XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性能提高
文本情感分析基于智能系统的深度学习技术的改进的元启发式学
由于概括和建模一系列大脑信号的复杂性，发现感官残障人士的情绪仍在继续挑战。因此，使用大脑 - 计算机界面技术来研究基于大脑信号的人的情绪和行为。情绪分析是一种广泛使用且可靠的数据挖掘分析方法。它提供了一个绝佳的机会，可以监视，评估，确定和理解消费者对产品或服务的情感。然而，即使以前的研究已经提出了使用机器学习方法对感官残障人士的情绪分类，但尚未评估视觉症患者的情绪识别模型。因此，这项研究引入了一种新的SALP群算法，该算法具有深层的基于神经网络的文本情感分析（SSADRNN-TEA）技术，该技术针对残疾人。SSADRNN-TEA技术的主要目的是专注于对社交媒体内容中存在的情绪的检测和分类。在这项工作中，SSADRNN-TEA技术经历了预处理，以使输入数据与处理和BERT单词嵌入过程的后一个阶段兼容。此外，还利用了深层复发神经网络（DRNN）模型。最后，SSA被利用以最佳调整DRNN超参数。广泛的实验涉及模拟SSADRNN-TEA方法的实时性能。实验值揭示了SSADRNN-TEA技术在几个评估指标方面的性能提高。
多视图3D对象检测的多视图actentive上下文化
我们介绍多视图的细心上下文化（MVACON），这是一种简单而有效的方法，用于改善基于查询的多视图3D（MV3D）对象检测中的2D- TO-3D功能。尽管在基于查询的MV3D对象检测的领域取得了显着的进展，但先前的艺术通常会因高分辨率的高分辨率2D特征而缺乏基于密集的注意力提升的高分辨率2D特征，或者由于高计算成本，或者由于3D Queries的高度密集地接地不足，无法以3D Queries的高度质量为基于稀疏注意的多级2D功能。我们提出的MVACON使用代表密集但计算稀疏的细心特征连续化方案击中了两只鸟，该方案对特定的2d到3d feleture提升方法不可知。在实验中，使用BEVFormer及其最近的3D变形注意（DFA3D）变体以及PETR对纳斯曲霉基准进行了彻底的测试，并显示出一致的检测性能提高，尤其是在位置，方向和VELOCITY PRECTICTAR中提高了一致的检测性能。还可以在Waymo-Mini基准测试器上进行测试，并具有类似的改进。我们在定性和定量上表明，基于全局群集的上下文有效地编码了MV3D检测的密集场景级上下文。我们提出的MVA-CON的有希望的结果加强了计算机视觉中的格言 - “（contectu-alsized）特征事项”。
空中客车防御和太空有限公司空中客车对氢的超导研究 -
aircraft ● Launch of a new demonstrator with a megawatt-class superconducting motor @Airbus @AirbusUpNext #superconductivity #ZEROe #Vivatech Paris, 23 May 2024 - Airbus UpNext, a wholly-owned subsidiary of Airbus, has launched a new technological demonstrator to accelerate the maturation of superconducting technologies for use in electric propulsion未来氢能飞机的系统。被称为冷冻型物，新的示威者将通过氦气再循环环冷却并由液体氢冷却并由由法国图卢兹，法国和德国Ottobrunn开发的两个兆瓦级超导的电推进系统。“我们以前的示威者表明，超导技术将是对未来氢驱动飞机的高功率电气化的关键推动力。我真的相信，新的示威者将导致推进系统的性能提高，转化为重量和节省燃料的潜力。空中客车公司多年来一直在开发用于高功率推进的超导技术，最终导致去年综合500 kW的低温推进系统的动力。Cryoprop将确认对未来飞机应用的超导技术的潜力，评估与安全，工业化，维护和操作有关的所有方面。该演示者还将为空客提供开发高级，内部专业知识的机会，并促进一个新的生态系统，以加速在超导电缆，电动机，低温电力电子和低温冷却系统等领域引入新产品。注释编辑：
