XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System子问题
从文本说明中生成人类运动
由于其广泛的应用范围，从文本描述中产生人类动作已引起了越来越多的研究兴趣。但是，只有少数作品将人类场景的互动与文本条件一起考虑，这对于视觉和物理现实主义至关重要。本文提出了在3D门场景中产生人类动作的任务，鉴于人类习惯的文本描述。由于文本，场景和运动的多种形式性质以及对空间推理的需求，此任务提出了挑战。为了应对这些挑战，我们提出了一种新方法，将复杂的概率分解为两个更可管理的子问题：（1）目标对象的语言接地和（2）以对象为中心的信息产生。对于目标对象的语言基础，我们利用大型语言模型的力量。对于运动生成，我们设计了一个以对象为中心的场景代表生成模型，以专注于目标对象，从而降低场景的复杂性并促进人类运动与对象之间关系的建模。实验证明了与基准相比，我们的方法的更好运动质量并验证了我们的设计选择。代码将在链接上可用。
Cyber COBRA（情境客观评级）
根据周围标准对发现进行评级，通过遵循定义的经验方法来得出计算评级，建立了一种符合上下文的一致方法。当今存在许多行业方法和框架，例如通用漏洞评分系统 (CVSS)，它试图根据回答一般性问题对发现进行评级 [1]。此外，还有通用配置评分系统 (CCSS)，它通过关注软件配置问题来衡量严重性 [8]。当应用于洛克希德马丁生态系统时，事实证明按照设计使用这些框架具有挑战性，洛克希德马丁生态系统是一家托管国家安全系统 (NSS) 和处理受控非机密信息 (CUI) 的国防承包商 [6、11、12]。CVSS 虽然通用、基础广泛且缺乏适应能力，但它为进一步研究提供了基础，以确定产生一致、准确结果所需的修改。该团队使用过去参与的真实网络测试结果创建了上下文目标评估 (COBRA) 框架，以调整问题、类别等。COBRA 旨在从网络测试利用的角度确定发现的关键性（严重性评级）。请注意，在本文中，关键性和严重性、任务和参与度等术语有时可以互换使用。最终，COBRA 会提出由子问题支持的初始网络测试问题：
基于图表的MADRL用于无线网络控制系统中的访问控制和资源分配
摘要 - 无线网络控制系统（WNC）通过实现传感器，决策中心和执行器之间的无线协调来彻底改变工业自动化。但是，WNC中效率低下的访问控制和资源分配是限制闭环性能和控制稳定性的两个关键因素，尤其是在光谱和能源资源受到限制时。在本文中，我们首先分析了维持WNC的控制稳定性的最佳调度条件，然后制定一个长期优化问题，该问题可以共同优化边缘设备的访问策略，并在Edge Server中授予策略和资源分配。我们采用Lyapunov优化将长期优化问题分解为一系列独立的子问题，并提出了一个基于基于多代理的多代理深度强化学习算法的异质注意图，该学习算法可以共同优化访问和资源分配策略。通过利用注意力机制将图形表示从异质代理投射到统一的空间中，我们提出的算法促进了异质剂之间的协调，从而增强了整体系统性能。仿真结果表明，我们提出的框架的表现优于几个基准，从而验证了其有效性。
基于深层学习的联合缓存和合作MEC
摘要 - 新应用程序的出现导致对移动边缘计算（MEC）的需求很高，这是一个有希望的范式，在网络边缘部署了类似云的架构，以向移动用户（MUS）提供计算和存储服务。由于MEC服务器与远程云相比的资源有限，因此在MEC系统中优化资源分配并平衡合作MEC服务器之间的负载至关重要。MEC服务器的不同类型计算服务（CSS）的缓存应用数据也可能是高度好处的。在本文中，我们调查了合作MEC系统中层次结构缓存和资源分配的问题，该系统被称为有限的Horizon成本成本最小化Markov决策过程（MDP）。为了处理大型状态和动作空间，我们将问题分解为两个耦合的子问题，并开发了基于分层的增强学习（HRL）基于基于的解决方案。下层使用深Q网络（DQN）来获取流量决策的服务缓存和工作量，而上层则利用DQN来获得合作MEC服务器之间的负载平衡决策。我们提出的方案的可行性和有效性通过我们的评估结果验证。
在两个仿射矢量函数的b-diventient上的b-差异上
摘要本文重点介绍了两个副词函数的b-di efient的描述和计算。这个问题是在最小c功能的线性互补问题的重新重新制作中出现的。这个问题具有许多等效的伪造，我们在线性代数，凸分析和离散几何形状中识别其中的一些。这些公式用于陈述B差异的某些属性，例如其对称性，其完整性，连接性，其基数界限等。要指定的集合具有有限数量的元素，这些元素可能会在函数的范围空间维度上成倍增长，因此其描述通常是算法。与以前的几种方法不同，我们首先提出了一种避免解决任何优化子问题的增量回收方法。它基于Matroid电路的概念和相关的STEM载体概念。接下来，我们提出了适应Rada andčerný在2018年引入的算法的修改，以适应问题所在的问题，以确定超平面平面空间中具有共同点的排列细胞。在考虑到的测试问题上以CPU时间测量，相对于Rada和聚摄氏度之一，所提出的算法的平均加速度比率在15..31范围内，并且根据问题，接近和所选的线性优化和Matroid ofvers，这种加速可能会超过100。
图形切割广泛用于计算机视觉中。为了加快优化过程并提高大图的可扩展性，Strandmark和Kahl
