XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemErhan
发布日期：2022 年 12 月 18 日 - CMES 2023
数学与工程科学 (CMES-2022) 于 2022 年 5 月 20 日至 22 日在土耳其奥尔杜市奥尔杜大学举行。CMES 成立于 2016 年，由摩洛哥埃拉契迪亚穆莱伊斯梅尔大学科学与技术学院举办，是一年一度的国际会议，在过去几年中取得了巨大成功，为参与者提供了分享知识和信息的机会，并促进了不同国际大学之间的良好交流。今年，会议包括 200 份扩展摘要，会议收到了几份响应论文征集的投稿，由程序委员会选出。本次大会将邀请多位杰出演讲者发表主题演讲，包括：意大利卡塔尼亚大学的 Alissandra Maria Ragusa、罗马尼亚马古雷莱-布加勒斯特空间科学研究所的 Dumitru Baleanu、西班牙卡塔赫纳技术大学的 Juan-Luis García Guirao、墨西哥提华纳理工学院的 Oscar Castillo、南非国立大学的 Hossein Jafari、土耳其阿希埃夫兰大学的 Vatan Karakaya、乌沙克大学的 Ekrem Savas、美国佛罗里达大学的 Muhammad Reza Safaei、土耳其卡拉德尼兹技术大学的 Erhan Coşkun 以及土耳其托布大学的 Hüseyin Merdan。本次大会还包括投稿会议、海报展示会和各种研究亮点。我们感谢大会委员会成员和外部审阅者抽出时间审阅和讨论提交的论文。
piotr mi los工作经验简短的研究声明...
•将语言模型重新定位为嵌入模型：查找Compute-Timepimal配方； A. Ziarko，A。Jiang，B。Piotrowski，W。Li，M。Jamnik，P。Milo。神经2024•较大，正规化，乐观：计算和样品有效连续控制的缩放； M. Nauman，M。Ostaszewski，K。Jankowski，P。MiLo's，M。Cygan；神经2024（聚光灯）•微调加强学习模型秘密地忘记了缓解问题； M. Wolczyk，B。Cupial，M。Ostaszewski，M。Bortkiewicz，M。Zajac，R。Pascanu，L。Kucinski，P。Milo。 ICML 2024（聚光灯）•Magnushammer：一种基于变压器的前提选择方法； M. Miku La，S。Antoniak，S。Tworkowski，A。Jiang，J。PengZhou，ch。Galias，S。S.Syoceanu，H。Michalewski）; ICRA 2020Galias，S。S.Syoceanu，H。Michalewski）; ICRA 2020szegedy，L。Kuci´nski，P。Milo lo。，Y。Wu; ICLR 2024•聚焦变压器：上下文缩放的对比训练； S. Tworkowski，K。Staniszewski，M。Pacek，Y。Wu，H。Michalewski，P。Milo。神经2023•快速而精确：通过自适应子搜索调整计划范围； M. Zawalski，M。Tyrolski，K。Czechowski，D.Stachura，P.Piekos，T。Odrzygozdz，Y。Wu，L。Kucinski，P。Milo。 ICLR 2023（值得注意的前5％）•连续世界：持续强化学习的机器人基准； M. Wo Lczyk，M。Zajac，R。Pascanu，L。Kuci´nski，P。Milo； Neurips 2021•亚目标搜索复杂的推理任务； K. Czechowski，T。Odrzyg´o´zd´z，M。Zbysi´nski，M。Zawalski，K。Olejnik，Y。Wu，L。Kuci´nski，P。Milo lo; Neurips 2021•基于模型的加固学习（与L. Kaiser，M。Babaeizadeh，B。Osi´nski，R。Campbell，K。Czechowski，D。Erhan，C。Finn，P。Kozakakowski，S.Levine，S.Levine，S.Levine，S.Levine，R.Sepassi，R.Sepassi，G。Tucker，G.Tucker，H。Michalewski）; ICLR 2020（聚光灯）•基于模拟的实用自主驾驶的增强加固学习（与B. Osi´nski，A。Jakubowski，P。Ziecina，P。Ziecina，CH。
人工智能和机器学习方法
参考文献 1] Klaus Greff 等人。“LSTM：搜索空间漫游。”IEEE 神经网络和学习系统学报，28 (2015): 2222-2232。 https://doi.org/10.1109/tnnls.2016.2582924。[2] Szegedy, C., Liu, W., Jia, Y., Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., Erhan, D., Vanhoucke, V., & Rabinovich, A.(2014)。更深入地了解卷积。2015 IEEE 计算机视觉和模式识别会议 (CVPR)，1-9。 https://doi.org/10.1109/CVPR.2015.7298594。[3] Lee, J., Jun, S., Cho, Y., Lee, H., Kim, G., Seo, J., & Kim, N. (2017)。医学成像中的深度学习：概述。韩国放射学杂志，18，570 - 584。 https://doi.org/10.3348/kjr.2017.18.4.570。[4] Klyuchnikov, N., Trofimov, I., Artemova, E., Salnikov, M., Fedorov, M., & Burnaev, E. (2020)。NAS-Bench-NLP：自然语言处理的神经架构搜索基准。IEEE Access，PP，1-1。https://doi.org/10.1109/access.2022.3169897。[5] Lu, Z., Whalen, I., Dhebar, Y., Deb, K., Goodman, E., Banzhaf, W., & Boddeti, V. (2019)。用于图像分类的深度卷积神经网络的多目标进化设计。IEEE Transactions on Evolutionary Computation，25，277-291。https://doi.org/10.1109/TEVC.2020.3024708。[6] Zhang, T., Lei, C., Zhang, Z., Meng, X., & Chen, C. (2021)。AS-NAS：用于深度学习的具有强化进化算法的自适应可扩展神经架构搜索。IEEE 进化计算学报，25，830-841。 https://doi.org/10.1109/TEVC.2021.3061466。[7] Sun, Y., Sun, X., Fang, Y., Yen, G., & Liu, Y.(2020)。一种用于进化神经架构搜索算法性能预测器的新型训练协议。IEEE 进化计算学报，25，524-536。https://doi.org/10.1109/TEVC.2021.3055076。[8] Verma, M., Sinha, P., Goyal, K., Verma, A., & Susan, S. (2019)。一种用于爬山领域的神经架构搜索的新框架。2019 IEEE 第二届人工智能与知识工程国际会议 (AIKE)，1-8。https://doi.org/10.1109/AIKE.2019.00009。[9] Zhang, H., Jin, Y., Cheng, R., & Hao, K. (2020)。通过采样训练和节点继承实现注意力卷积网络的有效进化搜索。IEEE