XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System过多步
应用数学和非线性科学
在本文中，颜色图像在图像识别预处理阶段中转换为灰度图像，以加速图像识别处理，然后通过灰度伸展来增强图像对比度，以计算灰度层层协方差矩阵和图像纹理特征。多步马尔可夫聚类方法来优化GCN，并添加实例归一化层和批归归式层，以增强GCN的源域表示能力，形成基于成对概括网络的跨域图像识别算法。通过人工智能图像识别和图像处理技术详细说明图像信息的视觉设计路径，将图像识别技术引入视觉设计领域，建立视觉设计分区模型，并完全提取计算机图像图形的本地特征信息。使用数据集评估成对概括网络的性能，并进行仿真实验以分析视觉设计的视觉表达效果。PGN-RM方法，加上最大平均距离，实例归一化和批归其归一化，能够达到91.843的性能平均值。产品包装视觉设计的实际效果图像的峰值信噪比保持在[95.0312，97.0032]的范围内，这是一种极好的视觉设计效果。使用人工智能图形识别技术的视觉设计可以更深入地表达设计思想，并增强视觉设计的吸引力。
调查自动驾驶汽车对撞车严重性和交通安全性的影响
交通事故是全国性的公共卫生问题，但是自动驾驶汽车（AV）有可能通过消除其最常见的原因，人为错误来大大降低事故的严重性和频率。通过分析加利福尼亚州汽车部门发布的数据，研究人员确定了影响AV崩溃严重程度的因素，但是，没有一个通过文献综述进行的。本文的目标是多方面的：通过识别和分类导致事故严重性的因素，以制定解决公众安全问题的策略清单，并承认不可避免的碰撞的伦理，以了解和分类导致事故严重性的因素，以了解公共道路上的AVS行动。为了实现这些目标，根据关键字搜索进行了全面的文献综述。在进行多步筛选和排除过程之后，对107个相关出版物进行了详细的审查，并将导致撞车严重程度增加的因素分为14个类别。文献表明，尽管大多数事故中的AV都不是过错的，尽管它们的倾向比传统的汽车更高，该汽车涉及后端碰撞，并且专门设计用于最小化事故的数量，但可能面临不可避免的事故。对于政策制定者和制造商的利益，确定了这些事故的道德困境和7项策略的11种策略，这些策略是针对提高公众看法的AV安全性的7种策略。
由于综合HVAC而引起的能源和需求节省潜力...
随着商业和住宅建筑的约占美国能源的40％和70％的电力消耗，有很大的机会来提高这些建筑物的能源效率。同样，建筑物也占了大部分电力需求，尤其是在使用高峰时段。随着电网越来越多地得到可再生能源的支持，建筑物是支持需求侧管理的理想选择，从而使电力需求达到可变电力供应水平。各种建筑能源系统组件的集成控制，包括HVAC（加热通风和空调），照明和阴影设备，结合高级传感器和控制技术，可以帮助优化系统操作。本研究旨在研究综合的HVAC，照明和阴影设备控制的影响，以估计美国典型的小型办公楼的能源和需求节省的影响这是通过多步建模过程来实现的，包括使用Radiance的日光模拟来评估每个区域的可用日光，然后使用radiance结果作为输入来开发和实施各种控制，并估算能源和需求节省。这项工作的结果为建筑物，公用事业和电网运营商行业的各种利益相关者提供了见解，并量化了集成系统的潜在好处。
GPA决议号FY2024-29
GPA打算实现其2030年IRP目标，并按照第四阶段项目遵守公法29-62的要求可再生投资组合标准（RPS）。在2023年12月，GPA响应其出价的多步（MS IFB）NO：GPA-012-23发出了建议；可再生能源系统（ESS）的可再生能源资源能力（ESS）总计超过330MW，用于峰值转移。kepco-ewp-samsung C＆T联盟和核心技术太阳能能源有限责任公司是五（5）个响应式投标人中的两个（2），这些竞标者已经提交了根据出价要求确定有资格的提案，并提交价格提案的购买价格在$ 0.179/kWh的购买限期内。合同的签署对KEPCO的时间敏感，这需要政府批准其合同。合同包括建造115kV输电线路，这对价格提案的价格上涨很敏感，因为价格提议是在2023年12月（即近9个月前）提交的。GPA要求该奖项是在接下来的六个月内推荐的一系列奖励中的第一个奖项，因为列出的其余竞标者都同意安装系统影响研究所划定的基础设施，而不会更改出价价格。
通过语言模型通过外部和内部计划掌握棋盘游戏
虽然大型语言模型在一系列复杂的任务（例如文本生成，问答，摘要）上表现良好，但强大的多步计划和推理仍然对他们来说是一个巨大的挑战。在本文中，我们表明，基于搜索的计划可以显着提高LLM在多个棋盘游戏中的表现力量（国际棋盘，Fischer Random / Chess960，Connect Four和Hex）。我们介绍，比较和对比两种主要方法：在外部搜索中，该模型指导蒙特卡洛树搜索（MCTS）的推出和评估，而无需呼叫外部引擎，并且在内部搜索中，该模型直接生成了潜在的潜在期货的线性化树，并产生了最终选择。两者都建立在相关领域知识上预先训练的语言模型上，从而捕获这些游戏中的过渡和价值功能。我们发现，我们的预训练方法可以最大程度地减少幻觉，因为我们的模型在国家预测和法律行动方面非常准确。此外，内部和外部搜索确实改善了针对最先进的机器人的胜利率，甚至在国际象棋中达到了大师级的表现，同时按类似的举动计数搜索预算与人类大师的搜索预算相似。我们将搜索与域知识相结合的方式并非特定于棋盘游戏，这表明将直接扩展为更通用的语言模型推论和培训技术。
教室里的创伤会是什么样（和学校...
