XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System属性
剪贴画：通过属性和剪贴传感损失
摘要 - 本文介绍了Clipswap，这是一种专为高保真面部交换而设计的新框架。面部交换的早期方法通常是由于目标和源图像之间属性的不匹配而在身份转移中挣扎。要处理这个问题，我们的工作中提出了一种属性 - 意识到的面部交换方法。我们使用有条件的生成对抗网络和基于剪辑的编码器，该网络提取丰富的语义知识以实现属性 - 意识到的面部交换。我们的框架使用面部交换过程中的剪辑嵌入，通过完善从源图像获得的高级语义属性，将源图像的身份详细信息传输到交换图像中。和源图像用作剪辑的输入参考图像，并确保最终结果中更准确，更详细的身份表示形式。此外，我们采用对比度损失来指导源面部属性从各种视点转换到交换图像上。我们还引入了属性保存损失，这会惩罚网络以保持目标图像的面部属性。多PLE数据集上的彻底定量和定性评估说明了高质量交换结果。我们提出的剪贴画在面部交换中优于先前的最新方法（SOTA）方法，尤其是在身份转移和面部属性特征方面。
动态系统的最佳定价，用于拥挤网络中共享的自动驾驶汽车：理论属性
SAV系统的动态性质也很重要。例如，时间需求的浓度可能会给乘客带来较长的等待时间，并且系统管理员必须通过为乘客的费用充电或提供激励措施来为其提供措施，或者提供激励措施，以提高系统的性能（就像当前的乘车系统一样（Yang等人。，2020））。为了找到这种措施的最佳解决方案，需要对SAV系统进行动态分析。然而，据作者的知识而言，对此问题的数学可触犯分析非常有限。现有关于SAV系统动态操作管理的研究采用了复杂的方法，例如深厚的增强学习（Xie等人，2023），贝叶斯优化（Liu等人，2024），非平衡模型（Ramezani＆Valad-Khani，2023）。它们对于特定情况的最佳解决方案非常有用，但是它们可能不方便地发现一般的理论意义。
sylow定理：揭示代数结构和组属性
g中的每个元素a和h中的每个元素h，h中的每个元素，元素a * h * a -1也在h中。换句话说，该操作在由整个组的元素结合时保留了子组的结构。示例5：在常规多边形的旋转和反射组中，由所有旋转组成的亚组是正常的亚组。当您通过任何其他旋转结合旋转时，结果仍然是旋转。iii。结果和讨论Sylow的愿景：开创性群体理论：路德维希·西洛（Ludwig Sylow）的工作标志着小组理论研究中的转折点。他认识到，通过调查有限群体的亚组，我们可以对该群体的性质获得宝贵的见解。Sylow的定理，特别是解决了有限组中主要功率顺序的子组的分布。这个概念是开创性的，因为它为理解群体因素化以及正常和非正常亚组的复杂性铺平了道路。
对磁性和电子传输属性的非化学计量效应fe $ _2 $ val $ _ {1.35} $和ni $ _2 $ val：比较研究
密度功能理论（DFT）计算证实了结构有序的Fe 2 Val Heusler合金是非磁性窄间隙半导体。这种化合物很容易在具有高浓度的抗铁矿缺陷的各种无序相中结晶。我们研究结构障碍对全赫斯勒合金Fe 2 val的电子结构，杂志和电子传输特性及其远程计时量当量的Fe 2 Val 1的影响。35。与从头算计算有关的数据分析表明，反静脉疾病的出现主要是由于FE-V和Fe-Al化学计量变化引起的。弱磁性Fe 2 Val 1的数据。35关于Ni 2 Val。Fe 2 Val 1。 35可以分类为具有明显的自旋式贡献的几乎铁磁金属，但是，这对其热电特性没有主要影响。 FE样品的优异ZT形状分别为300 K约0.05，Ni One的数字分别为0.02。 但是，有记录在Fe / V站点交换产生的狭窄D频段可能是Fe 2 Tial 1的物理性质的异常温度依赖性。 35合金，强度相关的电子系统的特征。 为例，Fe 2 Val 1的磁敏感性。 35表现出griffins阶段的奇异性特征，在T G〜200 k下方是一种不均匀的电子状态。