XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于权重共享的生成对抗网络的进化架构搜索
摘要 - 生成的对抗网络（GAN）是一种能力的生成技术，但甘斯经常面临训练不稳定的挑战。网络体系结构在确定gan的最终性能中起着重要作用，但是设计精细的体系结构需要深入的领域知识。本文旨在通过通过神经体系结构搜索（NAS）来搜索高性能的架构来解决此问题。所提出的方法称为Ewsgan，基于重量共享，由两个步骤组成。首先，我们根据重量共享培训了一条发电机的超级网。然后，采用多目标进化算法从超级网中提取子网，并且通过直接从超级网遗传的权重进行健身评估，并且对候选网络结构的帕累托前部进行了搜索。两种策略用于稳定发电机的超级网的训练：公平的单路抽样策略和丢弃策略。实验结果表明，我们的方法设计的架构达到了FR´Echet Inception距离（FID）为9.09，而在CIFAR-10上获得了8.99的成立分数（IS），这是NAS-GANS领域的新最先进的。在STL-10上也获得了竞争结果（IS = 10.51，FID = 21.89）。
MEVO-GAN：用于水下图像增强的多尺度进化生成对抗网络
摘要：在水下成像中，实现高质量的成像是必不可少的，但由于诸如波长依赖性吸收和复杂的照明动力学之类的因素而具有挑战性。本文介绍了MEVO-GAN，这是一种新颖的方法，旨在通过将生成性对抗网络与遗传算法相结合来解决这些挑战。关键创新在于将遗传算法原理与生成对抗网络（GAN）中的多尺度发生器和鉴别器结构的整合。这种方法增强了图像细节和结构完整性，同时显着提高了训练稳定性。这种组合可以对溶液空间进行更有效的探索和优化，从而减少振荡，减轻模式崩溃以及对高质量生成结果的平滑收敛。通过以定量和定性的方式分析各种公共数据集，结果证实了Mevo-GAN在改善水下图像的清晰度，颜色保真度和细节准确性方面的有效性。在UIEB数据集上的实验结果非常明显，Mevo-GAN的峰值信噪比（PSNR）为21.2758，结构相似性指数（SSIM）为0.8662，为0.6597。
热能网络作为气体的进化路径...
热能网络（又称A.，公用事业热能网络或用具，清洁热能网络或CTENS，地热能网络或Gens，社区地热，网络地热，地热和第五代供暖和冷却区或5GHCD的不同效率，以供私人和私人供应效率，以供私人和私人供应。 但是，大多数现有系统都是设计和部署为基于校园的系统而不是实用程序系统的，从而将其广泛用作用作脱碳解决方案。 本文强调了餐具的潜力，专门为二线尺度增长而设计，以促进多个清洁能源过渡目标。 这些包括减少排放，供暖和冷却的公平输送，从甲烷气体系统中安全过渡，降低网格的建筑物以及节省成本。 我们建议开发餐具所需的法律和法规创新。 在知识共享，协作计划和审慎的立法的帮助下，TENS为天然气公用事业提供了可行的途径，可以发展为热能公用事业。，公用事业热能网络或用具，清洁热能网络或CTENS，地热能网络或Gens，社区地热，网络地热，地热和第五代供暖和冷却区或5GHCD的不同效率，以供私人和私人供应效率，以供私人和私人供应。但是，大多数现有系统都是设计和部署为基于校园的系统而不是实用程序系统的，从而将其广泛用作用作脱碳解决方案。本文强调了餐具的潜力，专门为二线尺度增长而设计，以促进多个清洁能源过渡目标。这些包括减少排放，供暖和冷却的公平输送，从甲烷气体系统中安全过渡，降低网格的建筑物以及节省成本。我们建议开发餐具所需的法律和法规创新。在知识共享，协作计划和审慎的立法的帮助下，TENS为天然气公用事业提供了可行的途径，可以发展为热能公用事业。
遗传和进化计算会议2024
欢迎4个墨尔本会议局5个赞助商和支持者6组织者和田径主持人8计划委员会11日程安排19日程安排20个研讨会和教程会议（7月14日）21个研讨会和教程会议（7月15日）22 22概述（7月15日 9:30-10:30) 28 Suzie Sheehy (Tuesday, July 16, 09:30-10:30) 29 Una-May O'Reilly (Thursday, July 18, 11:00-12:00) 30 Tutorials 31 Workshops, Late-breaking Abstracts, and Women+@GECCO 37 Workshops 38 Late-breaking Abstracts 50 Women+@GECCO 52 Humies, Competitions, Evolutionary Computation in Practice, and Job市场55 Humies 56竞赛58练习中的进化计算60就业市场61最佳纸张提名63投票指令64提名64纸67 EMO 1 68 BBSR 1 68 BBSR 1 68 EML 1 68 EML 1 68 RWA 1 69 NE 1 69 NE 1 69 GA 1 69 GA 1 69 CS + L4EC 69 GP 1 70 EML 2 70 EML 2 71 EML 2 71 EML 2 + 71 70 EML 2 + 2 + 2 + NE 72 CS 2 72理论1 73 ENUM 1 73 ECOM 1 73 EML 3 74 RWA 3 74 L4EC 1 74
