XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对模型
论“掘进就是掘模型”的学术思想
MA Hongwei 1, 2 , SUN Siya 1, 2 , WANG Chuanwei 1, 2 , MAO Qinghua 1, 2 , XUE Xusheng 1, 2 , LIU Peng 1, 2 , TIAN Haibo 1, 2 , WANG Peng 1, 2 , ZHANG Ye 1, 2 , NIE Zhen 1, 2 , MA Kexiang 1, 2 , GUO Yifeng 1, 2 , ZHANG Heng 1, 2 , WANG Saisai 1, 2 , LI Lang 1, 2 , SU Hao 1, 2 , CUI Wenda 1, 2 , CHENG Jiashuai 1, 2 , YU Zukun 1, 2
与模型导向的系统工程(MBSE)
• MBSE 的系统架构• MBSE 的一致性原则• MBSE 模型导向的系统工程环境• 基于MBSE 、 M&S 及T&E 的系统发展• 具系统规范的系统模型( System Model ) • 具系统整合的系统模型( System Model ) • 具人机均可辨认的系统模型( System Model ) • SET : 系统工程的转型架构• SET : 系统整合的建模环境• CBTE : 战力导向的测评架构• CBTE : 战力导向的系统发展• 战力导向的系统获得
基于HERA-JANUS模型分析航空器事故中的管制员失误因素
探讨HERA-JANUS模型本身的有效性，以期为我国航空安全提供可能的帮助。本文根据此次空难的具体描述，通过人因失误类型分析、人因失误认知分析、相关因素分析等，确定了各环节管制员人因失误因素的类型及特点。最后进行总结得出结论，并提出切实可行的方法，以减少管制员人因失误，加强相关监管，促进航空事业安全高效发展。
综论报告类囊胚：
差异介质，TDM），nive pscs 透过自我组织的方式形成类囊胚（ Yu等人，2021a）。polo polo（polo 团队则利用再程式化纤维母细胞（（成纤维细胞））te te te te te te te te pre，pre，进行聚合形成称为iblastoids 的类囊胚（ liu et al。 （腔）liu等人，2021； Yu等人，2021a）。人类类囊胚的制作方法经不断改，naive Esc或ipscs（Yanagida等，2021; Kagawa等，2022； Yu等人，2023年）、EPSCS（Fan等，2021； Sozen等，2021），以及8Clcs （Mazid等，2022； Yu等人，2022年），子宫内膜上皮细胞）（Kagawa等，2022）（2022））子宫内膜基质细胞（2023）（2023））（2023））进进
人形机器人的GhatGPT时刻已至
从进展看，特斯拉居首，且从芯片、数据训练、大模型到本体制造、运控模型均自研自产，25年已制定千台量 产目标。其次为英伟达，其具备强大的算力能力+数据训练平台优势，利用微软芯片、数据、大模型、开发平 台，为人形机器人公司打造底层开发生态，已与14家人形公司合作。其次为Google，从放弃本体聚焦机器人 大模型，到再次牵手机器人公司合作下一代人形机器人，具备大模型能力。 OpenAI目前通过投资和自己小规模 研发机器人本体，尚未All in。苹果和Meta目前专注机器人细分感知领域，平台推出机器人感知系统ARMOR 可用于机械臂，Meta此前收购Digit触觉传感器团队。
未来已来，AI如何赋能传媒行业
p 2019年，微软与OpenAI达成合作，由Azure为OpenAI提供训练及使用所需的算力。 p 研究显示，模型表现会随着规模的扩大而增长，且存在涌现能力(emergent abilities)。基于模型效果需求等因素，
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
元宇宙系列深度研究：脑机接口现状与未来
号质量，提高信噪比。特征提取根据特定的BCI范式所设计的心理活动任务相关的神经信号规律，采用时域、频域、空域方法或相 结合的方法提取特征。模式识别通过采用先进的模式识别技术或机器学习算法训练分类模型，针对特定的用户定制特征提取和解 码模型。 3. 控制接口：根据具体的通信或控制应用要求，控制接口把上述解码的用户意图所表征的逻辑控制信号转换为语义控制信号，并由
