XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System错误检测
赖布尔国家技术学院
UNIT-I 布尔代数与逻辑门概述：数字系统和代码、二进制算术、布尔代数、开关函数最小化、德摩根定理、卡诺图方法（最多 4 个变量）、奎因麦克拉斯基方法、不关心条件和多输出开关功能的情况。 UNIT-II 组合电路：NAND / NOR 门、开关函数的实现、半/全加器、半/全减器、串联和并联加法、BCD 加法器、前瞻进位生成器、解码器和编码器、BCD 到 7 段解码器、多路复用器和多路分解器、奇偶校验位生成器和检测器错误检测。 UNIT-III 顺序电路：寄存器和计数器简介：触发器及其转换、激励表、同步和异步计数器以及顺序电路的设计：代码转换器和计数器。模式-k 和除以 K 计数器、计数器应用。UNIT-IV 逻辑系列：RTL、DTL、所有类型的 TTL 电路、ECL、电路、I2 L 和 PMOS、NMOS 和 CMOS 逻辑等的操作和特性。 UNIT-V 存储器和转换器：介绍各种半导体存储器和 ROM 和 PLA 的设计，介绍模拟/数字和数字/模拟转换器及其类型（R-2R 梯形网络和逐次逼近转换器） 教科书名称 1. WH Gothman，“数字电子学” PHI 2. RP Jain：“现代数字电子学”，TMH 参考书名称： 1. RJ Tocci，“数字系统原理与应用” 2. Millman Taub，“脉冲、数字和开关波形” TMH 3. MM Mano：“数字逻辑和计算机设计”，PHI。 4. Floyd：“数字基础”，UBS。 5. B. Somanathan Nair，“数字电子学与逻辑设计”，Prentice-Hall of India
使用基于嘈杂学生的训练来提高 T1 加权对比增强 3D MRI 中的脑转移瘤检测率
摘要 — 早期发现脑转移瘤 (BM) 可能对癌症患者的预后产生积极影响。我们之前开发了一个框架，用于在 T1 加权对比增强 3D 磁共振图像 (T1c) 中检测小 BM（直径小于 15 毫米），以协助医疗专家完成这项时间敏感且高风险的任务。该框架利用专用的卷积神经网络 (CNN)，该网络使用标记的 T1c 数据进行训练，其中基本事实 BM 分割由放射科医生提供。本研究旨在通过一种基于嘈杂学生的自训练策略来推进该框架，以利用大量未标记的 T1c 数据（即没有 BM 分割或检测的数据）。因此，该工作 (1) 描述了学生和老师 CNN 架构，(2) 介绍了数据和模型噪声机制，以及 (3) 引入了一种新颖的伪标记策略，考虑到框架学习到的 BM 检测灵敏度。最后，它描述了一种利用这些组件的半监督学习策略。我们使用 217 个标记和 1247 个未标记的 T1c 检查通过 2 倍交叉验证进行了验证。仅使用标记检查的框架在 90% 的 BM 检测灵敏度下产生了 9.23 个假阳性；而使用引入的学习策略的框架在相同灵敏度水平下导致错误检测减少约 9%（即 8.44）。此外，虽然使用 75% 和 50% 标记数据集的实验导致算法性能下降（分别为 12.19 和 13.89 个假阳性），但使用嘈杂的学生训练策略的影响不太明显（分别为 10.79 和 12.37 个假阳性）。
使用超低噪声 SQUID 放大器实现量子点的灵敏射频读取
半导体中的电子自旋是最先进的量子比特实现方式之一，也是利用工业工艺制造的可扩展量子计算机的潜在基础 [1–3]。一台有用的计算机必须纠正计算过程中不可避免地出现的错误，这需要很高的单次量子比特读出保真度 [4]。用于错误检测的全表面码要求在计算机的每个时钟周期内读出大约一半的物理量子比特 [5]。直到最近，自旋量子比特装置中的单次读出只能通过自旋到电荷的转换来实现，由附近的单电子晶体管 (SET) 或量子点接触 (QPC) 电荷传感器检测 [6–9]。然而，如果使用色散读出，硬件会更简单、更小，这利用了双量子点中单重态和三重态自旋态之间的电极化率差异 [10–13]。可以通过与量子点电极之一粘合的射频 (RF) 谐振器监测由此产生的两个量子比特状态之间的电容差异。量子点中的电荷跃迁也会发生类似的色散偏移，这样反射信号有助于调整到所需的电子占据 [14–16]。色散读出的优势在于它不需要单独的电荷传感器，但即使在自旋衰减时间较长的系统中，电容灵敏度通常也不足以进行单次量子比特读出 [17–23]。最近，已经在基于双量子点的系统中展示了色散单次读出 [24–28]，但为了提高读出保真度，仍然需要更高的灵敏度。
人工智能在软件工程中的未来发展方向
