XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System过有
通过有向图神经实现稳健的角度同步 - ...
角度同步问题旨在从 m 个噪声测量偏移量 θ i ´ θ j mod 2 π 中准确估计（直到恒定的加性相位）一组未知角度 θ 1 , ... , θ n P r 0 , 2 π q 。例如，应用包括传感器网络定位、相位检索和分布式时钟同步。将该问题扩展到异构设置（称为 k 同步）是同时估计 k 组角度，给定每组的噪声观测（组分配未知）。现有的角度同步方法通常在高噪声环境中表现不佳，这在应用中很常见。在本文中，我们利用神经网络解决角度同步问题及其异构扩展，提出了 GNNS YNC，这是一个使用有向图神经网络的理论性端到端可训练框架。此外，还设计了新的损失函数来编码同步目标。在大量数据集上的实验结果表明，GNNSync 在角度同步问题及其扩展的一组全面基线中获得了具有竞争力的、通常更优异的性能，证明了 GNNSync 即使在高噪声水平下也具有鲁棒性。1 引言近年来，组同步问题作为许多计算问题的关键构建块受到了广泛关注。组同步旨在估计一组组元素，给定它们的成对比率 Υ i,j “ gig ´ 1 j 的一小部分潜在噪声测量值。一些应用包括‚在 3D 旋转的群 SO(3) 上：3D 计算机视觉中的旋转平均（Arrigoni & Fusiello，2020；Janco & Bendory，2022）和结构生物学中的分子问题（Cucuringu et al.，2012b）； ‚ 在整数 t 0 , 1 , 2 , 3 u 的群 Z 4 上，以模 4 加法作为群运算：解决拼图游戏 (Huroyan et al., 2020)；‚ 在群 Z n ，分别为 SO(2) 上：从成对比较中恢复全局排名 (He et al., 2022a; Cucuringu, 2016)，以及，‚ 在刚体运动的欧几里得群 Euc p 2 q “ Z 2 ˆ SO(2) ˆ R 2 上：传感器网络定位 (Cucuringu et al., 2012a)。
一种通过有序响应模型评估网络风险的统计方法
对与网络攻击相关的风险的抽象正确评估对于许多公司而言是一个至关重要的方面。越来越需要计划和实施有效方法来解决网络安全，数据安全和隐私保护。估计成功进行网络攻击的风险是一个重要的问题，因为这种威胁正在激增，因此对使用其服务的公司和客户构成了日益增加的危险。虽然很少获得定量损失数据，但可以从该行业专家的网络攻击严重程度上获得定性评估。因此，自然使用订单响应模型来分析网络风险。特别是我们依靠累积链接模型。我们解释了专家对网络攻击严重程度的评估，这是一组解释变量的函数，描述了所考虑的攻击的特征。通过使用网络结构获得的攻击效应的扩散度量也纳入了模型的解释变量集中。除了对方法的描述外，我们还提供了一个真实数据集的详细分析，其中包括有关严重网络攻击的信息，该信息发生在2017 - 2018年期间。
通过有机聚合物阴极的全面电化学测试为未来的CA金属电池铺平道路
多价电池（CA，MG，AL）由于这些元素的丰度以及相应金属阳极的高重量和体积能力而引起了极大的关注。2与LI金属相比，其缺点是更高的标准氧化还原电位，CA金属的0.17 V，MG金属的0.67 V和Al Metal的1.38 V，这将导致电池电池的潜力较低。实际上，由于缺乏多价电解质和阴极，多价电池系统的实际应用仍在遥远的将来。近年来，在多价电解质领域已取得了重大进展，但是将多价阳离子插入无机宿主仍然是一个重大挑战。3这一事实主要与多价阳离子的高电荷密度相关，这导致了很难的脱溶剂，较慢的固态差异和实体不可逆的转化反应而不是多价阳离子插入。4到目前为止，已经报道了少数无机阴极，包括普鲁士蓝色类似物和金属硫化物，具有明显的缺点，例如低氧化还原电位或循环稳定性不佳。5,6，有机阴极和硫显示出良好的多情感电解质电化学可逆性，为多价电池开发打开了替代路径。7鉴于Ca金属和LI金属之间的氧化还原电势的微小差异，基于CA的金属电池可以在基于丰富材料的同时提供高压替代品的高压替代品。
通过有效的E
