XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System一致性
愿景的一致性2030牙买加MTF 2018-2021 National
它提供了一个全面的框架，在该框架中，国家发展的经济，社会，环境和治理维度是整合的。该计划于2009年在议会中获得批准，为实现4个协同和综合的国家目标和15项相关的国家成果提供了战略路线图，该计划将在实现民族愿景的实现中达到最终形式，在国家愿景中封装在国家愿景陈述中：该愿景声明体现了一个明确的信息，该信息是从包容性计划发展过程中产生的，并封装了我们人民的渴望，以实现安全和繁荣的未来。在牙买加2030年的Vison下，国家发展旨在可持续和包容，使所有牙买加人参与计划设计和实施过程，并为所有牙买加人提供公平的机会，以参与该过程并从预期的结果中受益。
在人机团队中的心理模型一致性的可解释指导和理由
更不用说性能提高了，人类和机器人队友必须通过共同的心理模型同步计划[19]。为了实现这一目标，需要有效的代理之间的有效沟通。一种我们利用的一种技术是增强现实（AR）可视化的技术，该技术已经在多个机器人域中进行了辩护[4，16，21]，包括我们自己自己自己表明AR能够促进台式台式操作环境中平稳的人类机器人协调能力的作品[12]和共享仓库[12]和仓库[5]。AR具有将数据直接投射到环境上的独特能力。此原位可视化为人类和机器人提供了共享的环境环境，从而实现了紧凑的视觉通信，而无需上下文切换到单独的屏幕[8，10]。我们还从可解释的AI中汲取灵感，这不仅是为了提高对不透明学习模式的理解[1，9]，而且还促进了团队流利性并提高人类机器人任务中的共同认识[2，3，18]。在我们的工作中，我们使用算法支持的AR可视化和自然语言措施，作为将人类整合到多机构增强学习（RL）计划中所需的沟通桥梁，通过利用每个代理商的独特技能来解决多代理强化学习（RL）。本摘要描述了解决两个研究问题的工作：Q1。在不确定性下执行任务以提高团队绩效时，机器人应该如何与人类交流？和Q2。机器人如何向人类队友证明他们的决策和指导是为了提高信任和合规性的合理性？
低分辨率面部表达识别的硬样品感知一致性
面部表达识别（FER）在计算机视觉应用中起着关键作用，包括视频不存在和人类计算机的相互作用。尽管FER的进展没有局部进步，但在处理在现实世界情景和数据集中遇到的低分辨率面部图像时，性能仍然会摇摆不定。一致性约束技术引起了人们的关注，以产生强大的卷积神经网络模型，从而通过增强来适应变化，但它们的功效在低分辨率FER的领域中得到了影响。这种性能下降可以归因于网络难以提取表达特征的增强样本。在本文中，我们确定了在考虑各种程度的分辨率时引起过度拟合问题的硬样品，并提出了新颖的硬样品感知一致性（HSAC）损失函数，其中包括组合注意力同意和标签分布学习。通过结合高分辨率和翻转低分辨率图像的激活图，将注意力图与适当的目标注意图与适当的目标注意图与适当的目标注意力图相结合的注意图与适当的目标注意力图的注意力图对齐。我们通过结合原始目标和高分辨率输入的预测来测量低分辨率面部图像的分类难度，并适应标签分布学习。我们的HSAC通过有效管理硬样品来赋予网络能够实现概括。各种FER数据集上的广泛实验证明了我们提出的方法比现有方法的多尺度低分辨率图像的优越性。此外，我们在原始RAF-DB数据集中达到了90.97％的最新性能。
swin-fake：一致性学习变压器的深击视频检测器
摘要：DeepFake已成为一项新兴技术，近年来影响网络安全的非法应用。大多数DeepFake检测器都利用基于CNN的模型（例如Xception Network）来区分真实或假媒体；但是，它们在交叉数据集中的表现并不理想，因为它们在当前阶段遭受过度的苦难。因此，本文提出了一种空间一致性学习方法，以三个方面缓解此问题。首先，我们将数据增强方法的选择提高到5，这比我们以前的研究的数据增强方法还多。具体来说，我们捕获了一个视频的几个相等的视频帧，并随机选择了五个不同的数据增强，以获取不同的数据视图以丰富输入品种。其次，我们选择了Swin Transformer作为特征提取器，而不是基于CNN的主链，这意味着我们的方法并未将其用于下游任务，并且可以使用端到端的SWIN变压器对这些数据进行编码，旨在了解不同图像补丁之间的相关性。最后，这与我们的研究中的一致性学习结合在一起，一致性学习能够比监督分类确定更多的数据关系。我们通过计算其余弦距离并应用传统的跨膜损失来调节这种分类损失，从而探索了视频框架特征的一致性。广泛的数据库和跨数据库实验表明，弹药效果可能会在某些开源的深层数据集中产生相对良好的结果，包括FaceForensics ++，DFDC，Celeb-DF和FaceShifter。通过将我们的模型与多种基准模型进行比较，我们的方法在检测深冰媒体时表现出相对强大的鲁棒性。
