XiaoMi-AI文件搜索系统
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![arxiv：2404.01676v1 [cs.lg] 2024年4月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\54ec0d07d0fe8da986eded1fca56ca40136804af.webp)
arxiv：2404.01676v1 [cs.lg] 2024年4月2日
协作机器学习涉及来自多方数据的培训模型，但必须激励他们的参与。现有的数据评估方法相当价值并根据共享数据或模型参数奖励每个方，但忽略了所涉及的隐私风险。为了解决这个问题，我们将差异隐私（DP）作为激励。双方可以相应地选择其所需的DP保证并驱逐其足够的统计量。介体通过它引起的模型参数的贝叶斯惊喜对扰动的SS值进行了值。由于我们的估值职能执行了隐私评估权衡权衡，因此当事方被阻止选择过多的DP保证，以减少大联盟模型的效用。最后，调解员会以模型参数的不同后验样本奖励各方。这样的奖励仍然满足现有的激励措施，例如公平，但还保留了DP和与大联盟后部相似的高度相似之处。我们从经验上证明了我们方法对合成和现实数据集的有效性和实用性。
![arxiv：2404.03566v1 [cs.cv] 2024年4月4日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\eb78931c93bd032ba0cea44d8e2c44ba117d9aad.webp)
arxiv：2404.03566v1 [cs.cv] 2024年4月4日
图像。相比之下，基于扩散的3D点云生成方法落后了，缺乏其2D图像对应物的实现和多样性。我们认为，一个中心挑战是典型点云的实质性尺寸：公共点云数据集[11，50]通常以100k或更多的分辨率包含点云。这导致了由于转移点相对于输入点的数量的二次复杂性而导致的一般建模的计算成本。因此，最新模型受到计算约束的严重限制，通常仅限于2048或4096点的低分辨率[32，36，46，57，59]。在本文中，我们提出了一个有效的点云扩散模型，该模型有效地训练并轻松扩展到高分辨率输出。我们的主要思想是设计一类具有固定尺寸的分辨率潜在反复限制的AR插图。我们展示了如何通过低分辨率监督有效地训练这些模型，同时可以在推理过程中构成高分辨率点云的发生。我们的直觉来自这样的观察，即可以将对象的不同点云视为共享连续3D表面的不同样本。因此，经过训练的生成模型，该模型从表面上对多个低分辨率进行建模，应该从下面的表面学习表示形式，从而使其能够在训练后生成高分辨率样本。为了将此直觉编码为模型设计，我们建议将基础表面的表示和点云生成的表示。前者是用于对基础表面进行建模的恒定内存。后者的大小可变，具体取决于点云的分辨率。我们设计了轻巧的读写模块，以在两个表示之间进行通信。我们模型的大部分计算用于建模基础表面。我们的实验证明了与我们的模型1的高分辨率不变性。以低分辨率为1,024的训练，该模型在以最先进的质量中最多可产生131k点，如图1。概念上，我们观察到，使用比训练更高的分辨率实际上导致表面保真度略高。 我们分析了这种有趣的现象，并借鉴了与无分类器指导的联系。 我们强调，与点E相比，我们的一代输出的分辨率> 30倍[36]。 我们希望这是朝着高质量的3D输出迈出的有意义的一步。概念上，我们观察到，使用比训练更高的分辨率实际上导致表面保真度略高。我们分析了这种有趣的现象，并借鉴了与无分类器指导的联系。我们强调，与点E相比，我们的一代输出的分辨率> 30倍[36]。我们希望这是朝着高质量的3D输出迈出的有意义的一步。
![arxiv：2312.12468v2 [cs.cv] 2024年4月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\ba7bbb0213cc4fedecf3901be3dccd7c46ee96ad.webp)
arxiv：2312.12468v2 [cs.cv] 2024年4月2日
生成AI的最新进展具有显着的图像和视频编辑，尤其是在文本及时控制的背景下。最新的方法主要依赖于扩散模型来完成这些任务。但是，基于扩散的方法的计算需求是实质的，通常需要大规模配对数据集进行培训，因此挑战了实际应用程序中的部署。为了解决这些问题，本文将基于文本的视频编辑任务分为两个阶段。首先，我们利用预先训练的文本到图像扩散模型以零击的方式同时编辑一些密钥帧。第二，我们引入了一个名为MaskInt的高效模型，该模型是建立在非自动性掩蔽的生成变压器上的，并使用中等框架的结构指导专门研究了编辑的密钥帧之间的框架。实验性恢复表明，我们的面具具有基于扩散的方法的可比性，而显着改善了推理时间。这项研究为基于文本的视频编辑提供了实用的解决方案，并显示了该域中非自动掩盖的生成变压器的潜力。
GAO决定-B -333150-2024。...
