XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System采样器
RADeCO, INC. - LAURUS 系统
第 1 页 规格 操作范围：最大 99999 立方英尺（99999 升） 累加器精确度：+5% 累加器读数： LCD：2 行，16 个字符，背光。连续显示累计体积 + 流量 + 经过时间。电池供电，可在断电时调用样品数据。 定时器电路：微处理器控制的晶体振荡器 工作电压：7 至 30 VDC 尺寸：81/2” 宽，71/2” 深，9” 高 重量：8.5 磅 (4 Kg) 空气推动器：内部安装；两级涡轮鼓风机 马达：1 HP，自冷 吊环螺栓：顶部安装，用于携带或悬挂采样器。随附 2” 宽、6 英尺长的皮带。 电源：ON/OFF 开关/断路器控制装置的直流电源。 键盘，16 键 - 功能：停止键：手动终止采样。单位键：在升和立方英尺单位之间切换显示。设置键：允许用户更改采样预设。数字键：允许输入数值以响应显示的菜单。校准：按下特殊组合键为设备通电，使设备进入菜单驱动的校准模式。安全性：可以选择性地将键盘功能限制为启动/停止和单位，以防止更改采样预设。
将大型量子玻尔兹曼机器作为数据集平衡的生成AI模型
摘要 - 这项研究探讨了大型量子限制的玻尔兹曼机器（QRBMS）的实现，QRBMS（QRBMS）是量子机器学习（QML）的关键功能，作为D-Wave Pegasus量子硬件上的生成模型，以解决入侵检测系统（IDS）中数据集中的数据集不平衡。通过利用Pegasus的增强连接性和计算功能，成功嵌入了具有120个可见和120个隐藏单元的QRBM，超过了默认嵌入工具的限制。QRBM合成了超过160万次攻击样本，达到了超过420万张记录的平衡数据集。使用传统平衡方法（例如Smote和Randomovers采样器）进行比较评估表明，QRBMS产生了高质量的合成样本，显着改善了不同分类器的检测率，精度，回忆和F 1分数。该研究强调了QRBM的可扩展性和效率，完成了毫秒的平衡任务。这些发现突出了QML和QRBM作为数据预处理中的下一代工具的变革潜力，为现代信息系统中的复杂计算挑战提供了强大的解决方案。
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第 1 页 规格 操作范围：最大 99999 立方英尺（99999 升） 累加器精确度：+5% 累加器读数： LCD：2 行，16 个字符，背光。连续显示累计体积 + 流量 + 经过时间。电池供电，可在断电时调用样品数据。 定时器电路：微处理器控制的晶体振荡器 工作电压：7 至 30 VDC 尺寸：81/2” 宽，71/2” 深，9” 高 重量：8.5 磅 (4 Kg) 空气推动器：内部安装；两级涡轮鼓风机 马达：1 HP，自冷 吊环螺栓：顶部安装，用于携带或悬挂采样器。随附 2” 宽、6 英尺长的皮带。 电源：ON/OFF 开关/断路器控制装置的直流电源。 键盘，16 键 - 功能：停止键：手动终止采样。单位键：在升和立方英尺单位之间切换显示。设置键：允许用户更改采样预设。数字键：允许输入数值以响应显示的菜单。校准：按下特殊组合键为设备通电，使设备进入菜单驱动的校准模式。安全性：可以选择性地将键盘功能限制为启动/停止和单位，以防止更改采样预设。
扩散的语音增强和覆盖...
