XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBeginners
量子自然语言处理和机器学习
强大 由 Atom Computing 制造的全球最大量子计算机已突破 1000 量子比特大关。现有量子计算机的潜力使其能够用于 NLP 等数据密集型领域。 完善的理论基础 经过近一个世纪的发展，量子力学和范畴论已经演化成为统一的科学语言。量子力学和范畴论天生适合处理大数据和非局部相关性，因此非常适合自然语言处理领域 易于使用的工具 目前有很多用于量子计算和 QNLP 的开源工具，例如 IBM 的 qiskit 和 Quantinuum 的 lambeq。所有这些工具都有助于让从初学者到高级学习者的更广泛受众更容易使用量子计算，并支持不断壮大的社区。
![arxiv：2408.07712v3 [cs.ai] 2024年12月3日](/simg/b\b182430460dac1aa304742f79e75a070b5a147e7.webp)
arxiv：2408.07712v3 [cs.ai] 2024年12月3日
增强学习（RL），一个人工智能的子场（AI），重点是培训代理，通过与环境互动以最大程度地提高累积奖励来做出决策。本文概述了RL的概述，涵盖了其核心概念，方法和资源以进行进一步学习。它对基本组成部分（例如国家，行动，政策和奖励信号）提供了详尽的解释，以确保读者发展扎实的基本理解。此外，本文提出了各种RL算法，根据关键因素（例如，基于模型，基于价值，基于策略，基于策略，基于策略和其他关键因素）进行分类。还提供了用于学习和实施RL的资源，例如书籍，课程和在线社区。通过提供清晰的结构化介绍，本文旨在简化初学者的RL复杂性，从而为理解和应用实时技术提供直接的途径。
使用Chatgpt
深度学习模型的出现彻底改变了人工智能的领域，这是克里兹赫夫斯基等人2012年的胜利。在Imagenet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）中的模型[1] [2]。这一突破标志着深度学习在图像和语音识别以及自然语言处理等领域的主导地位。大型语言模型（LLMS）的发展，例如Chatgpt [3]，代表了自然语言处理的显着进步，到2023年，Chatgpt实现了超过1亿个全球用户群。在网络安全的动态场中，不断寻求创新的方法来增强网络防御。llms之类的Chatgpt在各种网络安全领域中发挥了作用，包括安全操作中心（SOC）和教育计划。socs在监视和应对网络事件中起着至关重要的作用，通过整合ChatGPT [4]，可以增强能力。同样，网络安全教育领域也从Chatgpt [5]促进的互动学习经验中得到了好处。但是，网络攻击中LLM的潜在滥用是人们日益关注的领域。LLM（例如ChatGpt）产生令人信服的句子，图像和程序源代码的能力为它们在信息攻击中的概述提供了途径，例如信息收集[6]，网络钓鱼[7]和恶意软件创建[8]。在对称键密码学领域中，LLM在生成密码AES，CHAM [9]和ASCON [10]的程序源代码方面表现出了希望。差异性隐式分析[11]和线性隐性分析[12]在分析对称键块密码方面一直是关键的。最近的研究利用了混合整数线性编程（MILP）和满足能力问题（SAT）来增强这些分析[13] [14] [15] [16] [17] [17] [18]。由于使用MILP或SAT的方法不仅需要密码分析的知识，而且还需要高度编程技能，因此初学者有障碍可以克服。从讨论的观点来看，很明显，Chatgpt-4有可能大大降低密码分析领域的初学者的障碍。通过简化学习曲线，
数字转换和AI.CDR
我们的人工智能培训课程是您实现难以置信的可能性的门户，为您提供了最先进的知识，见解和技能，以期结识融入人工智能（AI）革命。我们的全面AI培训课程，由行业专家精心制作，从初学者到高级水平，促进了对核心AI概念，方法和技术的深刻了解。他们助长了创新，创造力和战略思维，使您能够深入研究机器学习，深度学习，自然语言处理，机器人技术等。培训计划有助于利用数据的潜力，为现实世界应用程序和项目提供动手经验，并专注于道德和负责人的AI。这些AI培训课程赋予个人和组织的能力，以拥护AI的力量，提高生产力，简化工作流动，增强决策并塑造更美好的未来。
开发嵌入式机器简介...
