XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System代托纳
科尔托纳，2020 年 10 月 12 日至 14 日 - HIPER
1.什么是人工智能？您听说过它，它很强大，甚至可能具有威胁性。人工智能或“AI”是一个经常使用但很少被理解的术语。我们不知道的东西常常让我们感到害怕，但有时我们也抱有不切实际的希望。对人工智能的大部分普遍看法来自好莱坞电影：人工智能似乎有一个好听的女性声音，让我们相信“她”，直到“她”开始杀死人类，因为不知何故“她”发展出了“她”自己的思想。这通常是大多数娱乐电影的一大亮点，但与我对人工智能的体验和看法几乎没有共同之处。这似乎只是 20 世纪 70 年代对计算机和软件误解的新版本：“他”（当时通常是“他”）这么说，因此一定是真的。“人工智能”这一术语或误称背后的工程真相是一套工具，它可以更好地完成工作或处理我们过去根本无法处理的任务。这些工具本身可能会让人着迷；你也可能担心如果这些工具被错误的人使用，会发生什么；但这些工具本身并不会让我害怕。对于“人工智能”是什么，没有连贯的定义。从最广泛的意义上讲，人工智能涉及对人类智能的研究和模拟，并希望在机器中复制这些过程。人工智能的子分支列表（非详尽）包括：
nn-Steiner：一种与直线施托纳最小树问题的混合神经算法方法
最近几年见证了使用神经网络来解决组合优化概率的快速进步。尽管如此，设计可以有效处理给定优化问题的“正确”神经模型可能具有挑战性，而且通常没有理论上的理解或对所得神经模型的理由。在本文中，我们专注于直线施剂最小树（RSMT）问题，这在IC布局设计中至关重要，因此吸引了VLSI文献中的许多启发式方法。我们的贡献是两个方面。在方法论方面，我们提出了NN-Steiner，这是一种用于计算RSMT的新型混合神经偏金属框架，该框架利用Arora的著名PTAS算法框架来解决此问题（以及其他几何优化问题）。我们的nn-Steiner用合适的神经成分代替了Arora PTA中的关键al-grolithmic成分。特别是，NN-Steiner仅需要四个神经网络（NN）组件，这些组件在算法框架内反复称为。至关重要的是，四个NN组件中的每个组件中的每个组件仅具有限制的尺寸，独立于Intop尺寸，因此易于训练。此外，随着NN组合正在学习一个通用的算法步骤，一旦学会了，因此所产生的混合神经 - 算象框架一般 - 在培训中看不到的更大实例。据我们所知，我们的nn-Steiner是有限尺寸的第一个神经体系结构，具有大约解决RSMT（和变体）的能力。在经验方面，我们展示了如何通过与最先进的方法（包括神经和非神经性的）相比，如何实现NN-Steiner，并证明我们所产生的方法的有效性，尤其是在一代化方面。
希尔斯代尔教育委员会
新泽西州公开会议法的颁布是为了确保公众有权提前获得通知并参加讨论或处理影响其利益的任何事务的公共机构会议。根据该法案的规定，希尔斯代尔教育委员会已发布本次会议的通知，会议日期、时间和地点张贴在希尔斯代尔大道希尔斯代尔区政厅；希尔斯代尔大道 509 号希尔斯代尔公共图书馆；希尔斯代尔教育委员会办公室，拉克曼路 32 号希尔斯代尔；并于 2024 年 1 月 4 日发送给委员会指定的报纸：《记录报》和《里奇伍德新闻》。本次会议的议程已于 2024 年 6 月 21 日发布并发送给《里奇伍德新闻》和《记录与先驱报》。4. 点名
![[Yumino] {“人工智能时代的学习和创造力心理学”](/simg/f\f82cd7d483d2a6355f67185080590728bae63073.png)
苯丙烷代谢的进化
图1。Mizutani等人编辑的肉桂酸/单胞醇途径和衍生型苯丙烷的示例，“学习植物化学的基础知识”。酶缩写：4Cl，4-Coumaroyl CoA连接酶； c3'h，p -coumaroyl shikimate/quinate 3-羟化酶； C4H，肉桂4-羟化酶； CAD，肉桂醇脱氢酶； ccOaomt，咖啡因coA o-甲基转移酶； CCR，肉桂二氧化碳减少； comt，caffeate o -methyltransferase; CSE，咖啡酰shikimate酯酶； F5H，试染5-羟化酶； HCT，羟基nnamoyl COA：光泽羟基霉素转移酶； PAL，苯丙氨酸氨裂解酶；塔尔，酪氨酸氨裂解。
