XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无隐式
基于 DNA 数据存储的隐式神经多重描述
DNA 因其固有的生物分子结构而具有惊人的存储密度和长期稳定性，因此作为数据存储解决方案具有巨大的潜力。然而，开发这种新型介质也面临着一系列挑战，特别是在解决存储和生物操作中出现的错误方面。这些挑战还受到 DNA 序列的结构限制和成本考虑的影响。为了应对这些限制，我们率先开发了一种新型压缩方案和一种利用神经网络进行 DNA 数据存储的尖端多描述编码 (MDC) 技术。我们的 MDC 方法引入了一种将数据编码到 DNA 中的创新方法，专门设计用于有效抵抗错误。值得注意的是，我们的新压缩方案优于用于 DNA 数据存储的经典图像压缩方法。此外，我们的方法比依赖自动编码器的传统 MDC 方法更具优势。其独特优势在于它能够绕过大量模型训练的需要，并且具有增强的微调冗余级别的适应性。实验结果表明，我们的解决方案与该领域的最新 DNA 数据存储方法具有优势，具有卓越的压缩率和强大的抗噪能力。
离线强化学习的隐式和明确的政策约束
离线增强学习（RL）旨在根据历史数据改善目标政策而不是行为政策。离线RL的一个主要问题是分配转移导致Q值估计的分布转移。大多数现有的作品都集中在行为克隆（BC）或最大化Q学习方法以抑制分布转移。BC方法试图通过将目标策略限制为离线数据来减轻转移，但它使学习的策略高度保守。另一方面，最大化Q学习方法采用悲观的机制来通过根据动作的不确定性来最大化Q值和惩罚Q值来产生动作。但是，生成的措施可能是算法的，从而导致预测的Q值高度不确定，这反过来又将误导该策略以生成下一个动作。为了减轻分配转移的不利影响，我们建议通过统一Q学习和行为克隆以应对探索和剥削难题来隐含和明确地限制政策。对于隐式约束方法，我们建议通过致力于使目标策略和行为策略的行动无法区分的生成对抗网络统一行动空间。对于显式约束方法，我们会提出多重重要性采样（MIS），以了解每个状态行动对的优势权重，然后将其用于抑制或充分使用每个状态行动对。D4RL数据集上的广泛实验表明，我们的方法可以实现出色的性能。MAZE2D数据上的结果表明，MIS与单个重要性采样更好地解决了异质数据。我们还发现MIS可以有效地稳定奖励曲线。关键字：Q学习，行为克隆，悲观机制，多重重要性采样。
不确定最大的隐式形式的随机过滤方案...
I。i ntroduction离散事件动态系统（DEDS）是其动力学驱动的系统，即状态进化完全取决于随着时间的推移发生异步离散事件的发生。制造系统，电信网络，运输网络是DEDS的示例[2]。要描述这些系统的行为，普通或部分微分方程不合适，因此考虑了更相关的理论设置，其中可以引用以下内容：语言和自动机，马尔可夫链和彼得里网络，邀请读者咨询[3]以获取概述。仅涉及延迟和同步的DED，即，任务的启动等待以前的任务要完成，这是值得的。这些系统可以通过定时事件图（TEGS）以图形方式描绘，该图是定时的培养皿网的一个子类，每个地方每个地方都有一个上游和一个上游过渡，一个和一个下游过渡。最大值代数设置是一种基本的半环，适合描述TEG的行为，这要归功于线性状态方程与经典线性系统理论（即最大值线性系统（MPL）的行为）非常类似的线性状态方程，这可以在此Algebra中定义为矩阵。这些线性状态方程对于处理与经典控制理论相似的控制问题很有用，
约束优化问题的有效隐式约束处理方法
许多现实世界的优化问题，尤其是工程优化问题，都涉及约束条件，这使得寻找可行解变得十分困难。许多研究人员已经针对受约束的单目标和多目标优化问题研究了这一挑战。具体而言，本研究扩展了 Gandomi 和 Deb（《计算机方法与应用机械工程》363:112917, 2020）提出的用于约束优化问题的边界更新 (BU) 方法。BU 是一种隐式约束处理技术，旨在通过迭代削减不可行搜索空间，从而更快地找到可行区域。这样做会扭曲搜索空间，使优化问题更具挑战性。为此，我们实施了两种切换机制，当找到可行区域时，将景观连同变量一起转换为原始问题。为了实现这一目标，我们考虑了两个阈值，分别代表不同的切换方法。在第一种方法中，当约束违规达到零时，优化过程将转换为不使用 BU 方法的状态。在第二种方法中，当目标空间不再发生变化时，优化过程将转入不使用 BU 方法的优化阶段。为了验证该方法的有效性，我们考虑使用著名的进化单目标和多目标优化算法来解决基准测试和工程问题。本文分别在整个搜索过程中使用和不使用 BU 方法对所提出的方法进行了基准测试。结果表明，该方法可以显著提高收敛速度，并能够更好地解决约束优化问题。
