XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System编码方式
动态有向图的量子编码
在路由、网络分析、调度和规划等应用领域，有向图被广泛用作形式模型和核心数据结构，用于开发高效的算法解决方案。在这些领域，图通常会随时间而演变：例如，连接链路可能由于临时技术问题而失败，这意味着图的边缘在一段时间内无法遍历，必须遵循替代路径。在经典计算中，图既通过邻接矩阵/列表显式实现，又以有序二元决策图符号化实现。此外，还开发了临时访问程序来处理动态演变的图。量子计算利用干扰和纠缠，为特定问题（例如数据库搜索和整数分解）提供了指数级加速。在量子框架中，一切都必须使用可逆运算符来表示和操作。当必须处理动态演变的有向图的遍历时，这带来了挑战。由于路径收敛，图遍历本质上不是可逆的。对于动态发展的图，路径的创建/销毁也会对可逆性产生影响。在本文中，我们提出了一种新颖的量子计算高级图表示，支持实际网络应用中典型的动态连接。我们的程序可以将任何多重图编码为一个酉矩阵。我们设计了在时间和空间方面最优的编码计算算法，并通过一些示例展示了该建议的有效性。我们描述了如何在恒定时间内对边/节点故障做出反应。此外，我们提出了两种利用这种编码执行量子随机游走的方法：有和没有投影仪。我们实现并测试了我们的编码，获得运行时间的理论界限并由经验结果证实，并提供有关算法在不同密度图上的行为的更多细节。
劳动力识别和编码指南
国防劳动力在威胁和复杂性方面不断发展的作战领域内运作。人才和支持劳动力管理实践必须不断发展，以应对我们的对手所带来的不断变化的形势，以满足未来的战略任务要求。该部门必须招募、培养和留住一支能够适应新兴技术和不断变化的威胁环境的高技能劳动力。此外，任务成功和准备就绪取决于拥有一支知识渊博、技能娴熟、能够灵活满足任务要求的劳动力。作为回应，该部门制定了国防部网络劳动力框架（在本文档中称为“框架”），以提供一种标准化的方式来描述军事、文职和承包商人员的具体工作，并支持人才管理活动以支持关键任务。
通过汉明码介绍编码理论
致讲师 本模块的唯一先决条件是线性代数课程。学生学习必要的背景知识后，它可以用于线性代数课程。事实上，这将是线性代数课程中的一个极好的项目。通常，在第一门线性代数课程中，学生会学习实数上的向量空间。对于此模块，他们需要研究二元域上的向量空间。因此，这将提供一定程度的抽象（但可管理）。此外，它可以用于任何适合或需要引入纠错码的计算科学课程。最后，可以使用此模块的另一门课程是抽象代数课程。一旦学生学习了一般的有限域，他们就可以在任意有限域上定义和实现汉明码（当然，首先学习二元域上的汉明码仍然会对他们有益）。通常，在学习抽象代数课程之前，学生熟悉素数p的整数模p域，但不熟悉更一般的有限域。本模块使用的软件是Maple版本10（经典工作表模式）。摘要 纠错码理论是数学在信息和通信系统中的一个相对较新的应用。该理论得到了广泛的应用，从深空通信到光盘的声音质量。事实证明，可以使用一套丰富的数学思想和工具来设计好的代码。该领域使用的数学工具集通常来自代数（线性和抽象代数）。本模块的目的是通过一类众所周知的代码（称为汉明码）向具有线性代数基础知识的学生介绍该主题的基础知识。介绍了与汉明码相关的有趣属性和项目。关键词：编码理论、纠错码、线性码、汉明码、完美码
人工神经网络分子编码...
用于材料建模的人工神经网络 (ANN) 引起了广泛关注。我们最近报告了一种基于玻尔兹曼机 (BM) 架构的 ANN 改编版，该改编版适用于多配置多电子波函数的拟定，称为神经网络量子态 (NQS)，用于量子化学计算。本文，本研究将其扩展形式化为一种量子算法，该算法能够通过量子门准备 NQS。ANN 模型的描述符被选为电子配置的占用，以量子力学方式由量子位表示。因此，我们的算法可能比以前研究中使用的基于经典采样的计算具有潜在优势。NQS 可以通过量子原生程序准确形成，但模型在能量最小化方面的训练是在经典计算机上进行的；因此，我们的方法是一类变分量子特征求解器。 BM 模型与 Gibbs 分布相关，我们的准备程序利用了量子相位估计技术，但没有哈密顿演化。通过在量子计算机模拟器上实现该算法来评估该算法。显示了在完全活性空间配置相互作用理论水平上的说明性分子计算，证实了与我们之前的经典方法的准确性一致。
TM同步和通道编码
- 奥地利航天局（ASA）/奥地利。- 比利时科学政策办公室（BELSPO）/比利时。- 机器建筑中央研究所（TSNIIMASH）/俄罗斯联合会。- 北京跟踪与电信技术研究所（CLTC/BITTT）/中国/中国卫星卫星发射和跟踪控制将军/中国。- 中国科学院（CAS）/中国。- 中国太空技术学院（CAST）/中国。- 英联邦科学与工业研究组织（CSIRO）/澳大利亚。- 丹麦国家航天中心（DNSC）/丹麦。- deciênciae tecnologia Aerospacial（DCTA）/巴西。- 电子和电信研究所（ETRI）/韩国。- 欧洲剥削气象卫星（Eumetsat）/欧洲的组织。- 欧洲电信卫星组织（Eutelsat）/欧洲。- 地理信息和太空技术发展局（GISTDA）/泰国。- 希腊国家太空委员会（HNSC）/希腊。- 希腊航天局（HSA）/希腊。- 印度太空研究组织（ISRO）/印度。- 太空研究所（IKI）/俄罗斯联合会。