XiaoMi-AI文件搜索系统
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迈向体验式人工智能的启发式模型
摘要：基于人工智能艺术领域创意实践的快速发展，我们发现并响应了开发框架来分析这一新兴领域的关键维度（包括社会/政治）的迫切需求。本文对杰克·埃尔维斯的《Zizi Show》进行了全面的案例研究，该节目是爱丁堡大学爱丁堡未来研究所新现实与体验式人工智能项目的一部分。基于这一案例研究分析，我们建议将不同的项目特征分为四类（社会文化和制度方面；技术和媒体；经验和情感；观众和影响），作为启发式模型的基础。每个类别中收集的陈述/描述符可用于捕捉创意和设计策略，这些策略可以从文化和技术角度引导设计过程，实现项目的交叉检查和评估，并发现创意过程中的盲点。
用于人工智能研究的普世启发式方法？
摘要：近几十年来，意识科学取得了长足进步。然而，竞争理论的激增使得就人工意识达成共识变得困难。虽然出于纯粹的科学目的，我们可能希望采取“观望”的态度，但我们可能很快就会面临实际和伦理问题，例如，人工智能体是否能够感受到痛苦。此外，许多用于评估人类甚至非人类动物意识的方法并不直接适用于人工系统。考虑到这些挑战，我建议我们寻找人工意识的普世启发式方法，以便我们能够对不同人工系统中出现意识的可能性进行初步评估。我认为这种启发式方法应该具有三个主要特征：它们应该直观合理、理论上中立且科学上易于处理。我认为，一般智能的概念（理解为强大、灵活和综合的认知和行为能力）满足这些标准，因此可以为这种启发式方法提供基础，使我们能够对哪些人工系统最有可能具有意识做出初步谨慎的估计。1.简介
安排家庭的启发式优化方法...
为了为家庭能源管理系统开发和执行需求响应（DR）系统，本研究提供了有效且适应能力的能源管理体系结构。与当前家庭能源管理系统（HEMS）有关的几个问题是那些没有使消费者选择确保用户舒适度（UC）或对碳排放降低的长期答案的问题之一。我们的研究建议基于可编程的启发式能源管理控制器（HPEMC）来管理住宅建筑，以最大程度地降低电力成本，减少碳排放，增加UC并降低峰值与平均水平（PAR）。在这项研究中，需求响应的设备调度问题是使用能量管理系统来解决的，以降低成本和标准。许多案例研究已被用来证明建议方法的生存能力。模拟结果证实了该方法的有效性，并且能够以各种模式运行混合微电网。调查结果表明，拟议的时间表控制器节省了25.98％的能源。
量子启发式求解器的基准......
最近，受量子退火的启发，许多专门用于无约束二元二次规划问题的求解器已经开发出来。为了进一步改进和应用这些求解器，明确它们对不同类型问题的性能差异非常重要。在本研究中，对四种二次无约束二元优化问题求解器的性能进行了基准测试，即 D-Wave 混合求解器服务 (HSS)、东芝模拟分叉机 (SBM)、富士通数字退火器 (DA) 和个人计算机上的模拟退火。用于基准测试的问题是 MQLib 中的真实问题实例、随机不全相等 3-SAT (NAE 3-SAT) 的 SAT-UNSAT 相变点实例以及 Ising 自旋玻璃 Sherrington-Kirkpatrick (SK) 模型。对于 MQLib 实例，HSS 性能排名第一；对于 NAE 3-SAT，DA 性能排名第一；对于 SK 模型，SBM 性能排名第一。这些结果可能有助于理解这些求解器的优点和缺点。
HOX基因簇的（异常）启发式值
自1984年首次报道以来，抗型同源物（HOX）基因一直参与了一系列有趣的观察结果，尤其是由于它们在脊椎动物和节肢动物之间保守的聚类组织，这可能是一个合理地想知道这种持续性价值的起源。在本文中，我首先考虑了不同的例子，其中Hox基因簇在提供概念进步方面发挥了重要作用，从各种研究领域中取出，并且主要涉及脊椎动物胚胎。这些例子涉及我们对基因组进化的理解，重新审视了19世纪对开发与进化之间关系的观点，以及建立一个新框架，以了解发展过程中的长期和多效基因调节。i然后讨论HOX基因家族的高价值（当被认为是一种认知对象）与其聚类结构有关（及其在某些动物物种中的缺失）以及在这种特殊的遗传奇怪之处是什么，这使它们在为科学社区提供有趣的信息时如此富有。
动态数据的自适应模糊启发式算法...
