XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System增强技术
通过辅助短暂延迟
强化学习（RL）在事件及其感官观念之间的延迟案例中具有挑战性。最新的（SOTA）状态增强技术要么在随机环境中遭受状态空间爆炸或性能归化。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的辅助剥离加固学习（AD-RL）方法，该方法利用涉及短延迟的辅助任务，以加速RL，而RL具有长时间的延迟，而无需在随机环境中造成损害性能。具体来说，AD-RL学习了短延迟的价值功能，并使用引导和策略改进技术来对其进行长时间调整。从理论上讲，这可以大大降低样品的复杂性。在确定性和随机基准上，我们的方法在样本效率和策略绩效中都表现出色。代码可在https://github.com/qingyuanwunothing/ad- rl上找到。
缅因州通往 2040 年的道路：分析与见解
由于缅因州大部分地区位于新英格兰独立系统 (ISO-NE) 运营的新英格兰电网内，缅因州消耗的大部分电力可能来自 ISO-NE 电网的任何地方，也可能从其他管辖区进口；所有新英格兰州都是如此。为了确保清洁能源供应充足、平衡可变可再生能源的产出并满足不断增加的总负荷，缅因州将需要扩大其输电系统，增强现有输电线路的容量，利用电网增强技术，并增加新线路以连接新资源。这将使缅因州与邻近州和地区的交流更加频繁，并在电网中输送更多电力，目标是提高可靠性并降低整体系统成本。低压输电和配电基础设施也需要升级以管理更大的负荷。即使有州际负荷平衡的好处，火力发电资源仍将继续发挥重要作用，在需求旺盛时或可再生能源短缺期间提供可靠性。
一种自动PCB缺陷检测的深度学习方法：全面评论
摘要电子设备的扩展市场已大大提高了对高质量印刷电路板（PCB）的需求。即使是PCB中的较小缺陷也可能对最终用户构成重大安全风险。本文对基于深度学习的PCB缺陷检测方法进行了全面综述。我们的探索涵盖了各个关键方面，包括对PCB缺陷的分类，自动化视觉检查（AVI）技术，对象检测方法论以及深度学习模型的广泛采用。具体来说，我们专注于具有特征金字塔网络（FPN-RFCN）的最新方法，称为基于区域的完全卷积网络。此外，我们讨论了该域中的有效数据增强技术和常用的评估指标。本评论为从事PCB质量保证的研究人员，从业人员和行业专业人员提供了宝贵的见解。关键字：深度学习，特征金字塔网络，PCB，缺陷检测，图像处理，智能制造
机械工程系教职员手册 - 贝鲁特
Daniel Asmar 是贝鲁特美国大学机械工程系副教授。Daniel 于 2006 年获得滑铁卢大学系统设计工程博士学位。Daniel 的研究领域是机器人技术和计算机视觉。他对视觉感知、自主机器人导航和测绘、环境表示和识别、考古学中的增强技术以及计算机视觉中的分割方法感兴趣。他在这些领域的期刊和会议论文集上发表了一百多篇论文。自 2010 年以来，Daniel 对数字文化遗产的兴趣日益浓厚，他利用自己在计算机科学方面的知识来帮助解决该领域的问题。2010 年至 2014 年，他领导了 IAM 项目，2019 年至 2022 年，他领导了 MED GAIMS，这两个项目均由欧盟资助，并在其中开发了文化遗产中的扩展现实和游戏化应用。
使用stylegan2-ada
在这项研究中，我们提出了一种生成数据增强技术，以克服设计基于深度学习的自动化链球菌诊断系统时严重有限的数据的挑战。我们基于用于系统设计的stylegan2-ADA模型实现生成模型，并使用两个分类器评估斜视分类性能。我们根据传统数据增强技术评估了我们提出的方法的能力，并确认了性能的实质性增强。此外，我们进行了实验，以探索眼科医生之间的诊断一致性与生成模型的产生性能之间的关系。超越FID，我们验证了分类器上的生成样本以建立其实用性。通过这些实验，我们证明了基于生成模型的数据增强功能在极端数据稀缺的情况下提高了总体定量性能，并且有效地减轻了深度学习模型培训期间的过度拟合问题。
无线快速充电解决方案
摘要。电动汽车（EV）的采用率不断增加，这加剧了对高效，用户友好的充电选项的需求。无线快速充电为标准插件系统提供了可行的替代方案，具有更大的便利性和连接器上的磨损降低的可能性。本文涵盖了电动汽车无线快速充电系统的当前状态和未来前景，专注于基本原则，最近的突破以及即将进行的创新。的关键挑战，例如效率，成本，安全性和基础设施整合，都得到了彻底的分析。本文还审查了现有的实施和案例，突出了其性能和可扩展性。此外，它研究了影响无线充电系统开发和部署的监管和标准化挑战。未来的研究方向可用于解决当前的限制并进一步增强技术。总的来说，该报告对无线快速充电对改变EV基础架构的潜力进行了详细分析，并解释了克服当前障碍并具有全部潜力所必需的行动。