摘要 - 在这项工作中，我们基于以前的出版物和基于Iffusion的GenerativeModelsForsPeechenHancement。我们介绍了基于随机微分方程的扩散过程的详细概述，并深入研究了其含义的广泛理论研究。与通常的有条件生成任务相反，我们不会从纯高斯噪声中开始反向过程，而是从嘈杂的语音和高斯噪声的混合物开始。这与我们的前进过程相匹配，该过程通过包括一个漂移术语从干净的语音到嘈杂的语音。我们表明，此过程仅使用30个扩散步骤来生成高质量的干净语音估计。通过调整网络架构，我们能够显着提高语音增强性能，表明网络而不是形式主义是我们原始范围的主要限制。在广泛的跨数据库评估中，我们表明，改进的方法可以与最近的判别模型竞争，并在评估与培训不同的语料库时可以更好地概括。我们使用现实世界的嘈杂录音和听力实验的仪器评估来补充结果，其中我们提出的方法是最好的。检查以解决反向过程的不同采样器配置，使我们能够平衡性能和计算速度驱动量。此外，Weshowthatthatthatthatthatthepropsed方法也适用于消耗，因此不限于添加背景噪声的去除。
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第 1 页 规格 操作范围：最大 99999 立方英尺（99999 升） 累加器精确度：+5% 累加器读数： LCD：2 行，16 个字符，背光。连续显示累计体积 + 流量 + 经过时间。电池供电，可在断电时调用样品数据。 定时器电路：微处理器控制的晶体振荡器 工作电压：7 至 30 VDC 尺寸：81/2” 宽，71/2” 深，9” 高 重量：8.5 磅 (4 Kg) 空气推动器：内部安装；两级涡轮鼓风机 马达：1 HP，自冷 吊环螺栓：顶部安装，用于携带或悬挂采样器。随附 2” 宽、6 英尺长的皮带。 电源：ON/OFF 开关/断路器控制装置的直流电源。 键盘，16 键 - 功能：停止键：手动终止采样。单位键：在升和立方英尺单位之间切换显示。设置键：允许用户更改采样预设。数字键：允许输入数值以响应显示的菜单。校准：按下特殊组合键为设备通电，使设备进入菜单驱动的校准模式。安全性：可以选择性地将键盘功能限制为启动/停止和单位，以防止更改采样预设。
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第 1 页 规格 操作范围：最大 99999 立方英尺（99999 升） 累加器精确度：+5% 累加器读数： LCD：2 行，16 个字符，背光。连续显示累计体积 + 流量 + 经过时间。电池供电，可在断电时调用样品数据。 定时器电路：微处理器控制的晶体振荡器 工作电压：7 至 30 VDC 尺寸：81/2” 宽，71/2” 深，9” 高 重量：8.5 磅 (4 Kg) 空气推动器：内部安装；两级涡轮鼓风机 马达：1 HP，自冷 吊环螺栓：顶部安装，用于携带或悬挂采样器。随附 2” 宽、6 英尺长的皮带。 电源：ON/OFF 开关/断路器控制装置的直流电源。 键盘，16 键 - 功能：停止键：手动终止采样。单位键：在升和立方英尺单位之间切换显示。设置键：允许用户更改采样预设。数字键：允许输入数值以响应显示的菜单。校准：按下特殊组合键为设备通电，使设备进入菜单驱动的校准模式。安全性：可以选择性地将键盘功能限制为启动/停止和单位，以防止更改采样预设。
物理启发的生成模型
物理启发的生成模型（例如扩散模型）构成了强大的生成模型系列。模型在这个家庭中的优势来自相对稳定的培训过程和高容量。仍然可以进行许多可能的改进。在本演讲中，我将讨论物理启发的生成模型的增强和设计。我将首先提出一种采样算法，该算法结合了以前的采样器中最好的，从而大大加快了文本对图像稳定扩散模型的生成速度。此外，我将通过在生成过程中添加样品之间的相互排斥力来讨论促进有限样品中多样性的采样方法。其次，我将讨论一个培训框架，该培训框架将可学习的离散潜在潜伏期引入连续扩散模型。这些潜伏期简化了复杂的噪声到数据映射，并减少了生成轨迹的曲率。最后，我将介绍泊松流量生成模型（PFGM），这是一种由静电理论引起的新生成模型，使领先的扩散模型与领先的扩散模型媲美。扩展版本PFGM ++，将扩散模型和PFGM放置在同一框架下，并引入了新的，更好的模型。谈话中讨论的几种算法是标准基准的最先进方法。
