XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System受约束
使用协作尖峰神经网络求解二次不受约束的二进制优化
摘要 - 次数不受约束的二进制优化（QUBO）问题成为一种有吸引力且有价值的优化问题，因为它可以轻松地转换为各种其他组合优化问题，例如图形/数字分区，最大值，SAT，SAT，Vertex，Vertex，Vertex，TSP，TSP等。其中一些问题是NP-HARD，并广泛应用于行业和科学研究中。同时，已经发现Qubo与两个新兴的计算范式，神经形态计算和量子计算兼容，具有巨大的潜力，可以加快未来的优化求解器。在本文中，我们提出了一种新型的神经形态计算范式，该计算范式采用多个协作尖峰神经网络来解决QUBO问题。每个SNN进行局部随机梯度下降搜索，并定期分享全球最佳解决方案，以对Optima进行元效力搜索。我们模拟了模型，并将其与无协作的单个SNN求解器和多SNN求解器进行比较。通过对基准问题的测试，提出的方法被证明在寻找QUBO Optima方面更有效。具体来说，它在无协作和单SNN求解器的情况下分别在多SNN求解器上显示X10和X15-20加速。索引术语 - 数字计算，尖峰神经网络作品，组合优化，QUBO
不受约束的经济增长将摧毁我们：我们需要一种替代方案
绿色增长的替代方案现在被称为“去增长”。杰森·希克尔 (Jason Hickel) 的《少即是多》 (Less Is More) 是有关这一运动的圣经之一。去增长者并不赞成关闭全球经济，因为他们认识到这将导致社会混乱，穷人和边缘化群体将遭受最大的苦难，但正如曼恩所写，他们“将有目的的缩减和全球重新分配结合起来”。去增长者提倡积极出行而非开车、以植物为基础的饮食、生态农业、房屋保温、共享、维修，以及青睐二手产品而非新产品等政策。（BMJ 的读者会认识到，这些都是有利于健康的政策。）但这足以让全球经济继续发展并让人们摆脱贫困吗？你如何实现它？
受约束组合优化问题的量子启发张量网络算法
组合优化在理论研究和实际应用中都具有普遍意义。快速发展的量子算法为解决组合优化问题提供了不同的视角。在本文中，我们提出了一种基于量子启发的张量网络算法，用于解决一般的局部约束组合优化问题。我们的算法为感兴趣的问题构建了一个汉密尔顿量，有效地将其映射到量子问题，然后将约束直接编码到张量网络状态中，并通过将系统演化到汉密尔顿量的基态来求解最优解。我们用露天采矿问题演示了我们的算法，结果得出了二次渐近时间复杂度。我们的数值结果表明了这种构造的有效性以及在一般组合优化问题的进一步研究中的潜在应用。
AI-Lyricist：生成受约束的音乐和词汇
摘要 我们提出 AI-Lyricist：一个根据所需词汇和 MIDI 文件作为输入来生成新颖而有意义的歌词的系统。这项任务涉及多项挑战，包括自动识别旋律并从多声道音乐中提取音节模板、生成与输入音乐风格和音节对齐相匹配的创意歌词以及满足词汇约束。为了应对这些挑战，我们提出了一个自动歌词生成系统，该系统由四个模块组成：（1）音乐结构分析器，用于从给定的 MIDI 文件中获取音乐结构和音节模板，利用预期音节数的概念更好地识别旋律；（2）基于 SeqGAN 的歌词生成器，通过策略梯度进行多对抗训练优化，使用双鉴别器进行文本质量和音节对齐；（3）深度耦合的音乐歌词嵌入模型，将音乐和歌词投射到联合空间中，以便公平比较旋律和歌词约束；以及一个名为 (4) Polisher 的模块，通过对生成器应用掩码并替换要学习的单词来满足词汇约束。我们在超过 7,000 个音乐歌词对的数据集上训练了我们的模型，并通过主题、情感和流派方面的手动注释标签进行了增强。客观和主观评价均表明 AI-Lyricist 在所提出的任务上的表现优于最先进的技术。
受约束和开放的神经生理激活...
