XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System出逆下
非凸逆问题
2凸式23 2.1基础：压缩感应。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.1.1凸介：原理。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.1.2直觉。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.1.3在有限的等轴测图下保证紧密度。。。。。29 2.2低级矩阵恢复。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.2.1凸质：原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.2.2在受限的等轴测图下保证紧密度。33 2.2.3没有限制等轴测的问题。。。。。。。。。。35 2.3超分辨率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 2.3.1通过总变化规范进行凸介。 。 。 40 2.3.2无限制的等轴测特性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 43 2.3.3通过双证书正确性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4440 2.3.1通过总变化规范进行凸介。。。40 2.3.2无限制的等轴测特性。。。。。。。。。。。。。43 2.3.3通过双证书正确性。。。。。。。。。。。。。44
元逆约束增强...
逆增强学习（IRL）由于其有效性从专家的演示中恢复奖励功能的有效性，因此一直在接受大量的研究工作，这些奖励功能可以很好地解释专家的行为。在实际应用中，约束无处不在，与一组约束相比，奖励功能比单个奖励功能更好地解释了复杂的行为（Malik等，2021）。因此，提出了逆约束强化学习（ICRL）以从专家的示范中学习限制。IRL上的最新目前（Fu等，2018; Imani＆Ghoreishi，2021）和ICRL（Scobee＆Sastry，2019年）可以在不受约束的环境中学习奖励功能，或者可以推断出与获得地面真相奖励但不能推断出两者的约束。为了解决这一挑战，提出了分布式ICRL（Liu＆Zhu，2022）来学习专家的奖励功能和约束。在本文中，我们遵循（Liu＆Zhu，2022）中的ICRL的定义，这意味着学习专家的奖励功能和约束。
逆增强算法学习
Schmidt Sciences AI2050 Early Career Fellow 2024 City & State Trailblazer in Higher Education 2024 Samsung AI Researcher of the Year (awarded to 5 early-career faculty worldwide) 2023 NSF CAREER Award 2022 Cornell Tech Faculty Teaching Award of the Year (awarded to one faculty member by students) 2022 CIFAR Azrieli Global Scholar 2022 Kavli Fellow 2022 LinkedIn Faculty Research Award 2022 MIT Technology Review 35 Innovators Under 35 2021 Best Paper Award in Applied Data Science Track, KDD 2021 Google Research Scholar 2021 Best On Theme paper award, NeurIPS ML4H Workshop 2020 Forbes 30 Under 30 in Science 2019 Most impactful to society poster award, University of Michigan AI Symposium 2019 EECS Rising Star 2018 Best paper award, AISTATS 2018 Top 10 2016-2017论文监管和系统基因组学（ROCOMB/ISCB）2017 2017年最佳海报奖，ICML计算生物学2016年最佳脱口秀奖，ISMB高吞吐量Sig 2015 Rhodes 2015 Rhodes Secorning 2015 Rhodes Scholar 2014 Hertz Hertz Hertz Hertz 2014 NDSEG Allt 2014 NDSEG ALLIG 2014 NDSEG ALLID 2014 DEANS奖学金，2014年DEANS COUMPL ANTANFORD COMPAL，NINTAN FAME 2013 NINATAR DRIVATE 2013 US，US DIMATICS US，US DIMATICS US，US dnd <
顶骨内脑膨出
脑膨出是脑实质通过颅底或颅顶骨性缺损突出[1]。脑膨出可能是先天性疾病（类似于神经管缺损），也可能是后天事件导致的，如感染、创伤、肿瘤和医源性原因[2,3]。据估计，每 3,000-10,000 个活产婴儿中就有 1 个是先天性脑膨出[4]。人们提出了许多脑膨出的分类系统，但最被接受的是 Matson [5] 的分类系统，该系统根据脑膨出的位置分为：基底、枕骨、凸面和闭锁。这些病变通常位于中线，从鼻部到枕部，四分之三的脑膨出发生在后部[6]。如果缺损仅占据硬脑膜和内板，而颅骨外板完整，则实质疝会发生在板内空间，称为板内脑膨出 [7]。尤其是偏离中线的顶叶脑膨出非常罕见，仅占所有脑脊髓畸形的 1% 和脑膨出的 10% [2,8]。我们在此报告
TMCF建议：'逆最佳运输
问题区域。确定的参与者将应用和计算数学，计算统计和机器学习以及相关应用领域（例如人口流量，机器学习和AI）等相关应用领域汇集了互补的专业知识。研讨会的结果将有助于合并一个积极参与该领域的研究人员的跨学科社区，目的是构建可在多个应用领域中使用的新方法和工具。研讨会也将是探索寻求进一步资金的选择的机会，例如ERC协同作用或EPSRC标准赠款，目的是在英国，欧洲和美国培养跨学科研究。ERC协同作用或EPSRC标准赠款，目的是在英国，欧洲和美国培养跨学科研究。
CDP-------苏联 - 逆度-2023.pdf
中性水对于我们的运营至关重要。在人口增长，城市化和工业化的压力下，水的需求和价格预计将上涨。水泥生产需要用于设备和冷却，发射控制以及在湿过程中准备浆料的水。湿工艺窑技术正在过时，并被更有效的干燥过程所取代。总企业需要水以清洗原材料，并且要准备好混合企业，水是最终产品混凝土的混合物的一部分。用于直接操作的主要用途，高质量的水不是很重要，因为对于大多数过程（原材料准备和冷却），不需要良好的淡水质量。重要的是数量，而不是质量。可以通过收获的回收水或雨水来解决这些水的需求。将来，高质量的水将仍然不重要，因为我们在运营中不需要大量的淡水质量。是间接操作的主要用途，我们选择了中立作为重要的评级，作为考虑对客户和供应商的影响的平衡结果。客户，典型的混凝土混合物约为10％水泥，75％的骨料和15％的水。对于客户而言，混凝土中使用的水质量可能会影响新鲜的混凝土特性，例如设定时间和可加工性以及硬化混凝土的强度和耐用性。因此，某些建筑（例如建筑物，桥梁和机场）需要优质的水。供应商，一些供应商可能需要高质量的淡水（例如机械和设备），但对于我们的批量要求（燃料，原材料和添加剂），不需要足够的水质。考虑到客户和供应商的需求，我们选择了中立。将来，为了间接使用，这可能会改变并变得重要，具体取决于我们的客户和供应商面临的水问题。