XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System收敛性
自主机器人的收敛性有限
Abstract A distributed algorithm A solves the Point Convergence task if an arbitrarily large collection of entities, starting in an arbitrary configuration, move under the control of A to eventually form and thereafter maintain configurations in which the separationbetweenallentitiesisarbitrarilysmall.Thisfundamentaltaskinthestandard O BLOT modelofautonomousmobile entities has been previously studied in a variety of设置，包括完整的可见性，确切的测量（包括距离和角度）以及实体的同步激活。我们的研究涉及最小的假设，在这些假设下，可以保证以这种方式融合的实体，具有有限和未知的可见度范围，可见度范围有限且不明显不精确。我们提出了一种在这些约束下运行的算法，该算法解决点收敛，对于在两个或三维空间中移动的实体，并具有任何有限程度的异步。我们还证明，在类似的逼真的约束下，但无限的异步，通常不可能在平面中的点收敛，这是基于自然假设，即算法在初始配置中维持存在的实体之间维持（可见的）连接性。我们称这种变体称为凝聚力融合，可以区分自主移动实体控制的有限和无限异步的力量，解决了一个长期存在的问题，一个长期存在的问题是否同步安排的实体是否比异步计划更强大。
关于蒙特卡洛乐观政策迭代的收敛性
蒙特卡洛（MC）方法是一种用于增强学习问题的技术。它们通过平均与环境相互作用的完整互动中的所有状态平均样本回报来工作。尽管有应用，但尚未完全理解它们的收敛性。操作性策略迭代是MC方法的一种变体，具有一些附加约束，可以保证融合到最佳解决方案。但是，现有的证据不是最直接的证据，通常是从难以访问的出版物中引用的结果。本论文是对该主题的文献回顾，在一个地方完全介绍了融合的原始证明。它还讨论了简化证明的尝试的尝试，为将来的研究提供了可能的方向。
补偿抽样，以改善扩散模型的收敛性
摘要。扩散模型在图像一般方面具有出色的质量，但以一定的代价。迭代denoising需要许多时间步骤来产生高保真图像。由于目标数据的初始不准确重建，重建误差的积累至关重要的限制。这会导致质量降低，收敛速度较慢。为了解决这些问题，我们提出了补偿抽样，以指导生成目标领域。我们引入了一个用U-NET实施的薪酬术语，该薪酬添加了可忽略的培训间接费用。我们的方法是灵活的，我们将其在基准数据集Cifar-10，Celeba，Celeba-HQ，FFHQ-256和FSG上的无条件生成，面对介绍和面对外划分中的应用。我们的方法始终从图像质量方面产生最先进的结果，同时加速了在训练过程中以最高数量级收敛的转化过程。
基因组编辑：生命工程中的连续性、收敛性和变化的动态
基因组编辑可以非常精确地改变 DNA。它有望在医疗保健、农业、工业和环境中带来深刻且具有颠覆性的变化。本文对基因组编辑的当代发展以及连续性和变化之间的紧张关系进行了多学科分析。它借鉴了这样一种观点，即参与创新的参与者受到由实践、机构、规范和文化信仰组成的“社会技术制度”的指导。分析重点是基因组编辑如何在不同领域出现，以及这是否标志着既定生物技术制度的连续性或破坏性。最后，我们认为，最好将基因组编辑理解为一个技术平台，它正在受到现有制度的强有力影响，但正在开始破坏生物技术的治理。从长远来看，它将与其他强大的技术平台融合，共同从根本上改变生命工程的能力。
使用权重重映射提高量子变分分类器的收敛性
摘要：近年来，变分量子电路 (VQC) 在量子机器学习中的应用大幅增加。VQC 的灵感来自人工神经网络，它作为大规模参数化函数逼近器，在广泛的 AI 任务中实现了非凡的性能。VQC 已经通过利用量子计算中更强大的算法工具箱，在泛化和训练参数要求更少等方面取得了令人鼓舞的成果。VQC 的可训练参数或权重通常用作旋转门中的角度，而当前基于梯度的训练方法并未考虑到这一点。我们引入了 VQC 的权重重新映射，以将权重明确地映射到长度为 2 π 的区间，这从传统 ML 中汲取了灵感，其中数据重新缩放或规范化技术在许多情况下都表现出巨大的好处。我们使用一组五个函数，并以变分分类器为例，在 Iris 和 Wine 数据集上对它们进行评估。我们的实验表明，权重重新映射可以提高所有测试设置中的收敛性。此外，我们能够证明，与使用未修改的权重相比，权重重新映射可将 Wine 数据集的测试准确率提高 10%。
论文：使用问题特定的参数化量子电路增强优化问题的 VQE 收敛性
摘要 变分量子特征求解器 (VQE) 算法因其在近期量子设备中的潜在用途而受到越来越广泛的关注。在 VQE 算法中，参数化量子电路 (PQC) 用于准备量子态，然后利用这些量子态计算给定汉密尔顿量的期望值。设计高效的 PQC 对于提高收敛速度至关重要。在本研究中，我们通过动态生成包含问题约束的 PQC，引入了针对优化问题量身定制的问题特定 PQC。这种方法通过关注有利于 VQE 算法的酉变换来减少搜索空间，并加速收敛。我们的实验结果表明，我们提出的 PQC 的收敛速度优于最先进的 PQC，凸显了问题特定 PQC 在优化问题中的潜力。关键词：VQE算法，优化问题，问题特定参数化量子电路
论具有增强拉格朗日约束处理的进化策略的不变性和线性收敛性
在数值约束优化的背景下，我们研究了通过增强拉格朗日方法处理约束的随机算法，特别是进化策略。在这些方法中，原始约束问题被转变为无约束问题，优化函数是增强拉格朗日，其参数在优化过程中进行调整。然而，使用增强拉格朗日会破坏进化策略的一个核心不变性，即对目标函数严格递增变换的不变性。尽管如此，我们形式化地认为，具有增强拉格朗日约束处理的进化策略应该保持对目标函数严格递增仿射变换和约束缩放的不变性——严格递增变换的一个子类。我们表明这种不变性对于这些算法的线性收敛非常重要，并表明这两个属性是如何联系在一起的。
社会经济、商业与政策系
统计学。涵盖概率空间和随机变量、独立性、随机变量的收敛性、概率级数的收敛性、对数测度、条件概率和期望、中心极限定理和代数定律等概率的高级理论。此外，还涵盖随机变量的分布、条件概率和独立性以及随机变量的函数分布。
MTOR途径基因MTOR，RHEB，DEPDC5，PTEN和TSC1对皮质神经元发育和功能有收敛性和不同影响
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年1月6日。 https://doi.org/10.1101/2023.08.11.553034 doi：Biorxiv Preprint
Veermata Jijabai技术学院
模块1：代数方程式10小时公式和方程式，高斯消除，LU，QR分解，迭代方法，迭代方法（Gauss-Seidal），迭代方法的融合，单数值分解的收敛性，单数值分解的收敛性以及等级对小扰动模块的敏感性：多项式，拉格朗日插值多项式，线性和非线性回归，多个线性回归，一般线性最小二乘