XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System综合的
综合的、具身化的代理来逆向工程自然智能
为什么要研究这个问题？从线虫到鱼类、啮齿动物和灵长类动物，进化一直都在实现我们尚未实现的目标，即能够灵活而稳健地与物理世界互动以确保其生存的具身代理。这种感觉运动回路是跨物种共享的智能的基础，我们更抽象的推理能力（包括语言）也依赖于此。然而，设计这种能力一直是人工智能（AI）面临的一项重大计算挑战，尤其是考虑到制造通用机器人一直是一个长期目标（但尚未实现）。尽管算法和数据集规模的进步使有效的表征学习成为可能[18]，但当前的人工智能仍难以理解
使用综合的DICECT和组织学工作流对大鼠大脑的多尺度成像
pH 7.4）并在4ºC下与以下主要抗体一起孵育：（1）小鼠单克隆抗白蛋白（PRV）抗体（no。235，Swant Inc.，瑞士Marly），稀释1：1000； （2）小鼠单克隆抗纤维纤维抗原蛋白（GFAP）（no。） 3670，细胞信号技术，美国马萨诸塞州丹佛市），稀释1：500;或（3）山羊多克隆抗DARPP-32（no。 SC-271111，圣克鲁斯生物技术，美国德克萨斯州达拉斯），稀释1：200。 在4°C的PBS中孵育24小时0.1M Triton X-100，其中包含3％驴血清（no。 SC-2044，圣克鲁斯生物技术）。 冲洗后，在两个小时的室温下与以下二次抗体之一的一种与偶联的荧光染色体一起孵育两小时，将组织免受光的保护：（1）Alexa Fluor 488驴抗小鼠（no。235，Swant Inc.，瑞士Marly），稀释1：1000； （2）小鼠单克隆抗纤维纤维抗原蛋白（GFAP）（no。3670，细胞信号技术，美国马萨诸塞州丹佛市），稀释1：500;或（3）山羊多克隆抗DARPP-32（no。SC-271111，圣克鲁斯生物技术，美国德克萨斯州达拉斯），稀释1：200。在4°C的PBS中孵育24小时0.1M Triton X-100，其中包含3％驴血清（no。SC-2044，圣克鲁斯生物技术）。冲洗后，在两个小时的室温下与以下二次抗体之一的一种与偶联的荧光染色体一起孵育两小时，将组织免受光的保护：（1）Alexa Fluor 488驴抗小鼠（no。A32766 Thermo Fisher Scientific）稀释1：500;或（2）Alexa Fluor 488驴抗山羊（no。705-545-147杰克逊实验室，
用于 SMT 策略综合的分层分阶段蒙特卡洛树搜索
现代 SMT 求解器（例如 Z3）提供用户可控制的策略，使求解器用户能够根据其独特的实例集定制求解策略，从而显著提高求解器针对其特定用例的性能。然而，这种策略定制方法提出了一个重大挑战：为 SMT 实例类手工制定优化策略对于求解器开发人员和用户来说仍然是一项复杂且艰巨的任务。在本文中，我们通过一种基于蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 的新型方法解决了自动 SMT 策略合成问题。我们的方法将策略合成视为一个顺序决策过程，其搜索树对应于策略空间，并使用 MCTS 来导航这个巨大的搜索空间。使我们的方法能够识别有效策略同时保持低成本的关键创新是分层和分阶段 MCTS 搜索的思想。这些新颖的启发式方法允许更深入、更有效地探索策略空间，使我们能够合成比最先进 (SOTA) SMT 求解器中的默认策略更有效的策略。我们将我们的方法（称为 Z3alpha）作为 Z3 SMT 求解器的一部分来实现。通过对六种重要的 SMT 逻辑进行广泛的评估，Z3alpha 在大多数基准测试中表现出比 SOTA 综合工具 FastSMT、默认 Z3 求解器和 CVC5 求解器更优异的性能。值得注意的是，在具有挑战性的 QF BV 基准测试集上，Z3alpha 比 Z3 中的默认策略多解决 42.7% 的实例。
缅甸端到端语音综合的基于生成对抗网络的神经声码器
最近，端到端语音综合中已采用神经声码器将中间光谱表示转换为相应的语音波形。在本文中，提出了两个基于生成的对抗性网络（GAN）的声码器，平行的Wavegan和Hifi-GAN，用于缅甸终端语音综合和主观评估，以比较模型的绩效。主观评估结果表明，在小型缅甸语音数据集中训练的两个模型都以快速的推理速度实现了高保真性语音综合，表明了对未见扬声器的旋光磁化倒置的能力。具体来说，在端到端的语音合成中，tacotron2与Hifi-Gan Vocoder的Tacotron2达到了最先进的性能，从而获得了4.37的缅甸语言意见分数（MOS）。