暴露于创伤的孩子挣扎：准确感知安全（过度感知危险）自我调节（注意力，行为，情感）保持自我形象，其中包括信念的信念在学校创伤上取得成功或社会上的创伤，可以：破坏处理语言信息和使用语言的能力。（可能很难遵循说明。）不太擅长使用语言来建立社会关系，并更熟练使用语言来建造自己和被认为是危险或威胁的人之间的墙壁。解决问题技能有限。与顺序排序斗争，因此无法组织（思想，感觉，如果是事件，多步任务），从而导致阅读，写作和批判性思维的困难。干扰学生对行为和后果的理解。没有内在的因果关系。这意味着他们无法轻易预测事件，感知其对事件的力量或产生“后果”的含义。努力从他人的角度看世界。努力集中精力并参加课堂上正在发生的事情，因为他们的大脑全神贯注于确保安全 /避免危险。努力自我调节自己的注意力。努力自我调节和识别情绪。这导致冲动控制不佳，阅读社会提示以及缺乏可预测的自我意识。（自我监管是学术成功的预测指标）执行职能较低。信任成年人或同龄人努力有效地与学术材料互动
effiqa：具有战略性多...
虽然大型语言模型（LLM）在自然语言处理中表现出了显着的功能，但它们在涉及知识图（kgs）的复杂，多步推理任务方面挣扎。现有的方法可以使LLM和KGS降低LLM的推理能力或由于紧张的态度而遭受非义务计算成本的能力。为了解决这些局限性，我们提出了一个名为Effiqa的新型协作框架，可以通过迭代范式在绩效和效率之间取得平衡。ef- fiqa包括三个阶段：全球计划，有效的KG探索和自我反思。具体来说，Effiqa利用LLMS通过全球计划探索潜在的推理途径的常识能力。然后，它将语义修剪卸载到一个小型插件模型中，以进行有效的kg探索。fi-Nely，探索结果被馈送到LLMS进行自我反思，以进一步改善全球计划和有效的KG探索。对多个KBQA基准测试的经验证据表明了Effiqa的有效性，在推理准确性和计算成本之间取得了平衡。我们希望提出的新框架将通过集成LLM和KGS来实现高效，知识密集的查询，从而促进对基于知识的问题答案的未来研究。
通过模型预测控制器增强配电网弹性，实现优先负荷恢复策略：预印本
摘要 — 有效的弹性改进策略使电网能够应对破坏性的极端事件。大多数电网停电都是由配电网中断引起的。受电力系统弹性研究的迫切需求的推动，本文提出了一种优先级加权最佳负荷恢复技术，以增强配电网对极端事件的弹性。所提出的技术基于智能配电技术，并被设计为顺序多步决策过程 (MDP) 和混合整数线性规划 (MILP)。它被公式化为具有模型预测控制 (MPC) 方法的最优控制问题。我们将设计的基于 MILP-MPC 的负荷恢复技术应用于简化的单总线版本的 IEEE 13 总线配电系统，该系统集成了分布式能源 (DER)，例如风力涡轮机、光伏阵列、微型涡轮机和储能设备。该技术使用可再生能源的预测信息、微型涡轮机的燃料状态和储能设备的充电状态，在每个控制步骤中实时执行缩减和滚动优化。我们考虑了触发上游公用电网停电并导致配电网孤岛运行的极端事件。我们证明了所提出的 MPC 方法在主电网停电导致孤岛运行期间根据优先级恢复配电网负载的有效性。
用于复杂逻辑推理的生成模型在知识图上
在知识图上回答复杂的逻辑查询（kgs）是一项基本而又具有挑战性的任务。最近，查询代表是复杂逻辑推理的主流方法，使目标答案和查询在嵌入空间中更加近。但是，仍然存在两个限制。首先，先验方法将查询模型为固定向量，但忽略了KGS上关系的不确定性。实际上，不同的关系可能包含不同的语义分布。第二，传统表示框架无法捕获查询和答案的联合分布，可以通过有可能产生更连贯答案的生成模型来学习。为了减轻这些局限性，我们提出了一个名为diffclr的新型生成模型，该模型利用了差异模型的复杂逻辑推理来近似查询分布。具体来说，我们首先设计了一个查询转换，通过动态构造上下文子图将逻辑查询转换为输入序列。然后，我们将它们集成到扩散模型中以执行多步生成过程，并进一步设计了结构增强的自我专业，以范围内构成了KGS中体现的结构特征。两个基准数据集的实验结果显示了我们的模型有效地执行最新方法，尤其是在具有显着改进的多跳链查询中。
水平蒸馏
一致性蒸馏是一种在一致性（轨迹）模型中采用的加速扩散模型的普遍方法，在该模型中，学生模型被训练以对概率流（PF）普通微分方程（PF）轨迹向后遍历，由教师模型确定。预处理是通过线性将输入数据和网络输出与预定义系数组合为一致性函数的稳定一致性蒸馏的重要技术。它强加了一致性函数的边界条件，而无需限制神经网络的形式和表现力。但是，先前的前提条件是手工制作的，可能是次优选择。在这项工作中，我们通过阐明其设计标准以及与教师ode轨迹的联系来提供对一致性蒸馏的预处理的第一个理论见解。基于这些分析，我们进一步提出了一种原则性的方式，以一种名为Analytic Tracent的方式，以根据一致性差距（以教师Denoiser和Optimal Student Denoiser之间的差距）对预处理进行分析优化预处理，从而对普遍的教师ODE进行了优化。我们证明了分析性可以促进轨迹跳线的学习，增强了学生创造力与教师的一致性，并在多个数据集的多步生成中实现一致性轨迹模型的2×至3×训练加速。