前 1 小时预测 SER，并在 SPE 期间以及正常条件下以小时为单位细粒度跟踪 SER 变化。因此，目标系统可以在高辐射水平出现之前激活适当的辐射硬化机制。基于对使用公共空间通量数据库训练的五种不同机器学习算法的比较，初步结果表明，使用具有长短期记忆 (LSTM) 的循环神经网络 (RNN) 可实现最佳预测精度。
高度结构化和稀疏的线性变换
我们引入了一种名为 De formable Butterfly (DeBut) 的新型线性变换，它概括了传统的蝴蝶矩阵，可以适应各种输入输出维度。它继承了传统蝴蝶从细粒度到粗粒度的可学习层次结构，当部署到神经网络时，DeBut 层中突出的结构和稀疏性构成了一种新的网络压缩方法。我们将 DeBut 用作标准全连接层和卷积层的直接替代品，并证明了其在均质化神经网络方面的优势，并使其具有轻量级和低推理复杂度等优良特性，同时不影响准确性。DeBut 层的无数变形所带来的自然复杂性-准确性权衡也为分析和实践研究开辟了新的空间。代码和附录可公开获取：https://github.com/ruilin0212/DeBut 。
实现全天候无碳能源——买家和供应商的实用步骤
关于本报告 本报告深入研究了 24/7 CFE。报告探讨了为什么我们必须解锁 24/7 CFE 作为降低电力消费碳排放的更广泛战略的一部分。报告考虑了当前的企业采购活动及其局限性。报告对 24/7 市场现状进行了评估，并考虑了必须通过多利益相关方合作来应对的挑战。随着 24/7 CFE 市场的发展，细粒度证书 (GC) 可以使可持续发展报告更加准确，从而为可靠地报告可再生能源来源和二氧化碳提供了路线图。本研究由在能源、政府和技术领域拥有丰富经验的安永专业人士策划，基于对供应商、能源消费者和市场推动者的访谈。报告借鉴了欧洲能源行业机构 Eurelectric 及其成员专家的见解。
MOSAI - ESA / ESTEC 的 Indico - 欧洲航天局
在本文档中，我们描述了开放标准如何影响航天工业构建机载数字系统（计算机、传感器、执行器、有效载荷等）的方式，这些系统通常称为数据处理系统。从最先进的技术开始，作者描述了航天工业如何从其他技术领域开发的技术中受益。工业嵌入式系统的开放标准基于板级的细粒度模块化。在空间数据处理系统中，模块化处于机箱级别。如后续章节所示，在空间领域应用模块化嵌入式系统的开放工业标准将产生一个可扩展的数据处理系统架构，与传统的联合方法相比，其质量和体积更小。此外，由于指定和集成功能模块的工作量将比传统方法少得多，因此预计用户和行业都将节省大量成本。当然，选定的工业标准不能不经过任何修改就使用。它必须适应空间领域的特定环境条件。
一项关于与区块链密钥管理集成的动态AES加密集成的调查
为了应对这些挑战，它提出了一种混合方法，该方法将动态高级加密标准（AES）加密与基于区块链的密钥管理集成在一起。动态AES通过为每个数据实例生成唯一和适应性的键来引入特定文件的加密，从而大大降低了与密钥折衷相关的风险。周期性钥匙旋转进一步增强了系统对攻击的弹性。区块链技术为管理加密密钥提供了一个分散的防篡改框架。其不变的分类帐确保了安全的钥匙存储，可审核性和对未经授权修改的抵抗，从而消除了与集中式系统相关的漏洞。通过组合这些技术，混合框架确保了稳健的数据安全性，细粒度的访问控制以及对云系统的增强信任。
供应链融资的基于区块链的安全存储和访问控制方案
供应链融资（SCF）为中小型企业（中小企业）提供信用，信用额度低和融资量表。由此产生的财务信贷数据和相关的业务交易数据是高度机密和私人的。但是，传统的SCF管理方案使用第三方平台和集中式设计，这些设计无法获得高度可靠的安全存储和细粒度的访问控制。为了满足这种需求，我们提出了Fabric-SCF，通过UTI-Lizing分布式共识来设计和实施基于区块链的安全存储系统，以实现数据安全性，可追溯性和不变性。基于属性的访问控制（ABAC）模型被部署用于访问控制，还利用智能合约来定义系统流程和访问策略，以确保系统的有效操作。为了验证织物-SCF的性能，设计了两组仿真实验的有效性。实验结果表明