XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System概率密度函数
概率原始测试和RSA算法
本研究解决了雇主在筛选大量工作职位简历方面面临的困难。我们旨在通过自动化恢复筛选过程来确保对候选人的公平评估，降低偏见并提高候选评估过程的效率。拟议的系统使用NLP技术从简历中提取相关能力，重点关注特定职位所需的关键技能。使用了为职位所采用的能力集。进行了123个工作职位的案例研究。jaccard的相似性和余弦相似性度量。由于余弦相似性着重于单词频率，Jaccard相似性度量的结果与研究目的更加一致。提取的能力与使用JACCARD相似性相关的各种职位相关的预定义技能匹配。此方法通过分析与所需能力有关的简历中的存在或不存在特定单词来分配候选人的相似性分数。这个基于NLP的系统提供了巨大的好处，例如节省时间和其他资源，增加候选人选择方面的能力以及仅通过专注于能力来减少偏见。系统与LinkedIn的集成通过促进无缝进口和简历分析来增强方法的有效性。总体而言，这项研究通过为大型组织提供可扩展，高效和无偏见的解决方案来证明NLP在优化简历筛选过程中的潜力。
CSCI 699：概率和生成模型
目录描述概率和生成性模型，包括近似推理算法（MCMC，变异推理），深入生成模型（自动回应，得分匹配，扩散和基于流程的模型）以及基于模型的顺序决策。课程描述本课程的重点是概率的基本原理及其在现代机器学习和生成建模中的核心作用。随着概率越来越多地推动AI的进步，本课程将探索其在一系列主题中的应用程序。从近似推理算法到通过大规模自学学习的生成模型，再到基于概率模型的决策方法，您将对这些方法如何塑造当代AI研究有了更深入的了解。通过本课程学习目标，将向您介绍概率机器学习中的核心主题，包括概率图形模型和近似推理算法（例如MCMC和变异推理），深层生成模型，例如自动化，自动性，得分匹配，基于基于流程的方法和基于概率的模型，以及概率的模型和方法，并均基于概率和方法（避孕方法）（均匀的模型）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法（基于信息的实验设计）。在本课程结束时，您将熟悉尖端研究和该领域的历史基础。建议准备本课程是为当前从事研究或希望从事研究的学生设计的，以概率的机器学习或深层生成模型进行研究。学生有望对阅读和介绍现代机器学习会议论文感到满意。熟悉机器学习（在CSCI 567级别），算法（在CSCI 570的级别上）和概率（在数学505a的级别）将是有益的。课程注释等级类型：字母等级。演讲幻灯片和其他课堂信息的副本将发布在课程网站上。技术水平和硬件/软件所需的本课程没有特定的软件要求。该课程将定期计划使用部分讲座进行课堂（实践）的“实验室会议”，以提供更多的动手经验，以我们将学习的理论概念。这些会话将涉及运行代码并使用概率和生成模型的实现。因此，鼓励学生（尽管不需要）学生将笔记本电脑带到每个班级，以便他们可以跟随并参加这些实践实验室会议。这些会议也将有助于实施技能，这些技能可以在整个学期中运行的课程项目中使用。此外，请参阅有关USC计算中心笔记本电脑借贷程序（链接）的以下信息。所需的读数和补充材料在此类中没有必需的读数，补充材料或教科书。可选的读数和补充材料以下资源对本类涵盖的许多主题很有用：1。凯文·墨菲（Kevin Murphy），“机器学习：概率观点”，2012年（链接）。2。凯文·墨菲（Kevin Murphy），“概率机器学习：高级主题”，2023年（链接）。3。4。5。Chris Bishop，“模式识别和机器学习”，2006年（链接）。克里斯·毕晓普（Chris Bishop），“深度学习 - 基础和概念”，2024年（链接）。Stefano Ermon，深层生成模型，课程注释（链接）。
量子码的局部概率解码
