XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System学习的
元强化学习的理论分析
在各种平民和军事应用中，例如监视，检查，搜索和救援，机器人系统变得重要并变得越来越有用。尤其是，始终期望良好发达的自主系统使人免受危险和未知环境中的操作风险。但是，对于自主系统操作，具有此类特征的环境通常更具挑战性。例如，在受GPS有限的环境中，需要机器人来估计其状态并仅在传感器测量上做出决定，而无需访问精确的位置信息[1]。在工业场景中具有复杂的结构化环境，具有移动的人类和机器人，如图1，需要自主无人机才能在混乱的环境中导致其目标，并确保与人类的安全。因此，一个稳定的无人机硬件平台和安全的轨迹计划软件框架对于处理复杂的环境结构，动态障碍以及来自测量噪声和无法预测的移动障碍行为至关重要[2]。
机器学习的隐私审核
差异隐私（DP）是一个自2006年以来一直详细阐述的框架，因此可以生产一组可以应用于现代数据处理管道的结果和方法，例如机器学习中使用的框架，以保护个人或更普遍地，或更普遍地，私人或敏感的数据免受不受欢迎的披露。尽管有许多重要的作品和某些各方采用DP，但如今，大多数机器学习模型仍在使用大量未知（如果有的话）进行数据隐私保护措施进行培训。除其他问题外，这引发了审核的问题 - 从经验上的意义上进行了验证和量化隐私性，可以从现有的机器学习管道中保证。互动的作品线基于DP中使用的概念与成员推理攻击成功概率（MIA）[1,2,3]之间的牢固联系。在此观点中，执行MIA的目的是在DP定义的隐私泄漏上获得数值下限。然而，这个想法面临着各种困难，其中一些与大规模机器学习应用中该方法的可行性有关[4]的实际可行性[4]，而其他方法则适用于该方法适用于（具有挑战性但更现实的）设置，在这些设置中，该设置不是一个选项（有时称为Hoc tost hoces tost hoc tost hoc）[5,6] [5,6]。实习的目的是熟悉这些作品，包括理论和实际观点的观点（尤其是在[5]中暴露的思想），并调查相关研究方向。
基于机器学习的跟踪算法和粒子...
○ Introduction to Particle Flow ○ Insights into the Neural Network Design ○ Metrics Overview: Building Blocks for Evaluation ○ Dataset - Jet-like Particle Gun ○ Results - Energy and Angular Resolution ○ Results - Reconstructed Mass ○ Results - Efficiency and Fake Rates ○ Results - Particle Identification 3.摘要和下一步
基于学习的细菌感染重点的预测
图2（a）显示了数据集的概述，作为欧拉图，每个椭圆形代表感染焦点。欧拉图并未显示感染聚焦之间的所有相互作用，而是基于组之间的相关性的最重要的相互作用。使用Eulerr R库将Euler图拟合到数据集。图2（b）显示了数据集的摘要，显示了每个感染类别中的观察次数。气道包括气道感染，BSI是血流感染，UTI是尿道感染，其他是其他类型的感染的合奏。ps表示通常不是病原体和常见污染物的生物。该术语用于定义可能是污染而不是感染的观察结果。还应注意，样品的列百分比总计为100％以上，因为患者可能具有多个感染焦点。
评估基于机器学习的分类...
大脑的发育需要从跨胚胎发生的不同组织来源适当调节5-羟色胺（5-HT）信号。在母亲界面上，胎盘被认为是后代大脑5-HT的重要因素，对于整体胎儿健康至关重要。然而，如何获得胎盘5-HT以及5-HT影响胎盘功能的机制尚未得到很好的理解。最近，我们的小组确定了5-HT的新型表观遗传作用，其中可以将5-HT添加到His-Tone蛋白中以调节转录，这一过程称为H3血清素化。在这里，我们表明H3血清素化在胎盘发育过程中经历了动态调节，对应于基因表达变化，这些变化已知，这些变化是影响关键的代谢过程。使用转基因小鼠，我们证明了胎盘H3血清素化依赖于5-羟色胺转运蛋白（SERT/SLC6A4）的5-HT摄取。sert缺失可鲁棒地减少整个胎盘基因组中H3的血清素化的富集，并破坏早期胚胎脑组织中的神经发育基因网络。因此，这些发现表明，H3血清素化在孕产妇生理学和后代脑发育的相互作用上协调胎盘转录中的新作用。2024作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http：//crea-tivecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
模式识别和机器学习的简介
深度学习和相关的深神经网络主导了模式识别，机器学习，人工智能和计算机视觉的许多相关主题。神经网络在高级语言和视觉问题上特别成功，例如文本翻译，对象识别或视频字幕，但要代价具有非常高的计算复杂性，并且在大多数情况下，对于网络所做的事情或完成任务的方式绝对没有解释性。本文将对数学，方法论和概念性发展进行系统的研究，最终导致深层网络，因此，作为第11.4和12.2节非线性分类器的非线性合奏的一部分，它们在其逻辑上进行了讨论，但是，在其他许多书籍中，有很多其他书籍都涉及到实用的网络学习和网络的实践方面的学习和网络的学习。
加固学习的安全利润
摘要 - 在某些情况下，任何自主控制器都会不安全。定量确定这些不安全情况何时即将发生的能力对于及时的人类监督，例如货运运输应用至关重要。在这项工作中，我们证明了代理人情况的真正批判性可以牢固地定义为鉴于某些随机行动的奖励的平均减少。可以将实时计算的临界指标（即，不实际模拟随机动作的效果）与真正的临界性进行比较，我们展示了如何利用这些代理指标来产生安全边际，这直接将潜在不正确的行动与预期的损失联系起来，以使其在整体绩效中造成预期损失。我们在ATARI环境中评估了从APE-X和A3C学习的策略的方法，并证明了随着代理的接近故障状态，安全利润如何降低。将安全利润集成到监视部署的代理的程序中，可以实时识别潜在的灾难性情况。
基于机器学习的LGD基准模型
在信用风险建模中在机器学习方面经验的经验。机器学习专业知识的其他领域包括自然语言处理，法规监控和地平线扫描，AML，付款绩效，欺诈和用户行为分析。会计和财务管理的学术背景（M.Sc.），Astro Physics（B.Sc.）和数学（B.Sc.）。
基于机器学习的决策支持系统...
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。