XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System迭代
通过LLM驱动的迭代细胞优化 -
我们提出了一种新颖的方式，将灵活的，与上下文相关的约束集成为组合优化，通过将大型语言模型（LLMS）与传统算法一起使用。尽管LLM擅长解释细微的，当地指定的要求，但他们在执行全球组合可行性方面挣扎。为了弥合此间隙，我们提出了一个迭代的微调框架，其中算法反馈逐渐完善了LLM的输出分布。将其解释为模拟退火，我们引入了一个基于“粗糙可学习性”假设的形式模型，为收敛提供了样本复杂性界限。对调度，图形连接和聚类任务的经验评估表明，与基线采样方法相比，我们的框架平衡了本地表达的约束的灵活性和严格的全局优化。我们的结果突出了混合AI驱动组合推理的有希望的方向。项目代码：https：//github.com/pranjal-awasthi/test time-ft
第1部分：优势和迭代策略消除
定义，我们说如果存在另一个策略x'i，则严格主导了策略xi∈Xi。我们说x i如果存在x'i，那么x'i x i，对于某些x - i∈X - i，u i（x - i; x'i; x'i）> u i（x - i; x i）。显然，严格统治的策略是“不好的”：“理性”的玩家会很愚蠢。弱统治的策略不一定是“不好”。这取决于您认为其他人会玩的内容。特别是，每个人都在扮演一个弱主导的策略：（0，0）（0，0）（0，0）（0，0）（1，1）
CESAF：复杂系统开发的迭代和协作方法
然而，在复杂系统开发背景下并不存在同样的成熟度，人们只能找到一些对敏捷系统工程的粗略且相当新的引用。将敏捷框架扩展到系统开发环境的首次尝试似乎可以追溯到 2012 年底，当时 IBM 研究员 Hazel Woodcock 提议重新审视系统工程的敏捷宣言（见 [76]）。在这一开创性举措的指导下，国际系统工程理事会 (INCOSE) 的一个工作组于 2014 年开始研究敏捷系统工程（见 [38]），并定期发布有关这一主题的内容，尤其是 BP Douglass 于 2015 年底出版的第一本教科书（见 [28]）。最后，还要指出的是，SAFe 团队的一次相当近期的首次尝试——据我们所知可以追溯到 2017 年 10 月——提出了基于模型的系统工程敏捷框架的草图。然而，最后一个建议被简化为非常少的想法，根本没有详细内容，而且显然不是很有效，也没有得到实际系统开发实验回报的支持（参见[58]）。
无参数优化算法的迭代波前塑形
通过散射培养基的光聚焦对生物组织中的光学应用有重大影响。最近，迭代的波前塑形已成功地用于通过或内部散射介质进行光聚焦，并引入了各种启发式算法以提高性能。虽然令人鼓舞，但可能需要大量的努力来调整参数朝着强大和最佳优化。此外，对于不同的散射样品和实验条件，最佳参数可能会有所不同。在这封信中，我们通过将传统的遗传算法（GA）与BAT算法（BA）相结合，提出了一种“智能”无参数算法（PFA），并且可以通过实时反馈自动计算突变率。在迭代WFS中使用此方法，可以在没有参数调整过程的情况下实现可靠和最佳性能。
跨物种的迭代演变BBB-PENETRANT CAPSIDS
本演讲包含了根据《 1995年私人证券诉讼改革法》和其他联邦证券法的《安全港规定》的目的。使用诸如“可能”，“意志”，“应该”，“期望”，“预期”，“预期”，“相信”，“估计”，“目标”，“未来”，“未来”，“潜在”或“继续”等单词的使用，以及其他类似的表达方式以及其他类似的表达方式，旨在识别前瞻性陈述，尽管不是全部具有前瞻性的陈述，都包含这些识别的陈述。这些前瞻性陈述包括有关Voyager在其自己的产品开发计划中利用其示踪剂衍生的Capsids的能力以及进步其自己的产品开发计划的能力，包括确定每个计划的主要临床候选人； Voyager能够利用受体到其示踪剂衍生的Capsid家族的能力，以实现理性的Capsid设计并加快这些衣壳家族的演变；以及通过Voyager's及其合作者和合作伙伴的产品开发计划来建立人类概念证明和将临床前数据转化为人类的人类的概念证明。这些前瞻性陈述仅是预测，而Voyager实际上可能无法实现前瞻性陈述中披露的计划，意图或期望。所有前瞻性陈述都受风险和不确定性的影响，这些风险可能导致实际结果与Voyager预期的结果有实质性差异。任何前瞻性声明仅在本演示文稿发布到Voyager网站上的日期。这种风险和不确定性包括持续开发各种技术平台，包括Voyager的Tracer Capsid Discovery平台； Voyager的科学方法和计划发展进步以及关键研究组成部分的限制供应；吸引和保留有才华的承包商和员工的能力，包括主要的科学家和商业领袖；创建和保护知识产权的能力；现金资源的充分性；辉瑞和诺华许可期权协议和其他合作的开发，商业化，许可证和其他选择的可能性和时机； Voyager就可以接受的条款和第三方接受的条款协商和完成其他许可或协作协议的能力；由第三方合作党控制的计划的成功，在该政党中，Voyager保留了财务利益，以及Voyager的产品候选人的成功。这些陈述还受到了许多物质风险和不确定性的约束，这些陈述在Voyager最新向美国证券交易委员会提交的10-K表格的年度报告中所描述，其随后提交给美国证券交易委员会的文件进行了更新。Voyager不承担公开更新或修改任何前瞻性陈述的义务，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式，除非法律要求。
