XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System编码器
基因，基因组，非编码器和生物学复杂性
*注意：估计人类基因数量差异的原因之一是由于在“基因”上使用了不同的概念。概念问题仅从技术的角度干扰基因预测。当前用于基因预测的计算方法并不完全精确，并且通过实验验证和手动基因重新分析不断纠正潜在误差。尽管定义给定物种的确切基因数量很重要，但科学努力却以基因组和生物的进化以及调节和基因功能为中心。进化，调节和功能信息是理解有机发育的不同过程以及因此的生物复杂程度的参数。这些信息范围从基因组和分子组织到细胞多样性（数量，形状，功能）。
单元旋转绝对旋转编码器AHS58-H
使用现代快速技术的这个单线绝对编码器通过SSI接口（同步串行接口）传输与轴设置相对应的位置值。AHS58-H的分辨率是每革命的最大65536步。与AHS58系列相比，编码器没有微控制器。因此，它是一个纯的硬件编码器。控制模块将时钟束发送到绝对编码器以获取位置数据。旋转编码器然后将位置数据同步发送到控制模块的周期。可以选择使用函数输入的计数方向。绝对编码器直接安装在应用轴上，而无需任何耦合。绝对编码器的旋转由扭矩休息预防。电气连接是由12针圆形插头连接器进行的。也可以使用带有1 m电缆连接器的版本。
可扩展的高斯流程变量自动编码器
稀疏的高斯过程。在稀疏的高斯过程近似过程中已经进行了一系列工作，可以追溯到Snelson和Ghahramani（2006），Qui〜nonero-Candela和Rasmussen（2005）等。这些稀疏方法中的大多数都依赖于一个汇总的一组，称为诱导点，主要是选择这些点的确切方式。在Titsias（2009）中首先考虑了诱导点的变异学习，并被证明会导致显着的性能提高。而不是在非变化稀疏模型中使用近似边缘的GP可能性，而是在确切的GP边际可能性上的下限被得出并用作训练目标。与我们工作相关的另一种方法是Hensman等人的随机变异方法。（2013），作者提出了一个稀疏模型，除了降低GP复杂性外，还可以在小型批次中训练，从而使（极其）大型数据集使用GP模型。
dolfin：无自动编码器的扩散布局变压器
摘要。在本文中，我们引入了一个新的生成模型，即无自动编码器（DolfIN）的扩散布局变压器，该变压器在现有方法上可显着提高建模能力和透明度。Dolfin采用基于变压器的扩散过程来建模布局生成。除了有效的双向（非因果关节）序列表示外，我们还设计了一种自回归扩散模型（Dolfin-ar），该模型尤其擅长捕获邻居对象的丰富局部语义相关性，例如对齐，大小和重叠。在对标准的无条件布局生成基准进行评估时，Dolfin尤其优于各种指标的先前方法，例如FID，对齐，重叠，Maxiou和DocSim分数。此外，Dolfin的应用程序不仅仅是布局生成，因此它适用于对其他类型的几何结构（例如线段）进行建模。我们的实验既提出了定性和定量结果，以证明Dolfin的优势。
部分.1400-晒黑设施编码器的注释
部分.1400-晒黑设施编码器注：10 NCAC 03G .3500被转移至15A NCAC 11 .1400 1990年1月4日生效。根据G.S.143B-279.3。10A NCAC 15 .1401目的和范围（a）本节规定了使用紫外线辐射的紫外线和其他灯的设施和设备的注册和调节，以擦拭生命人体的皮肤。（b）除本节中另有规定外，晒黑设施在本章的.0100至.1300节中免于规则，以至于该设施不接收，拥有，拥有，拥有或使用G.S.104E-5。（c）本节中没有任何解释为限制患者的故意暴露于紫外线辐射，以进行治疗或治疗以外的其他治疗，只要这种治疗或疗法受到授权治疗艺术的执业医师的监督，以对其职业的合法实践，并要求其专业许可板对这种治疗的要求进行治疗。历史记录：权威G.S.104e-7（a）（7）; eff。1989年6月1日；从15A NCAC 11 .1401 EFF转移并重新调节。2015年2月1日。