人工智能在软件工程中的未来发展方向 Narasimha Murthy MR 助理教授，VVIET 迈索尔 570028 印度 摘要：本研究论文探讨了人工智能（AI）的快速发展格局及其对软件工程领域的深远影响。随着技术的不断进步，人工智能正在成为软件开发流程中不可或缺的一部分，彻底改变了软件的设计、测试和维护方式。本文深入探讨了人工智能在软件工程中的现状，并探讨了其未来的发展方向，讨论了未来的潜在优势、挑战和机遇。 关键词：人工智能 AI、软件工程、革命性、未来方向、挑战 1.简介 随着人工智能的融入，软件工程正经历变革阶段。机器学习和自然语言处理等人工智能技术越来越多地被应用于增强软件开发的各个方面，从需求分析到部署和维护。本文旨在分析人工智能在软件工程中的当前应用并预测其未来发展方向。 2. 人工智能在软件工程中的当前应用 a) 自动代码生成：人工智能算法可以生成代码片段甚至整个函数，从而减轻开发人员的负担并加快开发过程。 b) 错误检测和解决：人工智能工具可以分析代码以检测错误和漏洞，提供主动解决方案并提高软件可靠性。 c) 需求分析和自然语言处理：人工智能支持复杂的自然语言处理，有助于提取需求并促进利益相关者和开发人员之间的更好沟通。 d) 自动化测试：人工智能驱动的测试工具通过自动化测试用例生成、执行和结果分析来提高软件测试的效率。 3. 人工智能在软件工程中的未来范围
量子纠错码 - DR-NTU
信息是物理的。使用量子力学作为计算和信息处理的基础是明智的 [19]。在信息论、计算和物理学的交叉点上，数学家和计算机科学家必须从信息的量子物理实现的角度来思考。物理学家们经常就量子力学的性质和解释进行哲学辩论，现在转向利用其进行信息处理和测试理论的完整性。在不破坏内容的情况下，人们无法直接访问存储和处理在大量纠缠量子系统中的信息。将大规模量子计算变成现实极具挑战性。首先，它需要比传统系统中有效实现的技术复杂得多的误差控制技术。随着量子系统的尺寸和电路深度不断增加，误差控制变得越来越重要。量子误差控制是一组保护量子信息免受不必要的环境相互作用（称为退相干）影响的方法。经典方法是将携带信息的向量编码到更大的空间中，以便为错误检测和纠正提供足够的冗余。在量子设置中，信息存储在嵌入更大希尔伯特空间的子空间中，该子空间是复数 C 域上的有限维、范数向量空间。码字是量子态，错误是算符。好消息是，如果噪声可以保持在一定水平以下，它就不会成为弹性量子计算的障碍。这一重要见解是基于形成所谓阈值定理的开创性成果得出的。理论参考包括 Knill 等人在 [34] 中的阐述、Preskill 的工作
使用超低噪声 SQUID 放大器实现量子点的灵敏射频读出
半导体中的电子自旋是最先进的量子比特实现方式之一，也是利用工业工艺制造的可扩展量子计算机的潜在基础 [1–3]。一台有用的计算机必须纠正计算过程中不可避免地出现的错误，这需要很高的单次量子比特读出保真度 [4]。用于错误检测的全表面码要求在计算机的每个时钟周期内读出大约一半的物理量子比特 [5]。直到最近，自旋量子比特装置中的单次读出只能通过自旋到电荷的转换来实现，由附近的单电子晶体管 (SET) 或量子点接触 (QPC) 电荷传感器检测 [6–9]。然而，如果使用色散读出，硬件会更简单、更小，这利用了双量子点中单重态和三重态自旋态之间的电极化率差异 [10–13]。可以通过与量子点电极之一粘合的射频 (RF) 谐振器监测由此产生的两个量子比特状态之间的电容差异。量子点中的电荷跃迁也会发生类似的色散偏移，这样反射信号有助于调整到所需的电子占据 [14–16]。色散读出的优势在于它不需要单独的电荷传感器，但即使在自旋衰减时间较长的系统中，电容灵敏度通常也不足以进行单次量子比特读出 [17–23]。最近，已经在基于双量子点的系统中展示了色散单次读出 [24–28]，但为了提高读出保真度，仍然需要更高的灵敏度。
涉及感觉运动控制的多任务处理过程中的错误相关电位：脑机接口的 ERP 和离线解码研究
人类通过感知和应对错误来实现高效的行为。错误相关电位 (ErrP) 是在感知错误时发生的电生理反应。有人提出利用 ErrP 来提高脑机接口 (BCI) 的准确性，利用大脑的自然错误检测过程来提高系统性能。然而，外部和环境因素对 ErrP 可检测性的影响仍然不太清楚，特别是在涉及 BCI 操作和感觉运动控制的多任务场景中。在此，我们假设感觉运动控制的困难会导致多任务处理中的神经资源分散，从而导致 ErrP 特征的减少。为了检验这一点，我们进行了一项实验，其中指示参与者将球保持在板上的指定区域内，同时尝试通过运动想象控制显示屏上的光标。BCI 以 30% 的随机概率提供错误反馈。根据感觉运动控制的难度，我们采用了三种场景——无球（单任务）、轻量球（简单任务）和重量球（困难任务）——来描述 ErrP。此外，为了研究多任务对 ErrP-BCI 性能的影响，我们离线分析了单次试验分类准确度。与我们的假设相反，改变感觉运动控制的难度不会导致 ErrP 特征发生显著变化。然而，多任务会显著影响 ErrP 分类准确度。事后分析显示，在单任务 ErrP 上训练的分类器在困难任务场景下准确度降低。据我们所知，这项研究是首次在离线框架内研究在涉及感觉运动控制和 BCI 操作的多任务环境中 ErrP 是如何被调节的。尽管 ErrP 特征保持不变，但观察到的准确度变化表明，在实现基于 ErrP 的实时 BCI 之前，需要设计考虑任务负荷的分类器。