决定问题：美国卫生与公共服务部 - 将财政法律应用于其他交易文件：B-333150日期：2024年4月8日，消化国家心脏，肺和血液研究所（NHLBI）（NHLBI）在国立卫生研究院内（NIH）在录音中均违反了三个其他交易的债务（NIH），该公司在录制了三个其他交易的债务（涉及到的债务），该债务符合时间为“债务”（IS）。协议。记录法规要求机构在履行义务时对可用资金的全部义务记录。但是，与这里的情况一样，如果另一个文件已经确定了该机构对项目的法律责任，或者如果通知机构批准申请人的计划，未来协议的执行或两者，则裁决通知不会确定义务。nhlbi还违反了记录法规，当时它记录了其中一项协议的责任，其中包括一项包括奖励人的资金，直到NHLBI将来批准其释放。如果政府的责任要遵守先决条件，则代理机构通常不会记录义务，并且对条件的满意是在政府的控制中。nhlbi进入三个具有拨款的OTA时，即使协议涵盖了多年的活动，该协议的目的是为了提供联邦援助以促进医学研究，即使该协议涵盖了将在多年的活动中进行的活动，也没有违反善意的法规。当交易的主要目的是提供联邦援助时，无论收件人何时将授予授予的资金，即使该机构从当前可用的拨款中授予资金时，该机构的需求就会满足。nhlbi修改了一项协议，但没有改变协议的范围或目的，就遵守了真正的法规。进行修改是当该协议不断需要协议中所设想的工作时，最初执行该协议的一年的真正需求，协议的目的和范围保持不变。
![arxiv：2308.09552v4 [cs.cr] 2024年4月9日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\be0de935e4df45ccd7ba202849bcb176b1dedd48.webp)
arxiv：2308.09552v4 [cs.cr] 2024年4月9日
摘要。机器学习的成功（ML）伴随着对其可信度的越来越关注。几个司法管辖区正在准备ML监管框架。这样的问题是确保模型培训数据具有某些敏感属性的理想分布特性。例如，法规草案表明，模型培训师必须表明培训数据集具有特定的分散特性，例如反映人口的多样性。我们提出了ML属性证明的新颖概念，允许供奉献者（例如，模型培训师）证明ML模型与验证者（例如客户）的相关属性，同时保留了Sensifive数据的机密性。我们关注培训数据的分布性能的证明，而无需透露数据。我们提出了将特性推断与加密机制相结合的有效混合属性证明。3
中国市场准入 2019 年 4 月
中国年底召开的中央经济工作会议为脆弱的市场提供了喜忧参半的安慰。政策制定者承认正在进行的结构性转型带来的不利影响，并承诺重振信心，重振增长。然而，随着经济摆脱对住房和基础设施投资的严重依赖，这种支持被证明不那么有效。计划中的地方政府债务减免措施旨在增强财政可持续性，这意味着宽松的财政政策可能没有赤字数字所显示的那么积极。在货币方面，从“强势”到“有效”的立场调整暗示了一种更为中性的做法。总体而言，人们更加重视长期目标，这与过去两年观察到的趋势一致。尽管房地产市场持续低迷，但经济数据显示工业生产稳步增长，家庭部门强劲。这些因素为房地产行业的软着陆提供了坚实的基础。高频数据显示，到 2023 年底，房地产行业的拖累略有减少，但仍保持在约
1320-210 CH-83 2023 年 4 月 3 日许可临时......