我们还进行了数值分析，该数值分析支持griffins phos phos phop phop peracario。Fe 2 Val 1。35可以分类为具有明显的自旋式贡献的几乎铁磁金属，但是，这对其热电特性没有主要影响。FE样品的优异ZT形状分别为300 K约0.05，Ni One的数字分别为0.02。但是，有记录在Fe / V站点交换产生的狭窄D频段可能是Fe 2 Tial 1的物理性质的异常温度依赖性。35合金，强度相关的电子系统的特征。为例，Fe 2 Val 1的磁敏感性。35表现出griffins阶段的奇异性特征，在T G〜200 k下方是一种不均匀的电子状态。我们还进行了数值分析，该数值分析支持griffins phos phos phop phop peracario。
在控制中使用量子计算机：间隔矩阵属性
摘要 - Quantum Computing提供了一个强大的框架，用于解决经典棘手的计算问题。本文的目的是探索使用量子计算机来解决系统和控制理论中相关问题的使用。在最近的文献中，已经开发出不同的量子算法来应对二进制优化，该二进制优化在各种控制理论概率中起着重要作用。作为一个典型的例子，我们考虑了量子计算机上的间隔矩阵属性（例如非单星性和稳定性）的验证。我们提出了解决这些问题的量子算法，并研究了其在模拟中的性能。我们的结果表明，量子计算机为控制提供了一种有前途的工具，该工具的适用性在进一步的计算复杂问题上仍有待探索。
同理心-领导者属性-信息论文
c. CAL 专注于 LRM 及其同理心属性，旨在改善：1) 领导者发展：同理心是建立信任和凝聚力的基础。2) 领导者效力：培养和展示同理心的领导者能够创造维持积极氛围的条件；3) 适得其反的领导力：同理心在预防这些行为方面发挥着重要作用。d. CAL 开展了一项社交媒体活动，以提高人们对同理心组合的认识。该活动旨在提高士兵和部队对可用同理心组合的认识。这些产品包括多个视频和一个位于 https://cal.army.mil/Resource-Library/Empathy 的随身携带的培训指南/智能卡。3. 要获取有关陆军属性同理心的更多信息，请联系陆军领导力中心。
多晶格过渡的混合几何/属性自动编码器
抽象添加剂制造通过增强组件强度并减少材料要求，彻底改变了结构优化。用于实现这些改进的一种方法是应用多晶格结构。这些结构的性能在很大程度上依赖于介质元素的详细设计。许多当前的方法使用数据驱动的设计来生成多晶格过渡区域，利用共同解决介质结构的几何形状和属性的模型。但是，尚不清楚将机械性能整合到生成多晶格插值的数据集中是否仅在几何以外是有益的。为了解决此问题，这项工作实现并评估了用于生成多晶格过渡区域的混合几何/属性机器学习模型。我们将该混合模型的结果与使用仅几何模型获得的结果进行了比较。我们的研究确定，合并物理特性减少了在潜在空间中解决的变量数量，因此提高了生成模型开发多晶格结构过渡区域的能力。
在心理工作量研究中使用多属性任务电池：范围评论
摘要。多属性任务电池（MATB）是一种软件，可以说是在许多人体工程学/人为因素研究中使用的软件，包括在心理工作量的主题中。但是，尚未系统地跟踪该著名计划在各种研究中的使用。此外，可能会认为，迫切需要对MATB进行的重要评估，以便未来的研究人员和用户在计划使用MATB进行研究或实验时可以考虑几个关键因素。本文的目的是全面识别和审查在已发表的研究中使用MATB软件的使用。可以通过实现两个目标来实现此目标：（1）系统发现文献数据库中已发表的论文，以及（2）根据相关主题对研究进行分类。在本文中，仔细筛选其资格后，包括31篇文章进行分析。我们的范围评论发现，MATB是一个有益的程序，用于创建多任务环境，航空是使用最多的领域。该程序还广泛用于精神工作量的研究，尤其是通过产生各种刺激，最终导致任务需求或困难。此外，要成功使用MATB，研究人员必须意识到一些操作问题和批评。
调整多稳定结构的属性...
