XiaoMi-AI文件搜索系统
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AI-mole：未知非线性动力学的自主迭代运动学习，具有广泛的实验验证*
摘要 - 这项工作提出了自主迭代运动学习（AI-mole），该方法使具有未知的非线性动力学系统可以自主学习解决参考跟踪任务。该方法迭代地将输入轨迹应用于未知动力学，基于实验数据训练高斯过程模型，并利用该模型更新输入轨迹，直到达到所需的跟踪效果为止。与现有方法不同，所提出的方法会自动确定必要的参数，即ai-mole Works插件播放，而无需手动参数调整。此外，AI-mole仅需要输入/输出信息，但也可以利用可用的状态信息来加速学习。通常仅在模拟或使用手动调谐参数的单个现实世界测试床上验证其他方法，但我们介绍了在三个不同的现实世界机器人上验证所提出的方法的前所未有的结果，总共九个不同的参考跟踪任务而无需任何先前的模型信息或手动参数调谐。在所有系统和任务上，AI摩尔迅速学习以跟踪参考文献，而无需任何手动参数调整，即使仅提供输入/输出信息。
自动招标的轨迹迭代增强学习框架
在在线广告中，广告商通常通过使用需求端平台（DSP）提供的自动铸造工具参加广告拍卖的广告广告机会。当前的自动铸造算法通常采用强化学习（RL）。然而，由于安全问题，大多数基于RL的自动竞标政策都经过模拟培训，从而在在线环境中部署时会导致性能退化。要缩小此差距，我们可以并行部署多个自动竞标代理，以收集大型交互数据集。然后可以利用离线RL算法来培训新的政策。随后可以部署训练有素的策略以进行进一步的数据收集，从而产生了迭代培训框架，我们将其称为迭代的离线RL。在这项工作中，我们确定了这种迭代离线RL框架的瓶颈，该框架源自离线RL算法固有的保守主义引起的无效探索和剥削。为了克服这种瓶颈，我们提出了轨迹探索和外观（TEE），它引入了一种新颖的数据收集和数据利用方法，用于从轨迹有偏见的迭代离线RL。此外，为了在保留TEE的数据集质量的同时确保在线探索的安全性，我们建议通过自适应行动选择（SEAS）进行安全探索。在阿里巴巴展示广告平台上的离线实验和现实世界实验都证明了我们提出的方法的有效性。
使用具有视觉和语言模型的人类在循环中进行道路损害检测的迭代注释
道路基础设施监测检查和诊断道路恶化是一个至关重要的挑战。由于财务限制和人员短缺，以有限成本进行这种维护的需求越来越大。计算机视觉的最新进展促进了检查和诊断的自动化，从而提高了操作效率和稳定性[1]。计算机视觉模型的开发需要手动注释标记的数据集。但是，深度学习减少人工劳动的目标与模型开发是必需的大量征收的事实之间存在矛盾。为了解决这一矛盾，正在考虑一种人类的方法。该框架大大减轻了人类注释负担，从而通过训练数据收集和参数更新的迭代过程来使模型有效地更新[2]。同时，已经发表了许多有关将计算机视觉和自然语言理解的视觉和语言模型发表的研究。具有大规模数据集的经过训练的视觉和语言模型已公开可用。这些模型通过语言特征和训练中的图像功能的结合，具有零拍的识别，使它们甚至能够理解特定类别的图像，而无需在这些类别上明确培训。此外，当在特定数据集上使用零射击识别的模型时，通过对有限的样本（几次学习）进行细化，预计可以进一步提高准确性[3-5]。
使用机器学习对硬件椭圆曲线标量乘法进行非剖析无监督水平迭代攻击
摘要：虽然物联网技术使工业、城市和家庭变得更加智能，但它也为安全风险打开了大门。有了合适的设备和对设备的物理访问，攻击者可以利用旁道信息（如时序、功耗或电磁辐射）来破坏加密操作并提取密钥。这项工作对椭圆曲线标量乘法运算的加密硬件加速器进行了旁道分析，该加速器在现场可编程门阵列和专用集成电路中实现。所提出的框架包括使用最先进的统计水平攻击进行初始密钥提取，然后是正则化的人工神经网络，它将水平攻击中部分错误的密钥猜测作为输入并迭代地纠正它们。通过应用迭代学习，水平攻击的初始正确率（以正确提取的密钥位的分数来衡量）从 75% 提高到 98%。
跨物种的迭代演变BBB-PENETRANT CAPSIDS