flip 是一种极其简单且最大程度局部化的经典译码器，在某些类的经典代码中得到了广泛应用。当应用于量子码时，存在无法由该译码器纠正的恒重误差（如稳定器的一半），因此先前的研究考虑了 flip 的修改版本，有时还与其他译码器结合使用。我们认为这可能并非总是必要的，并提供数值证据证明当将 flip 应用于立方格子上三维环面码的环状征象时，存在一个阈值。该结果可以归因于以下事实：对于该译码器，最低权重的无法纠正误差比其他无法纠正误差更接近（就汉明距离而言）可纠正误差，因此它们很可能在未来的代码周期中经过额外噪声变换后变得可纠正。在解码器中引入随机性可以使其以有限的概率纠正这些“不可纠正”的错误，对于使用信念传播和概率翻转相结合的解码策略，我们观察到现象噪声下的阈值为 ∼ 5.5%。这与该代码的最佳已知阈值（∼ 7.1%）相当，该阈值是使用信念传播和有序统计解码 [Higgott and Breuckmann, 2022] 实现的，该策略的运行时间为 O(n3)，而我们的本地解码器的运行时间为 O(n)（并行时为 O(1)）。我们预计该策略可以推广到其他低密度奇偶校验码中，并希望这些结果能够促使人们研究其他以前被忽视的解码器。
全脑概率生成模型
构建类似人类的综合性人工认知系统，即通用人工智能 (AGI)，是人工智能 (AI) 领域的圣杯。此外，使人工系统实现认知发展的计算模型将成为大脑和认知科学的极好参考。本文介绍了一种通过集成基本认知模块来开发认知架构的方法，以实现对整个模块的训练。这种方法基于两个想法：(1) 受大脑启发的人工智能，学习人类大脑结构以构建人类水平的智能；(2) 基于概率生成模型 (PGM) 的认知架构，通过集成 PGM 来开发用于发展机器人的认知系统。所提出的开发框架称为全脑 PGM (WB-PGM)，它与现有的认知架构有着根本的不同，因为它可以通过基于感觉运动信息的系统持续学习。在本文中，我们描述了 WB-PGM 的原理、基于 PGM 的基本认知模块的现状、它们与人脑的关系、认知模块整合的方法以及未来的挑战。我们的发现可以作为大脑研究的参考。由于 PGM 描述了变量之间的明确信息关系，因此 WB-PGM 为从计算科学到脑科学提供了可解释的指导。通过提供此类信息，神经科学的研究人员可以向人工智能和机器人技术的研究人员提供反馈，说明当前模型在参考大脑方面缺乏什么。此外，它可以促进神经认知科学以及人工智能和机器人技术研究人员之间的合作。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
使用随机设备的概率神经计算
在追求这一目标的过程中，消除不可预测的行为已被视为一项必要的工程费用。消除计算噪声的努力涵盖了整个微电子技术堆栈，从研究高可靠性材料和设备到纠错电路和架构，再到容错系统和算法。确定性计算显然取得了令人难以置信的成功——在不到四分之三个世纪的时间里，我们已经从大约一千个只能进行相对简单计算的阴极管阵列过渡到每秒能够处理 10 18 次浮点运算的高性能计算百亿亿次系统。[2,3] 然而，能耗已日益成为传统处理器面临的挑战。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在多种应用中的采用越来越广泛，以及对更多计算的需求不断增长，导致对结合多种技术（图形处理单元 (GPU)、中央处理单元 (CPU) 等）的异构计算平台的需求更高。随着越来越多的处理器被整合，未使用的处理器需要关闭以处理散热问题（即“暗硅”）。[4] 这些问题加上大量新设备、内存计算、高效的芯片间通信、3D 堆叠和集成技术
相干叠加与非相干概率相加
因此这里 ρ A 00 = c 00 c ∗ 00 = | α | 2 = p，ρ A 11 = c 11 c ∗ 11 = | β | 2 = 1 − p 且 ρ A 01 = ρ A 10 = 0。因此我们有
基于扩散模型的概率降低180- ...
作者：Fenghua ling 1,2†，Zeyu Lu 3,4†，Jing-Jia Luo 1*，Lei Bai 3*，Swadhin K. Behera 2，4 Dachao Jin 1，Baoxiang Pan 5，Huidong 6,7和Toshio Jiang 6,7和Toshio Yamagata 1,2 5 6 Inst Intivation： （ICAR）/CIC-FEMD/KLME/ILCEC，8 Nanjing信息科学与技术大学，中国南京，Nanjing，Nanjing，中国9 2日本海洋境外科学技术机构，日本横滨10号，日本10 3上海AI AI AI实验室，上海，上海，上海14中国15 6日本东京Riken高级智能项目中心16 7日本东京理工学院计算机科学系17 18†同等贡献，19 *对应于jjluo@nuist.edu.edu.edu.cn，bailei@bailei@pjlab.org.org.org.org.org.org.cn 20 21