AW-Drones 提出的标准 - 第三次迭代（U-Space）
多项研究和调查得出的结论是，拥有全面的监管和标准化框架可能会极大地促进无人机相关业务的发展。在此背景下，欧盟的“地平线 2020”研究与创新计划资助了 AW-Drones 项目，通过提出欧盟无人机监管指导意见来支持规则制定过程。这项欧盟法规以绩效为基础，包括具有法律约束力的“硬性规定”（即具有法律约束力的委员会法规），其中包含高水平的绩效要求。这些“硬性规定”由所谓的“软性规定”补充，其中规定了欧洲航空安全局 (EASA) 批准的可接受合规手段 (AMC)。这些 AMC 可能指标准开发组织 (SDO) 制定的标准。
亚洲设置中的迭代共同设计方法
背景：评估中国公共精神病医院的非肥胖患者NAFLD患者的患病率和危险因素。方法：这项回顾性研究包括2019年共有1,305名精神分裂症的成人住院患者。体重指数（BMI）≥25kg/m 2被认为是肥胖的，而BMI <25 kg/m 2被认为是非肥胖的。我们从广州医科大学附属脑医院的电子记录中获得了数据。结果：本研究中总共包括1,045例非肥胖患者和260名肥胖患者。非肥胖患者中NAFLD的患病率为25.0％，肥胖患者的患者比肥胖患者（25.0％vs 64.6％，p <0.001）要低得多。在非肥胖患者中，年龄，BMI，丙氨酸氨基转移酶（ALT），代谢指数以及NAFLD患者与没有NAFLD的患者之间的患病率以及高血压的患病率和高血压存在显着差异。根据二元逻辑回归分析的结果，非肥胖患者的精神分裂症患者的NAFLD与NAFLD显着相关。相反，非肥胖患者的HDL-C与NAFLD负相关。结论：这项研究表明，即使在精神分裂症患者中，NAFLD在精神分裂症患者中也很常见。在精神分裂症，年龄，BMI，ALT，TG和糖尿病的非肥胖患者中，NAFLD显着相关。此外，HDL-C水平是针对NAFLD的独立保护因素。关键字：精神分裂症，NAFLD，非肥胖，肥胖，危险因素，中国鉴于NAFLD的不良结果，有必要提高精神分裂症患者的NAFLD认识，尤其是在非肥胖患者的精神分裂症患者中。
可用性规范作为迭代开发中的工具。 - DTIC
但如何才能实现这一点呢？Alexander 建议可以开发正式的分析方法来指导无意识的分解（例如，1964：附录 2）。他的方法是将设计表示为一个互连点的空间：每个点都是一个规范，其与其他点的连接程度和特征模拟了相应规范之间的关系。此表示中高度互连的点的群集对应于高度相互关联的规范的集合。Alexander 希望开发一种正式的方法，将整个规范空间划分为这种高度互连的群集。在此基础上开发的详尽划分将是设计问题的无意识分解，因为它将完全基于规范之间的关系，而不是基于先验的分类和分组。
识别在数据驱动的策略迭代中的作用：...
本文的目的是研究未知系统所谓的间接和直接数据驱动控制背后的基本机制。特别是，我们考虑应用于线性二次调节器问题的策略迭代。考虑了两个迭代过程，其中考虑了从系统中收集的数据来计算所需的最佳控制器的新估计。在间接策略迭代中，数据用于通过递归标识方案获得更新的模型估计，该方案以确定的方式使用，以执行经典的策略迭代更新。通过将并发模型识别和控制设计作为两个算法系统之间的反馈互连，我们提供了一个闭环分析，该分析显示了数据中任意激发的收敛性和稳健性。在直接策略迭代中，数据用于近似值函数并设计关联的控制器，而无需中间标识步骤。在提出了克服潜在的身份能力问题的最近提议的方案的扩展后，我们确定了在哪些条件下保证该程序提供最佳控制器。基于这些分析，我们能够比较两种方法的优势和局限性，突出了所需的样本，收敛属性和激发要求等方面。模拟以说明结果。
使用稀疏信号和回溯迭代硬阈值
行业4.0应用程序涉及更多数量的传感器或物联网（IoT）设备来支持行业自动化。它涉及更多的计算来分析从处理单元的几个关键部分收集的传感器数据。稀疏信号处理是在通信和信号处理领域中具有许多应用的。本文介绍了一种新的方法，可以借助水平交叉采样（LCS）和基于回溯的基于回溯的迭代硬阈值（BIHT）算法进行重建。该过程涉及，信息信号使用发射机侧的不均匀采样将信息信号转换为随机稀疏信号，然后可以使用接收器侧的BIHT算法将其重建。模拟结果表现出所提出的BIHT重建的出色性能。