XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System随机采样
manigussian：用于多任务机器人操纵材料的动态高斯碎片，在此补充材料中，我们提供additio
rlbench数据集。在本节中，我们提供了RL-Bench [4]数据集和我们的培训管道的简洁概述。表1是我们在实验中使用的10个选定任务的概述。我们的任务变化包括随机采样的颜色，大小，计数，位置和对象类别。我们有20种阴影的调色板，包括红色，栗色，绿色，蓝色，海军，黄色，青色，洋红色，银，灰色，橙色，橙色，橄榄，紫色，紫色，蓝绿色，蓝色，紫色，紫罗兰，玫瑰，黑色和白色。对象的大小分为两种类型：短和高。对象的数量可以为1、2或3。其他属性因特定任务而异。此外，对象在一定范围内随机排列在桌面上，增加了任务的多样性。在消融研究中，我们根据[3]的任务分类从表1的RLBench任务分组为6个类别，并根据其主要挑战。任务组包括：
基于增强学习的估计 -
图3。流过一个气缸。（a）使用p = 3传感器，RL-ROE和KF-ROE状态估计值的RL-ROE和KF-ROE状态估计值的归一化L 2误差。（b）使用p = 3传感器在训练过程中未看到的RE值以及相应的RL-ROE和KF-ROE估计值的RE值的地面真相速度幅度在t = 50处。参考溶液轮廓中的黑色交叉表示传感器位置。（c）左：归一化的L 2误差，使用P = 3传感器时的μ与μ相对于μ。属于训练集S的μ值由大圆圈显示，而测试值则显示为小圆圈。右：归一化的L 2误差，随着时间的推移和RE的测试值进行平均，传感器数量p。在（a）和（c）中，误差指标在5个轨迹上平均具有随机采样的初始真实状态z 0，而阴影区域表示标准偏差。
无新闻：对医学图像扩散模型的批判性分析
摘要。扩散模型最初是为了产生图像的，最近引起了人们的关注，作为一种有希望的图像降级方法。在这项工作中，我们进行了全面的实验，以调查扩散模型所带来的挑战。在医学成像中，保留原始图像含量以及避免添加或删除潜在的病理细节至关重要。通过经验分析和讨论，我们在基于扩散的denoising背景下高出了图像感知与失真之间的权衡。，我们证明了标准扩散模型采样方案与一步denoising相比，PSNR的降低高达14％。此外，我们提供了视觉表明，表明扩散模型与随机采样相结合，具有在脱氧过程中产生合成结构的趋势，从而损害了被剥离图像的临床有效性。我们的彻底调查提出了有关扩散模型对医学图像denoising的适用性的疑问，强调了潜在的局限性，可以仔细考虑将来的应用。
在体重的代数免疫力上完全平衡函数
摘要。在本文中，我们研究了权重的代数免疫（AI）完美平衡（WPB）函数。在以前文献中显示了两类WPB函数的AI的下限后，我们证明了WPB N-可变量函数的最小AI是恒定的，对于N≥4的2。然后，我们在4个变量中计算WPB函数的AI的分布，并估计8和16个变量中的一个。对于N的这些值，我们观察到绝大多数WPB函数具有最佳的AI，并且我们无法通过随机采样来获得AI-2 WPB函数。最后，我们解决了具有有界代数免疫力的WPB函数的问题，从[GM22C]利用了构造。特别是我们提出了一种以最小AI生成多个WPB函数的方法，并且我们证明[GM22C]中表现出高非线性的WPB函数也具有最小的AI。我们以构造为WPB功能提供了较低的AI，并以AI至少N/ 2- log（n） + 1的所有元素为例。
单量子比特马尔可夫开放量子系统的数字模拟：教程
量子计算机的最初应用之一是量子系统的模拟。在过去的三十年中，模拟封闭量子系统和更复杂的开放量子系统的算法开发取得了长足的进步。在本教程中，我们介绍了用于模拟单量子比特马尔可夫开放量子系统的方法。它将各种现有符号组合成一个通用框架，可以扩展到更复杂的开放系统模拟问题。详细讨论了目前唯一可用于单量子比特开放量子系统数字模拟的算法。对更简单通道的实现进行了修改，消除了对经典随机采样的需求，从而使修改后的算法成为严格的量子算法。修改后的算法利用量子分叉来实现接近总通道的更简单通道。这避免了对具有大量 CNOT 门的量子电路的需求。Quanta 2023；12：131-163。
有效检测新型抗生素耐药变异的针对性监测策略
摘要基于基因型的抗生素耐药性诊断方法代表了经验疗法的一种有前途的替代方法，可减少不适当的抗生素使用。然而，由于此类检测是根据已知的遗传标记推断耐药性，因此随着新耐药性的出现，它们的实用性将减弱。因此，维持这些诊断方法将需要监测以确保及早发现新的耐药变异，但有效的策略仍未确定。我们评估了根据患者和病原体特征而制定的有针对性的采样方法在检测淋病奈瑟菌的抗生素耐药性和诊断逃逸变异方面的效率，淋病奈瑟菌是一种与高疾病负担和抗生素耐药性相关的病原体，以及基于基因型的诊断的发展有关。我们表明，根据患者特征而制定的采样并不是有效检测变异的可靠策略。相反，根据病原体特征（如基因组多样性和基因组背景）而制定的采样在识别与耐药性和诊断逃逸相关的遗传变异方面明显比随机采样更有效。