使用多模式大语言模型的进化奖励设计和优化
设计奖励功能是强化学习（RL）实践的关键但具有挑战性的任务，通常要求领域的努力和实质性的努力。最近的研究探索了大型语言模型（LLMS）通过进化搜索技术生成奖励功能的利用（Ma等人，2023）。但是，这些方法忽略了多模式信息的潜力，例如图像和视频。尤其是先前的方法主要依赖于RL环境中的数值反馈来进行进化，忽略了训练过程中所遵循的视觉数据。这项研究通过采用多模式的大语言模型（MLLM）来制作针对各种RL任务量身定制的重新功能，从而引入了一种新颖的方法。该方法涉及向MLLM提供RL环境代码以及其图像作为上下文和任务信息，以奖励候选人。然后，所选代理人接受培训，并作为对MLLM的反馈提供了来自环境的数值反馈以及最佳策略的记录视频。通过通过进化搜索采用迭代反馈机制，MLLM始终完善奖励函数以最大程度地提高准确性。对两种不同的代理进行测试指出了我们的方法比以前的方法相比，这本身超过了83％（Ma等人，2023）由人类专家设计的奖励功能。
géographie定量II-生态与进化生物学
课程讲师Marie-JoséeFortin（电话：416-946-7886;电子邮件：mariejosee.fortin@utoronto.ca）的位置和时间从星期二9:30（夏普）到12:30； ESC 2144课程描述生物学家需要使用统计方法来检验其假设。鉴于生物学家进行的实验的复杂性越来越复杂，但是他们需要了解这些统计数据的局限性以及如何为其需求选择适当的统计数据，以及如何在统计学上和生物学上正确解释它们。统计学中该高级课程的目标是教生物学家如何选择和使用统计数据，以便他们可以解决相关的生物学问题并使用适当的方法进行测试。具体来说，将介绍有关回归分析和ANOVA的高级概念的概述。该课程是基于讲座的，其作业旨在提高人们对统计数据的认识。课程目标结束时，研究生应该能够：•了解统计数据的实用性和陷阱及其在生物学问题上的适当应用； •使用适当的统计数据分析他们的数据，并充分解释结果； •阅读，理解和批判性评估论文及其使用统计信息。主题和时间表
猫的认知和营养的作用：进化的观点和历史评论
简单摘要：猫的认知健康与它们的福祉和生活质量密切相关。猫科认知包括猫接收，处理和响应感官信息的能力。尽管近年来围绕猫科学认知的研究一直在增加，并导致了有关猫的认知能力的新发现，但有关该主题的研究仍然有很多了解。本综述讨论了家猫的进化史以及它如何成为心爱的伴侣动物，描述了基于开创性的研究和认知评估的猫的认知功能的了解，并研究了营养对认知健康的影响，尤其是与年龄相关的认知能力下降。通过考虑目前对猫的心理健康以及它们的认知如何受到外部因素的影响，以及通过识别和缩小我们知识的差距的知识，我们可以帮助改善猫的福利和生活质量。
大语言模型时代的进化计算：调查和路线图
摘要 - LARGE语言模型（LLMS）不仅对自然语言处理进行了修订，而且还将其实力扩展到了各个领域，标志着对人工通用情报的重大迈进。LLM与进化算法之间的相互作用（EAS），尽管目标和方法的不同，但在复杂问题中的适用性有共同的追求。同时，EA可以为LLM在Black-Box设置下的进一步增强提供优化框架，从而使LLM具有灵活的全球搜索能力。另一方面，LLMS固有的丰富领域知识可以使EA能够进行更智能的搜索。此外，LLMS的文本处理和生成功能将有助于在各种任务中部署EAS。基于这些互补的优势，本文提供了详尽的审查和前瞻性的路线图，将互惠灵感分为两个主要途径：LLM增强的EA和EA-EA-EA-EA-EA-EA-HANCHANCEL LLM。进一步引入了一些集成的协同方法，以体现LLMS和EAS之间的互补性，包括代码生成，软件工程，神经体系结构搜索以及各种一代任务。作为第一个全面的综述，重点是LLM时代的EA研究，本文为了解LLMS和EAS的协作潜力提供了基础垫脚石。确定的挑战和未来的方向为研究人员和从业人员提供了指导，以释放这种创新合作在优化和人工智能方面的进步方面的全部潜力。我们创建了一个github存储库来索引相关论文：https：//github.com/wuxingyu-ai/llm4ec。
使用交互式进化计算的个性化音乐综合的用户引导的生成框架
生成人工智能（AI）的发展在音乐综合领域取得了显着的进步。然而，在生成的内容中缺乏创造力，引起了公众的重大关注。为了解决这个问题，本文介绍了一种新颖的方法，以进行个性化音乐的合成，并结合了人类的一代。此方法利用以捕获用户的喜好和生成的对抗网络而闻名的交互式进化计算的双重强度，以其自主产生高质量音乐的能力而闻名。这种整合的主要目标是增强音乐合成中生成AI的可信度和多样性，在人类中的计算艺术创造力。此外，一个用户友好的交互式音乐播放器旨在促进音乐合成过程中的用户。所提出的方法表明了一个范式，其中用户通过人机互动来操纵潜在空间，从而强调了人类在综合多样化和创意音乐中的关键作用。
1之间进化武器的景观...
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年5月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.05.20.595046 doi：Biorxiv Preprint