XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System解码
能量过渡解码A到Z指南
锚点服务由管道运营商提供给关键客户的长期，高容量的运输服务，通常是大规模的最终用户或主要分销商。这个被称为“锚托管”的客户致力于使用管道的很大一部分，提供了稳定的收入来源，以支撑管道项目的财务可行性。锚托盘的承诺通常是通过长期合同确保的，这对于在管道的建设或扩建中获得融资至关重要。接收锚服务的客户通常是最后要限制的。
解码现实世界AI事件
摘要 - 举报旨在提高透明度的AI事件的努力，但是系统的研究很少。为了解决这个问题，我们分析了新出现的AI事件数据库中的所有639个现实事件，设计了一个侧重于评估事件，地点，谁，谁和尺寸的事件的道德框架。对于每个事件，我们都会归类“什么”危害类型，发现恶意意图并不常见。我们确定了“危害”起源的“位置”，发现大多数损害发生在人类互动中而不是在模型开发阶段，强调了发展中社会技术考虑的需求。我们遭受了“谁”的伤害，发现影响公司的事件可能不足，强调需要在公司内进行更好的报告方法。最后，我们评估了“如何在道德上判断”危害：根据当前法规，有些事件被认为是低风险的，但仍然被认为是道德上错误的。
解码122型铁的超导体
I.我的机器人变得越来越无处不在，预计更多的机器人将在共享环境中共同操作和协调以执行复杂且协作的任务。对于许多任务，至关重要的是，要准确，精确地估算机器人的姿势，也称为机器人定位。尽管文献中已经提出了许多本地化系统，但大多数作品都集中在单机器人设置上。然而，仅依靠一个机器人的本体感受和外部感受传感器来定位，而且通常限制，尤其是在多机器人方案中，相对定位对于确保机器人安全有效地相互作用至关重要。这激发了多机器人协作的本地化，其中机器人利用彼此的观察结果来提高自己的本地化准确性，因此，多机器人系统的整体准确性。但是，共定位的准确性很大程度上依赖于传感器的外部校准质量（例如视觉摄像头，测距仪）及其在其他机器人上可以检测到的标记（例如Apriltags，反射标记）。尽管大多数作品经常将这种外在的核心视为理所当然，但实际上，默认的事业校准只能在一定程度上精确。这在多机器人设置中尤为重要，在多机器人设置中，手动校准变得不切实际且高度准确，即按手机校准会导致高运营成本。在本文中，我们设想了一个系统（见图1）多个机器人在移动和感官
在3 - 22年级中解码多音节单词
本文档的创建是为了指导教师支持3 - 12年级的学生，并了解多音节单词的含义。本指南中的信息和教学活动是根据研究创建的，并证明了有关音节和形态学意识在阅读中的作用的最佳实践。本指南首先向教师提供上下文和内容知识，以开始他们将要开始的工作。然后，包括指导活动供教师实施，并嵌入视频以帮助教师实施。最后，在执行多音节工作时，在末尾提供了音节类型的锚图和音节划分。这些活动中的许多活动都可以用作小组干预活动，而整个班级也可以使用一些活动来增强学生在高级成绩中进步并遇到更复杂的单词时的解码技能。
解码瑞典白杨中的木质素
1.4.1 木质素生物合成 ................................................................................ 26 1.4.2 木质素生物合成基因的转录调控 .......................................................... 33 1.4.3 木质素聚合 .......................................................................... 35 1.4.4 木质素的抗逆性 ........................................................................ 36 1.4.5 木质素在非生物胁迫中的作用 ...................................................... 38 1.4.6. 木质素在生物胁迫中的作用 ...................................................... 39 1.5. 木材腐朽真菌 ............................................................................................. 41 2. 研究目标 ............................................................................................................. 44 3. 材料与方法 ............................................................................................................. 45
