XiaoMi-AI文件搜索系统
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通过信息填充信息填充信息
协作感知使每个代理人通过与其他代理人的传统消息交换来证明其感知能力。它固有地归结为感知和沟通成本之间的基本权衡。为了解决这个瓶颈问题，我们的核心思想是从两个关键方面优化协作序列：表示和选择。提出的基于密码的消息代表可以传输整数代码，而不是高维特征图。提出的信息填充消息选择优化了本地消息，以共同填充每个代理的信息需求，防止多个代理之间的信息溢出。通过对这两种设计进行介绍，我们提出了一种新颖的沟通效率协作感知系统，它大大提高了感知 - 交流权衡权衡，并且既包含了同性恋和异构协作环境。我们在现实世界数据集（DAIR-V2X）和新的仿真数据集OPV2VH+中评估了代码填充。结果表明，代码填充的表现超过了sota，其中2comm在dair-v2x/opv2vh+上具有1,333/1,206×较低的通信量。我们的代码可从https://github.com/phyllish/ codefilling获得。
色散和码本设计问题的量子加速
摘要 在本文中，我们提出了最大和与最大最小色散问题的新公式，这些公式可通过 Grover 自适应搜索 (GAS) 量子算法实现解决方案，从而实现二次加速。色散问题是被归类为 NP 难的组合优化问题，经常出现在涉及最佳码本设计的编码理论和无线通信应用中。反过来，GAS 是一种量子穷举搜索算法，可用于实现成熟的最大似然最优解。然而，在传统的简单公式中，通常依赖于二进制向量空间，导致搜索空间大小甚至对于 GAS 来说都是令人望而却步的。为了规避这一挑战，我们改为在 Dicke 态上搜索最佳色散问题，即具有相等汉明权重的二进制向量的相等叠加，这显著减少了搜索空间，从而通过消除惩罚项简化了量子电路。此外，我们提出了一种用距离系数的秩替换距离系数的方法，有助于减少量子比特的数量。我们的分析表明，与使用阿达玛变换的传统 GAS 相比，所提出的技术可以降低查询复杂度，从而增强基于量子解决色散问题的可行性。
共享代码簿或生成模型？
摘要 - 基于有限的反馈双工（FDD）系统中有限的反馈方案，基于代码簿的解决方案（DFT）解决方案已建立了良好的解决方案。近年来，由于反馈方案对基站（BS）电池的传播环境的适应性，已证明数据辅助解决方案可以实现更高的性能。特别是，最近引入了利用高斯混合模型（GMM）的多功能有限反馈方案。该方案支持多用户通信，表现出较低的复杂性，支持并行化，并提供了有关各种系统参数的显着灵活性。从概念上讲，GMM捕获了环境知识，随后被转移到移动终端（MTS）以在线推断反馈信息。之后，BS使用方向信息或基于生成建模的方法设计了预编码。最近作品的一个主要缺点是，仅通过合成模拟数据来评估评估的系统性能，这些数据通常无法完全表征现实世界环境的特征。它提出了一个问题，即基于GMM的反馈方案在现实世界测量数据上的执行方式，尤其是与公认的基于DFT的解决方案相比。我们的实验表明，基于GMM的反馈方案极大地改善了根据总和率来衡量的系统性能，从而使飞行员或反馈位更少的系统部署系统。索引项 - 高斯混合模型，机器学习，有限的反馈，预编码，测量数据。
2022 NSDUH 公共使用文件代码簿
• 行为健康统计和质量中心。 (2023)。2022 年全国药物使用和健康调查 (NSDUH)：方法摘要和定义。 https://www.samhsa.gov/data/report/2022-methodological-summary-and-definitions • 行为健康统计和质量中心。 (2023)。美国主要物质使用和心理健康指标：2022 年全国药物使用和健康调查结果（HHS 出版物编号 PEP23-07-01-006）。 https://www.samhsa.gov/data/report/2022-nsduh-annual-national-report • 行为健康统计和质量中心。 (2023)。2022 年全国药物使用和健康调查结果：详细表格。 https://www.samhsa.gov/data/report/2022-nsduh-detailed-tables • 行为健康统计与质量中心。（即将出版）。2022 年全国药物使用和健康调查：方法资源手册。https://www.samhsa.gov/data/report/nsduh-2022-methodological-resource-book-mrb
2022 NSDUH 最终分析文件代码本 (RDC)
• 行为健康统计和质量中心。 (2023)。2022 年全国药物使用和健康调查 (NSDUH)：方法摘要和定义。 https://www.samhsa.gov/data/report/2022-methodological-summary-and-definitions • 行为健康统计和质量中心。 (2023)。美国主要物质使用和心理健康指标：2022 年全国药物使用和健康调查结果（HHS 出版物编号 PEP23-07-01-006）。 https://www.samhsa.gov/data/report/2022-nsduh-annual-national-report • 行为健康统计和质量中心。 (2023)。2022 年全国药物使用和健康调查结果：详细表格。 https://www.samhsa.gov/data/report/2022-nsduh-detailed-tables • 行为健康统计与质量中心。（即将出版）。2022 年全国药物使用和健康调查：方法资源手册。https://www.samhsa.gov/data/report/nsduh-2022-methodological-resource-book-mrb
密码本 - V-Dem
其他事实 (A/A*) 数据编码员：Tove Ahlbom、Pelle Ahlin、Ana Andrade Good God、Anastasiia Andreeva、Eric Bader、Paul Bederke、Lukas Bernhard、Julia Bianco、Adam Bilinski、Solveig Bjørkholt、Olena Burutina、苏菲·卡塞尔 / 杰姆·达利 / 菲利克斯·德温格 / 安娜·法拉利 / 莉迪亚芬泽尔、克里斯蒂安·弗雷德里克森、艾奥努特·古索伊、多米尼克·赫恩多夫、苏尼·赫勒加德、贝尔纳多·伊索拉、塔利布·贾巴尔、尼蒂亚·贾德贾、哈康·杰恩斯莱特滕、斯蒂芬妮·凯撒、伊娃·卡尔斯多蒂尔、伯克·卡瓦索格鲁、帕琳娜·科尔瓦尼、托马斯·克劳奇、约书亚·克鲁斯勒、马丁·拉格利德、弗雷德里克·拉格利德、马丁伦德斯泰特、维尔德·鲁南·朱夫、克劳迪娅·迈尔、斯万特杰·马滕、阿尼莎·莫利达、娜塔莉亚·娜西卡、马克·帕特森、什里娅·皮莱、利维亚·拉达斯基、塔齐安娜·拉霍齐娜、海莉·拉苏金、乔纳斯·肖曼、贾尼娜·施莱克、托夫·塞尔内斯、凯瑟琳娜·西伯斯、康斯坦丁诺斯、安德鲁·斯肯斯坦丁诺斯,贾尼卡斯潘纳格尔、雨果·泰、托尔加·谭、马库斯·坦能伯格、菲利普·托涅斯、朱利安·沃斯和艾米丽·沃尔什。