XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System定性
整合定量和定性发现
摘要。大多数有关归纳学习的研究一直关注定性学习，这些学习从给定的事实引起了概念性的逻辑式描述。相比之下，定量学习涉及发现表征经验数据的数值定律。这项研究试图通过结合新开发的启发式方法将方程与先前开发的概念学习方法相结合，以整合两种类型的学习，而归纳学习计划AQ11则体现了这两种学习。结果系统，算法，制定了绑定观察到的数据的子集的方程，并得出了明确的逻辑样式描述，以说明这些方程的适用性条件，此外，还引入了几种新的定量ICARNing技术。单位分析通过检查变量的兼容性“单位”。apportionali o'图搜索解决了识别应输入方程的相关变量的问题。暂停搜索通过启发式评估重点关注搜索空间。物理和化学的几个例子证明了算盘的能力。
正规化参数不确定性，用于改善加强学习的概括
为了在现实世界中部署强化学习（RL）代理，它们必须能够推广到看不见的环境。但是，RL在分布外的概括方面挣扎，通常是由于过度拟合培训环境的细节。尽管可以应用监督学习的正则化技术来避免过度插入，但超级学习和RL之间的差异限制了其应用。为了解决这个问题，我们提出了RL的信噪比调节的参数不确定性网络（SNR PUN）。我们将SNR作为正规化网络的参数定向的新量度，并提供了正式分析，解释了SNR正则为什么对RL效果很好。我们证明了我们提出的方法在几个模拟环境中概括的有效性；在一个物理系统中，显示了使用SNR PUN将RL应用于现实世界应用程序的可能性。
稳定性 AI – 提交给 USCO
我们认为，人工智能开发是对现有内容的一种可接受的、变革性的、对社会有益的使用，受到合理使用的保护，并有助于实现版权法的目标，包括“促进科学和实用艺术的进步”。4 人工智能模型具有创造性、分析性和科学性应用，远远超出了“按一下按钮，获取一张图片”或“按一下按钮，获取一首诗”的范围。这些模型将改变基本服务的提供方式，从医疗建议到个性化辅导；推动科学研究的突破；彻底改变我们在线搜索和获取信息的方式；并支持一些最重要的公共和私人机构的知识管理、分析或决策。此外，我们认为现行法律为防止侵权使用人工智能工具提供了足够的保障，尽管我们已敦促政策制定者在必要时加强对不当使用身体或声音肖像的规则。
非...的确定性高斯转换协议
在连续变量量子技术的背景下，高斯状态和操作通常被视为自由可用的，因为它们相对容易通过实验获得。相比之下，非高斯状态的生成以及非高斯操作的实施则带来了重大挑战。这种分歧促使人们引入非高斯性的资源理论。对于任何资源理论，确定资源之间的自由转换协议（即非高斯状态之间的高斯转换协议）具有实际意义。通过系统的数值研究，我们通过任意确定性的一对一模式高斯映射解决了实验相关的单模非高斯状态之间的近似转换。首先，我们表明，对于有限能量，猫状态和二项式状态大致等效，而这种等效性以前仅在无限能量极限下才为人所知。然后，我们考虑从光子增加和光子减少的压缩态生成猫态，通过引入额外的压缩操作来改进已知方案。我们开发的数值工具还允许人们设计出三压缩态到立方相态的转换，超越之前报道的性能。最后，我们确定了其他各种不可行的转换。
解释性信息：对P190或P210定量测定的诊断定性BCR-ABL1分析
方法论：RNA与全血或骨髓分离并反转录。所得的cDNA经过多重PCR扩增，旨在扩增P190，P210或P230 BCR-ABL1融合转录本，涉及ABL1外显子2。ABL1参考基因也被放大以进行标本质量控制并确保RNA的完整性。PCR产物通过毛细管电泳解决，并评估存在表明阳性结果的扩增子的存在。阳性普通P210或P190结果将触发定量P210或P190测试，以提供定量水平作为监测治疗反应的诊断基线。p210的成绩单水平报告为国际量表百分比（％is）。P190转录水平报告为归一化拷贝数（NCN）。这些定量结果被整合到最终报告中。如果初始定性测试为阴性，或者检测到罕见的P230，则不会进行反射测试。
优化和不确定性分析
摘要：这项研究深入研究了合并冷却，加热和功率（CCHP）系统中生物质气体和天然气的整合。设计了一种半分离的绿色能源CCHP（SIGE-CCHP）模型，以仔细检查各种优化目标的共同开枪设备的性能，同时操纵天然气和生物量气体的比例作为输入。的发现表明，升级生物质气体导致碳排放量的减少，但引发了运营和维护成本的升级。但是，以1：1的最佳混合率，碳排放率显示出边际增量，并大幅下降了操作和维护费用。值得注意的是，当优先考虑运营和维护成本时，该系统表现出最佳性能，从而降低了26.76％的成本。相反，当优先考虑碳排放量时，该系统变成了一个碳固相体，最大能力吸收2021.86kg二氧化碳。这项研究提供了理论基础，以优化共同开枪设备的运行，并通过旨在直观地阐明系统上混合比的影响的灵敏度分析增强。关键字：sige-cchp;生物质气；燃烧天然气；操作和维护成本；碳排放；灵敏度分析简介
在研究安全和政治现象中的定性，定量和混合方法
摘要：在安全，政治和其他社会科学中应用定性，定量和混合方法，以进行研究，实现或验证科学知识。本文的目的是解释定性方法的优势 - 访谈，焦点小组，观察或定量方法 - 调查，规模等。此外，我们将通过使用一些混合方法来解释如何在安全和政治科学方面进行研究。混合方法结合了质量和定量方法，以扩大对某个问题的理解。例如，混合方法可以结合访谈和调查。此外，混合方法设计可能结合了研究设计的某些要素，例如研究问题，数据收集或数据分析。在那里，混合的研究设计（称为第三波）主要用于安全，政治和其他社会现象的研究。关键词：科学研究的方法论，定性方法，定量方法，混合方法，安全和政治现象。
经济政策的不确定性在COVID-19-大流行时期
Covid-19爆发使所有人感到惊讶。大流行在镇定和死亡方面一直是毁灭性的，并使经济停顿了（见Phan＆Narayan，2020年）。大流行导致了无与伦比的政策反应 - 锁定，社会疏远和刺激套餐 - 揭开了全球（Iyke，2020b）。围绕这些政策回应的确定性是巨大的，因为政策制定者和其他经济因素不是反应是暂时的还是永久的，干预措施在多大程度上影响投资和消费活动，经济将需要多长时间的经济康复等等（请参阅Altig等，2020）。图1的面板A显示，除日本和印度以外，亚洲国家的EPU索引在Covid-19-demic期间经历了极端的向上波动。为了透视事物，图1的B小组表明，全球经济政策从来没有像目前那样确定，甚至甚至2007 - 2009年的全球金融危机也能够引起这种不太艰难的水平。我们发现大流行在中国和韩国向上引起的EPU的强烈经验支持，但在其他国家中则不太如此。对于日本和印度，我们发现Covid-19对EPU没有影响，这反映了图1中这些国家的EPU的中等模式。我们表明，我们的估计值在Covid-19 Pan DemIC的规格和度量方面都是可靠的。