XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIterative
人工智能：表示和问题解决
• 用于 CSP 的具有最小冲突启发式的迭代改进算法 • 爬山法（贪婪局部搜索） • 随机游走 • 模拟退火 • 束搜索 • 遗传算法 • 识别局部搜索算法的完整性和最优性 • 比较不同的局部搜索算法以及与
NDE 4.0 – 从设计思维到战略 - arXiv
技术变化的数量和速度、应用复杂程度以及人类在 NDE 系统中的作用，要求采用一种可靠的方法来开发和采用 NDE 4.0。它需要设计思维 - 一个迭代过程，旨在了解用户、挑战假设并重新定义问题，以尝试识别在初始理解水平下可能不会立即显现的替代策略和解决方案。同时，设计思维提供了一种基于解决方案的方法来解决问题。它是一种思考和工作方式，也是一套实践方法 [5]。据 IDEO 的 Tim Brown 所说，“像设计师一样思考可以改变您开发产品、服务、流程甚至战略的方式 [6]。最流行的应用程序风格包括共情、定义、构思、原型和测试的迭代循环。这一基本理念引发了许多变化，本质上定义了一条学习路径，从对最终受益者的理解开始，到可行的解决方案结束。
带有条件生成对抗网络（）
量子状态断层扫描（QST）是中等规模量子设备中的一项具有挑战性的任务。在这里，我们将有条件的生成对抗网络（CGAN）应用于QST。在CGAN框架中，两个决斗神经网络，一个发电机和一个歧视者，从数据中学习多模式模型。我们使用自定义的神经网络层增强了CGAN，该层可将输出从任何标准的神经网络转换为物理密度矩阵。要重建密度矩阵，使用基于标准梯度的方法在数据上相互训练。我们证明，与同时加速基于投影的基于梯度和迭代的最大可能性估计相比，使用迭代步骤少的数量级和更少的数据，我们的QST-CGAN以高忠诚度重建光学量子状态。，我们还表明，如果在类似的量子状态下识别了QST-CGAN，则可以在发电机网络的单个评估中重建量子状态。
空间中的艺术：PACE-1技术演示
航天器被敲定，随后是一个迭代过程，在所选媒介中定制艺术品以重现功能：高和低发射胶带和Kapton Tape。将艺术品集成到狭窄的表面百分比覆盖范围和允许的材料选择中是艺术家和工程师的独特而令人兴奋的学习体验。
如果存在 ...，则策略 si 2 Si 对于玩家 i 来说是严格劣势策略......
有时，游戏没有基于严格主导策略或严格主导策略的迭代消除的令人信服的解决方案。换句话说，玩家的最佳策略通常取决于其他玩家将选择什么策略。纳什均衡是一个较弱的概念，更有可能存在。
道德人工智能框架快速参考指南
在典型的 AI 应用程序开发过程中，数据是重中之重，因为创建良好的 AI 模型通常需要良好的数据。数据采购和准备是项目开发的一部分，可以是一个持续的过程。这是因为在整个开发过程中，AI 模型通常可以从更好或更多的数据中受益，以便进行迭代模型训练。传统软件生命周期的方法是使用一组针对预定义事件集的指令对 IT 应用程序进行编程。此后，IT 应用程序将利用其计算能力和其他资源来处理输入系统的数据。这与 AI 应用程序不同，AI 应用程序需要将大量数据输入到应用程序中，然后应用程序再处理所有数据，从而生成训练有素的模型或 AI 解决方案。然后使用这个训练有素的模型来解决新问题。开发和部署阶段之间通常存在持续的反馈循环，以及系统运行和 AI 生命周期监控以进行迭代改进，这与传统的软件开发生命周期不同。
pivot.pdf
在本文中，我们为VLM提出了一种新颖的视觉提示方法，我们使用迭代视觉优化（Pivot）称为提示，该方法将任务作为迭代视觉问题的回答。在每次迭代中，图像都用VLM可以参考的建议的可视化表示（例如，候选机器人动作，本地化或轨迹）。VLM然后为任务选择最佳操作。这些建议是迭代的重新编写，使VLM最终可以在最佳的答案中零。我们研究了对现实世界机器人导航的枢纽，图像中的现实世界操纵，仿真中的指令以及其他空间推断任务（例如本地化）。我们发现，令人惊讶的是，我们的方法可以在没有任何机器人培训数据，各种环境中导航以及其他功能的机器人系统进行零射击控制。尽管目前的表现远非完美，但我们的工作突出了这种新制度的潜力和局限性，并在机器人和空间推理域中展示了互联网规模VLM的有前途的方法。