摘要。为了确保全面的个人医疗保健，必须建立合理的医疗保健系统。除了提供高质量的医疗服务外，该系统还优先考虑所有个人的患者中心和可访问性。应确保为医疗保健专业人员提供适当的支持和护理，同时最大程度地减少资源浪费。功能齐全的医疗保健系统应结合新技术和创新，以提高效率并提供优质的护理。对患者记录和医院数据的机密性和仔细处理至关重要。但是，许多医院仍然依赖传统的记录保存方法，例如基于纸张的系统和物理文件。这种做法会带来创纪录损失的风险，无论是由于昆虫损害还是不幸的灾难。此外，对记录的处理不当可能允许未经授权的个人访问敏感信息。因此，本文旨在通过提出一种开发有效的电子保健管理系统的方法来解决上述问题。这项研究将整合各种模块，包括医疗用户管理，咨询任命，库存管理，床管理，员工目录和疫苗接种预约机制，这些机制有益于医院管理。
通过有效的增材制造数据管理为中小型企业提供支持
大规模集成电路、中小企业和客户之间的关系复杂多样且往往狭隘，往往会阻碍轻松的工作关系。这增加了将产品推向市场所需的成本和时间，同时抑制了创新和盈利能力。
通过有意行为同步增强人机协作能力
随着人工智能 (AI) 在医疗保健、交通、能源和军事应用等各个领域的普及，人机协作变得越来越重要。了解系统元素（人类和人工智能）之间的相互关系对于在团队成员能力范围内实现最佳结果至关重要。这对于设计更好的人工智能算法和寻找有利于人工智能与人类联合任务的场景也至关重要，这些场景可以利用两个元素的独特能力。在这项概念研究中，我们引入了有意行为同步 (IBS) 作为人类和人工智能之间的同步机制，以建立信任关系而不损害任务目标。IBS 旨在利用可以集成到人工智能算法中的心理学概念，在人工智能决策和人类期望之间创造一种相似感。我们还讨论了使用多模态融合在两个合作伙伴之间建立反馈回路的潜力。我们通过这项工作的目标是开启一种研究趋势，以探索在非人类成员团队之间部署同步的创新方法为中心。我们的目标是培养人类和人工智能之间更好的合作和信任意识，从而实现更有效的联合任务。
通过有机配体功能化制备稳定的氢氧化亚铜纳米结构
氧化亚铜（CuOH）是一类重要的金属化合物，包括硫族化物[5,6]、卤化物[7,8]和一些复杂的盐（例如 Chevreul 盐）[9]，它们在催化[10,11]、传感[12,13]、能量转换[14,15]和光学[16]等领域有着广泛的应用。其中，氧化亚铜（CuOH）长期以来一直受到人们的广泛关注。[17,18] 早在 20 世纪初，Miller 和 Gillett 就观察到在低温下（低于 60 °C）用铜工作电极电解 NaCl 溶液时，会产生黄色的 CuOH 沉淀。[19,20] 随后，人们进行了多项研究，探究通过各种方法合成的 CuOH 的特征结构和性能。 [21–23] 然而，在早期的研究中，CuOH 大多以块状固体形式存在，结构为亚稳态，由于缺乏适当的保护以防止氧化和/或脱水，当暴露于环境或热处理时，淡黄色沉淀物会迅速变为深红色，表明形成了 Cu 2 O。这种结构不稳定性使研究所得 CuOH 的性质和应用变得困难。2012 年，Korzhavyi 等人 [24] 进行了理论研究，证明 CuOH 可以以固体形式存在；然而亚稳态导致形成各种晶体结构构型的随机混合物，例如 Cu 2 O 和冰 VII H 2 O。Soroka
通过有限元分析量化纳米电感器增强的神经元活动磁传导
摘要 目的。检测神经信号的方法涉及侵入性、时空分辨率和记录的神经元或脑区数量之间的折衷。基于电极的探针提供了出色的响应，但通常需要经颅布线并捕获有限神经元群的活动。脑电图和脑磁图等非侵入性方法分别提供场电位或生物磁信号的快速读数，但具有空间限制，禁止从单个神经元进行记录。增强神经源性磁场的细胞大小的装置可用作基于磁的模式的原位传感器，并提高检测跨多个脑区不同信号的能力。方法。我们设计并建模了一种能够与单个神经元形成紧密电磁连接的装置，从而通过驱动电流通过纳米制造的电感元件将细胞电位的变化转化为磁场扰动。主要结果。我们使用从体外膜片钳神经元获取的信号和几何形状进行真实的有限元模拟，对设备性能进行了详细的量化，并展示了该设备产生可通过现有模式读取的磁信号的能力。我们将设备的磁输出与内在神经元磁场 (NMF) 进行了比较，并表明单个神经元的传导磁场强度在峰值时高出三倍多（1.62 nT vs 0.51 nT）。重要的是，我们报告了典型体素 (40 × 40 × 10 µ m) 内传导磁场输出的空间增强，比内在 NMF 强度高出 250 倍以上（0.64 nT vs 2.5 pT）。我们使用此框架根据纳米制造约束和材料选择对设备性能进行优化。意义。我们的量化为合成和应用用于检测大脑活动的电磁传感器奠定了基础，可以作为在单细胞水平上量化记录设备的通用方法。
