XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性知识
![arxiv：2402.15293v4 [cs.cr] 2024年7月11日](/simg/7\74dfa6e9012f3c3ffdd3e4a839f1729b813dcc03.webp)
arxiv：2402.15293v4 [cs.cr] 2024年7月11日
零知识证明（ZKP）已经从成为一个口头上的概念而发展，该概念为实用，现实世界中的实现提供了隐私和验证，并以狡猾的（成功的非互动性知识论证）作为最重要的创新之一。先前的工作主要集中在为其设计更有效的Snark系统和保护安全证明。许多人认为Snark是“仅数学”，这意味着被证明是正确且安全的是在实践中是正确的。相比之下，本文着重于评估现实生活中Snark实施的端到端安全性。我们首先使用系统模型建立基金会，并建立威胁模型并定义使用SNARKS的系统的对抗性角色。我们的研究 - 对SNARK实施中的141个实际漏洞进行了广泛的分析，提供了详细的分类法，以帮助开发人员和安全研究人员了解采用Snarks的系统中的安全威胁。最后，我们评估了现有的防御机制，并提供了推荐，以增强基于SNARK的系统的安全性，为将来的实施铺平了道路。
使用深厚的强化学习桥梁宣告，程序和条件元认知知识差距
在演绎域中，升序顺序的三种元认知知识类型是声明性，程序性和有条件学习。这项工作利用了深入的强化学习（DRL）提供自适应元认知干预措施，以弥合三种知识类型之间的差距，并为学生做好准备，使学生在跨越智能的辅导系统（ITS）中为未来的学习做好准备。学生收到了这些干预措施，这些干预措施教会了如何以及何时在支持默认向前链式策略的逻辑导师上使用向后策略（BC）策略。六个星期后，我们培训了学生的概率导师，该导师仅在没有干预的情况下支持BC。我们的结果表明，在ITS上，DRL弥合了学生之间的元认知知识差距，并显着提高了他们的学习表现，而不是控制同伴。此外，DRL政策适合于宣言，程序和有条件的学生对逻辑导师的元认知发展，导致他们的战略决策更加自治。关键词：深度强化学习；为将来的学习做准备；智能辅导系统；声明性知识；程序知识；有条件的知识
MUEP：具有基础模型的体现计划的多模式基准
基金会模型表现出了显着的紧急能力，对构成体现的代理商的推理和计划能力持巨大希望。然而，缺乏用于评估复杂环境中具有多模式观测的体现药物的基准，仍然是一个显着的差距。在本文中，我们提出了MUEP，这是一种用于e mbodied p lanning的全面MU ltimodal基准。MUEP促进了在复杂场景中体现药物的多模式和多转弯相互作用的评估，并结合了精细粒度的评估指标，这些指标可为您在整个任务中提供有关体现剂的性能的见解。此外，我们在拟议的基准上评估了具有最新的基础模型，包括大型语言模型（LLMS）和大型多模型模型（LMMS）。实验结果表明，基于环境的文本代表的基础模型通常超过其视觉效果，这表明具有多模式观察的型号计划能力存在差距。我们还发现，控制语言的生成是不可或缺的能力，超出常识性知识，无法进行准确的体现任务完成。我们希望拟议的MUEP基准可以为体现AI的进步与基础模型的发展。
MGMT 410 商业政策与战略管理
课程学习成果：在课程结束时，学生将能够：1.展示对战略管理领域相关关键理论、概念和原则的批判性知识和理解 2.使用专业水平的技能来关联和调整战略制定和实施中的一些专业理论。3.批判性地分析战略领导者在管理财务绩效、公司治理、利益相关者期望和战略转型方面的作用，作为整体规划过程的一部分 4.使用相关战略管理工具（例如 PESTLE、平衡记分卡）批判性地评估和评估影响当代商业案例的外部和内部因素 5.在形成性和总结性任务中，在复杂的战略管理和商业案例的口头和书面交流中展示洞察力、清晰度和创造力 6.展示在项目团队中进行自我反思、建设性同行评审和反馈的能力 7.展示组织想法、参与决策和协作的能力，同时在不同的团队中完成与战略管理项目相关的任务和研究活动 教科书和课程材料：
PrEF：通过 Copula 进行概率电力预测 - ...