基于工厂的编码一个逻辑量子位的量子极性码的容错准备
最近提出了一种容错方法来准备 Q 1 码的逻辑码态，即编码一个量子比特的量子极性码。其中的容错性由错误检测装置保证，如果在准备过程中检测到错误，则完全丢弃准备。由于错误检测，准备是概率性的，其成功率（称为准备率）随代码长度的增加而迅速下降，从而阻止了大代码长度的代码状态的准备。在本文中，为了提高准备率，我们考虑工厂准备 Q 1 码态，其中尝试并行准备多个 Q 1 码态副本。使用额外的调度步骤，我们可以避免每次检测到错误时完全丢弃准备，从而反过来提高准备率。我们进一步提供了一种理论方法来估计使用工厂准备准备的 Q 1 码的准备和逻辑错误率，该方法被证明与基于蒙特卡洛模拟的数值结果紧密相关。因此，我们的理论方法可用于为大代码长度提供估计，而蒙特卡罗模拟实际上并不可行。对于电路级去极化噪声模型，我们的数值结果表明准备率显著增加，特别是对于较大的代码长度 N 。例如，对于 N = 256 ，对于实际有趣的物理错误率 p = 10 − 3 ，它从 0.02% 增加到 27%。值得注意的是，N = 256 的 Q 1 码在 p = 10 − 3 和 p = 3 × 10 − 4 时分别实现了大约 10 − 11 和 10 − 15 的逻辑错误率。与具有相似代码长度和最小距离的表面码相比，这相当于提高了大约三个数量级，从而表明所提出的方案用于大规模容错量子计算的前景。
支持语义和空间构造场景处理的独特且重叠的大脑网络
场景意象在我们回忆自传体记忆、想象未来和在世界中探索时起着重要作用。因此，在本研究中，我们试图更好地了解大脑如何支持场景表征。处理场景涉及各种认知过程，这些过程在现实世界中具有高度交互性。然而，在这里，我们的目标是分离语义和空间构造场景过程，以便识别每个过程特有的大脑区域、它们共同拥有的区域以及区域之间的连接。为此，参与者在功能性磁共振成像期间搜索场景中的语义或空间构造不可能性。我们只关注那些可能的场景，从而消除任何会引起惊讶或新奇等反应的错误检测。重要的是，我们还在参与者之间平衡了可能的场景，使我们能够在两种不同条件下检查相同可能场景图像的大脑活动和连接性。我们发现参与者在每种条件下都采用了不同的认知策略，这反映在不同的眼球运动行为中。这些反过来又与颞叶外侧皮层和顶叶皮层在语义场景处理中的参与度增加、海马体在空间构造场景处理中的参与度增加以及腹内侧前额叶皮层 (vmPFC) 的激活度增加有关，腹内侧前额叶皮层 (vmPFC) 是两者共有的。连接性分析表明，vmPFC 根据手头的任务在语义和空间构造大脑网络之间切换。这些发现进一步强调了颞叶外侧区域众所周知的语义功能，同时为先前断言的海马体对场景构造的贡献提供了额外的支持，以及最近提出的 vmPFC 可能在协调场景处理中发挥关键作用的建议。
使用...
这项工作探讨了使用机器学习检测严重缺陷的最新方法。使用机器学习算法中模式识别的力量，我们为图像尾字符串分析提供了一个自动系统。该系统在仔细标记不同故障分类的广泛数据集上进行培训。这使该模型可以在部署过程中检测和分类未见拖曳图像中的潜在错误。这种方法通过提供客观，自动化和不断学习的解决方案来进行船尾线检查，从而提供了与传统技术相比的重要优势。这可以改变许多行业中硬线完整性的评估方式。该方法通过分析苛刻的线的图像来检测缺陷来自动化检查过程。机器学习算法在模式识别方面表现出色，使其非常适合此任务。所提出的方法涉及在由不同故障类型分类的船尾线图像数据集上训练模型。一旦训练了模型，它就可以分析新图像并有效地对其进行分类，并检测到牵引线中的潜在错误。这种数据驱动的方法比传统方法具有多个优点，包括更好的准确性，效率以及随着时间的推移不断学习和改进的能力。这种方法可能会彻底改变许多行业的回报线控制。算法V3是由Google开发的深度卷积神经网络体系结构。由于有效地使用了卷积过滤器和自举模块，因此在各种图像分类任务中实现了高性能。种子模块堆叠具有并联不同尺寸过滤器的多卷积层，从而允许网络捕获图像的不同特征。这种层次结构方法允许Inception V3学习图像数据的复杂表示，从而在尾字符串分析中获得了更好的错误检测精度。