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
基于高级综合的高效高速 Harris 角点检测算法的实时 FPGA 实现
Refka Ghodhbani 沙特阿拉伯北部边境大学计算机与信息技术学院计算机科学系，拉夫哈，沙特阿拉伯 | 突尼斯莫纳斯提尔大学理学院电子与微电子实验室 (E μ E) refka.ghodhbani@nbu.edu.sa（通讯作者）Taoufik Saidani 沙特阿拉伯北部边境大学计算机与信息技术学院计算机科学系，拉夫哈，沙特阿拉伯 |突尼斯莫纳斯提尔大学理学院电子与微电子实验室 (E μ E) taoufik.saidan@nbu.edu.sa Ahmed Alhomoud 沙特阿拉伯拉夫哈北部边境大学计算机与信息技术学院计算机科学系 aalhomoud@nbu.edu.sa Ahmad Alshammari 沙特阿拉伯拉夫哈北部边境大学计算机与信息技术学院计算机科学系 ahmad.almkhaidsh@nbu.edu.sa Rabie Ahmed 沙特阿拉伯拉夫哈北部边境大学计算机与信息技术学院计算机科学系 | 埃及贝尼苏埃夫大学理学院数学与计算机科学系 rabie.ahmed@nbu.edu.sa
在综合的虚拟和体育训练环境中对人类的机器人政策进行交互式解释
策略摘要是一种计算范式，用于向人类解释自治机器人的行为和决策过程。它通过示例性的演示总结了机器人政策，旨在提高人类对机器人行为的理解。这种理解至关重要，尤其是因为用户经常对现实世界中的机器人部署做出批评。政策摘要中先前的研究主要集中在模拟机器人和环境上，忽略了其在物理体现的机器人中的应用。我们的工作通过将当前的策略摘要方法与涉及与机器人进行物理互动的新颖的交互式用户界面相结合，从而填补了这一空白。我们进行人类受试者实验来评估我们的解释系统，重点是不同解释方式在政策摘要中的影响。我们的发现强调了将虚拟和体育锻炼环境相结合以有效地将机器人行为传达给人类用户的独特优势。
可持续废水处理和化学综合的电化学技术的进步：机制，挑战和前景
在工业水开垦的领域，常规技术和先进的氧化过程（AOP）通常在解决有机污染物带来的挑战方面缺乏。电化学技术正在成为一种有希望的解决方案，尤其是为了去除生物危险物质。这项全面的审查研究了各种电化学工具的复杂性，用于处理被有机污染物污染的废水。目标包括阐明基本过程方面的目标，探索操作参数和反应堆设计对性能的影响，严格评估利弊，并通过识别关键的研究点来设想其实际应用潜力。讨论涵盖了直接的电化学氧化，通过电活性氯的间接电化学氧化以及阳极和阴极过程之间的协同作用。审查还严格评估了用于实施这些技术的反应堆选项。另一个方面涉及电容性去离子（CDI），这是一个依赖电气双层形成的必不可少的脱盐过程。一个子类别，插量电容性去离子（ICDI），利用插材料在施加电压后通过离子插入电极晶体结构来实现脱盐。
使用交互式进化计算的个性化音乐综合的用户引导的生成框架
生成人工智能（AI）的发展在音乐综合领域取得了显着的进步。然而，在生成的内容中缺乏创造力，引起了公众的重大关注。为了解决这个问题，本文介绍了一种新颖的方法，以进行个性化音乐的合成，并结合了人类的一代。此方法利用以捕获用户的喜好和生成的对抗网络而闻名的交互式进化计算的双重强度，以其自主产生高质量音乐的能力而闻名。这种整合的主要目标是增强音乐合成中生成AI的可信度和多样性，在人类中的计算艺术创造力。此外，一个用户友好的交互式音乐播放器旨在促进音乐合成过程中的用户。所提出的方法表明了一个范式，其中用户通过人机互动来操纵潜在空间，从而强调了人类在综合多样化和创意音乐中的关键作用。
ValueCare模型用于ICT支持老年人支持的基于价值的，综合的健康和社会护理服务
随着年龄的增长，他们更有可能同时体验不同的健康状况[1]；因此，老年人口的健康和社会需求增长[4]。这也引起了人们对关注急性疾病的医疗系统的日益关注[5]。为了应对这一挑战，综合护理被以人为本的健康和护理系统提供，这些系统提供了生活方式的质量服务，由协调的跨学科专业人员团队适应了人口的多维需求，以不同的层次和不同级别的护理部门工作，以连续的方式[6，7]。但是，综合护理仍然是一个复杂的现象[4]。从这个意义上讲，使用支持信息和通信技术（ICT）已被确定为成功实施的机制之一[8]。但是，为此，需要最终用户参与ICT设计和实施过程，以及迭代性灵活的ICT适应和精炼的反馈过程[8]。因此，最终用户的参与被认为是成功实施支持性数字健康和护理解决方案的基准[9，10，11]。