物联网（IoT）设备的爆炸爆炸创造了大量的实时数据，需要复杂的数据挖掘方法（DMT），这些方法可以快速提取有价值的见解。管理处理高数据量的计算复杂性，整合各种物联网数据格式，并确保系统可以扩展是最重要的问题之一。模糊动态自适应分类器优化分析（FDACOA）是一种方法，已被建议作为一种方法，以解决数据模式变化，实时处理和数据异质性引起的困难。通过合并自适应模糊逻辑（AFL）和启发式优化，FDACOA提高了数据分类的精度和效率，同时确保该算法可以适应数据流的变化。这种适应性在物联网应用中至关重要，在物联网应用中，数据波动可能会影响分析质量。FDACOA使用动态适应来根据实时反馈改变分类器参数，以提高预测准确性并降低计算成本。优化层微型模糊规则和成员资格功能，以优化跨数据情况的性能。仿真分析证明了该算法以高准确性和低计算成本进行分类的能力。智能医疗保健，工业物联网中的预测维护和智能运输系统使用FDACOA进行实时决策和数据驱动的见解。FDACOA是一种可行的方法，用于在IOT支持的大数据上下文中进行动态数据挖掘，因为它的速度更快，更准确且更适应性地适应性模拟结果。关键字：模糊启发式算法，动态数据挖掘，物联网，集成的大数据环境，分类优化。
Q*搜索：启发式搜索with Q-networks
使用*搜索有效地解决大型动作空间的问题对人工智能界一直很重要。这是因为A*搜索的计算和内存要求与动作空间的大小线性增长。当*搜索使用通过计算昂贵的函数近似器（例如深神经网络）学习的启发式功能时，这种负担就变得更加卑鄙。为了解决这个问题，我们介绍了Q*搜索，一种搜索算法，该算法使用深Q-networks指导搜索，以利用一个事实，即可以通过一个深层的Q-Network在不明确产生这些孩子的情况下通过深层Q-Network来计算过渡成本的总和和节点子女的启发式值。这大大减少了计算时间，并且仅需要一个迭代生成一个节点。我们在不同的域和操作空间上使用Q*搜索，表明随着动作尺寸的增加，Q*仅从小型运行时间开销。此外，我们的经验结果表明，Q*搜索的速度最高129倍，并且比*搜索的节点最多生成1288倍。最后，尽管从深处神经网络中获得可允许的启发式函数是一个持续的研究领域，但我们证明Q*搜索被保证在启发式功能的情况下找到最短的路径并不能过分估计该州的过渡成本和成本的总和。
学习启发式搜索的离散世界模型
对于许多顺序决策问题，通常需要计划才能找到解决方案。但是，对于诸如机器人技术中遇到的域，换句函数（也称为世界模型）通常是未知的。虽然基于模型的强化学习方法学习了可以用于计划的世界模型，但此类方法受到在许多时间段应用模型应用时会累积的错误限制，并且无法重新识别计划的状态。为了解决这些问题，我们介绍了DeepCubeai，这是一种算法，该算法学习了一个世界模型，该模型代表了在离散的潜在空间中代表状态，使用增强学习学习学习一种启发式功能，该功能使用该学识渊博的模型将概括性和目标状态概括，并将学习的模型结合在一起，并将启发式功能与启发式搜索相结合，以解决问题。由于潜在空间是离散的，因此我们可以通过舍入来防止小错误的积累，我们可以通过简单地比较两个二进制向量来重新识别状态。在我们对Rubik Cube，Sokoban，Icelider和DigitJump的像素表示的实验中，我们发现DeepCubeai能够将模型应用于数千个步骤，而不会出现任何错误。此外，DeepCubeai在所有领域中解决了99％以上的测试实例，跨目标状态概括了，并且大大优于贪婪的政策，而贪婪的政策没有与学识渊博的世界模式计划。
基于机器的基于机器的分裂启发式启发式 -
摘要。在本文中，我们提出了一个基于机器学习的启发式启发式，用于分裂和遇到的平行布尔sat求解器。使用代理指标设计的分裂启发式方法，无论它们是看上去的还是看上去的，它是设计的，在优化后，近似于拆分产生的亚构架上的求解器运行时的真实度量。这样的指标的理由是，除了以在线方式计算时，它们已被经验证明是解决方案运行时的绝佳代理。但是，传统拆分方法的设计通常是临时的，并且不利用求解者生成的大量数据。为了解决上述问题，我们提出了一种基于机器学习的启发式启发式启发式，以利用输入公式的特征和在分裂和构架（DC）Par-allel求解器运行期间生成的数据。更准确地说，我们将分裂问题重新制定为排名问题，并为成对排名和计算最低排名变量开发两个机器学习模型。我们的模型可以根据它们的分裂质量比较变量，该变量基于从输入符号的结构属性中提取的一组功能，以及在求解器运行期间收集的动态探测统计。，我们通过在样品公式和其中的变量上的o ffl i ine收集了平行直流求解器的运行时间来得出真实标签。在每个拆分点，我们生成了候选变量的预测排名（成对或最低等级），并将公式分配在顶部变量上。我们在无痛的平行SAT框架中实施了启发式，并在编码SHA-1预映射以及SAT竞赛2018和2019基准的一组密码实例上评估了我们的求解器。与基线无痛求解器相比，我们从最近的SAT比赛（例如TreenGeling）中求出了更多的实例。此外，我们比这些顶级求解器在加密基准测试中要快得多。
基于落后的价格信号的启发式调度 -
摘要 - 幕后（BTM）光伏电池系统的经济潜力在很大程度上取决于电池的发货方式。不同的效用率，系统大小，生成和负载填充物都需要不同的调度策略。本文介绍了价格信号调度，这是一种用于自动经济派遣的新算法，用于使用24小时的PV和负载预测，退化数据和公用事业率。该算法与系统顾问模型（SAM）工具集成在一起，并通过非线性通用电动机电池模型进行了测试。价格信号在需要收费管理和能源套利之间保持平衡的情况下，并且在电池降解会施加显着费用的情况下，Prictals Dispaths Pristals优于SAM的现有算法。索引项 - Solar Plus存储，电池，电池调度，系统顾问模型，SAM，幕后