XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System统计特性
gastone.castellani@unibo.it合成数据利用的机会
•在HMS中，包括MM在内，对建立临床决策支持系统的大量高质量数据的需求不断增长（以改善诊断，预后和个性化治疗方法），并在保留患者隐私方面的巨大挑战。•SD可以通过捕获OD的复杂统计特性来成为解决方案。•SD加速转化研究的能力通过SD验证框架测试，以评估其质量和隐私性保留性•因此，什么是SD以及如何生成它们？
JHEP01（2025）072
tridiagonalization是数值线性代数中的重要技术，它将给定的矩阵转换为三角形形式，其中所有非零元素都局限于主对角线和原发性异基因对角线[1]。这种转换简化了许多矩阵计算，例如解决特征值问题和执行矩阵因数化。在哈密顿系统中，三角法化有助于理解操作员生长的量子动力学[2]和系统的统计特性[3]。对于赫米尔顿的赫米尔顿人，通常是使用兰开斯算法[4]或住户反射[5]来实现的。已知的三角元素（称为兰开斯系数）有效地控制了系统的动力学[6]。在许多情况下，例如对正交多项式的研究，这些元素被称为递归系数，因为它们与正交多项式的序列递归有关[1]。这立即提出了一个关于特征值与兰开斯系数之间关系的重要问题。虽然这似乎是一个简单的问题，但答案通常是不平凡的。但是，在许多情况下，尤其是在随机矩阵理论（RMT）的背景下，特征值和兰开斯系数之间的直接一对一对应关系可能是不需要的。另外，兰开斯系数并非唯一。它们取决于馈送到兰开斯算法的选定初始状态。事实证明，答案是肯定的，并在[7]中解决。因此，考虑统计问题可能更有见识：特征值的分布（例如状态密度（DOS））与兰开斯系数的统计特性之间是否存在相关性？鉴于Hermitian随机矩阵的特征值E I，平均DOSρ（E）与
验证铝合金铸件的焊接修复
在 AMC 供应链工具、标准和规范计划下，美国铸造协会进行了研究，以提供铸造 E357 铝的统计特性。铸造设计工程师需要的特性不是基于典型或平均特性，而是基于从多个供应源采购的复杂铸造设计生产中遇到的制造技术、不同截面厚度和冷却速率的变化的特性。目前，大多数铸造合金几乎没有统计验证，如果不逐个组件开发这些数据，就不能考虑用于更换或新设计。
热意识可提高数据中心的能源效率
数据中心旨在以可靠且可扩展的方式提供按需处理、存储和网络功能。在此背景下，对数据中心 (DC) 内的 IT 设备进行适当的维护至关重要，因为它可以确保服务器的使用寿命延长和资源的不间断可用性。本文重点分析了 10 368 个核心的实际大型 DC 集群中的精确温度如何与 IT 设备的热指南相对应。分析了服务器排气温度、进气温度以及 CPU 温度的可用读数，以发现一般统计特性，随后将其汇总为几个描述性指标，以揭示全局和局部趋势。这项研究的最终结果是通过一系列建议改进 DC 热管理以实现可持续运营。
当AI误入歧途时：易于理解的模型漂移
有效解决模型漂移的基石是对模型性能的连续监视，这一过程称为“算法莫列维剂”。3算法杂志涉及对医疗算法的持续监测和评估，类似于药物药物的药物宣传。目标是不断评估医疗保健中使用的AI模型的安全性，功效和性能。对于预测模型，我们可以监视进入模型，预测性能，用户相互作用以及模型对临床结果的影响的统计特性。对于生成AI模型，我们可以每天监视令牌或查询的数量，平均响应时间，用户满意度，查询的语义相似性，胭脂分数（提示和输出之间的语义相似性）以及其他标准性能指标。
湍流环境中的对称性破缺
在本文中，我们研究了湍流环境下的对称性破缺。我们用两个例子展示了从对称状态到对称性破缺状态的转变：（1）随着流体层厚度的变化，二维流动向三维流动的转变；（2）随着磁雷诺数的变化，薄层流动中的发电机不稳定性。我们表明，这些例子具有相似的临界指数，但与平均场预测不同。临界行为可以与波动的乘法性质相关联，并且可以使用随机界面的统计特性结果在一定限度内进行预测。我们的结果表明，可能存在一类受乘法噪声控制的新型非平衡相变。
对社会机器人（ASOR）的态度 - repositum
我们的工作在理论上是基于社会统治的概念，认为并非所有经验丰富的社会性与机器人的层面都与人类般的精神状态的预测有关，即拟人化。为了研究归因于如此ciality的维度，我们将属性部署在基于视频的在线研究（n = 202）的社会机器人量表（ASOR）中，该属性具有四个不同的机器人（Starship送货机器人，Telenoid，Blossom，Vector）。这四个机器人的评分略有不同，这与我们的期望一致，因为外观的不同以及视频中的背景如何。然而，对量表的统计特性以及对指向量表局限性的项目的索取定性反馈的进一步评估。
在铁磁异常的约瑟夫森连接中切换电流分布
我们研究了铁磁异常的约瑟夫森连接的开关电流分布，该连接构成线性增加的偏置电流。我们的研究发现了开关电流分布的位置与关键系统参数之间的显着相关性，例如自旋 - 轨道耦合的强度和吉尔伯特阻尼参数。这表明可以通过实验测量直接确定这些参数。通过对噪声，磁化，相动态和开关电流分布的统计特性之间的相互作用进行全面分析，我们加深了对这些有趣的低温旋转型旋转设备的理解。这些发现有可能在量子计算体系结构和信息处理技术领域的应用中进行应用。
使用潜在的Dirichlet分配评估CMIP6模型的大气循环
气候模型旨在尽可能紧密地表示气候组件的统计特性，包括极端的事件，这些事件可能较少可用。这是由于人为强迫而导致的动态变化的基本要求。为了评估模型如何匹配观测值，我们需要能够选择，处理和评估气候组件的相关动力学特征的算法。必须对大型数据集有效地重申这一点，例如耦合模型对比项目6（CMIP6）发行的数据集。在这项工作中，我们使用潜在的Dirichlet分配（LDA），这是一种最初设计用于自然语言处理的统计软聚类方法，从海平面压力数据中提取天气模式，并评估CMIP6气候模型的动力学与ERA的动力学的近距离，无论是在总体情况下以及在极端温度事件的情况下，均与ERA 5 rean分析。
基于数据驱动的储能系统的算法，用于监视具有挥发性风力电网的电网的小信号稳定性
摘要 - 在本文中，我们提出了一种基于数据驱动的能源存储系统（ESS）的方法，以增强对电力网络的在线小信号稳定性监测，并具有高度的间歇性风能。可以准确估计与系统固有稳定性特征密切相关的区域间模式，这是一种新型算法，该算法利用了近期广泛的测量系统（WAMSS）和ESS技术的最新算法。表明，所提出的方法可以使用较小的额外ESS能力在几乎实时地平滑风能弹性，从而显着增强了对小信号稳定性的监测。动态蒙特卡洛模拟用于说明所提出的算法在平滑风能中的有效性和估计区域间模式统计特性。索引项 - 数据驱动的方法，储能系统，小信号稳定性监控，风能