XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFaster
2024 年亚利桑那州经济增长速度将超过美国经济
几十年来最难负担的住房市场对亚利桑那州 2023 年的住房销售和建设造成了沉重压力。尽管抵押贷款利率上升、就业和个人收入放缓带来明显阻力，但人口增长预计将推动今年的住宅建设。在单户住宅建设稳步增长的带动下，预计今年将新增 61,000 套住宅。过去两年空置率的急剧上升限制了 2024 年多户住宅的建设。尽管住宅建设增加，但住房需求仍超过供应，导致今年房价继续上涨。尽管如此，预计亚利桑那州 2024 年房价年增长率为 3.6%，比全国房地产市场 4.6% 的增长率低整整一个百分点。
通过规范简化和投影测量实现更快更好的量子软件测试
作者地址：Noah H. Oldfield，Simula 研究实验室和奥斯陆大学，挪威奥斯陆，noah@simula.no； Christoph Laaber，挪威奥斯陆 Simula 研究实验室，laaber@simula.no；陶岳，挪威奥斯陆 Simula 研究实验室，taoyue@gmail.com； Shaukat Ali，挪威奥斯陆 Simula 研究实验室和奥斯陆都市大学，shaukat@simula.no。
差异私有随机凸的速度更快...
保留培训数据的隐私已成为一个重要的考虑因素，现在对于机器学习算法来说是一项艰巨的任务。要解决隐私问题，依从于密码学的差异隐私（DP）（Dwork等，2006）是一个强大的数学保存计划。它允许进行丰富的统计和机器学习分析，现在正成为私人数据分析的事实上的符号。保证差异隐私的方法已被广泛研究，最近在行业中采用（Tang等，2017； Ding等，2017）。作为机器学习和差异隐私社区中最重要的问题之一，在过去的十年中，DP模型中的经验风险最小化问题（即DP-erm）在（Chaudhuri等人，2011年）开始，已经在过去的十年中进行了很好的研究，例如（Bassily等，2014; Bassily等，2014; Wang et ant; Jin，2016年，Kifer等人，2017年，Wang等人，2018a，2019b；dp-dp-erm，其人口（或预期）版本，即私人的固定式凸优化（DP-SCO），近年来从（Bassily等，2014）开始受到很多关注。特定于（Bassily等，2019）首先提供了DP-SCO的最佳速率，具有（ϵ，δ）-DP的一般凸损耗函数，这与DP-MERM中最佳速率不同。后来（Feldman等，2020）通过提供一般性定位技术，将此问题扩展到强烈凸出和（或）非平滑案例。此外，如果损耗函数平滑，它们的方法具有线性时间复杂性。对于非平滑损失函数，（Kulkarni等，2021）最近提出了一种仅需要亚限级梯度复杂性的新方法。虽然已经有大量有关DP-SCO的研究，但问题仍然远远不够知名度。一个关键的观察结果是，所有以前的作品仅着眼于损失函数是一般凸或强凸的情况。但是，还有许多问题甚至比强凸功能强，或者落在凸功能和强烈凸功能之间。在非私人对应物中，各种研究试图通过对损失函数施加其他假设来获得更快的速度。并且已经表明，实现比一般凸损失函数速率快的速率确实可以（Yang等，2018; Koren and Levy，2015; van Erven等，2015），或者甚至可以达到与强凸的强劲速率相同的速率，即使函数也不强劲，karimi et al al an al al an al al and act al and act al and act an al al an al an al an al al an al al an al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al a al al a al al act 201 v exe et a al and lie et as act 2010 8。 Al。，2017）。以此为动机，我们的问题是，对于具有特殊类别的人口风险功能的DP-SCO问题，是否有可能比一般凸的最佳人口和（或（或）强烈凸出案例的最佳人口风险率更快？在本文中，我们通过研究一些类别的人口风险功能来提供有效的答案。尤其是，我们将主要关注种群风险功能满足Tysbakov噪声条件（TNC）1的情况，其中包括强烈凸功能，SVM，SVM，ℓ1频繁的随机性优化和线性回归为特殊情况
合并改革：更快、更强大、更简单的系统，打造更具竞争力的经济
