XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemINFER
航空航天工程学科和标准
推断推进系统参数的变化如何影响性能。解释模型火箭发动机推力的测量值。设计稳定的模型火箭。收集与模型火箭发射相关的性能数据，例如最大飞行高度。使用火箭发动机测试数据和间接高度测量计算最大高度。根据每个组件的特性选择航天器组件。根据每个组件的特性选择航天器着陆系统。
![arxiv：2501.18803v1 [cs.lg] 2025年1月30日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\bf831b630a685a61ec21b4ebcc4c758f61bc7407.webp)
arxiv：2501.18803v1 [cs.lg] 2025年1月30日
抽象的自主系统越来越被期望在对手存在下运行，尽管对手可以仅通过观察系统就可以推断敏感信息，甚至无需与之互动。因此，在这项工作中，我们提出了一个欺骗性的决策框架，该框架不仅隐藏了敏感信息，而且实际上积极地误导了对此的对手。我们将自主系统建模为马尔可夫决策过程，我们考虑使用反向强化学习来推断其奖励功能的对手。为了应对此类努力，我们为政策综合问题提出了两种正则化策略，这些策略积极欺骗了对系统的基本奖励的对手。欺骗的第一种形式是“分歧”，它导致对手就系统的奖励函数的含义得出任何错误结论。第二种形式的欺骗是“针对性的”，它导致对手就系统的奖励函数的含义得出特定的错误结论。然后，我们展示如何在政策优化问题中实施每种形式的欺骗，并在分析中分析欺骗引起的总累积奖励的损失。接下来，我们将这些发展与一个真实的代理和多个诱饵一起在多代理的顺序决策问题中进行评估。我们表明，转移欺骗会导致对手相信最重要的代理人是最小的
揭开人工智能治理的面纱
• 对抗性攻击：这些攻击通过向输入数据添加精心设计的小扰动来利用 AI 模型中的漏洞。目标是欺骗模型做出错误的预测。• 逃避攻击：旨在在推理过程中欺骗 AI 系统。攻击者修改输入数据以逃避检测或分类。• 推理攻击：针对数据输出而不是模型本身。通过观察响应，对手可以推断出有关训练数据或模型行为的敏感信息。
练习Paper-1 X类人工智能...
处理（NLP）。歧义可能源于具有多种含义（词汇歧义），不清楚的句子结构（句法歧义）或基于上下文（语义歧义）的不同解释的单词。NLP技术（例如词性标记）通过分析单词的上下文来帮助解决词汇歧义。同样，语法检查算法有助于确定正确的句子结构，而在大规模数据集中训练的机器学习模型可以学会根据上下文提示推断预期的含义。
使用信号处理和机器学习高效直接地推断心率变异性
摘要 心率变异性 (HRV) 测量连续心跳之间时间的变化，是身心健康的主要指标。最近的研究表明，光电容积描记法 (PPG) 传感器可用于推断 HRV。然而，许多先前的研究具有较高的错误率，因为它们仅采用了信号处理或机器学习 (ML)，或者因为它们间接推断 HRV，或者因为缺乏大型训练数据集。许多先前的研究可能还需要大型 ML 模型。低准确度和大模型尺寸限制了它们在小型嵌入式设备和未来医疗保健领域的潜在应用。为了解决上述问题，我们首先收集了一个大型 PPG 信号和 HRV 基本事实数据集。利用该数据集，我们开发了结合信号处理和 ML 来直接推断 HRV 的 HRV 模型。评估结果表明，我们的方法的误差在 3.5% 到 25.7% 之间，并且优于仅使用信号处理和仅使用 ML 的方法。我们还探索了不同的 ML 模型，结果表明决策树和多层感知器的平均错误率分别为 13.0% 和 9.1%，模型最多为数百 KB，推理时间少于 1 毫秒。因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能在未来实现基于 PPG 的 HRV 监测在医疗保健领域的应用。
2024.11.04 CSC研讨会-Negar Mehr
