XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System监督
单眼弱监督的单眼3D检测...
单眼3D检测（M3D）的目的是从单视图像中进行精确的3D观察定位，该图像通常涉及3D检测框的劳动密集型注释。最近已经研究了弱监督的M3D通过利用许多存在的2D注释来遵循3D注释过程，但通常需要额外的培训数据，例如LiDAR Point Clouds或多视图图像，这些数据会大大降低其在各种应用中的适用性和可用性。我们提出了SKD-WM3D，这是一个弱监督的单眼3D检测框架，利用深度插入以实现M3D，并具有单一视图图像，而无需任何3D注释或其他培训数据。SKD-WM3D中的一个关键设计是一个自我知识的蒸馏框架，它通过融合深度信息并有效地减轻单核场景中固有的深度模棱两可，从而将图像特征转换为3D类似的表示形式，而无需计算上的计算层面。此外，我们设计了不确定性感知的分离损失和梯度定位的转移调制策略，分别促进了知识获取和知识转移。广泛的实验表明，SKD-WM3D明显超过了最新的实验，甚至与许多完全监督的方法相当。
用草药Leys进行监督-FIPL HELEN试验.docx
永久牧场可以拥有高植物多样性，包括一些稀有植物。环境影响评估（EIA）法规已适当以保护这种多样性。但是，某些永久性牧场的植物多样性低，生产率较低，并且由对牲畜的古怪性低的杂草草主导。
大脑图像合成，无监督的多元规范CSCL4NET
神经科学的最新进展强调了多模式医学数据在研究某些病理和了解人类认知方面的有效性。但是，获得一组不同的模态的完整集受到各种因素的限制，例如长期获取时间，高检查成本和伪影抑制。此外，神经影像数据的复杂性，高维度和异源性仍然是有效地利用现有随机扫描的另一个关键挑战，因为不同机器通常对相同方式的数据进行了不同的测量。显然需要超越传统成像依赖性过程，并从源中综合解剖学特定的目标模式数据。在本文中，我们建议学习使用新型CSCℓ4NET跨内部和模式内变化的专用特征。通过特征图和多元典范适应性中的模态数据的初始统一，CSCℓ4净4净促进了特征级别的相互转换。正定的riemannian歧管 - 惩罚数据限制项进一步使CSCℓ4NET可以根据变换的特征重新构建缺失测量值。最后，最大化ℓ4 -norm沸腾到计算上有效的优化问题。具有较大的实验可以验证我们的CSCℓ4NET的能力和鲁棒性与Multiple数据集中的最新方法相比。
”可扩展的监督学习算法，用于实时可再生能源预测智能电网”
将可再生能源集成到现代智能电网中，由于能源产生的可变性和不可预测性，提出了重大挑战。对可再生能源输出的准确实时预测对于确保网格稳定性，优化能量分布并最大程度地减少了能量浪费至关重要。本研究探讨了针对智能电网中实时可再生能源预测的可扩展监督学习算法的开发和应用。
脑监督图像编辑
尽管用于语义图像编辑的深度神经模型最近取得了进展，但目前的方法仍然依赖于明确的人工输入。先前的工作假设有手动整理的数据集可用于监督学习，而对于无监督方法，需要人工检查发现的组件以识别那些修改有价值语义特征的组件。在这里，我们提出了一种新颖的替代方法：利用大脑反应作为学习语义特征表示的监督信号。在一项神经生理学实验中，向参与者 (N=30) 展示人工生成的面孔并指示他们寻找特定的语义特征，例如“老”或“微笑”，同时通过脑电图 (EEG) 记录他们的大脑反应。使用从这些反应推断出的监督信号，学习生成对抗网络 (GAN) 潜在空间内的语义特征，然后将其用于编辑新图像的语义特征。我们表明，隐性大脑监督实现的语义图像编辑性能与显性手动标记相当。这项工作证明了利用通过脑机接口记录的隐性人类反应进行语义图像编辑和解释的可行性。
KCC 在输电规划、监督、选址、成本分配和成本回收方面的作用概述
虽然 KCC 并不直接规划输电，但我们广泛参与 SPP 活动。这包括在区域州委员会 (委员 Andrew French) 和成本分配工作组 (前委员 Shari Feist Albrecht) 中保留堪萨斯州代表。 我们还监督和参与以下 SPP 利益相关者小组：市场工作组、区域关税工作组、供应充足性工作组、改进资源可用性工作组、运营可靠性工作组、区域分配审查工作组、综合规划流程工作组等。 KCC 确实根据 KSA 66-131 监管在堪萨斯州拥有和运营输电的证书的授予，并根据 KSA 66-1,177-KSA 66-1,180 监管输电线路的选址。
深度绘制无监督异常检测
X射线照相成像方案集中在特定的身体区域上，因此产生了相似性的图像并产生跨染料的复发性解剖结构。为了利用这些结构化信息，我们建议使用空间感知的记忆队列在射线照相图像（缩写为squid）中进行镶嵌和检测异常。我们表明，鱿鱼可以将无网状的解剖结构分类为复发模式。在推论中，它可以识别图像中的异常（未见/修改模式）。squid在无监督的异常检测中超过了13种最先进的方法，在两个胸部X射线基准数据集中至少在曲线下测量的两个胸部X射线基准数据集（AUC）。此外，我们还制定了一个新的数据集（数字解剖），该数据集综合了胸部解剖结构的空间相关性和一致的形状。我们希望数字解剖学能够促使异常检测方法的开发，评估和解释性。
监督与无监督的学习
●Breiman（2001）首先提出了随机森林算法，但基于1995年的Tim Kan Ho●RF采用了两种集合技术：首先是训练样本，以种植基于不同培训训练数据的树木森林。第二个是特征空间的子采样。●如果我选择变量的子集（例如x1, x3, x7) to create a split in a node of a decision tree, and another subset (x2, x4, x5, x7) to create a different one, there will be events that get classified in a different way by the two nodes ● Often there is a dominant variables that is used to decide the split, offsetting the power of the subdominant ones.rf通过减少不同树的相关性来避免该问题
提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功，但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同（例如，段落）。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干？段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号，例如句子顺序，局部关键字，修辞结构等。以此为动机，这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是，该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题，我们提出了一个自我监督的文本计划，该计划可以预测首先说出的内容（内容预测），然后使用预测的内容指导验证的语言模型（表面实现）。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现，名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字，总体发电质量也会提高。