具有隐式量化表示的样品有效的增强学习
Aidan Scannell，Mohammadreza Nakhaei，KalleKujanpää，Yi Zhao，Kevin Luck，Arno Solin，Joni Pajarinen
有效的隐式约束处理方法用于约束优化问题
AST月，OpenAI首席执行官Sam Altman终于承认了研究人员多年来一直在说的话 - 人工智能（AI）行业正处于能源危机的方面。这是一个不可接受的入学。在世界经济论坛在瑞士达沃斯举行的年度会议上，奥特曼警告说，下一波生成的AI系统将消耗的力量要比预期的要大得多，并且能源系统将难以应付。“没有突破就无法到达那里，”他说。我很高兴他说了。自从我从2018年开始发布有关AI行业的环境成本以来，我已经看到一贯的低调和否认。Altman的承认使研究人员，监管机构和行业巨人谈论了生成AI的环境影响。那么，Altman Banking启动了什么能源突破？不是更可持续的AI系统的设计和部署，而是核融合。他在那场比赛中也有皮肤：2021年，阿尔特曼（Altman）开始投资华盛顿埃弗里特（Everett）的Fusion Company Helion Energy。大多数专家都同意，核融合不会显着构成在本世纪中叶脱碳以应对气候危机的关键目标。Helion最乐观的估计是，到2029年，它将产生足够的能量，为40,000个平均美国家庭供电；一项评估表明，由OpenAI在加利福尼亚州旧金山创建的聊天机器人Chatgpt已经消耗了33,000户房屋的能源。据估计，由生成AI驱动的搜索使用了传统网络搜索能量的四到五倍。，这不仅仅是能量。在几年内，大型AI系统可能需要与整个国家一样多的能量。生成的AI系统需要大量的淡水来冷却其处理器并发电。在爱荷华州西得梅因市，一个巨大的数据中心集群为OpenAI最先进的型号GPT-4提供。当地居民的诉讼显示，2022年7月，即Openai完成了培训模型的一个月，该集群使用了该地区约6％的水。根据公司的环境报告，当Google和Microsoft准备了大型语言模型时，两者都在用水方面有很大的峰值 - 在一年内分别增加了20％和34％。一个预印本1表明，在全球范围内，对AI的水需求可能是2027年的一半。在另外2个中，Facebook AI研究人员称工业的环境影响是追求规模的“房间里的大象”。而不是管道梦，我们需要务实的
入口式脑机接口设备的兼容安全性讨论
5 上海交通大学生物医学工程学院，上海，200030 【摘要】脑机接口(BCI)设备是进行神经刺激和记录的重要工具，在神经系统疾病的诊断和治疗中有着广阔的应用前景。此外，磁共振成像(MRI)是一种有效且非侵入性的全脑信号捕获技术，可以提供大脑结构和激活模式的详细信息。将BCI设备的神经刺激/记录功能与MRI的非侵入性检测功能相结合对脑功能分析具有重要意义。然而，这种结合对神经接口设备的磁和电性能提出了特定的要求。首先探讨了BCI设备与MRI之间的相互作用，随后对二者结合可能产生的安全风险进行总结和整理，从BCI设备的金属电极、导线等危害的来源入手，分析了存在的问题，并总结了目前的研究对策。最后，简要讨论了BCI磁共振安全性的监管问题，并提出了增强相关BCI设备磁共振兼容性的建议。
PEDOT:PSS在压阻式柔性压力传感器中的应用研究进展
压力传感器在可穿戴电子设备和电子皮肤中充当核心组件时，已经获得了更广泛的市场。为了实现高性能柔性压力传感器，研究人员对传感器材料，结构和设备设计进行了创新研究。聚（3,4-乙二醇二噻吩）：聚苯乙烯磺酸盐（PEDOT：PSS）是一种广泛使用的导电聚合物，由于其异常电导率，易于处理，易于处理和生物相容性，因此引起了相当大的关注。作为一种多功能且灵活的功能，PEDOT：PSS可以将其发展为各种形式，对新兴的传感应用具有重要意义。本文概述了使用PEDOT：PSS的最新进步：用于灵活的压电传感器的PSS，同时还讨论了其在此类传感器中的应用以及用于提高其性能的方法和机制。
非侵入式异步脑机接口技术研究综述
接口技术［j］。信号处理期刊，2023年，39 （8）：1386-1398。doi：10。16798/j。ISSN。 1003-0530。 2023。ISSN。1003-0530。2023。
具有隐式先验的生成贝叶斯建模
•选择要生成的数据集•从先前的𝑝（𝜃 𝜃）中•从可能性𝑝（𝑦𝑦（𝑗）中示例̃𝑦（𝜃𝑗）•示例•示例𝑆draws traks traks（𝜃，𝑠，𝑠，𝑠，𝑠） 𝕀[𝑓（𝜃（𝑗，𝑠））<𝑓（𝜃（𝑗））]•如果一切都正确，则等级的分布将均匀分布