图形切割广泛用于计算机视觉中。为了加快优化过程并提高了大图的可伸缩性，Strandmark和Kahl引入了一种分裂方法，将图形分为多个子图中，以在共享和分布式内存模型中进行并行计算。然而，该平行算法（平行BK-Algorithm）在迭代次数上没有多项式结合，在某些情况下，由于其子问题的多个最佳解决方案，因此在某些情况下被认为是无代数的。为了补救这个非交流问题，在本文中，我们首先引入了一种合并方法，能够合并任何相邻的子图纸，这些子图几乎无法达成对其在平行BK-Algorithm中重叠区域的一致性。基于图形切割的伪树状表示形式，我们的合并方法被证明是有效地重用这些子图中的所有计算流动。通过分裂和合并，我们进一步提出了一种动态平行和分布式图切割算法，并保证在预定义的迭代次数中与全球最佳溶液收敛。本质上，本文提供了一个通用框架，以允许采用更复杂的分裂和合并策略来进一步提高性能。我们的动态平行算法通过广泛的实验结果验证。
针对分布式量子计算的优化编译器
实用的分布式量子计算需要开发高效的编译器，使量子电路与某些给定的硬件约束兼容。这个问题众所周知很难解决，即使对于本地计算也是如此。在这里，我们在分布式架构上解决这个问题。正如在这种情况下通常假设的那样，远程门代表基本的远程（处理器间）操作。每个远程门都包含几个任务：i）纠缠生成和分发，ii）本地操作，以及 iii）经典通信。纠缠生成和分发是一种昂贵的资源，因为它很耗时。为了减轻其影响，我们模拟了一个优化问题，将运行时间最小化与分布式纠缠态的使用相结合。具体来说，我们将分布式编译问题公式化为动态网络低。为了增强解决方案空间，我们通过引入一个谓词来扩展公式，该谓词操纵输入中给出的电路并并行化远程门任务。为了评估我们的框架，我们将问题分成三个子问题，并通过近似程序解决它。实验表明，运行时间不受问题规模扩展的影响。此外，我们将所提出的算法应用于编译不同拓扑下的电路，结果表明，边与节点之间的比率较高的拓扑会产生更浅的电路
其他练习问题
1。问题文件包括六个部分 - a，b，c，d，e和f。问题文件中有37个问题。所有问题都是强制性的。2。A - 从问题1到20节是每个MCQ的1分。3。B节 - 问题编号。21至24是非常简短的答案类型问题，每个都有2分。对每个问题的回答不应超过40个单词。4。C节包含Q.25至Q.29是简短的答案类型问题，每个问题都有3分。对每个问题的回答不应超过60个单词。5。D节 - 问题编号。30至33是长答案类型的问题，每个都有5分。对每个问题的回答不应超过120个单词。6。第2节 - 34至36的问题是基于案例的问题，有三个子问题，每个问题分别为4分。对每个问题的回答不应超过100个单词。7。第F节 - 问题编号。37是基于地图的，带有5个分数，有两个部分，来自历史的37a（2分）和37B的地理（3分）。8。问题文件中没有总体选择。但是，在几个问题中提供了内部选择。必须尝试此类问题中的一个选择。9。除此之外，在必要时，还提供了每个部分和问题的单独说明。
7- ...
七度（DOF）机器人臂具有一个冗余DOF，以避免障碍物和奇异性，必须将其参数化以完全指定给定端e ff ent ector姿势的关节角度。常用于ABB，Motoman和Kuka的常用7-DOF Revolute（7R）工业操纵器以及SSRMS或FREND（例如SSRMS）的空间操纵器通常由肩el-肘（SEW）角度参数列出，用于路径规划和远程运行。我们介绍了一般的缝纫角，该缝隙角可以通过任意参考方向函数概括传统的缝隙角度。冗余参数化（例如常规缝纫角度）沿工作区中的一条线遇到算法奇异性。我们引入了一个参考方向功能选择，称为立体缝隙角度，该角度仅沿着半线具有奇异性，该界限可能无法触及，从而扩大了可用的工作空间。我们证明所有参数化都有算法的奇异性。最后，使用一般的缝纫角度和子问题分解，我们提供了e ffi cient奇异性逆逆运动溶液，这些解决方案通常是封闭形式的，但可能涉及1D或2D搜索。基于搜索的解决方案可以转换为查找多项式根。可以在可公开访问的存储库中获得示例。
使用弯曲器分解算法的微电网尺寸和能量管理
微电网具有越来越多的关注，因为它们可以促进可再生能源的整合。为了充分利用微电网，制定并解决了优化问题以确定其最佳计划（即尺寸和能源管理）。但是，这些问题很复杂且耗时解决。在本文中，我们关注基于弯曲器算法的时间分解，以减少计算时间，同时仍然获得最佳解决方案。时间分解将初始问题划分为较小的时间间隔的子问题。这项工作的第一个原始性是将这种时间分解应用于混合企业线性问题的方法的主张，以实现微电网的最佳计划。第二个独创性是研究以下相关参数对基于Benders算法的时间分解时间计算时间的影响：问题的分解周期，问题的性质，整体时间范围和CPU的数量。此外，与以前的文献相反，我们提出的方法表现出计算时间减少。对于经过考虑的案例研究，它们的最高为5.6倍。我们的结果还突出了分解周期的存在，该分解周期最大化了性能。此外，我们发现时间分解特别有效，对于较大的时间范围的混合构成线性问题，并且可以使用超过16个CPU。提出的通用方法和我们的结果对研究人员和旨在在缩短计算时间内找到其微电网的最佳尺寸和运行的微电网项目持有人可能非常有用。