XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System训练策略
弥合差距：将空间技能指导融合到技术教师准备计划
量子储层计算和量子极限学习机是两种新兴方法，它们在经典和量子机器学习任务中都证明了它们的潜力。他们利用了物理系统的量子性以及轻松的训练策略，实现了出色的性能。对这些非常规计算方法的兴趣日益增加，这是由于适用于实施的各种量子平台的可用性和复杂量子系统研究的理论进步。在本评论文章中，当考虑量子输入，量子物理基板和量子任务时，将审查显示广泛可能性的最新建议和第一个实验。主要的重点是这些方法的表现，在古典同行和机会方面的优势。
misnet：具有两流结构的多源信息共享的脑电图识别网络
方法：本文结合了不同领域的个体差异和群体共同点，并提出了一个多源信息共享网络（MISNET），以增强主题独立的EEG EEG情感识别模型的性能。通过采用循环迭代策略的两流训练结构来增强网络稳定性，以减轻使模型混淆的离群来源。此外，我们设计了两个辅助损失函数，以使域特异性和域共享特征的边际分布对齐，然后通过约束这些辅助损耗函数来约束梯度惩罚来优化收敛过程。此外，还提出了预训练策略，以确保共享编码器的初始映射包含有效的情感信息。
803. 血液学中的新兴工具、技术和人工智能：海报 II
采用不同的 AI 模型和训练策略来分割每个染色中的结构，如细胞核、细胞和纤维化；然后提取形态和纹理特征。血液学家和血液病理学家的反馈也包含在训练过程中。此外，还开发了一个分类模型来分析 MGG 涂片上的细胞，预测 12 种不同的细胞类型。结合标记物、细胞类型和组织成分的百分比及其空间组织，整合在一起以解决项目的临床目标。可解释性和可解释性由 SHapley Additive exPlanations 方法 (SHAP) 实现。使用 Harrell 的一致性指数 (CI) 评估预后模型鉴别，并使用 L1 惩罚 Cox 回归进行特征选择。
ASHA：通过人机协同强化学习实现辅助远程操作
摘要 — 构建用于通过任意、高维、嘈杂的输入（例如，网络摄像头的眼部注视图像）控制机器人的辅助界面可能具有挑战性，尤其是在没有自然的“默认”界面的情况下推断用户期望的操作时。通过在线用户对系统性能的反馈进行强化学习为这个问题提供了一个自然的解决方案，并使界面能够适应个人用户。然而，这种方法往往需要大量的人在环训练数据，尤其是在反馈稀疏的情况下。我们提出了一种从稀疏用户反馈中有效学习的分层解决方案：我们使用离线预训练来获取有用的高级机器人行为的潜在嵌入空间，这反过来又使系统能够专注于使用在线用户反馈来学习从用户输入到期望的高级行为的映射。关键见解是，使用预训练策略可使系统从稀疏奖励中学到比单纯的强化学习算法更多的知识：使用预训练策略，系统可以利用成功的任务执行来重新标记用户在未成功执行期间实际想要做的事情。我们主要通过一项用户研究来评估我们的方法，该研究有 12 名参与者，他们使用网络摄像头和他们的目光在三个模拟机器人操作领域执行任务：拨动电灯开关、打开架子门以接触里面的物体以及旋转阀门。结果表明，我们的方法在不到 10 分钟的在线训练中成功地学会了从稀疏奖励中将 128 维凝视特征映射到 7 维关节扭矩，并无缝帮助采用不同凝视策略的用户，同时适应网络摄像头输入、任务和环境的分布变化。
IEEE交易在大型语言模型（LLMS）上用于视频理解的视频技术特殊问题的交易
•使用LLM进行视频分类，操作识别，对象检测和跟踪，细分，字幕和其他视频理解任务的含义。•通过LLM的预训练策略，例如自我监督学习，无监督学习和多任务学习，零/少量视频表示学习。•多模式基础模型的技术进步，包括视觉基础模型，视频语言基础模型和视觉语言动作基础模型。•LLM在各个行业和跨学科领域的视频理解的应用，例如智能制造，机器人技术，智能城市，生物医学和地理。•探索将LLM与扩散模型相结合的能力，以增强视频内容的生成或编辑的可访问性和多样性。•克服与利用LLM有关的视频理解相关的技术障碍，包括对解释性和安全性的担忧。
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1 - 6.联合兵种训练策略。CATS 旨在为陆军领导人提供一项策略，阐明在机构和单位中请求所有陆军训练资源的理由和理由。它为机构指挥官和单位指挥官提供训练管理指导，以计划和执行符合既定陆军标准的必要训练。机构策略是规范性的，定义了合格士兵和领导者在各自职能专业中达到指定能力水平的强制性训练要求。该单位为在战时任务中训练达到标准而制定和执行的训练计划也是 CATS 的一个组成部分。CATS 提供工具，使陆军能够以综合方式集中和管理训练。CATS 的主要重点是一系列由支持者生成的单位和机构策略，这些策略描述了达到标准训练所需的训练和资源。
LETCP：一种基于标签高效 Transformer 的脑肿瘤分割对比预训练方法
摘要：脑肿瘤图像的人工标注成本高且严重依赖于医生的专业知识，这限制了临床实践中自动化和精准脑肿瘤分割的实现。同时，未标记图像随处可见但尚未得到很好的利用。本文提出了一种提高标记图像分割效率的新脑肿瘤分割方法，称为LETCP。具体而言，它提出了一种对比预训练策略，利用未标记数据进行模型预训练。该方法中的分割模型是基于自注意力转换器构建的。在三个公共数据集上对该方法进行了广泛的评估。通过使用未标记数据进行预训练，然后使用少量标记数据进行微调，该方法实现了超越其他半监督方法的分割性能，并且与监督方法相比表现出了竞争力。
美国陆军预备役海外行动...
陆军预备役 2023 财年 OOC 请求资金用于动员前训练，该训练直接支持与 12 个月动员政策相关的准备训练策略。该请求还为部署后提供资源，例如国防健康评估计划 (DHAP)，重点关注部署后可能出现的行为和身体健康问题，以及为负责训练阿富汗部队的选定陆军预备役部队提供动员前训练。战区需求总额：463.3 万美元陆军预备役 2023 财年战区需求请求资金用于战区和 CONUS 费用，这些费用将在战斗行动停止后剩余。战区需求包括黄丝带计划、EDI 以及支持 OSS、CJTF-HOA 和 CT 行动的要求。战区需求总额：2890.2 万美元
使用多模态信号通过预训练 Transformer 进行情绪识别
我们使用 Transformer [10] 来处理生理信号。Transformer 最初是为自然语言处理 (NLP) 任务开发的，目的是处理单词序列。鉴于生理信号是值序列，Transformer 可以适用于生理信号处理 [11]。Transformer 采用学习到的注意机制，根据上下文动态评分输入不同部分的相关性。基于注意的处理适合处理生理信号，因为根据任务和上下文，信号的某些部分可能比其他部分传达更多信息。使用 Transformer 的另一个好处是，我们可以从 BERT [12] 中描述的非常成功的预训练技术中受益，该技术是为 NLP 任务开发的，我们可以根据需要进行调整。这种预训练策略已成功应用于其他领域，如计算机视觉 [13]、语音处理 [14] 和情感计算 [15]。