XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System节点的
inode逻辑服务器
Interra Inode Logic Server旨在在使用不同协议的设备之间进行通信，并将电报/数据发送到建筑管理系统（BMS）。使用Inode逻辑服务器，可以在不同的协议之间创建灵活和复杂的控制配置和方案。基于节点的动态拖放编辑器启用配置节点，流量和仪表板以控制自动化系统。
平顶飞秒激光开槽硅晶圆工艺仿真与实验研究
[25] Shi K W，Yow K Y，LoC。单束和多光束激光槽过程参数开发和40 nm节点的模具特性 - k/ulk Wafer [C]∥2014IEEE 16th 16th Electronics包装技术会议（EPTC），2014年12月3日至5日，2014年12月3日，新加坡。纽约：IEEE出版社，2015：752-759。
并行计算
在研究生物神经网络等复杂动态系统时，模拟是继实验和理论之后的第三大支柱。当代脑规模网络对应于几百万个节点的有向随机图，每个节点的入度和出度为几千条边，其中节点和边分别对应于基本生物单位、神经元和突触。神经元网络中的活动也很稀疏。每个神经元偶尔会通过其传出突触向相应的目标神经元发送一个短暂的信号（称为尖峰）。在分布式计算中，这些目标分散在数千个并行进程中。空间和时间稀疏性代表了传统计算机上模拟的固有瓶颈：不规则的内存访问模式导致缓存利用率低。使用已建立的神经元网络模拟代码作为参考实现，我们研究了恢复缓存性能的常用技术（例如软件诱导预取和软件流水线）如何使实际应用程序受益。算法更改可将模拟时间缩短高达 50%。该研究表明，分配了本质上并行计算问题的多核系统可以缓解传统计算机架构的冯诺依曼瓶颈。
mbc -fet和c- ...
摩尔定律的进步以及电子技术的不断发展和蓬勃发展的发展为综合电路（IC）行业提供了巨大的动力和挑战。[1]最先进的技术已将场效应晶体管（FET）的有效尺寸降低至低于10 nm，甚至均低于5 nm。同时，抑制短通道效应（SCE）并导致州外泄漏电流的增加已成为传统平面转换器的主要技术挑战。[2]创新的设备结构已开发出解决这些问题，包括FinFET，[3,4]全方位的FET（GAAFET），[5–7]多桥通道FET（MBC-FET）和互补的FET（C-FET）。[8-10]通道的增强栅极控制能力导致SCES和电流泄漏减少。finfet已成功地应用于低于10 nm的节点，同时面临由于扩展缩小的高度宽度比的技术挑战。[11]基于GAIFET的MBC-FET结构已成为下一代Sub-5 nm节点的有前途的候选人，C-FET将成为Sub-2 NM节点的强大替代品。但是，现有的基于SI的MBC和C-FET面临着诸如非均匀纳米片几何形状和驱动式折衷的挑战。[8]整合P-和N型FET的复杂处理也使整体集成非常困难，成为单个SI底物。[9,10]
VANET的基于深度强化学习的智能安全转发策略
摘要：车辆临时网络（VANET）构成了实现智能运输服务的关键技术。但是，Vanet的特征是多种消息类型，通信节点的复杂安全属性以及快速的网络拓扑变化。在这种情况下，如何确保为用户确保安全，有效，方便且舒适的消息服务已成为不应忽视的挑战。为了提高与Vanet中多个消息类型相匹配的路由匹配多种消息类型的灵活性，本文提出了基于深入强化学习（DRL）的安全智能消息转发策略。该策略中模型的关键支撑元素是合理设计的，结合了场景，模型的良好训练是由Deep Q Networks（DQN）进行的。在策略中，状态空间由候选和目标节点之间的距离，候选节点的安全属性以及要发送的消息类型组成。节点可以根据复杂状态空间自适应地选择路由方案。仿真和分析表明，所提出的策略具有快速收敛，良好的概括能力，高传输安全性和低网络延迟的优势。该策略具有灵活而丰富的服务模式，并为Vanet消息服务提供了灵活的安全性。
评论练习清单 - 网络层
考虑分布式的Bellman-Ford算法。每个表由目标节点标识符，下一个跳跃标识符和路径成本组成。每个链接上的数字表示链接的成本。运行算法，直到每个结都知道网络上所有其他节点的较低成本路径。使用有毒的反向技术使用拆分视野，并说明了每个节点通过算法的每种迭代发送的所有距离向量。
工程师在量子网络中实现多重纠缠
在新系统中，两个节点是由Yttrium Orthovanatrate晶体制成的纳米制造结构（YVO4）。激光器用于激发这些晶体内的稀土金属Ytterbium原子（Yb3+），导致每个原子散发出与之纠缠的光子。来自两个独立节点的原子的光子，然后进入检测到它们的中心位置。该检测过程触发了一种量子处理方案，该方案导致在成对的ytterbium原子之间创建纠缠状态。
基于社会背景信息融合异构网络的新闻立场歧视
摘要：具有党派倾向的媒体通过发布新闻文章支持自己倾向的政党来引导舆论方向，因此发现新闻文本中的政治偏见对国家选举预测和舆情管理具有重要的现实意义。一些带有偏见的新闻往往表述晦涩、文风模棱两可，而依靠新闻语义信息进行立场判别的方法绕过语言模型，准确率较低。本文提出一种基于社会背景信息融合异构网络的新闻立场判别方法，该方法从外部信息和基于新闻语义的细粒度主题拓展了创作者和话题者对新闻立场的判断能力。节点的多属性特征丰富了节点的特征表示，异构网络的联合表示可以降低立场判别对新闻语义信息的依赖。为了有效处理新新闻的立场判别问题，将多属性融合异构网络的设计扩展到归纳学习中，避免了重组带来的模型训练成本。本文基于 Allsides 数据集，扩展了作者的社会背景信息，并与基于新闻内容的政治立场判别模型进行了比较。实验中，最好的传导属性融合异构体