供应商 Mode S 机载应答器一致性测试 - NLR
用于多供应商 Mode S 机载应答器的独立验证工具 用于多供应商 Mode S 机载应答器的独立验证工具 用于多供应商 Mode S 机载应答器的独立验证工具 一致性测试 一致性测试 一致性测试 一致性测试
学习型组织的战略一致性维度和结构化实践：案例研究
学习型组织通过利用其“战略一致性”来促进教育。然而，组织战略是一个关键问题，因为它会影响组织的效率和绩效。本研究旨在评估战略一致性维度对组织学习实践的影响。本研究是定量的、描述性的和解释性的。验证性因子分析 (CFA) 方法用于评估研究变量。研究案例是 Wasit 大学教职员工，他们向 450 名参与者提供样本。使用问卷收集数据。使用 SPSS V.25 和 Amos.V.23 统计程序分析收集的数据。研究假设被接受，并证实了战略一致性维度（包括电信、组织价值、治理、伙伴关系和劳动力技能）对 Wasit 大学学习型组织实践的影响的统计显著性 (p < 5%)。组织学习的战略一致性维度中保留的结构表明电信、组织价值、治理、伙伴关系和教师技能的可用性。大学应该增加对组织学习机制的兴趣和投资，以促进获取知识的过程。在制定战略决策时，必须让教官参与并考虑他们的观点和能力。
COVID-19 患者肺部超声评分的人机间一致性
此次全球大流行是由导致 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 的新型严重急性呼吸综合征冠状病毒 (SARS-CoV-2) 引发的。1 这种急性传染病可引起各种症状，从无症状或中度流感样疾病到严重肺炎、多器官衰竭甚至死亡。2 由于超声 (US) 检查广泛可用且成本低廉，与其他成像技术 (X 射线和计算机断层扫描) 相比，超声 (US) 检查具有显著优势，包括实时成像和使用非电离辐射 3,4，有效地让更多患者受益于这种类型的肺部成像。5 此外，在过去二十年中，肺部超声 (LUS) 已成为一种快速评估肺部疾病的非侵入性方法。6 这项技术使医生能够在床边轻松检查患者，
ICL符合与Dynanonic的合资一致性，以生产磷酸锂的
前瞻性陈述出现在此文件中，包括但不限于有关拟议合资企业，合资协议，包括其中包含的预期条款和条件，建造和完成生产设施的构建和完成时间的陈述，估计与生产设施相关的估计资本支出以及在欧洲在电池材料中获得市场领导的意图。前瞻性陈述基于管理层的信念和假设以及当前可用于管理的信息。此类陈述受风险和不确定性的约束，实际结果可能与由于各种因素所致的前瞻性陈述中所示或暗示的结果有重大不同，包括但不限于：估计，预测和
因果一致性：使用A/B测试的增强语言模型
我们通过调整语言模型以超过A/B测试结果来开发一个通用框架，以优化营销传播的内容。我们微调了一种语言模型，将较低表现的内容转换为表现较高的变体，教会其在文本空间中进行爬山。部署后，该模型会改善人类提出的营销内容。此设计可确保AI援助不太可能损害绩效，从而减轻实施风险并促进组织的采用。我们通过电子邮件营销中的大规模现场实验来验证我们的框架。在涵盖2.83亿印象的36个活动中，在我们调整的模型的协助下创建的主题行实现了单击的速度，比未经辅助的人类专家创造的汇率高33％。这些绩效增长是由于内容质量的提高而有因果关系，从而确认了我们框架的有效性。此外，具有30倍的通用语言模型该参数无法改善结果，而我们较小的微调模型成功，这表明域特定于适应性是必要的，并且相对较小的语言模型就足够了。我们的发现提供了实验证据，表明语言模型可以从A/B测试中提取可概括的见解，从而实现从文案到创意设计的非结构化营销决策的系统优化。
从演示和偏好共同学习奖励和政策可以改善一致性
与人类的偏好和/或意图保持一致是当代基础模型的重要要求。为了确保对准，诸如人类反馈（RLHF）等流行方法将任务分为三个阶段：（i）基于大型示范数据的监督微调（SFT）计算的模型，（ii）基于人类反馈数据和（III II）的估计，（ii）将使用（III）估算了（ii II），以进一步的模型（RL）进一步估算了该模型（RL）。演示和人类反馈数据以不同的方式反映了人类用户的偏好。结果，仅从人类反馈数据获得的奖励模型估计可能不如从演示和人类反馈数据获得的奖励模型估计值那么准确。一种优化从演示和人类反馈数据获得的奖励模型估计值的政策模型可能会表现出更好的对齐性能。我们引入了一种可访问的算法，以找到奖励和政策模型并提供有限的时间绩效保证。此外，我们通过广泛的实验（包括LLMS中的比对问题和Mujoco中的机器人控制问题）来证明所提出的解决方案的效率。我们观察到，所提出的解决方案的表现优于现有的对齐算法。