AffLecto：一个生成Alphafold模型柔性蛋白质构象合素的Web服务器
本质上无序的蛋白质和区域（IDP/IDR）利用其结构性挠性来实现必要的细胞功能，并且功能障碍通常与严重疾病有关。然而，它们的序列，结构动力学和功能角色之间的关系仍然很少理解。将这些复杂关系熟悉的对于特性的发展至关重要，强调了对产生质量IDP/IDR构象异构体的方法的需求。 虽然Alphafold（AF）在建模结构域中表现出色，但它无法准确地代表无序区域，而蛋白质组织的很大一部分不准确。 我们提出了Afflecto，这是一种用户友好的Web服务器，用于生成蛋白质的大构象合奏，其中包括AF结构模型的结构化域和IDR。 通过分析其结构上下文，将IDR识别为尾部，接头或循环。 此外，它结合了一种方法来识别有条件折叠的IDR，AF可能错误地预测为本质上折叠的元素。 使用有效的随机采样算法在全球探索构象空间。 AffLecto的Web界面允许用户通过修改有序区域和分配区域之间的边界以及在几种采样策略之间进行选择来自定义建模。 Web服务器可在https://moma.laas.fr/applications/afflecto/免费获得。对于特性的发展至关重要，强调了对产生质量IDP/IDR构象异构体的方法的需求。虽然Alphafold（AF）在建模结构域中表现出色，但它无法准确地代表无序区域，而蛋白质组织的很大一部分不准确。我们提出了Afflecto，这是一种用户友好的Web服务器，用于生成蛋白质的大构象合奏，其中包括AF结构模型的结构化域和IDR。通过分析其结构上下文，将IDR识别为尾部，接头或循环。此外，它结合了一种方法来识别有条件折叠的IDR，AF可能错误地预测为本质上折叠的元素。使用有效的随机采样算法在全球探索构象空间。AffLecto的Web界面允许用户通过修改有序区域和分配区域之间的边界以及在几种采样策略之间进行选择来自定义建模。Web服务器可在https://moma.laas.fr/applications/afflecto/免费获得。
审查参数和非参数测试的文章
参数测试参数测试基于与总体或数据源相关的假设，而非参数测试并不是假设。参数统计量由均值，标准偏差，方差等参数组成。因此，它使用观察到的数据来估计分布的参数。数据通常假定来自具有未知参数的正态分布。参数测试是那些假设样本数据来自遵循概率分布（正态分布）的人群，并具有固定的参数。参数测试对以下人群参数进行了假设。正态性 - 样本数据来自大约遵循正态分布的人群。差异的同质性 - 样本数据来自具有相同差异的人群。独立性 - 样本数据由独立观察结果组成，并随机采样。离群值 - 示例数据不包含任何极端异常值。参数测试类型z测试当您需要将样本的平均值与假设的值进行比较（通常是指种群平均值）时，则使用一个样本z检验。该测试具有很大的要求，例如样本量应超过30，并且应该知道种群的标准偏差。
54个非洲供应链中的挑战...
摘要：供应链是价值链的关键部分，与生产者到最终用户的食物交付有关。有必要了解非洲山豆（AYB）供应链中的挑战，这是一种未充分利用和被忽视的高潜力作物。因此评估了营销人员，这是供应链利益相关者的重要方面，以确定AYB供应线所面临的关键挑战。对总共100位受访者进行了一份结构化问卷，其中包括供应链利益相关者，他们在贝努埃州Makurdi LGA的Wurukum市场中随机采样。响应在研究中以频率和百分比表示。这项研究揭示了影响AYB供应线的主要挑战，包括缺乏谷物和块茎，不良的道路网络，不足的谷物和块茎购买力，不利的天气条件，对存储中的谷物和块茎的损害以及缺乏优质种子。因此，除了农艺师和育种者提供高质量种子的干预外，国家和地方政府干预仍然需要提供基本的便利设施来减轻对AYB供应链的影响。
vipdiff：通过无训练的denoising扩散模型迈向连贯而多样的视频介绍
最近的视频介绍方法通过利用光学流以引导像素传播的参考帧或特征空间中的像素传播，从而实现了令人鼓舞的改进。但是，当蒙版面积太大并且找不到像素对应关系时，它们会产生严重的伪影。最近，Denois的扩散模型在产生多样化和高质量的图像时表现出了令人印象深刻的表现，并且已在许多作品中被用于图像插图。但是，这些方法不能直接应用于视频以产生时间连接的覆盖结果。在本文中，我们提出了一个名为Vipdiff的无训练框架，该框架在反向扩散过程中调节扩散模型，以产生时间连接的涂漆结果，而无需任何培训数据或对预训练的模型进行微调。Vipdiff将光流作为指导，从参考帧中提取有效的像素，以作为优化随机采样的高斯噪声的约束，并使用生成的结果来进一步的像素传播和条件生成。Vipdiff还可以通过不同的采样噪声产生各种视频介绍结果。实验表明，我们的Vipdiff在时空连贯性和保真度方面都超过了最先进的方法。