XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System语义上
smack：语义上有意义的对手音频攻击
Smack是一种对抗性音频攻击，它利用了对韵律属性的操纵来制作对抗性语音示例。我们的工件包括源代码，用于控制语音韵律的生成模型，以及用于攻击测试的自动语音识别（ASR）和扬声器识别（SR）模型。要操作攻击框架工作，用户需要在命令行中运行程序，提供攻击类型（即针对ASR或SR系统）并指定攻击目标（即目标转录或说话者标签）。预期的结果是对抗性音频样本。考虑到SMACK中涉及的语音生成模型的复杂性，建议使用中等CPU和至少8GB VRAM的GPU的机器。请注意，运行时可能会因用户的硬件而异。我们已将所需依赖项的列表汇编成YML配置文件。
稀疏分布式表示
SDR 由数千个位组成，其中在任何时间点，一小部分位为 1，其余为 0。SDR 中的位对应于大脑中的神经元，1 表示相对活跃的神经元，0 表示相对不活跃的神经元。SDR 最重要的特性是每个位都有意义。因此，任何特定表示中的一组活跃位都编码了所表示内容的语义属性集。这些位没有标记（也就是说，没有人为这些位赋予意义），而是学习了位的语义意义。如果两个 SDR 在相同位置有活跃位，则它们共享这些位所表示的语义属性。通过确定两个 SDR 之间的重叠（两个 SDR 中均为 1 的等效位），我们可以立即看到两个表示在语义上如何相似以及它们在语义上如何不同。由于这种语义重叠特性，基于 SDR 的系统会自动根据语义相似性进行概括。
设计师基因的AI构想过程
导致写作提示和结果分析阶段，生成AI在分类关键字计数中的应用以及未知关键字的提取，然后迭代对语义上相似的关键字的迭代测试，促进了精确的关键字规范。在迭代图像探索阶段，采用各种提示技术，可以根据需要以焦点或上下文主题为中心的图像产生。
用所有感官进行学习：多模式丰富是未来的最佳学习策略
特征为平坦、上升、下降-上升或下降。每个声谱图内的轮廓用白色虚线突出显示。 (B) 视觉音调标记在感知上与每个音调的音高轮廓一致，可用于多感官感知丰富。 (C) 视觉表示在语义上与 (A) 中呈现的音调的单词含义一致，可用于多感官语义丰富。 (D) 音高轮廓的手势、感知一致的表示。来源：认知科学趋势 (2022)。DOI：10.1016/j.tics.2022.10.007
删除深的生成模型揭示了人脸处理网络的编码原理
尽管进行了数十年的研究，但对于人脸处理网络中进行的计算仍未知。最近，已经提出了深层网络作为人类视觉处理的计算说明，但是尽管它们在整个视觉皮层中都提供了与神经数据的良好匹配，但它们缺乏可解释性。我们介绍了一种使用新的深层生成模型解释大脑活动的方法，该模型不阐明了代表学习模型，该模型学习了一个低维的潜在空间，该空间“消除”不同的面部语义上的不同语义上的有意义的尺寸，例如旋转，照明或发型，以无效的方式通过实施构成的构成独立性，以实现态度的独立性。我们发现，我们模型的大部分潜在维度都是由人类评估者解释的。此外，这些潜在维度是人类fMRI数据的良好编码模型。我们接下来研究了面部选择性体素的不同潜在维度的表示。我们发现，低水平和高级的面部特征分别在前面和前面选择区域表示，证实了人脸识别的先前模型。有趣的是，我们发现整个面部处理网络中与身份相关且无关紧要的面部特征。最后，我们通过证明它们匹配Ventral流中的响应并携带有关面部身份的信息，从而在模型中提供了一些“纠缠”（无法解释的）维度的新见解。删除的面部编码模型为标准的“黑匣子”深度学习方法提供了令人兴奋的替代方法，用于建模和解释人脑数据。
加速企业ai wtih oracle vector搜索
与创建基础数据的数值表示（向量）的嵌入模型相结合时，向量搜索有助于识别查询和文档背后的上下文和含义，从而提供与查询语义上有关的搜索结果。对查询意图和所搜索的源信息的语义理解超出了基于关键字的搜索的局限性，这些搜索通常会由于同义词（具有相似含义的不同单词）和polysemy（具有多种含义的单词）而错过相关结果。通过返回与用户意图更加一致的内容，这种理解可显着提高搜索结果的准确性。
眼镜蛇：机器人应用程序的可复合基准
摘要 - 遵守道路规则对于自动驾驶汽车的安全操作至关重要。以前的工作表明，可以通过基于车辆可及的搜索空间来限制搜索空间来加快符合规则的运动计划。我们提出了一种算法，以使车辆在粘附在线性时间逻辑规范时可以达到的状态过度陈述。通过将模型检查整合到可及性分析中，我们可以尽早排除许多不合规的状态。我们只需要在必要时在语义上分配可及的集合，以决定规范的有效性。与现有方法相比，这大大减少了计算时间。我们在录制的现实世界情景中基准了我们的方法，以展示其实时功能。
TASTE 设计的空间软件系统的模型检查：结果和经验教训
根据以下标准进行评估： 技术的总体方法和可用性 用户友好的技术，自动执行大部分步骤 系统设计和模型检查配置 设计需要适应验证，例如，与环境的专用接口、容易进行子类型的数据类型定义、部分支持某些建模功能（C++ 实现） 提出的属性规范和形式化 MSC 属性语言的表达能力不足以在语义上描述复杂的交互属性（例如，以连词开头） 在案例研究中识别明确的建模错误 MSC 语言的表达能力不足以从诊断跟踪中识别建模错误 模型检查器的性能 无法在 1 小时内确定 ERGO 案例研究的 1 个属性的满足情况！