XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHeterogeneous
POCO：来自异质机器人学习的政策组成
摘要 - 从异质数据中培训一般的机器人策略，用于不同任务是一个重大挑战。现有的机器人数据集以不同的方式（例如颜色，深度，触觉和本体感受信息）而有所不同，并在不同领域（例如模拟，真实的机器人和人类视频）中收集。当前方法通常从一个域收集和汇集所有数据，以训练单个策略以处理任务和域中的异质性，这非常昂贵且困难。在这项工作中，我们提出了一种灵活的方法，即称为政策组成，以通过构成用扩散模型代表的不同数据分布来结合学习场景级别和任务级的广义操纵技巧的信息，以学习场景级别和任务级别的广义操纵技能。我们的方法可以使用任务级组成进行多任务操作，并与分析成本函数组成，以在推理时间调整策略行为。我们将我们的方法培训有关模拟，人类和真实机器人数据，并在工具使用任务中进行评估。组成的策略在不同的场景和任务中实现了鲁棒和灵巧的性能，并且超过了单个数据源的基准，并在模拟和现实世界实验中汇总非常异构数据的简单基线。
准备芯片供应链和异质IC包装
处理器和记忆的组合已经存在了多年，最终以高端处理器和高带宽记忆（HBM）达到最终，以解决一个快速增长的人工智能市场（AI）算法培训。现在，将模具功能的功能分区分为chiplets正在使人们对未来的设计产生更广泛，更有效的影响。chiplet方法允许产品性能提高以在仍然令人信服的成本点继续进行。总硅成本可以降低，这是由于较小的芯片的产量更好，并且有机会使用硅工艺节点的混合物来进一步优化硅的成本。用于异质和chiplet方法的集成电路（IC）包装更昂贵，但是包装成本的上升被硅的总支出减少和有利的上市优势所抵消。
诊断具有异质数据源微服务中的性能问题
跟踪。分析这些数据并从这些数据中找到异常行为是耗时的。第二，不同微服务的异质性导致不同的症状，这很难找到通用异常模式。不同的技术堆栈可能是微服务体系结构的优势，而这些差异也可能给问题诊断问题带来巨大挑战。在关键问题发生时，微服务之间的第三，复杂和不同的依赖性是灾难性的。典型的大规模微服务系统每天可以更新数百千次，并且微服务依赖关系关系高度动态。因此，诊断微服务的绩效问题确实很麻烦。图1显示了微服务系统中请求流的示例。一个简单的前端请求可能会在低层微服务中引起问题，并进一步影响许多上部微服务。
通过能力感知共享超网络学习灵活的异构协调
合作性异构多智能体任务要求智能体以灵活和互补的方式行事，以最大程度地利用其多样化能力。针对这一挑战的基于学习的解决方案涵盖两个端点之间的范围：i）共享参数方法，通过为每个智能体分配一个 ID，在单一架构内编码多样化行为，这种方法样本效率高，但行为多样性有限；ii）独立方法，为每个智能体学习单独的策略，以样本和参数效率为代价实现更大的多样性。先前针对异构多智能体团队学习的研究已经探索了这一范围的中间地带，即为不同类别的智能体学习共享参数或独立策略，从而在多样性和效率之间实现折衷。然而，这些方法仍然没有推理智能体能力对行为的影响，因此不能推广到未知的智能体或团队组成。受到迁移学习和元强化学习最新研究的启发，并在基于特征的任务分配的先前研究的基础上，我们提出了能力感知共享超网络 (CASH)，这是一种用于异构协调的新型软权重共享架构，它使用超网络明确推理持续代理能力和局部观察。直观地说，CASH 允许团队学习共享的决策策略（由共享编码器捕获），这些策略可以通过共享超网络根据团队的个人和集体能力轻松调整。我们在两个异构协调任务和三个标准学习范式（模仿学习、基于价值和策略梯度强化学习）中进行了详细的实验，展示了我们的设计如何与底层学习范式无关。结果表明，CASH 产生了适当多样化的行为，在训练和零样本泛化期间的任务性能和样本效率方面始终优于基线架构。值得注意的是，CASH 仅使用基线使用的 20% 到 40% 的可学习参数就实现了这些改进。我们所有的代码都可以在 https://github.com/kfu02/JaxMARL 上找到。
金融稳定评论，2024年5月 - 欧洲中央银行
r a t表示实际资产返回。z t =（1 - τt）w t n t是实际的劳动收入，其中w是实际的工资率，n t是劳动力供应，τt是税率。特质收入，E e t，遵循与I.I.D.的日志中的AR（1）过程正常创新。家庭可以使用三种类型的资产：国内政府债券（支付实际利率r t），外国债券（支付固定的实际利率r ∗）和国内股权（这支付了真正的税后税后股息D T）。具有完美的国际资本流动性，这产生了以下两个无肢体条件：
非均质砂岩储层氢气地下储存效率
摘要：地下储氢已被公认为储存大量氢气的关键技术，有助于氢经济的工业规模应用。然而，人们对地下储氢的了解甚少，导致项目风险很高。因此，本研究考察了盖层可用性和氢气注入率对氢气回收率和氢气泄漏率的影响，以解决与地下储氢有关的一些基本问题。建立了三维非均质储层模型，并利用该模型分析了盖层和氢气注入率对氢气地下储存效率的影响。结果表明，盖层和注入率对氢气泄漏以及捕获和回收的氢气量都有重要影响。结论是，当没有盖层时，较高的注入率会增加氢气泄漏。此外，较低的注入率和盖层可用性会增加回收的氢气量。因此，这项工作为地下储氢项目评估提供了基本信息，并支持能源供应链的脱碳。
神经网络经济：从异构经验中学习
本文旨在实现三个目标。首先，我提出了一种宏观经济学中有限理性的新模型。该模型来自成功学习执行许多重要的类似人类任务的算法家族。它几乎没有对代理施加任何功能限制。其次，我试图阐明随着时间的推移学习决策规则的问题，这与经济学传统上关注的大多数学习不同。第三，由于政策功能是内生形成的并且取决于代理的过去，因此开发的模型使我能够研究不完美决策和异质经验之间的反馈。我关注的是储蓄错误与收入和财富经验之间的反馈。这种反馈可能对经济产生重要影响，但在文献中几乎没有引起关注。
chiplet的最新和前景异质整合和混合键
i ntroduction c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c。微处理器，例如AMD的EPYC [1-3]和Intel的湖泊场[4-6]和FPGA（可编程的门阵列），例如Xilinx的Virtex [14]，具有大量的Chiplet Design和Chiplet Design和杂物整合包装。chiplets之间的一种层状（横向）通信（互连）是桥梁[17，33-42]杂交粘合物已引起了很多关注[17，43-87]，因为索尼（Sony 2016年传感器和其他基于图像的设备[45，46]。在这项研究中，将提出chiplet设计和异质整合包装以及混合键合的最新和前景。固定在有机包装底物和环氧造型化合物（EMC）的刚性桥梁和富裕的桥梁。系统 - 芯片（SOC）将首先提到。