基于图形的运动想象脑机接口脑电图频谱动态递归量化分析
摘要 — 尽管不断进行研究，但基于脑机接口 (BCI) 的通信方法尚不是一种有效可靠的手段，严重残疾的患者可以依赖这种手段。迄今为止，大多数基于运动想象 (MI) 的 BCI 系统使用传统的频谱分析方法来提取判别特征并对相关的基于脑电图 (EEG) 的感觉运动节律 (SMR) 动态进行分类，这导致性能相对较低。在本研究中，我们调查了使用递归量化分析 (RQA) 和基于复杂网络理论图的特征提取方法作为提高 MI-BCI 性能的新方法的可行性。这些特征植根于混沌理论，探索了 MI 神经反应背后的非线性动力学，作为对 MI 进行分类的新信息维度。方法：将六名健康参与者执行 MI-Rest 任务时记录的 EEG 时间序列投射到多维相空间轨迹中，以构建相应的递归图 (RP)。从 RP 中提取了八个基于非线性图的 RQA 特征，然后通过 5 倍嵌套交叉验证程序与经典光谱特征进行比较，以使用线性支持向量机 (SVM) 分类器进行参数优化。结果：与经典特征相比，基于非线性图的 RQA 特征能够将 MI-BCI 的平均性能提高 5.8%。意义：这些发现表明，RQA 和复杂网络分析可以为 EEG 信号的非线性特征提供新的信息维度，从而提高 MI-BCI 性能。
焦点-Then-decide：分割辅助加固学习
视觉增强学习（RL）是实现人类智力的有前途的方法。但是，它目前在嘈杂的环境中有效地学习面临挑战。相比之下，人类可以通过应用以前获得的常识来迅速识别到分散注意力的环境中的与任务相关的观察。最近，自然语言处理和计算机视觉中的基础模式取得了巨大的成功，这些模型中的常识可以显着使下游任务培训受益。受这些成就的启发，我们旨在将基础模型的常识不足为视觉RL。我们提出了一种新颖的效果（FTD）框架，使代理可以仅基于与任务相关的对象做出决策。为了实现这一目标，我们引入了一种努力机制，以从基础细分模型返回的对象集中选择与任务相关的对象，仅使用与任务相关的对象进行决策模块的后续培训。此外，我们专门采用了两个通用的自我监督目标来促进这种注意机制的快速学习。基于DeepMind Control Suite和Franka Emika机器人技术的CHALENGING任务的实验结果表明，我们的方法可以快速，准确地在嘈杂的环境中准确指出感兴趣的对象。因此，它对当前的最新算法实现了重大的性能提高。项目页面：https：//www.lamda.nju.edu.edu.cn/chenc/ftd.html代码：https：//github.com/lamda-rl/ftd
通过保留图生成模式
最近，在广泛的图形挖掘任务中深入研究并应用了预训练和微调图神经网络的范式。它的成功通常是对训练和下游数据集之间的结构一致性的表现，但是，在许多现实世界中，这并不成立。现有的作品表明，在使用香草微调策略时，预训练和下游图之间的结构差异显着限制了转移性。这种差异导致模型过度适应预训练图，并在捕获下游图的结构特性时造成困难。在本文中，我们将结构差异的基本原因确定为前训练和下游图之间生成模式的差异。此外，我们建议G-T Uning保留下游图的生成模式。给定下游图G，核心思想是调整预训练的GNN，以便它可以重建G graphon w的生成模式。但是，已知Graphon的确切重新构造在计算上是昂贵的。为了克服这一挑战，我们提供了一个理论分析，该分析建立了一组替代图形子的存在，称为任何给定的Graphon。通过利用这些图形碱基的线性组合，我们可以有效地近似w。这一理论发现构成了我们模型的基础，因为它可以有效地学习图形碱基及其相关系数。与现有的al-gorithm相比，G-T Uning在7个内域和7个室外转移学习实验中表现出一致的性能提高。
一种基于行为监测的新型信任模型，用于增强
由于虚拟数据泛滥，物联网（IoT）处于最近不稳定的状态。相信，物联网和云计算达到了最大阈值，并在此之后加载数据只会使其性能恶化。因此，已经引入了边缘计算来减轻物联网的处理负担。为了满足边缘计算的安全要求，我们打算将区块链的方法与边缘计算一起使用，以获得更好的解决方案。因此，本文提出了基于人工神经网络和信任估计的新型区块链模型的引入，称为行为监测信任估计模型。性能指标，例如准确性，精度，召回和F-量表是在正常条件下和注射诸如虚假数据注入，引导攻击和捕获节点之类的攻击下计算的。将提出的行为监控信任分类模型与天真贝叶斯，K-Nearest邻居，自动编码器，随机森林和支持向量机等现有分类器进行了比较，并发现性能提高。还计算出拟议模型的其他评估参数，例如执行时间，加密时间，存储成本，计算费用，能源效率和数据包下降的可能性，并与现有的比特币，以太坊，HyperLeDger，直接和不变的信任模型以及相互信任的基于基于基于基于的区块链链链模型相比。所提出的模型的准确度为95％，精度得分为90％，召回分数为94％，F量表的F量为94％，表明表现出色。