1KSA-解码南非的生物多样性
使用使用牛津纳米孔技术（长阅读）生成的数据来进行整个基因组测序，从而在NextFlow中成功实施了1KSA基因组组装管道，并在NextFlow中成功实施了，并利用了Seriallong和BigMem资源。迄今为止，1KSA在CHPC -29植物上汇集了近50种南非物种的基因组（草稿水平）； 4个哺乳动物； 13条鱼和3种拟人动物。这些基因组组件的预期基因组大小范围从162.3 MB到2.6 GB。但是，仍然需要解决一些计算挑战，以应对较大基因组的测序和组装。
深度学习用于大脑编码和解码
大脑如何表示不同的信息模式？我们能否设计一个可以自动理解用户想法的系统？我们可以通过研究功能性磁共振成像 (fMRI) 等设备的大脑记录来回答这些问题。大脑编码问题旨在根据刺激自动生成 fMRI 大脑表征。大脑解码问题是根据 fMRI 大脑表征重建刺激的逆问题。在过去的二十年里，大脑编码和解码问题都得到了详细的研究，研究这些解决方案的最大吸引力在于它们可以作为认知科学和认知神经科学基础研究的附加工具。最近，受深度学习模型在自然语言处理和计算机视觉方面的有效性的启发，此类模型也已应用于神经科学。在本教程中，我们计划详细讨论不同类型的刺激表征以及流行的编码和解码架构。本教程将提供最先进的编码和解码方法的工作知识、对文献的透彻理解以及对使用深度学习进行编码/解码的优点和局限性的更好理解。能够准确预测大脑活动的编码模型在神经系统疾病的评估和诊断方面具有多种实际应用，因此也有助于设计治疗脑损伤的方法。可逆编码模型能够有条理地制定大脑解码模型，进而有助于设计脑机或脑机接口。预训练深度网络模型使用方面的最新进展使我们能够将其用作大脑解码任务的先验。深度学习模型不仅有助于提高准确性，而且还提供了跨一系列任务和领域进行解码的灵活性。
从脑电信号中隐性语音解码
隐蔽言语，也称为想象言语，是在不移动发声器官或产生任何声音输出的情况下在内部发音音素、单词或句子 [1]。尽管失语症或闭锁综合症等言语相关障碍通常会限制明显的言语产生，但即使在这些情况下，也有可能主动想象说话 [2]。脑机接口 (BCI) 将大脑活动解读为数字形式，作为计算机命令，让用户通过脑信号控制外部设备 [3]。BCI 系统如果能够解码隐蔽言语过程中的脑电活动并将其转化为文字，将改善残疾人的生活质量 [2]。在目前可用于 BCI 系统的神经成像技术中，脑电图 (EEG) 具有经济高效、非侵入性的优势，时间分辨率高达不到 1 毫秒。然而，此类系统也存在一些挑战，包括信噪比低、空间分辨率低以及由于眨眼或肌肉活动而频繁出现伪影 [2]、[3]。此外，尽管已知大脑的某些区域专门用于语音感知和产生，但语音相关任务的空间特征在受试者之间和受试者内部存在相关的差异 [4]，这使得寻找一个能够提供可靠解码的模型即使对单个人来说也是一项挑战，即使对单个人来说，也需要几天的时间。
脑电图解码深度学习方法的经验比较
脑电图（EEG）是一种可在非侵入性脑机界面（BMI）系统中用于注册脑电活动的技术。EEG信号是非线性和非平稳的，使解码过程成为复杂的任务。深度学习技术已成功地应用于几个研究领域，与传统方法相比，经常改善结果。因此，人们认为这些技术还可以改善在BMI系统中解码大脑信号的过程。在这项工作中，我们介绍了两个基于深度学习的解码器的实施，并将结果与其他最先进的深度学习方法进行了比较。第一个解码器使用长期记忆（LSTM）复发性神经网络，第二个题为EEGNET-LSTM的第二个解码器将基于卷积神经网络（称为EEGNET）的众所周知的神经解码器与某些LSTM层相结合。使用BCI竞争IV的数据集2A对解码器进行了测试，结果表明，EEGNET-LSTM解码器比赢得比赛的解码器好约23％。wilcoxon t检验在两个解码器之间显示出显着的区别（z = 2.524，p = 0.012）。基于LSTM的解码器比同一竞争中最佳解码器高约9％。但是，没有显着的差异（z = 1.540，p = 0.123）。为了验证EEGNET-LSTM解码器在另一个数据上的复制，我们使用Physionet的Physiobank EEG EEG运动/成像数据集进行了测试。EEGNET-LSTM比EEGNET提出的性能（0.85精度）（0.82精度）。这项工作的结果对于开发新研究以及基于脑电图的BMI系统至关重要，这可以从神经解码器的高精度中受益。
跨越不同神经系统的视觉信息解码...
摘要：视觉在智能中扮演着特殊角色。视觉信息是感官信息的很大一部分，它被输入到人脑中，形成各种类型的认知和行为，使人类成为智能体。最近的进展导致了受大脑启发的机器视觉算法和模型的发展。这些方法的关键组成部分之一是利用生物神经元背后的计算原理。此外，先进的实验神经科学技术已经产生了不同类型的神经信号，这些信号携带着重要的视觉信息。因此，迫切需要绘制出从神经信号中读取视觉信息的功能模型。在这里，我们简要回顾了这一问题的最新进展，重点介绍了机器学习技术如何帮助开发用于处理各种类型神经信号的模型，从细尺度神经尖峰和单细胞钙成像到粗尺度脑电图 (EEG) 和脑信号的功能性磁共振成像记录。