XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System密集
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
引言 - 在发现[1，2]一个多世纪后，超导性仍然是凝聚态物理学中最深入研究的主题之一，与物质的最基本描述具有深厚的联系[3-6]。这种宏观量子现象的特征在于零电阻，而希格斯则缩合光子大量[3,5,7]以下[3,5,7]低于某些临界温度t c。由具有较小相关效应的良好金属产生的超导体（常规的低t c超导通孔）。在BCS理论中，由于电子之间有效的吸引力，这一现象源于费米表面（FS）的不稳定性。最初，声子的交换介导了该效果。在密切相关的费米子系统（例如繁重的费米子[9，10]和高t c超导性[11-15]中，发现非常规超导性具有淋巴结间隙[11-15]，强调了其他玻色子也可能负责配对。在非常规的超导体[16]中，配对机制通常涉及复杂的相互作用，例如自旋波动，电子相关性或轨道效应，导致非平凡的对称性和动量依赖性超导差距。在高t c铜矿中，通过相位敏感的测量结果建立了FS上差距中的节点[17]，以确保间隙是具有D x 2-2-y 2波对称性的旋转单元。此外，已经预测并观察到了巡回铁磁体中的p波，可能是p波，旋转三芯对配对[18-22]。最后，已广泛考虑了磁化绝缘体异质结构和各种无间隙的效率系统的镁介导的非常规的超导性[23 - 37]。
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
多代理的深入强化学习，用于密集的MMWave网络中的分布式切换管理
毫米波小细胞与定向光束形成的密集部署是一种有前途的解决方案，可增强当前无线通信的净工作能力。但是，毫米波通信链路的可靠性可能会受到严重的路径，阻塞和耳聋的影响。作为一种款项，移动用户受到频繁的交接，这会限制用户吞吐量和移动终端的电池寿命。为了解决这个问题，我们的论文提出了一个深层的多代理控制学习框架，用于分布式移交管理，称为Rhando（增强移交）。我们将用户建模为代理商，他们在考虑相关成本的同时，学习如何执行移交以通过网络优化网络。所提出的SOUTIOT已完全分布，从而限制了信号传导和计算开销。数值结果表明，与传统方案相比，所提出的解决方案可以提供更高的吞吐量，同时大大限制了移交的频率。
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3/371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
编程平行密集的矩阵因子化和新产生numa体系结构的反转
我们提出了一种方法，以解决从新一代共享内存NUMA架构的出现中得出的可编程性问题。为此，我们采用了密集的矩阵因子化和矩阵反转（DMFI）作为用例，并且我们针对两种现代体系结构（AMD Rome和Huawei Kunpeng 920），它们表现出了可配置的Numa拓扑。我们的方法论通过为DMFI提出多域的实现以及混合任务和循环级并行化来追求各个不同的NUMA配置的性能可移植性，以配置多线程执行，以在核心到达核心绑定，从而利用核心固定型绑定，并以较小的代码进行限制。此外，我们还介绍了DMFI多域实现的概括，该实现几乎支持当前和未来体系结构中的任何NUMA拓扑。我们对三个代表性密集的线性代数操作的两个目标架构进行的实验验证了该提案，揭示了有关调整代码及其执行以改善数据访问区域的必要性的见解，并报告跨架构以及与固定的数字竞争的构建和内部互动竞争的群体相关联，以实现的范围，以实现距离，以实现范围，以实现距离，以实施欧元，以实现距离，以实施欧元，以实施欧元，以实现距离，以实施欧元，以实现距离，以实现距离，并将其竞争性地融合到脉络上，并涉及群体的范围，以实现距离，并将其与范围内的脉络相关联。 编程。
密集的lpn＆Lossy Cryptography