möbius变换，用于减轻表示的视角扭曲
摘要。透视失真（PD）导致形状，大小，方向，角度和其他空间关系的前所未有的变化。精确地估计摄像机的固有和外在参数是一项防止综合透视失真的挑战任务。专用培训数据的不可利用性为开发强大的计算机vi-sion方法带来了关键的障碍。此外，失真校正方法使其他计算机视觉任务成为多步骤的方法，并且缺乏性能。在这项工作中，我们通过对Möbius变换的特定家族进行精细颗粒的Pa-Rameter控制来构成减轻透视扭曲（MPD），以模拟现实世界中的失真，而无需估计摄像机的内在和外在参数，并且没有估算实际静止数据的需求。此外，我们提出了一个专用的透视图基准数据集Imagenet-PD，以基准对该新数据集的深度学习模型的鲁棒性。所提出的方法优于ibendement-e和imagenet-X的基准。此外，它显着提高了Imagenet-PD的性能，同时始终如一地在标准数据分布上执行。值得注意的是，我们的方法在三种受PD影响的现实世界应用程序（牛仔计数，Fisheye Image补充和人员重新识别）上的性能提高，以及一个受PD影响的具有挑战性的CV任务：对象检测。源代码，数据集和模型可在https://prakashhipa.github.io/projects/mpd上的项目网页上找到。
湍流射流的人工智能控制
开发了一种人工智能 (AI) 控制系统，以最大限度地提高湍流喷射的混合率。该系统由六个独立操作的非稳定微型喷射执行器、两个放置在喷射器中的热线传感器和用于无监督学习近乎最优控制律的遗传编程组成。该定律的假设包括多频率开环强迫、传感器反馈及其非线性组合。混合性能通过喷射中心线平均速度的衰减率来量化。有趣的是，人工智能控制的学习过程按性能提高的顺序逐一发现了传统控制技术可实现的经典强迫，即轴对称、螺旋和拍打，最终收敛到迄今为止未探索过的强迫。仔细检查控制环境可以揭示学习过程中产生的典型控制定律及其演变。最佳 AI 强制产生复杂的湍流结构，其特点是周期性生成的蘑菇结构、螺旋运动和振荡射流柱，所有这些都提高了混合率并且远远优于其他结构。这种流动结构以前从未被报道过，我们从各个方面对其进行了检查，包括速度谱、平均和波动速度场及其下游演变，以及三个正交平面中的流动可视化图像，并与其他经典流动结构进行了比较。除了对微射流产生的流动及其对主射流初始条件的影响的了解之外，这些方面还为我们了解这种新发现的流动结构高效混合背后的物理原理提供了宝贵的见解。结果表明，人工智能在征服许多执行器和传感器的控制律的巨大机会空间以及优化湍流方面具有巨大潜力。
紧急准备手册
做好准备，请花时间立即阅读此信息。它告诉您在Covert Township的Palisades发电厂紧急情况下该怎么办。确保您的家人的所有成员都了解它的意思。与您的邻居和朋友交谈。其中一些可能需要您的帮助，或者您可能需要他们的帮助。如果您认识一个盲人或读不好的人，请与他们查看此信息。紧急情况下安全的最佳方法是提前知道该怎么做和互相帮助。做好准备意味着被告知，因此请阅读并保存此手册。安全且确保我们在Palisades的最高优先级是安全，安全地运营我们的核设施。Palisades已在安全层上建立了层，并具有多个安全系统和紧急备份。清洁能源帕利萨德斯提供可靠的，几乎无碳的电力。核电是该国自愿计划减少碳排放的最大贡献者。在过去十年中，美国核电站的性能提高总计约占迄今为止所有行业所取得的自愿碳减少的一半。为密歇根州帕利塞德斯提供动力，可产生800兆瓦的可靠电力，足以在密歇根州西南部为800,000户房屋供电。社区提供的800兆瓦的安全，清洁和可靠的电力每天都比西南密歇根州的房屋更大。通过我们的公司和基金会捐赠，我们努力提高密歇根州西南部的生活质量。对像我们这样的骄傲的密歇根州 - 您在帕利塞德的朋友和邻居 - 回馈我们的社区同样重要。