当政府宿舍无法立即使用，或即使有，也不需要由接收指挥部占用时，向接收指挥部报告 第 12a 款，表 (1)，澄清，适用
海军海上系统司令部 2022 年 4 月 4 日
小型企业创新研究 (SBIR) • 由国会于 1982 年设立 • 为小型企业（员工人数不超过 500 人）的研发提供资金 • 增加小型企业对联邦资助研发的参与 • 刺激技术创新并增加私营部门对联邦研发的商业化
OPNAVINST 9420.2B N2N6 2024 年 4 月 4 日 OPNAV ...
OPNAVINST 9420.2B N2N6 2024 年 4 月 4 日 OPNAV 指令 9420.2B 来自：海军作战部长 主题：海军电子海图显示和信息系统以及电子海图系统政策和标准 参考：(a) CNO ltr Ser N00/8U5000076，1998 年 3 月 17 日（NOTAL）(b) CNO 执行委员会（CEB）2000 年 11 月 27 日决定备忘录，海军领航员 CEB（NOTAL）(c) 国际海事组织 MSC.232(82) 号决议，《ECDIS 修订性能标准》(d) NATO STANAG 4564A (e) COMUSFLTFORCOM/COMPACFLTINST 3530.1C (f) SECNAVINST 5000.2G (g) NAVSEAINST 9420.4B (h) COMNAVSURFPAC/COMNAVAIRPAC/COMNAVAIRLANT/ COMNAVSURFLANT 指令 3530.4G (i) CORIVFORINST 3530.1 (j) DASN 船舶备忘录，致综合作战系统（PEO IWS）、海军电子海图显示信息系统（ECDIS-N）项目执行办公室，作为 PEO IWS 下的采购计划，2012 年 1 月 24 日（NOTAL）附件：（1）海军服役舰艇非限制作业认证两阶段流程（2）海军士官长电子海图系统（ECS）非限制作业流程 1. 目的 a. 为海军提供政策和指导，管理海军电子海图显示和信息系统（ECDIS）、商用 ECDIS 和电子海图系统（ECS）的实施和操作使用。b.指导和引导海军从纸质海图向主要导航和驾驶使用的电子海图环境的过渡。c. 为海军 ECDIS 和 ECS 制定最低性能标准和认证流程。
![arXiv:2404.17895v1 [cs.HC] 2024 年 4 月 27 日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\71317db7666471198cd2dd51133daac74c160000.png)
arXiv:2404.17895v1 [cs.HC] 2024 年 4 月 27 日
摘要。脑机接口 (BCI) 融入智能轮椅 (SW) 技术领域，标志着在增强残疾人士的行动能力和自主能力方面取得了显著的飞跃。BCI 是一种使大脑和外部设备之间能够直接通信的技术。虽然 BCI 系统为增强人机交互和为残疾人士提供移动解决方案提供了绝佳的机会，但它们也引发了有关安全性、安全性和隐私的重大担忧，而这些问题尚未得到大规模研究人员的彻底解决。我们的研究旨在通过利用 BCI 的脑电图 (EEG) 信号来增强残疾人士对轮椅的控制。我们引入了一种非侵入式 BCI 系统，该系统利用神经信号采集耳机来捕获 EEG 信号。这些信号是从个人经过训练产生的特定大脑活动中获得的，从而可以精确控制轮椅。基于 EEG 的 BCI 有助于捕捉大脑的电活动并将这些信号转化为可操作的命令。我们研究的主要目标是展示该系统解释脑电图信号和解码用户发出的特定思维模式或心理命令的能力。通过这样做，它旨在将这些转换成轮椅的精确控制命令。这一过程包括识别导航意图，例如前进、后退或转弯，这些意图是专门为轮椅操作量身定制的。通过这种创新方法，我们旨在在用户的认知意图和轮椅运动之间创建一个无缝的界面，增强身体残疾人士的自主性和机动性。