在2005年推出的错误（LWE）假设[REG05]的学习已成为设计后量子加密术的Baiss。lwe及其结构化变体，例如ring-lwe [lpr10]或ntru [hps98]，是构建许多高级加密启示剂的核心GVW15]，非交互式零知识[PS19]，简洁的论证[CJJ22]以及经典的[GKW17，WZ17，GKW18，LMW23]和量子加密[BCM + 18，MAH18B]的许多其他进步。虽然LWE在产生高级原始剂方面已被证明具有出乎意料的表现性，但其他量子后的假设，例如与噪音[BFKL94]，同基因[COU06，RS06，CLM + 18]和多变量Quadriate Quadratie Quadratic [OSS84]相关的疾病，以前的疾病是在障碍的情况下，这使得直到启动的迹象，这使得曾经是直接的，这使得一直以前的疾病，这使得一直以前的疾病，这使得一直以前的疾病，这使得一直以前的疾病。量子后密码学。这种状况高度令人满意，因为我们想在假设的假设中有一定的多样性，这意味着对冲针对意外的隐式分析突破。的确，最近的作品[CD23A，MMP + 23，ROB23]使Sidh在多项式时间中经典损坏的Quantum假设曾经是宽松的。这项工作旨在解决潜在的停滞，以实现高级后量子加密的技术和假设。在大多数情况下，这种假设缺乏多功能性可能归因于缺乏利用其他量词后假设的技术。这项工作的重点在于基于代码的加密假设，例如噪声（LPN）假设[BFKL94]及其变体的学习奇偶校验。与噪声的学习奇偶校验认为，被稀疏噪声扰动的随机线性方程（带有种植的秘密解决方案）出现了。即：
被证明是耗时且成本密集的，用于培训机器学习模型的标记图像数据（Assadzadeh等人20
被证明是耗时且成本密集的，用于培训机器学习模型的标记图像数据（Assadzadeh等人。2022）。由于现代游戏发动机的几乎现实渲染（Pavelka and Landa，2024），它们的使用代表了一种可能具有成本效益且节省时间的标签图像数据的替代方法。在本主题的论文中，游戏引擎的适用性以虚幻引擎为例测试。为此，开发了一般的工作流程，该工作流程可以自动化空间数据以供游戏引擎中使用，从而可以简单地创建游戏引擎中的图像和标签，并通过修改数据来确保随后进一步工作。目的是提供可直接用于培训机器学习模型的数据。
密集的行为干预
使用覆盖范围政策的说明旨在为解释Cigna公司管理的福利计划提供指导。请注意，客户的特定福利计划文件的条款[集团服务协议，覆盖范围证据，覆盖证证书，摘要计划描述（SPD）或类似计划文件]可能与这些承保范围政策所基于的标准福利计划有很大差异。例如，客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时，客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下，福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1）根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款； 2）任何适用的法律/法规； 3）任何相关的附带资料材料，包括覆盖范围政策； 4）特定情况的具体事实。应自行审查每个覆盖范围请求。医疗主管应在适当的情况下行使临床判断，并在做出个人覆盖范围确定方面酌情决定。如果保险或服务的保险不取决于特定情况，则仅在根据适用的覆盖范围政策中概述的相关标准（包括涵盖的诊断和/或程序代码）中概述的相关标准提交请求的服务。在此保险策略未涵盖的条件或诊断费用时，不允许报销服务（请参见下面的“编码信息”）。在计费时，提供者必须在提交生效日期起使用最适当的代码。提交的有关未涵盖的覆盖范围政策伴随的服务的索赔将被否认为未涵盖的索赔。覆盖范围政策与健康福利计划的管理仅有关。覆盖范围政策不是治疗的建议，绝不应用作治疗指南。
混合密集程序机器学习：数学方面，技术和应用
初步议程：2月3日，星期一：2月4日星期二到达：9:00至13:00的演讲，TBA室TBA下午免费/项目活动2月5日，星期三：讲座从9:00到13:00，2月6日，星期四，TBA室免费/项目活动：9:00至11:00的讲座。项目活动从11:00到13:00房间TBA下午免费/项目活动2月7日：2月8日星期六9:00至13:00的项目的演示和讨论：出发