特殊应用增量编码器 RHI58N-******X
抗干扰措施 使用高度复杂的微电子器件需要始终实施抗干扰和布线概念。现代机器的结构越紧凑，对性能的要求越高，这一点就变得越重要。以下安装说明和建议适用于“正常工业环境”。没有一种解决方案适合所有干扰环境。当采用以下措施时，编码器应处于完美的工作状态： • 在串行线的开始和结束处（例如，控制和最后一个编码器）用 120 电阻器（接收/发送和接收/发送之间）终止串行线。 • 编码器的接线应远离可能造成干扰的电源线。 • 屏蔽电缆横截面积至少为 4 mm²。 • 电缆横截面积至少为 0.14 mm²。 • 屏蔽和 0 V 的接线应尽可能呈放射状排列。 • 不要扭结或卡住电缆。 • 遵守数据表中给出的最小弯曲半径，避免拉伸和剪切载荷。 操作说明 Pepperl+Fuchs 制造的每个编码器都处于完美状态。为了确保这种质量以及无故障运行，必须考虑以下规范： • 避免对外壳（特别是编码器轴）造成任何冲击，以及避免编码器轴的轴向和径向过载。 • 只有在使用合适的联轴器时，才能保证编码器的精度和使用寿命。 • 编码器和后续设备（例如控制）的工作电压必须同时打开和关闭。 • 任何接线工作都必须在系统处于死区的情况下进行。 • 不得超过最大工作电压。设备必须在超低安全电压下运行。 连接电气屏蔽的注意事项 设备的抗干扰能力取决于正确的屏蔽。在这个领域，安装故障经常发生。通常只在一侧应用屏蔽，然后用导线焊接到接地端子，这是 LF 工程中的有效程序。但是，在 EMC 的情况下，适用 HF 工程规则。HF 工程的一个基本目标是以尽可能低的阻抗将 HF 能量传递到地面，否则能量会释放到电缆中。通过与金属表面的大面积连接可实现低阻抗。必须遵守以下说明：• 如果不存在等电位电流风险，则将两侧的屏蔽层大面积地连接到“公共接地”。• 屏蔽层必须穿过绝缘层后面，并且必须夹在张力释放器下方的大表面上。• 如果电缆连接到螺钉型端子，则张力释放器必须连接到接地表面。• 如果使用插头，则应仅安装金属插头（例如带有金属外壳的 D 型插头）。请注意张力释放器与外壳的直接连接。
运动皮层的深度学习神经编码器
摘要 - 心脏内脑机界面（BMIS）将神经活动转化为控制信号，以驱动假体或通信设备，例如机器人臂或计算机光标。在临床上可行，BMI解码器必须达到高准确性和鲁棒性。优化这些解码器是昂贵的，传统上需要动物或人类的实验跨越数年。这是因为BMI是闭环系统，用户在其中更新其电动机命令是为了响应不完美的解码输出。使用先前收集的“频线”数据的解码器优化将不会对此闭环响应进行计算。明显加速的解码器优化的另一种方法是使用闭环实验模拟器。该模拟器的关键组成部分是神经编码器，该神经编码器合成从运动学产生神经种群活动。先前的神经编码器并未模拟神经种群活动的重要特征。为了克服这些局限性，我们使用了深度学习的神经编码器。我们发现了这些模型在再现刺激性时间直方图（PSTHS）和神经popula posula todyics中的先验神经编码器上的表现非常优于先前的神经编码器。我们还发现，深度学习神经启动器可以更好地匹配神经解码，从而在频道数据和闭环实验数据中结果匹配。我们预计这些深度学习的神经编码器将大大改善BMI的模拟器，从而更快地评估，优化和BMI解码器算法的表征。
单圈绝对式编码器 ESS58-TZ