多稳定元素通常用于设计可构造和自适应结构，因为它们可以响应变化的负载，同时允许自锁定能力，从而实现大型且可逆的形状变化。但是，现有的多稳定结构具有取决于其初始设计的属性，并且不能量身定制后制作。在这里，提出了一种新型的设计方法，该方法将多稳定结构与双向形状的记忆聚合物相结合。通过利用双轴应变条件下的单向和双向形状记忆效应，结构可以重新编程其3D形状，熊载荷和自我活性。结果表明，可以按照用户的需要调整结构的形状和态度，并且可以在命令上抑制或激活多稳定性。与常规的多稳定系统相比，多稳定性的控制可阻止结构的不希望捕捉，并具有更高的负载能力。提出的方法可能会增加现有多稳定概念功能的可能性，从而可能实现高度适应性的机械结构的潜力，这些机械结构可以在单声道和多稳定性之间可逆地切换，并且可以响应温度变化而经历形状变化。
使用算法，自动估值模型和属性数据
在抵押行业收集2024年2月27日，抵押银行家协会（MBA）1感谢有机会参加今天的工作会议，以教育该小组在抵押过程中使用算法技术，尤其是使用自动估值模型（AVM）和房地产数据收集器。抵押贷款行业出于多种原因仔细而故意引入了AI，算法和其他技术，包括提高效率，降低人为错误的风险和改善消费者的体验。算法技术用于AVMS中，通过分析各种数据点和模式来估计抵押贷款应用的房屋价值。 这些技术可帮助贷方根据位置，规模，便利设施和历史销售数据等因素评估财产的价值。 AVM中的算法是用于处理数据并生成估计值的数学模型和过程。 这些算法可以设计为考虑影响房屋价值的一系列因素，例如财产特征，可比的销售，市场趋势和经济指标。 AVM的引入有助于在订购评估并允许贷方提前报价更准确的抵押贷款申请定价之前，提出了更好的消费者期望。 在政府赞助的企业（GSE）或Fannie Mae和Freddie Mac中也发现了AVM的使用，他们通过联邦住房金融局（FHFA）在联邦政府的保护下。算法技术用于AVMS中，通过分析各种数据点和模式来估计抵押贷款应用的房屋价值。这些技术可帮助贷方根据位置，规模，便利设施和历史销售数据等因素评估财产的价值。AVM中的算法是用于处理数据并生成估计值的数学模型和过程。这些算法可以设计为考虑影响房屋价值的一系列因素，例如财产特征，可比的销售，市场趋势和经济指标。AVM的引入有助于在订购评估并允许贷方提前报价更准确的抵押贷款申请定价之前，提出了更好的消费者期望。在政府赞助的企业（GSE）或Fannie Mae和Freddie Mac中也发现了AVM的使用，他们通过联邦住房金融局（FHFA）在联邦政府的保护下。这些GSE在全国范围内购买了大部分抵押贷款，为银行和独立抵押银行提供了流动性，以继续贷款。某些AVM模型是在房利美（Fannie Mae）或房地美（Freddie Mac）内开发的，例如，可以使用现在称为“价值接受”的评估豁免，这使消费者能够在不进行评估的情况下完成再融资交易，而无需评估费用而更重要的是。价值接受的津贴完全取决于GSES对该特定数据集的可靠性的风险分析。风险分析将考虑消费者是否拥有GSES已证券的贷款，是否通过以前的评估在房屋上可用的数据，以及是否有足够的数据可用