电力预测对现代电力系统的关键决策具有重要意义，包括发电、输电、配电等。在文献中，传统的统计方法、机器学习方法和基于深度学习（例如循环神经网络）的模型用于模拟电力时间序列数据的趋势和模式。然而，它们要么受到确定性形式的限制，要么受到概率假设独立性的限制——从而忽略了电力数据分布之间的不确定性或显著相关性。反过来，忽略这些可能会导致误差累积，尤其是在依赖历史数据并旨在进行多步预测时。为了克服这些问题，我们提出了一种名为概率电力预测 (PrEF) 的新方法，该方法提出了一个非线性神经状态空间模型 (SSM)，并将 copula 增强机制纳入其中，该方法可以从大规模电力时间序列数据中学习不确定性依赖性知识并了解各种因素之间的交互关系。我们的方法通过其可追溯的推理过程和提供高质量概率分布预测的能力与现有模型区分开来。在两个真实世界电力数据集上进行的大量实验表明，我们的方法始终优于其他方法。
法律音乐：现代时代的Wigmorian播放列表
I。1908年的研究，西北法学院院长约翰·亨利·威格莫尔（John Henry Wigmore）在《伊利诺伊州法律评论》中出版了“法律小说清单”。1威格莫尔（Wigmore）将其名单上的小说描述为那些没有律师“负担得起忽略”的小说。 2对于威格莫尔（Wigmore），这部小说对律师拥有独特的价值，除了对法律小说和故事也可能提供的法律的任何实质性知识之外。3特别是，威格莫尔将文学视为法律变革的工具。4他还认为，从某种意义上说，文学可以通过使他们的访问权限并接触到其他不可接受的“人生角色目录”，从而帮助律师来帮助律师。 5许多信贷Wigmore的名单，开始了现代的“法律与文学”运动。6大约70年后，理查德·韦斯伯格（Richard Weisberg）教授现代化了威格莫尔（Wigmore）的名单，并用新作品和其他作品描绘了律师，法律制度和某些非法律作品，这些著作暗示了正义和法律问题。7从那以后，“法律与文学”继续发展成坚固的学科，确保
生态指标
欧盟2030年的生物多样性战略（欧盟BDS）代表了保护和恢复生物多样性的承诺，不仅在欧洲内部，而且在全球范围内都迈出了关键的一步。为了加强其实施，已经建立了创新的生物多样性知识治理。除其他措施外，还包括一个促进透明度的进度监控系统，并可以在审查进度时为采取的纠正措施提供纠正措施。在这种情况下，我们介绍了欧盟BDS进度监控系统核心的官方公开，在线工具：操作跟踪器和仪表板。操作跟踪器是专门设计的，目的是跟踪欧盟BDS的一百多个动作的进度，而仪表板监视器使用指标在16个目标上进行了进展。但是，虽然操作跟踪器是一个成熟的工具，但仪表板上的工作仍在进行中，因为几个目标缺少指标。需要新的科学输入来推动政策跟踪并确保对欧盟BDS目标的透明和数据驱动的监视。在本文的情况下，我们邀请科学界抓住这一企业，以积极参与政策监控过程。
确保操作系统（OS）：使用最佳实践和技术的全面安全方法
ab s t r ACT - 操作系统（OS）安全对于确保计算机系统和数据的完整性，机密性和可用性至关重要。本研究手稿对OS安全性的多方面领域进行了全面调查，旨在增强理解，确定挑战并提出有效的解决方案。研究方法整合了多种方法，包括针对可用知识过程的广泛探索，经验数据收集，案例研究，实验分析，比较研究，定性分析，合成和解释。还通过各种实验观点，理论基础，历史发展和OS安全性趋势。经验数据收集涉及从公开可用的报告，安全咨询，案例研究和专家访谈中收集见解，以捕获现实世界的观点和经验。案例研究说明了安全策略的实际含义，而实验分析评估了受控环境中安全措施的功效。比较研究和定性分析提供了有关OS安全性优势，局限性和新兴趋势的见解。调查结果的综合和解释提供了可行的见解，以改善OS安全实践，政策建议以及向未来的研究方向提供。这项研究有助于提高OS安全性知识，并告知制定有效的策略，以保护计算机系统免于不断发展的威胁和脆弱性。
使保护区有效地有效生物多样性，气候和食物
生物多样性和生态系统服务（IPBE）的平台仍然存在挑战，尤其是关于及时提供来自不同知识领域的合并观点的挑战。要应对这一挑战，在知识领域和机构之间需要采用强大而灵活的网络方法。在这里，我们报告了整个欧洲的广泛咨询过程，以开发有关生物多样性和生态系统服务（NOK）的知识网络，该方法旨在（1）在适应性且响应式的框架中组织机构和知识持有人，以及（2）以及时和准确的生物多样性知识告知决策者。咨询提供了对NOK应解决的需求的批判性分析，以及如何在政策与科学之间的界面中补充现有的欧洲倡议和机构。除其他功能外，NOK对有争议的主题，确定研究差距以支持相关政策以及地平线扫描活动，以预测新兴问题。NOK包括相互间歇活动的能力建设部分，并包含确保其信誉，相关性和合法性的机制。这样的网络将需要通过最大化流程的透明度和灵活性，输出质量，数据和知识提供的链接，专家参与的动机以及合理的沟通和能力建设来确保其工作的信誉，相关性和合法性。
视觉语言一致性指导的多模式及时学习盲人AI生成的图像质量评估
摘要 - 非常重要的是，文本提示调整在调整对比的语言图像预训练（剪辑）模型中表现出了启示性能，以对自然图像质量评估。但是，这种单模式提示学习方法仅调节剪辑模型的语言分支。这还不足以使剪辑模型适应AI生成的图像质量评估（AGIQA），因为AGIS在视觉上与自然图像有所不同。此外，没有研究与AGIS相关的AGIS和用户输入文本提示之间的一致性，该提示与AGIS的感知质量相关，并未研究以指导AgiQA。在这封信中，我们提出了视觉语言一致性指导的多模式的迅速学习，以学习为clip-agiqa。具体来说，我们分别在剪辑模型的语言和视觉分支中介绍了可学习的文本和视觉提示。此外，我们设计了一个文本对象对齐质量预测任务，该任务的学习视觉一致性知识用于指导上述多模式提示的优化。对两个公共AGIQA数据集的实验结果表明，所提出的方法超过了最先进的质量评估模型。源代码可在https://github.com/junfu1995/clip-agiqa上找到。