XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System递归
德克萨斯州3年级的基本知识和技能
（2）英语语言艺术和阅读的基本知识和技能的七个方面旨在集成出于教学目的，并且本质上是递归的。链包括语言的四个领域（听，说话，阅读，写作）及其应用，以便加快语言技能的获取，以便学生发展高水平的社交和学术语言水平。尽管某些链可能需要更多的教学时间，但每个链都具有同等价值，但可以按任何顺序呈现，应在一年中整合。必须注意的是，编码（拼写）和解码（阅读）是相互的技能。解码就会内部化。此外，学生应每天进行学术对话，写，阅读和阅读，并提供跨课程内容和学生选择的机会。
baihan lin*1，2，3，4，5; Adrian K. Andelin3
分析来自Intan Tech RHD 2000的一组电生理记录数据（图12），找到生成和呈现结果的最佳方法，并在简单的自动化协议中简化整个电生理分析，我开发了FAST_160504_INTANEPHYSANALASIS.M。与传统方法进行比较，该方法花费了17640分钟（〜300小时）来分析当前阶段的441个数据文件案例，我的方法仅需少于10分钟，即快的速度1764倍，并节省了300小时。我的方法还集成了各种新功能，例如符合Excel友好的日志和递归文件搜索，提供了一种更系统，更方便的方法来分析电生理记录数据（图13、14、15）。git：https：//github.com/doerlbh/olab_intanephys/
与对称的海顿 - 优先协议
Hayden-Preskill协议是黑洞信息悖论的Qubit玩具模型。基于争夺的假设，发现量子信息被立即从模拟黑洞的量子多体系统中泄漏出来。在本文中，我们将规程介绍了系统具有对称性并研究对称性如何影响信息泄漏的情况。我们特别关注向上旋转数量的保证。开发一种部分去耦方法，我们首先表明对称性会导致泄漏延迟和信息残余。然后，我们澄清它们背后的物理：延迟的特征是与对称性相关的系统的热力学特性，并且信息递归与初始状态的对称破坏密切相关。这些关系将信息泄漏概率桥接到量子多体系统的宏观物理学上，并允许我们仅根据系统的物理性质来对信息进行泄漏。
具有Mersenne序列的Hankel和Toeplitz矩阵的传播，特征多项式和决定因素
许多研究人员都研究了这些特殊矩阵，涉及递归序列，例如斐波那契，卢卡斯，佩尔，平衡数字等。在过去的几十年中，但研究人员仍然非常感兴趣。例如，Akbulak和Bozkurt [1]获得了Toeplitz矩阵的规范，并带有斐波那契和卢卡斯号的条目。然后S。Shen [19]和A.daäSdemir[6]分别将这项研究扩展到K-fibonacci和K-lucas数量，以及Pell和Pell-lucas数量。另外，Solak和Bahsi [20]获得了涉及斐波那契和卢卡斯数的汉克尔矩阵的光谱规范的规范和边界。这项研究已扩展到其他数字序列，可以看到[3，9，10，15，21，22，24]。这些类型的特殊矩阵在各个领域都有广泛的应用，例如图像处理，振动分析，加密等。[14，16，23]。
人工智能：何去何从？
计算涉及将一种记忆状态转换为另一种记忆状态。1 计算是确定性的，即相同的输入总是产生相同的输出。因此，计算能力与智力不同。计算是特定于任务的。计算器计算 314,159 × 271,828 是小菜一碟。对于我们大多数人来说，这种计算很困难。有人会争辩说计算器比人类更聪明吗？相比之下，人脑在涉及高度复杂的图像分析任务的计算方面表现非常出色。我们可以通过其独特的风格轻松识别绘画的作者（例如毕加索）。我们甚至可以识别出作品中描绘的主题之间的情感互动的性质（例如，毕加索的《母与子》[1921]中母亲与孩子之间的爱）。因此，计算不是智能，计算也不是学习，学习是计算架构的递归重排。
在 RSVP 键盘中结合脑电图和开关输入
材料、方法和结果：RSVP 键盘中的快速序列视觉呈现分为查询，通常为 10 个字符。选择后的第一个查询中的字符是 LM 根据先前输入的字符串识别为最可能的目标的字符。字符概率在每次查询后通过贝叶斯递归更新，直到一个字符达到决策阈值。在 IP 模式下，用户会看到一个框，其中包含即将到来的查询中的字符预览。然后他们可以激活开关以确认目标已包含在内（导致包含字符的概率增加并呈现查询以收集 EEG 证据），或者如果目标未包含在内则跳过查询（导致字符概率降低）。IP 也无需开关输入即可使用。