设计空间的概念起源于问题空间的形成，并且在过去60年中一直是调查和辩论的主题。在信息处理理论的问题空间理论（Newell＆Simon，1972）中，基于一般问题解决方案计算机程序（1957年），新约束，子目标和设计替代方案从问题空间中引起的新约束，子目标和设计替代方案会导致外部记忆表现形式的转变，例如模型和图纸，例如，会考虑到问题的变化。问题解决者检索系统，无论是人类还是计算能力系统，都会在搜索解决方案时不断修改和表征问题空间。那时，人们认为井和不确定的问题（Reitman 1964）或结构性不佳的问题（Newell 1969）被认为取决于问题解决者可用的问题解决方法和技术。对问题解决者容量的这种依赖性源于这样的观念，即没有结构性的问题，仅在有限的能力的范围内为解决问题的人（Simon 1973）正式形式化了结构性的问题，并且根据问题的目标，约束和生成的替代方案。一种认知设计理论的替代方法，后来成为反思实践（Schön1983; 1987）。在这种方法中，设计师通过思考和做事，因此知道行动（Argyris等人）（1985），将构建设计世界，并设定问题空间的维度以及他/她试图找到解决方案的举动（Schön，1992）。所处的认知研究方法（Clancey 1997）随后出现了许多与社会科学，行为和动态神经过程有关的学科和目标，以了解知识和行动的观点，并支持学习的想法，即学习发生在做某事时。所在的一词强调，感知机制因果关系将人类认知与环境和行动联系起来。位置涉及内部组织以及内部和外部组织之间发生的因果关系，改变了世界上的事物。新的观察方式和改变世界的改变方式随着时间的流逝而发展。作为一种研究方法，出现了适当的认知披露，以研究设计中的人类认知（Gero 1990）。设计是一种时间和多模式的活动，要求对位置的请求提供适当的解决方案，当这些请求打开时，请在解决问题的阶段发生在解决问题的阶段之前，要求发现问题和问题框架（Runco 1994； Runco和Nemiro，1994）。在过去的40年中，出现了解决问题的空间的替代视图，重点关注变化的最终目的，即解决方案空间。1.1设计空间在理解设计方面的一个有用的抽象是设计空间的概念，设计师探索了可能性的抽象空间（Amstel等人。2016; MacLean等。这两种观点都基于诸如协议分析等方法的设计认知研究（Goldschmidt，2014; Kan＆Gero，2017）。虽然受约束的设计空间通常受到特定要求的限制，但开放的设计空间扩展2011）在问题空间内的探索开始，设计过程的问题解决观点（Goel＆Pirolli，1992; Goel，1994; Goolschmidt，1997），而其他人则声称设计是通过产生解决方案空间的（Dorst，2019; Dorst＆Cross 2001; Dorst＆Cross 2001; Gero＆Gero＆cross＆cross＆verer＆krer＆krer＆kumar; krer＆kumar＆kumar＆kumar; 2009年;吉川，1981年）。另一种观点是，根据设计请求的限制水平和对创意探索的开放程度，设计空间可以受到限制或开放，这是本文报告的研究重点。
建模点标记的空间受约束的不同生态形态
摘要。表面注册在形状分析和几何处理中起着基本作用。通常，评估表面映射结果有三个标准：不同的仿形，小失真和特征对齐。为满足这些要求，这项工作提出了一个新颖的模型，该模型是地标的限制了二态性的。基于Teichm uller理论，该映射空间由Bel-Trami系数生成，它们在有限的teichm- uller中等同于0。这些Beltrami系数是线性方程组的解决方案。通过使用此理论模型，可以通过在不同的态度空间中使用线性约束来实现最佳注册，例如谐波图和Teichm uller图，从而最大程度地减少了不同类型的失真类型。理论模型是严格的，具有实用价值。我们的实验结果证明了该方法的效率和效率。