RADeCO, INC. - LAURUS 系统
第 1 页 规格 操作范围：高达 99999 立方英尺，共 99999 升 累加器精度：+5% 累加器读数：LCD：2 行，16 个字符，背光。连续显示累积体积 + 流量 + 经过时间。电池供电，可在断电时调用样本数据。定时器电路：微处理器控制的晶体振荡器 工作电压：7 至 30 VDC 尺寸：81/2”宽，71/2”深，9”高 重量：8.5 磅 (4 Kg) 空气推动器：内部安装；两级涡轮鼓风机 电机：1 HP，自冷 吊环螺栓：顶部安装，用于携带或悬挂采样器。随附 2”宽、6 英尺长的皮带。电源：开/关开关/断路器控制设备的直流电源。键盘，16 键 - 功能：开始键：启动预编程的样本。停止键：手动终止样本。单位键：在升和立方英尺单位之间切换显示。设置键：允许用户更改样本预设。数字键：允许输入数值以响应显示的菜单。校准：按下特殊组合键为设备通电，使设备进入菜单驱动的校准模式。安全性：可以选择性地将键盘功能限制为开始/停止和单位，以防止更改样本预设。
仔细观察猎鹰 - 密码学EPRINT档案
摘要Falcon是NIST六年Quantum加密标准化竞赛的赢家。基于著名的Gentry，Peikert和Vaikuntanathan（GPV）（STOC'08）的全体锤子框架（Falcon）利用NTRU Lattices来实现基于晶格基的方案中最紧凑的签名。其安全性取决于该方案的核心元素高斯采样器的基于RényiDivergence的论点。然而，使用统计距离来争论分布的GPV证明，由于参数选择而无效地应用于猎鹰，导致统计距离的距离为2-34。其他实施驱动的偏离GPV框架进一步使原始证明无效，尽管选择了标准化，但Falcon没有安全证明。这项工作仔细研究了Falcon，并证明了一些少数次要的保守修改允许在随机Oracle模型中对该方案的第一个正式证明。我们分析的核心是GPV框架与RényiDivergence一起使用的适应，以及在此度量下选择参数选择的优化方法。不幸的是，我们的分析表明，尽管我们对Falcon -512和Falcon -1024进行了修改，但对于任何一种方案，我们都没有实现强大的不强制性。对于普通的不强制性，我们能够证明我们对Falcon -512的修改几乎无法满足所要求的120位安全目标，而对于Falcon -1024，我们确认了声称的安全级别。因此，我们建议重新访问猎鹰及其参数。
AI和大型模型的基础
近年来，基于深度卷积网络的对象重新识别（REID）的性能已达到很高的水平，并且取得了不错的进步。现有方法仅着眼于特征和分类精度的鲁棒性，而忽略了不同特征之间的关系（即画廊 - 壁画对之间的关系或探测 - 探针对之间的关系）。特别是，位于决策边界的探针是抑制对象REID性能的关键。我们将此探针视为硬样本。最近的研究表明，图形卷积网络（GCN）显着改善了特征之间的关系。但是，将GCN应用于对象REID仍然是一个悬而未决的问题。本文提出了两个可学习的GCN模块：特征聚合图卷积网络（FA-GCN）和评估连接图卷积网络（EC-GCN）。具体来说，预处理选择一个任意特征提取网络来提取对象REID数据集中的功能。给定探针，FA-GCN通过画廊集的亲和力图聚集了相邻节点。之后，EC-GCN使用随机概率库采样器来构建子图，以评估探针 - 壁画对的连通性。最后，我们将节点特征和连接比共同汇总为一个新的距离矩阵。对两个人REID数据集（Market-1501和Dukemtmc-Reid）和一个车辆REID数据集（VERI-776）的实验结果表明，所提出的方法可实现最先进的性能。