摘要：为了改变我们的生活，自主系统需要在复杂的共享环境中与其他代理进行互动。例如，自动驾驶汽车需要与行人，人驱动的汽车和其他自动驾驶汽车互动。自主交付无人机需要在其他无人机共享的空中空间中导航，或者仓库中的移动机器人必须在机器人共享的出厂空间中导航。此类应用领域的多机构性质要求我们开发一种系统的方法，以实现各种应用程序自主系统的有效相互作用。在这次演讲中，我将首先关注游戏理论计划和机器人的控制。要达到智能的机器人互动，机器人必须考虑代理人彼此决定的依赖性。我将讨论游戏理论计划和控制如何使机器人意识到它们对其他代理的影响。我将介绍我们最新的结果，以利用交互中固有的结构来开发有效的运动计划算法，该算法适用于机器人硬件上的实时操作。在谈话的第二部分中，我将重点介绍机器人如何学习和推断其周围代理的意图，以说明代理人的偏好和目标。目前，机器人可以推断出逆增强学习形式中孤立的代理的目标；但是，在多机构域中，没有孤立的代理，并且所有代理的决策均互相耦合。i将讨论一种数学理论和数值算法，以从观察到代理相互作用的观察结果中推断出这些相互关联的偏好。
实时语义立体声匹配-IRIS
摘要 - 场景的理解在机器人技术，自动化，增强现实和许多其他领域至关重要。为了完全完成此任务，一个自主代理必须推断感应场景的3D结构（要知道它的位置）及其内容（了解它看到的内容）。为了解决这两个任务，经过训练的深度神经网络，从立体声图像中推断出语义细分和深度通常是首选的选择。特别是，可以独立训练这两个任务的独立模型或端到端的端到端体系结构来解决语义立体声匹配。到目前为止，这两种解决方案都是不具备的，因为在前一种情况下需要两个正向通行证，或者由于后者中单个网络的复杂性，尽管共同解决这两种任务通常在准确性方面是有益的。在本文中，我们为实时语义立体声匹配提供了一个紧凑而轻巧的体系结构。我们的框架以多阶段的方式依赖于粗到实体的估计，允许：i）即使在嵌入式设备上也非常快速推断，并且与最先进的网络相比，准确性下降的准确性下降，ii）根据特定的应用程序要求，速度的贸易准确性。与独立任务相比，在高端GPU以及嵌入式Jetson TX2上确保语义立体声匹配的优越性，并突出了我们框架在任何硬件和任何应用程序上的多功能性。
使用信号处理和机器学习
抽象心率变异性（HRV）测量连续心跳之间时间的变化，并且是身心健康的主要指标。最近的研究表明，可以使用光摄影学（PPG）传感器来推断HRV。但是，许多先前的研究都有很大的错误，因为它们仅采用信号处理或机器学习（ML），或者是因为它们间接推断出HRV，或者因为缺乏大型培训数据集。许多先前的研究也可能需要大型ML模型。较低的精度和较大的模型尺寸将其应用限制在小型嵌入式设备上，并在医疗保健中的潜在使用中使用。为了解决上述问题，我们首先收集了一个大量的PPG信号数据集和HRV地面真相。使用此数据集，我们开发了HRV模型，将信号进程和ML结合起来直接推断HRV。评估结果表明，我们的方法在3之间存在错误。5％至25。 7％，仅优于仅信号处理的方法和仅ML的方法。 我们还探索了不同的ML模型，这表明决策树和多层次感知器具有13个。 0％和9。 平均有数百个KB的模型和推理时间小于1ms的平均误差。 因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能使未来基于PPG的HRV监测在医疗保健中使用。5％至25。7％，仅优于仅信号处理的方法和仅ML的方法。我们还探索了不同的ML模型，这表明决策树和多层次感知器具有13个。0％和9。平均有数百个KB的模型和推理时间小于1ms的平均误差。因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能使未来基于PPG的HRV监测在医疗保健中使用。
RELX 负责任的人工智能原则
一般而言，我们使用人工智能 (AI) 一词来描述基于机器的系统，包括生成式 AI 系统，它们可以推断出设定任务的解决方案并具有一定程度的自主性。然而，我们的 RELX 原则的范围比 AI 更广泛，包括任何由数据科学领域的工具和技术产生的机器驱动的见解。这些原则为 RELX 中任何致力于设计、开发和部署机器驱动见解的人提供了高级指导。它们提供了一个基于风险的框架，借鉴了最佳
RELX 负责任的人工智能原则
一般而言，我们使用人工智能 (AI) 一词来描述基于机器的系统，该系统可以推断出设定任务的解决方案并具有一定程度的自主性。然而，这些原则的范围比 AI 更广泛，包括任何由数据科学领域的工具和技术产生的机器驱动的见解。这些原则为 RELX 中任何致力于设计、开发和部署机器驱动见解的人提供了高级指导。它们提供了一个基于风险的框架，借鉴了我们公司内部的最佳实践，