- 韩国航空航天研究所（KARI）/韩国。- 通信部（MOC）/以色列。- 穆罕默德垃圾箱拉希德航天中心（MBRSC）/阿拉伯联合酋长国。- 国家信息与通信技术研究所（NICT）/日本。- 国家海洋与大气管理局（NOAA）/美国。- 哈萨克斯坦共和国国家航天局（NSARK）/哈萨克斯坦。- 国家太空组织（NSPO）/中国台北。- 海军太空技术中心（NCST）/美国。- 荷兰太空办公室（NSO）/荷兰。- 粒子与核物理研究所（KFKI）/匈牙利。- 土耳其科学技术研究委员会（Tubitak）/土耳其。- 南非国家航天局（SANSA）/南非共和国。- 太空和高中气氛研究委员会（Suparco）/巴基斯坦。- 瑞典太空公司（SSC）/瑞典。- 瑞士太空办公室（SSO）/瑞士。- 美国地质调查局（USGS）/美国。
使用Shortmer Combinatorial编码
1摘要与世界以指数速率生成数字数据，DNA已成为一种有希望的档案介质。由于其耐用性，物理密度和高信息容量，它提供了更高效，更持久的数字存储解决方案。该领域的研究包括编码方案的开发，这些方案与现有的DNA合成和测序技术兼容。最近的研究表明，使用复合DNA字母来利用这些技术的固有信息冗余性。这种方法中的一个主要挑战涉及嘈杂的推理过程，这阻止了大型复合字母的使用。本文引入了一种基于DNA的数据存储的新方法，与标准基于DNA的存储系统相比，逻辑密度增加了6.5倍，其重建误差接近零。组合DNA编码使用一组可明显区分的DNA短裤来构建大型组合字母，其中每个字母代表一个短成员的子集。这些组合字母的性质可以最大程度地减少混合误差，同时也确保了系统的鲁棒性。正如本文所示，我们正式定义了各种组合编码方案并研究其理论属性，例如信息密度，重建概率和所需的合成以及测序多重性。然后，我们建议使用基于组合DNA的数据存储系统的端到端设计，包括编码方案，二维误差校正代码和重建算法。在使用计算机模拟中，我们演示了我们建议的方法，并评估不同的组合字母，用于在不同的误差方面编码10KB消息。模拟揭示了重要的见解，包括核苷酸替代误差对缩短器级插入和缺失的相对可管理性。测序覆盖范围被发现是影响系统性能的关键因素，并且使用二维REED - 固体（RS）误差校正已显着提高了重建率。我们的实验概念证明通过使用吉布森组装构建两个组合序列来验证我们的方法的可行性，从而模仿了一个4周期组合合成过程。我们确认了成功的重建，并确定了我们方法对不同错误类型的鲁棒性。子采样实验支持采样率的重要作用及其对整体性能的影响。我们的工作证明了组合短材料编码基于DNA的数据存储的潜力，同时提出了理论研究问题和技术挑战。这些包括组合DNA的误差校正代码的开发，最佳采样率的探索以及支持组合合成的DNA合成技术的发展。将组合原理与错误校正校正策略结合起来为有效的，错误的DNA的存储解决方案铺平了道路。
卷积神经生成编码
在这项工作中，我们开发了卷积神经生成代码（Conv-NGC），这是对基于卷积/反卷积计算的情况进行预测性编码的概括。特定的是，我们具体地实现了一种灵活的神经生物学动机算法，该算法逐渐重新填充了潜在的状态图，以便动态地形成更准确的内部表示/重构自然图像模型。在复杂数据集（例如Color-Mnist，CIFAR-10和SVHN）等复杂数据集上进行了评估。我们研究了我们的大脑启发模型对重建和图像降解任务的有效性，并发现它具有卷积自动编码系统的竞争力，该系统通过误差的反向传播培训，并超过了它们，并超越了它们在造成的分发重构方面的表现（包括完整的90K ininic-10测试集）。关键字：预测编码；受脑为灵感的学习； compoter视觉，神经形态硬件，卷积
非编码RNA -UTS
这是一篇文章的PDF文件，该文件在接受后经历了增强功能，例如添加了封面和元数据，并为可读性而格式化，但尚未确定记录的确定版本。此版本将在以最终形式发布之前进行其他复制，排版和审查，但是我们正在提供此版本以赋予本文的早期可见性。请注意，在生产过程中，可能会发现可能影响内容的错误，以及适用于期刊的所有法律免责声明。
视觉语言大脑编码
脑编码旨在重建受到刺激时的 fMRI 脑活动。早期的神经编码模型侧重于单模式刺激的脑编码：视觉（预训练的 CNN）或文本（预训练的语言模型）。最近很少有论文获得单独的视觉和文本表示模型，并使用简单的启发式方法进行后期融合。然而，人类大脑使用来自多种模态的信息来感知环境，以前的研究还没有探索用于视觉和文本推理的共同注意多模态编码。本文系统地探讨了图像和多模态 Transformers 对脑编码的功效。在两个流行数据集 BOLD5000 和 Pereira 上进行的大量实验提供了以下见解。 (1) 我们发现，多模态 Transformer VisualBERT 的表现明显优于之前提出的单模态 CNN、图像 Transformer 以及其他之前提出的多模态模型，从而确立了新的最高水平。 (2) LPTG、LMTG、LIFG 和 STS 等具有语言和视觉双重功能的区域与多模态模型的相关性更高，这进一步证明了这些模型擅长模仿人类大脑行为。 (3) 视觉语言模型的优越性引发了一个问题：即使在被动观看图像时，视觉区域引起的反应是否也会受到语言处理的隐性影响。未来的 fMRI 任务可以在适当的实验环境中验证这一计算洞察。我们的代码已公开发布 1 。