XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System表示层
张量脑：感知、记忆和语义解码的统一理论
我们提出了一个关于代理感知和记忆的统一计算理论。在我们的模型中，感知和记忆都是通过符号索引层和亚符号表示层之间振荡交互的不同操作模式实现的。这两层形成一个双层张量网络 (BTN)。索引层对概念、谓词和情景实例的索引进行编码。表示层广播信息并反映认知大脑状态；它是作者所称的“心理画布”或“全局工作空间”的模型。作为感知输入和索引层之间的桥梁，表示层通过其亚符号嵌入实现索引的基础，这些嵌入被实现为连接两个层的连接权重。大脑是一个采样引擎：只有激活的索引才会传达给大脑的其余部分。虽然记忆似乎与过去有关，但其主要目的是支持代理的现在和未来。最近的情景记忆为代理提供了此时此地的感觉。远程情景记忆检索相关的过去经验，以提供有关可能的未来情景的信息。这有助于代理做出决策。基于预期未来事件的“未来”情景记忆指导计划和行动。语义记忆检索当前感知未提供的特定信息，并为未来的观察定义先验。我们的方法解释了情景记忆和语义记忆之间的巨大相似性：语义记忆模拟未来实例的情景记忆。我们分析情景记忆和语义
科学技术总监 Lisa Sanders 女士
• 操作员可穿戴计算套件 (OWK)。传感器/边缘计算处理 • 应用程序开发 • 软件定义、任务和硬件无关的架构 • 人机界面（表示层） • 信息实现“……将当前在更高层级分析的产品合成为可在战术边缘消化的产品” • 超视距通信
使我成为BNN：从预训练模型估算贝叶斯不确定性
其中矩阵w（j）µ和w（j）σ表示层j，j j〜n（0，1）的后验分布的平均值和标准偏差，而操作员norm（β，βJ，γJ），可训练的参数βJ和γj的均值和标准偏差，可以指代任何批次，层，层，层，层或实例化。
PMOD人工智能框架（PAI）
基于人工智能 (AI) 的计算机算法已大获成功，现已成为日常生活的一部分。机器学习 (ML) 是人工智能的一个子集，其中人类提供输入数据和预期结果，计算机确定“规则”，并根据这些规则处理数据以接近预期结果。这些“规则”可视为数据的表示。深度学习 (DL) 被视为 ML 的另一个子集，其中有连续的表示层。ML 方法已产生从面部识别到基于网络的语言翻译等各种解决方案。它们还已应用于许多生物医学研究领域。但是，设置和使用 ML 工具包是一项需要大量方法论见解以及专业 IT 专业知识的任务。
美国国家海洋和大气管理局太空商务办公室提供太空态势感知服务的努力已被推迟，需要制定切实可行的时间表
2022 年 12 月，国会为 OSC 拨款 7000 万美元。这笔资金使 OSC 能够开始开发用于提取、存档、处理和传播 SSA 数据的企业解决方案。OSC 正在使用敏捷方法开发该系统，现在称为太空交通协调系统 (TraCSS)。6 TraCSS 开发包括三个独立的采购：托管 TraCSS 软件和数据的云基础设施；系统集成商，负责开发软件并组合来自多个供应商的组件，在云基础设施内形成可操作的 TraCSS；以及表示层，即面向公众的 TraCSS 网站/用户界面。
B.Tech。电子与通信工程B.Tech。电子与通信工程
教学计划考试计划讲座3小时/周CT-1 15分数教程0小时/周CT-2 15分数总信用额度为3 ta 10分10分60分，总计100分的ESE持续时间：03hrs00min。课程成果（CO）学生将能够1.解释计算机网络和网络拓扑的基础。2.与ARQ的数据链路层的流量控制和错误控制协议。3.插图网络层的IP地址技术和路由协议的概念。4.分析运输层服务，协议标头和拥塞控制协议。5.确定应用层和表示层协议的功能。
量子世界的区块链
摘要 — 区块链是最受讨论和接受的技术之一，主要是因为它几乎应用于所有需要第三方建立信任的领域。区块链技术依靠分布式共识来实现信任，这是通过哈希函数和公钥加密实现的。目前使用的大多数加密算法都容易受到量子攻击。在这项工作中，我们进行了系统的文献综述，以便可以重复，首先确定研究问题。围绕这些研究问题，分析文献以找到这些问题的答案。调查通过回答研究问题和确定研究差距来完成。在文献中发现，30% 的研究解决方案适用于数据层，24% 适用于应用程序和表示层，23% 适用于网络层，16% 适用于共识层，只有 1% 适用于硬件和基础设施层。我们还发现 6% 的解决方案不是基于区块链的，而是采用了不同的分布式账本技术。
Omar Fawzi，PaulFermé。广播频道编码：算法方面和非信号辅助。 IEEE信息理论交易，2024，70
双曲线空间已成为一种有效的歧管，因为它们有效地表示层次数据结构的能力，即使对于低维嵌入也很少，它们也几乎没有变形。在选定的双曲线模型（例如庞加莱球）中，分类通常是通过利用符号距离函数到平面（陀螺仪）（陀螺仪）的双曲线函数或通过测量与虚拟固定原型的比对来进行的。我们在深度学习的环境中提出，以利用决策边界的不同表征：霍斯斯，它们是Busemann功能的级别。它们在几何上等效于在类似于原型的虚拟点上与双曲线空间边界相切。因此，我们定义了一个可以适应任何神经网络主链的新霍斯磷层。在以前的作品中，原型通常是均匀分布的，而无需对手头任务使用潜在可用的标签层次结构。我们还提出了一种基于Gromov-Wasserstein距离定位这些原型的层次知情方法。我们发现，原型的良好初始化和优化的组合改善了在层次数据集上的图像分类以及在图像和点云数据集中进行的两个序列分割任务中的基线性能。源代码将在接受后发布。