XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System耗费
1. 基于 FPGA 的 IIR 滤波器数字脉冲星去色散方法 2. 工程 3. 硕士
脉冲星的探测需要耗费大量的计算资源。传统方法主要侧重于从记录的数据中探测脉冲星。然而，数字处理技术的进步，尤其是 FPGA 和 GPU 的开发，使人们对实时脉冲星探测的兴趣日益浓厚，其显著优势在于可以观测罕见的瞬态事件、提高天文台的观测效率等。为了实现这样的系统，需要仔细考虑资源分配，尤其是在向更通用的实时脉冲星搜索引擎扩展时。本研究项目迈出了实现这一目标的第一步，应用一种通用数学方法，使用二阶延迟网络实现任意色散曲线，并将其作为 FIR 和 IIR 滤波器在脉冲星后端实现，从而可以比较资源利用率。
利用人工智能开发健康经济模型
目标：健康经济模型 (HEM) 用于为医疗保健决策提供信息，包括资源分配和政策制定。然而，这些模型的构建和验证可能非常耗时且耗费资源。人工智能 (AI) 有可能彻底改变健康经济模型的发展。机器学习和自然语言处理等人工智能技术可以通过自动化数据收集和分析、更快更准确地分析复杂数据集、识别人类分析师可能不明显的模式和趋势、简化模型开发过程以及提高模型的准确性和精确度来帮助简化 HEM 的开发。这张海报将说明人工智能在 HEM 开发中的一些用途。
单轴铁电体中标称带电畴壁的极化拓扑结构
铁电体中的非均匀极化纹理为丰富的新材料物理学提供了沃土。非均匀极化分布的含义之一是在极化不连续处或一般在极化矢量场发散非零的点处出现束缚电荷。束缚电荷会感应出能量耗费很大的电场。因此，无论极化分布多么复杂，系统都倾向于保持其内部的电中性。那么中性意味着要么极化矢量场应该无发散，要么束缚电荷应该受到半导体性质的自由载流子的屏蔽。非均匀且几乎无发散的极化纹理主要见于多轴铁电体 [1,2]，其中自发极化矢量可以旋转。
单轴铁电体中标称带电畴壁的极化拓扑结构
铁电体中的非均匀极化纹理为丰富的新材料物理学提供了沃土。非均匀极化分布的含义之一是在极化不连续处或一般在极化矢量场发散非零的点处出现束缚电荷。束缚电荷会感应出能量耗费很大的电场。因此，无论极化分布多么复杂，系统都倾向于保持其内部的电中性。那么中性意味着要么极化矢量场应该无发散，要么束缚电荷应该受到半导体性质的自由载流子的屏蔽。非均匀且几乎无发散的极化纹理主要见于多轴铁电体 [1,2]，其中自发极化矢量可以旋转。
第 25fa pilot 最终用户协议
使用有限域上的椭圆曲线 (EC) 的加密协议是全球闻名的数字签名生成和验证 [1] 以及相互认证方法。EC 加密操作耗费时间和能源，但比 RSA [2] 快得多。此外，椭圆曲线密码 (ECC) 使用的加密密钥比 RSA 短得多，但提供相同的安全级别。这减少了发送和接收消息所需的时间和能源。这些特性使 ECC 对资源受限的设备非常有吸引力，这些设备不仅需要高级别的安全性，还需要低功耗的实时通信和数据处理。这在物联网 (IoT)、自动驾驶、电子健康、工业 4.0 和许多其他应用领域具有重要意义。
2024 年国土威胁评估
气候变化、自然灾害和技术进步有可能加剧这些威胁。与气候有关的灾害，如热浪、干旱、野火、沿海风暴和内陆洪水，有可能破坏区域经济，引发疾病爆发等健康危机，并耗费执法资源。与此同时，可访问的人工智能 (AI) 工具的普及可能会增强我们对手的策略。试图破坏人们对我们的政府机构、社会凝聚力和民主进程的信任的国家正在利用人工智能来制造更可信的误导、虚假和恶意信息活动，而网络攻击者则利用人工智能开发新的工具和途径，使他们能够危害更多受害者并进行更大规模、更快、更高效和更具规避性的网络攻击。
CRISPR-CAS9 技术
报告在绪论部分之后，共分为四章。第一个是科学现状，其结论提到，鉴于许多遗传疾病都是多基因的，当前的人类遗传学限制了遗传编辑的潜在应用的成功。但最重要的是，因为目前人类基因组的遗传编辑技术还不够完善。然而，据称该技术可能为有遗传病风险的准父母提供一种生育选择。有讨论称，为了获得可用于移植的胚胎，需要经过多个周期，耗费大量的身体和财务成本，但却没有提到这一过程所带来的沉重的心理负担 (6)。此外，建议制定计划以获得知情同意并监测基因编辑方法。
人工智能及其在生物制药领域不断扩大的作用
生物制药公司可以通过多模态数据分析提高研发效率。此类方法有助于对疾病机制产生新见解，从而更快地预测全新的药物靶点和可能与已知医学靶点相互作用的化合物。相比之下，传统的基于靶点的药物发现方法要耗费更多时间，需要对大量化合物库进行高通量筛选 (HTS)，然后必须通过药物化学进行优化并评估安全性和有效性。换句话说，使用 AI 可以大大缩短小分子临床前活动从提名到第一受试者通常需要 2-3 年 6 的时间（图 2）。
推荐引用 推荐引用 AHMED, NIZAR ABDULAZIZ MAHYOUB 和 ALPKOÇAK, AD İ L (2022) “使用决策树深度对可解释的 AI 方法进行定量评估”，土耳其电气工程与计算机科学杂志：第 29 卷：第 3 期，第 3 篇文章。 30：第 6 号，第 4 条。https://doi.org/10.55730/1300-0632.3924 可从以下网址获取：https://journals.tubitak.gov.tr/elektrik/vol30/iss6/4
必须对 XAI 系统进行评估，尤其是在尝试将新创建的系统与文献中的其他系统进行比较时。因此，主观评估 XAI 系统的质量取决于最终用户的理解。这里的目标是满足人类的理解并允许他们判断您的 XAI 方法的有效性。因此，有两种依赖于定性评估的评估方法。第一种被称为以人为本的评估，它需要与最终用户直接互动，而不管他或她对手头系统的了解程度如何。第二种更实用，因为它选择了更多的领域专家来判断您的 XAI 方法的可解释性。然而，这两种技术都耗费时间和精力，可能采用其他实用且耗时较少的选项，因此，使用定量评估方法更为实用和高效。功能基础是一种不需要人类互动来识别的评估技术
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作为快速地形特征提取的工具之一，随着更可靠、更准确的系统的开发，机载激光扫描 (ALS) 的商业用途在过去几年中得到了更广泛的认可 (Flood 1999、Flood 2001a、Flood 2001b)。虽然机载激光扫描系统已经取得了长足的进步，但针对特定应用的适当数据处理技术的选择仍在研究中。这里的资料处理被理解为半自动或自动，包括“系统误差建模”、“过滤”、“特征检测”和“细化”等任务。在上述任务中，人工分类（包括过滤）和质量控制是最大的挑战，估计耗费 60% 到 80% 的处理时间 (Flood 2001a)，因此强调了在该领域进行研究的必要性。当考虑到许多应用需要区分裸露地面和其上的特征时，过滤的重要性就变得更加明显。