抗干扰措施 使用高度复杂的微电子器件需要始终实施抗干扰和布线概念。现代机器的结构越紧凑，对性能的要求越高，这一点就变得越重要。以下安装说明和建议适用于“正常工业环境”。没有一种解决方案适合所有干扰环境。当采用以下措施时，编码器应处于完美的工作状态： • 在串行线的开始和结束处（例如，控制和最后一个编码器）用 120 电阻器（接收/发送和接收/发送之间）终止串行线。 • 编码器的接线应远离可能造成干扰的电源线。 • 屏蔽电缆横截面积至少为 4 mm²。 • 电缆横截面积至少为 0.14 mm²。 • 屏蔽和 0 V 的接线应尽可能呈放射状排列。 • 不要扭结或卡住电缆。 • 遵守数据表中给出的最小弯曲半径，并避免拉伸和剪切载荷。操作说明 Pepperl+Fuchs 制造的每个编码器都处于完美状态。为了确保此质量以及无故障运行，必须考虑以下规范：• 避免对外壳（特别是编码器轴）造成任何撞击，以及避免编码器轴的轴向和径向过载。• 仅使用合适的联轴器才能保证编码器的精度和使用寿命。• 必须同时打开和关闭编码器和后续设备（例如控制）的工作电压。• 必须在系统处于死区状态下进行任何接线工作。• 不得超过最大工作电压。设备必须在超低安全电压下运行。
分子设计的内核弹性自动编码器
我们介绍了内核弹性自动编码器（KAE），这是一种基于变压器架构的自我监管的生成模型，具有增强的分子设计性能。KAE采用了两个创新的损失函数：修改后的最大平均差异（M-MMD）和加权重建（L WCEL）。 与使用传统的kullback损失（vae的Leibler损失或标准的最大平均差异）相比，M-MMD损失显着改善了KAE的生成性能。 包括加权重建损失l wcel，Kae同时实现有效的生成和准确的重建，从而允许在现有生成方法中介于VAE和自动编码器之间中间的生成行为。 KAE的进一步进步包括与有条件生成的集成，在受限的优化中设定了新的最新基准测试。 此外， KAE已经证明了其在对接应用中产生具有良好结合亲密关系的分子的能力，如Autodock Vina和Glide分数所证明的那样，表现出优于培训数据集中所有现有的候选者。 除了分子设计之外，Kae还希望在广泛的应用中逐渐解决问题。KAE采用了两个创新的损失函数：修改后的最大平均差异（M-MMD）和加权重建（L WCEL）。与使用传统的kullback损失（vae的Leibler损失或标准的最大平均差异）相比，M-MMD损失显着改善了KAE的生成性能。包括加权重建损失l wcel，Kae同时实现有效的生成和准确的重建，从而允许在现有生成方法中介于VAE和自动编码器之间中间的生成行为。KAE的进一步进步包括与有条件生成的集成，在受限的优化中设定了新的最新基准测试。KAE已经证明了其在对接应用中产生具有良好结合亲密关系的分子的能力，如Autodock Vina和Glide分数所证明的那样，表现出优于培训数据集中所有现有的候选者。除了分子设计之外，Kae还希望在广泛的应用中逐渐解决问题。
通过功能编码器的零射击增强学习
摘要 - 采取有意义的AI问责制的最具体的措施之一是对系统的性能和影响。但是，“ AI审核”生态系统的实际性质被混乱和不精确，使得难以通过各种概念来工作并绘制出参与实践的利益相关者。首先，我们将监管机构，律师事务所，民间社会，新闻学，学术界，咨询机构完成的当前AI审计实践分类。接下来，我们评估每个域内利益相关者进行的审核的影响。我们发现，只有一部分AI审核研究将转化为所需的问责结果。因此，我们评估和隔离了有效的AI审核结果所需的实践，并阐明了AI审核设计，方法论和机构背景之间观察到的联系，以作为其有意义的责任机制。索引术语 - 评估，审计，问责制，人工智能，社会，法律，机器学习，数据科学