摘要 - 嵌入式机器学习的新领域使微控制器能够运行复杂的机器学习模型。用于机器学习应用程序的嵌入式设备可以完成行业中的许多任务。尽管对嵌入式系统和机器学习有很多教育内容，但嵌入式ML的教育内容尚未赶上。作者开发了在Udemy上嵌入机器学习的介绍，以尝试通过提供嵌入式系统，机器学习和微小ML的基础来填补该空白。本课程将使用微控制器或学生的移动设备进行交互式声学事件检测项目结束。在课程结束时，学生将能够选择自己的分类和音频，以及训练和部署机器学习模型。这是引入初学者并在嵌入式机器学习领域获得宝贵经验的好方法。
股票市场投资中的人工智能
尽管还没有发现万无一失的公式，但是一些具有某些规则的工具可以提供更多获得良好回报的机会。应该进行适当的调查和决策，以达到目标金额[2]。为此，应该对投资不同的股票进行适当的研究。在进行任何股票投资之前，强烈建议您具备适当的知识和理解，并且还要定期了解市场周期。人们还应该以非常系统的方式投资，有纪律的投资将为长期计划带来丰厚的回报[3]。情绪永远不会做出判断，初学者可以从低风险开始，然后进行投资组合多元化[4 - 5]。此外，每次都不可能获得相同的回报，因此人们应该考虑现实的期望，并且每次都应该通过适当使用风险承受能力来监控投资的增长，并使用不同的目标和时间表[6]。
深度学习音频生成方法的调查
摘要 - 本文对深度学习模型开发的三个不同方面的典型技术进行了回顾。在本文的第一部分中，我们提供了音频表示形式的解释，从基本音频波形开始。然后，我们进入频域，重点是人类听力的属性，并最终引入了相对较新的发展。本文的主要部分重点是解释基本和扩展的深度学习体系结构，以及它们在音频生成领域的实际应用。解决了以下档案：1）自动编码器2）生成对抗网络3）标准化流动4）变压器网络5）扩散模型。最后，我们将检查四个不同的评估指标，这些指标通常是在音频生成中使用的。本文旨在为该领域的新手读者和初学者提供对音频生成方法中最新技术的全面理解，以及可以探讨未来研究的相关研究。
mvpalab：用于多维脑电图数据的机器学习解码工具箱
MVPalab是一种基于MATLAB的且非常灵活的解码工具箱，用于多维脑电图和磁构成数据。MVPALAB工具箱实现了几种机器学习算法来计算多元模式分析，跨分类，时间概括矩阵以及功能和频率贡献分析。它还为数据归一化，数据平滑，降低维度降低和超级验证生成提供了对一组广泛的预处理例程的访问。要在小组级别绘制统计推断，MVPALAB包括一种基于非参数的置换方法。此工具箱已设计为包括易于使用且非常直观的图形用户界面和数据表示软件，这使MVPalab成为那些很少或没有以前编码体验的用户的非常方便的工具。但是，MVPALAB不仅适用于初学者，因为它实现了几种高和低级的例程，允许更多经验丰富的用户以非常灵活的方式设计自己的项目。
dart 用户手册 (5.9.8)
DART（离散各向异性辐射传输）模型化从紫外线到热红外的辐射传输（RT），用于模拟辐射预算（RB），包括太阳诱导的叶绿素荧光（SIF）和带有大气的自然和城市表面（即地球场景）的遥感（RS）信号（激光雷达、光谱辐射计图像）。本文档 1 解释了 DART 功能及其使用方法： - 第 1 章：主要 RT 模型和 DART 概述，用于使用遥感研究陆地表面。 - 第 2 章：图形用户界面 (GUI) 中的 DART 功能（场景创建、传感器配置等）。 - 第 3 章：使用和不使用 GUI 管理 DART 及其结果的工具。 - 第 4 章：大多数 DART 输入和输出的格式。 - 第 5 章：工作包（WP0：概述，WP1：反射率，WP2：热发射，..）以练习 DART 并更好地理解 RS 的物理学。他们的模拟在 DART 网站上。初学者应该从 WP 1 和 2 开始。
瑜伽姿势检测与矫正系统
PK 技术园区，浦那，印度 摘要：为了研究和评估瑜伽姿势，这个最后一年的项目涵盖了瑜伽姿势检测系统的设计、开发和实施，该系统结合了计算机视觉和机器学习方法。通过给予练习者即时的反馈和指导，该方法旨在提高瑜伽练习的质量，并帮助练习者实现更好的姿势调整、形态和整体幸福感。该研究使用尖端的图像处理算法，从人们做瑜伽姿势的图片或视频中识别和提取重要的身体标志和信息。利用训练有素的机器学习模型，该系统可以准确识别和分类各种姿势，并提供有关姿势调整、平衡和良好姿势的实时反馈。从初学者到寻求指导以完善技能的经验丰富的练习者的专家都可以从提供的解决方案中受益。 关键词 – 自学习、机器学习、瑜伽姿势检测。