有限资源和世界经济
明确纳入有限供应的关键自然资源。特别是，我们提出了一种匹配自然资源一些关键事实的方法：（i）使用量长期增加（但在某些情况下，在某个时间点达到峰值，这可能是由于有限性造成的）；（ii）短期内价格波动非常大；（iii）长期来看成本份额变动相对稳定，而份额在较高频率下变化很大。虽然我们认为我们的观点适用于大多数有限供应的自然资源，但我们的定量应用是化石能源，特别是石油。本文提出的核心模型建立在我们最近的工作之上：Has-sler、Krusell 和 Olovsson (2021)。本文构建了一个定向节能技术变革模型，旨在了解长期能源份额。在该模型中，Cobb-Douglas 复合材料与化石燃料之间的替代弹性在短期内接近于零（即 Leontief）。然而，由于技术在中长期内生，资本/劳动力与能源增强技术变革的组合会随着需求而变化：随着化石能源变得越来越稀缺，能源增强技术变革也会随之增加。因此，与短期不同，长期成本份额在应对冲击方面相当稳定。在本文中，我们从几个重要方向扩展了 Hassler、Krusell 和 Olovsson (2021) 中的模型，以分析自然资源使用和自然资源价格的历史演变。首先，我们在这里更狭隘地关注石油（而不是更普遍的化石燃料），因此，本分析的一个关键方面是石油价格的内生性，尤其是考虑到传统石油的供应相当有限。其次，我们在模型中引入了一种额外的、可再生的能源，最终可以取代石油（和其他化石能源）。这使我们能够分析从以化石燃料为主的经济向主要使用可持续能源的世界经济的转变。第三，我们考虑的是世界经济，而不是更狭隘地关注美国。总体而言，尽管我们之前的论文确实利用价格和数量的变动来理解对化石能源的需求，但它没有探索可能非单调的中期过渡动态，而这正是我们在这里的唯一关注点。这里的一个核心结论是，我们的环境自然会产生长期
生物医学军事研究的伦理：治疗、预防、增强和风险
摘要 在军事背景下进行人体增强研究时，风险考虑（尤其是对研究对象的风险考虑）应发挥什么作用？我们介绍了目前可见的军事增强技术（1）及其风险的标准讨论（2），特别是我们所说的“假设”，即增强的风险规避要求高于治疗。我们通过引入三类增强（3）来挑战这一假设：治疗、预防和纯增强。这要求对假设进行修订（4），同时我们提出了一些关于如何在军事增强研究背景下平衡风险和收益的进一步一般原则。我们认为，与纯增强应用相比，一种特定类型的治疗增强为相关干预措施的人体试验提供了更负责任的途径。最后，我们讨论了对我们思路的一些可能的反对意见（5）。虽然我们承认它们的潜在见解，但我们最终发现它们没有说服力，至少在我们的提议被理解为对此类治疗增强试验的候选人完全非强制性的情况下。
![arxiv：2401.00642v1 [CS.CL] 2024年1月1日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\933e0c438c3aff6508781cbcc8571c68e57a44d3.webp)
arxiv：2401.00642v1 [CS.CL] 2024年1月1日
在增加抗生素释放性和诸如Covid-19之类的传染病的传播时期，对与抗生素耐药性相关的基因进行分类非常重要。随着Nat-Ural语言处理的发展，基于变压器的语言模型，许多学习Nu-Cleotide序列特征的语言模型也出现了。这些模型在分类核苷酸序列的各种特征方面表现出良好的性能。在对核苷酸序列进行分类时，不仅是序列本身，而且还使用各种背景知识。在这项研究中，我们不仅使用基于核苷酸序列的语言模型，还使用基于PubMed文章的文本语言模型来反映模型中更多的生物背景知识。我们采用了一种基于抗生素抗性基因的各种数据库的核苷酸语言模型和文本语言模型的方法。我们还提出了一种基于LLM的增强技术，以补充数据和合奏方法，以有效地结合这两个模型。我们还提出了用于评估模型的基准。我们的方法比耐药性类别预测中的核苷酸序列语言模型更好。
引言人类增强的生物政治
人们已经寻求数千年来提高自己的身心能力的方法。对于我们这些相信人类增强技术的人来说，包括衣服，工具和武器，增强的政治始于史前历史。只有某些种姓或性别才能触摸特定工具或穿某些衣服的工业前社会规范是初步政治。假肢已有数千年的历史，到15世纪，世界各地有多次疫苗接种的实验。撰写以来文明曙光以来发生的各种赋权的历史是适当的，但这一卷（现在我们可以向讲座展示）将在20世纪初期开始有关人类增强的辩论中，该辩论始于20世纪初期，一旦现代医学开始为人类增强提供实际技术。在研究人类增强与生物殖民地（我们作品的主题）之间的关系之前，可以说几句话，关于该卷出现的系列文章，该系列具有与第一本书相同的标题，并且在该主题上最佳科学专家的贡献中开放。