审查咨询了各界利益相关者的意见。由 Kerry Schott、David Gonski、John Asker、Sharon Henrick、John Fingleton、Danielle Wood 和 Rod Sims 组成的专家小组发表了他们的观点。利益相关者的反馈很明确：澳大利亚目前的“临时”兼并程序不适合现代经济，落后于同类国家的最佳实践。对于企业而言，一些无争议的兼并可能会出现延误、不确定性和额外成本，而且只提供有限的指导。对于更广泛的社区而言，参与澳大利亚竞争和消费者委员会 (ACCC) 的兼并审查通常很困难。而对于 ACCC 本身而言，当前的兼并审批流程可能会妨碍其有效和高效地发现和防止反竞争兼并的能力。它经常要处理兼并通知不充分、信息不足以及一些企业采取的被动、对抗性态度，而且在法庭上出示经济证据的能力有限。
基于注意力机制和FasterNet的改进型YOLOv5，用于铁路和航空轨道上的异物检测。
摘要 近年来，异物闯入铁路和机场跑道事件频发，这些物体包括行人、车辆、动物和杂物等。本文介绍了一种改进的YOLOv5架构，结合FasterNet和注意力机制，增强对铁路和机场跑道上异物的检测。本研究提出了一个新的数据集AARFOD（航空和铁路异物检测），结合了两个用于检测航空和铁路系统中异物的公共数据集，旨在提高异物目标的识别能力。在这个大型数据集上的实验结果表明，与基线YOLOv5模型相比，所提出的模型性能有显著提升，降低了计算要求。改进后的YOLO模型的精度显著提高了1.2%，召回率提高了1.0%，mAP@.5提高了0.6%，而mAP@.5-.95保持不变。参数减少了约25.12%，GFLOP减少了约10.63%。在消融实验中发现，FasterNet模块可以显著减少模型的参数数量，同时注意力机制的引用可以减缓轻量化带来的性能损失。
下一代高能效 AI 加速器 (DRP-AI3)：自主系统高级 AI 中 10 倍更快的嵌入式处理
随着出生率下降和老龄化人口比例增加导致劳动人口减少，工厂、物流、医疗、城市服务机器人、安防摄像头等社会各个领域都需要先进的人工智能 (AI) 处理，例如识别周围环境、做出行动决定和控制动作。系统需要在各种程序中实时处理先进的人工智能 (AI) 处理。特别是，系统必须嵌入到设备中，以便快速响应不断变化的环境。AI 芯片在嵌入式设备中执行先进的 AI 处理时功耗更低，并且严格限制发热量。
移动机器人的快速学习方法（FLM）向新手高级技术学校学生，以更快地了解机器人
机器人教育是高中生对机器人和相关领域感兴趣的有前途的方式。这对于教师和教育研究人员有很大的潜在机会来研究这一领域。该主题包括教育机器人编程，机器人设计，机器人构造和计算思维[1]。这种学习方法将使学生对此主题感兴趣并与他们互动。对这些主题的研究表明，在学校环境中使用机器人可能会提高学生科学素养。对新手学生的基本技能的理解，没有事先在机器人建筑上的学校经验，这是非常重要的。这种基本知识将探索学生对自己的兴趣，以研究机器人的深入[2]。除了增加学生对机器人学习的兴趣外，机器人教育还可以预期革命4.0的挑战和变化的技术进步，教育从业人员还必须使学生能够通过学习过程来遵循这些挑战和变化。学习机器人的常见术语被称为机器人教育（RE）[3]。该方法的细节如图1。通常，该方法分为三个主要阶段。勘探阶段，解释阶段和通信阶段。每个阶段都有子活动。第一阶段具有探索信念和主题，选择和取消选择信息。第二阶段具有分析和合成任务。他们将来可以更容易适应这种情况。最后一个通信阶段执行学生演示和最终报告。机器人教育旨在使用ER方法确定可以在学习过程中培训哪种技能，以及对适用于学生的哪种合适的机器人进行的评估。高中生学习机器人的另一个重要性和目的是在学生早期适应和发展计算思维[4]。这种年轻的机器人学习方法将尽快引入计算思维的挑战。
更快的扩散模型具有提高质量的粒子云生成
在PC-Jedi的成功基础上构建了我们引入了PC-Droid，这是一种基本改进的射流颗粒云的扩散模型。通过利用新的扩散公式，对更近期的集成求解器进行研究，并同时对所有喷气类型进行培训，我们能够在所有评估指标中实现所有类型的JET的最新性能。我们通过比较两个基于注意力的架构以及一致性蒸馏以减少扩散步骤的数量来研究生成速度和质量之间的权衡。更快的架构和一致性模型都表现出超过许多竞争模型的性能，其发电时间比PC-Jedi快两个数量级，并且比Pythia快三个数量级。
引入Bugcount®燃料：更快，更准确的测试...
常规的微生物测试对于在导致损害性能的问题之前保持至关重要，包括微生物学影响的腐蚀（MIC），过滤器堵塞和系统仪器故障。但是，当今市场上可用的测试套件仅提供速度或准确性，而不是两者兼而有之。用户被缓慢的结果妥协，这使得很难采取快速纠正措施，并且不够可靠地做出明智的决定。