本演讲包含了根据《 1995年私人证券诉讼改革法》和其他联邦证券法的《安全港规定》的目的。使用诸如“可能”，“意志”，“应该”，“期望”，“预期”，“预期”，“相信”，“估计”，“目标”，“未来”，“未来”，“潜在”或“继续”等单词的使用，以及其他类似的表达方式以及其他类似的表达方式，旨在识别前瞻性陈述，尽管不是全部具有前瞻性的陈述，都包含这些识别的陈述。这些前瞻性陈述包括有关Voyager在其自己的产品开发计划中利用其示踪剂衍生的Capsids的能力以及进步其自己的产品开发计划的能力，包括确定每个计划的主要临床候选人； Voyager能够利用受体到其示踪剂衍生的Capsid家族的能力，以实现理性的Capsid设计并加快这些衣壳家族的演变；以及通过Voyager's及其合作者和合作伙伴的产品开发计划来建立人类概念证明和将临床前数据转化为人类的人类的概念证明。这些前瞻性陈述仅是预测，而Voyager实际上可能无法实现前瞻性陈述中披露的计划，意图或期望。所有前瞻性陈述都受风险和不确定性的影响，这些风险可能导致实际结果与Voyager预期的结果有实质性差异。任何前瞻性声明仅在本演示文稿发布到Voyager网站上的日期。这种风险和不确定性包括持续开发各种技术平台，包括Voyager的Tracer Capsid Discovery平台； Voyager的科学方法和计划发展进步以及关键研究组成部分的限制供应；吸引和保留有才华的承包商和员工的能力，包括主要的科学家和商业领袖；创建和保护知识产权的能力；现金资源的充分性；辉瑞和诺华许可期权协议和其他合作的开发，商业化，许可证和其他选择的可能性和时机； Voyager就可以接受的条款和第三方接受的条款协商和完成其他许可或协作协议的能力；由第三方合作党控制的计划的成功，在该政党中，Voyager保留了财务利益，以及Voyager的产品候选人的成功。这些陈述还受到了许多物质风险和不确定性的约束，这些陈述在Voyager最新向美国证券交易委员会提交的10-K表格的年度报告中所描述，其随后提交给美国证券交易委员会的文件进行了更新。Voyager不承担公开更新或修改任何前瞻性陈述的义务，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式，除非法律要求。
昏暗：用于机器翻译的迭代非Aut-Autore-ReRoRe-ReReRexression Transformer的多个步骤
随着解码步骤的数量增加，迭代非自回旋变压器的计算益处减小。作为一种补救措施，我们介绍了DI仍然是Untiple S Teps（Dims），这是一种简单而有效的蒸馏技术，以减少达到一定的翻译质量所需步骤的数量。截止的模型享有早期迭代的计算益处，同时从几个迭代步骤中保留了增强性。暗示着两个模型，即学生和老师。在多个解码步骤后，在老师通过缓慢移动的平均值跟随学生的同时，对学生进行了优化，以预测老师的输出。移动平均线使教师的知识更新，并提高了老师提供的标签的质量。在推断期间，学生用于翻译，并且不添加其他构成。我们验证了DIMS对在WMT'14 DE-EN的蒸馏和原始验证上获得7.8和12.9 BLEU点改进的各种模型的有效性。此工作的完整代码可在此处提供：https：//github.com/ layer6ai-labs/dims。
利用迭代正则化流进行相空间均匀数据选择
计算和实验能力的提高正在迅速增加日常生成的科学数据量。在受内存和计算强度限制的应用中，过大的数据集可能会阻碍科学发现，因此数据缩减成为数据驱动方法的关键组成部分。数据集在两个方向上增长：数据点的数量和维数。降维通常旨在在低维空间中描述每个数据样本，而这里的重点是减少数据点的数量。提出了一种选择数据点的策略，使它们均匀地跨越数据的相空间。所提出的算法依赖于估计数据的概率图并使用它来构建接受概率。当仅使用数据集的一小部分来构建概率图时，使用迭代方法来准确估计稀有数据点的概率。不是对相空间进行分组来估计概率图，而是用正则化流来近似其函数形式。因此，该方法自然可以扩展到高维数据集。所提出的框架被证明是在拥有大量数据时实现数据高效机器学习的可行途径。
具有立体视觉应用的迭代图像注册技术
图像注册在计算机视频中找到了多种应用，例如与立体视觉，模式识别和运动分析的图像匹配。不断增加，现有的图像注册技术往往是昂贵的。此外，它们通常无法处理图像的旋转或其他扭曲。在本文中，我们提出了一种新的图像注册技术，该技术使用空间强度梯度信息来指导搜索最佳匹配的位置。通过考虑有关图像的更多信息，该技术能够找到与图像比较少得多的两个图像之间的最佳匹配，这些技术比以某种固定顺序检查了注册位置的技术要少得多。我们的技术利用了以下事实：在许多应用中，这两个图像已经在近似注册中。可以将此技术推广以处理图像的任意线性扭曲，包括旋转。
o r i g i n a l r e s a r c h脂联素悖论在非肥胖症中比肥胖的糖尿病微血管并发症患者更为明显
1新加坡新加坡国立大学药学系； 2新加坡新加坡公爵医学院的卫生服务与系统研究； 3内科医学居住，新加坡，新加坡，新加坡； 4新加坡新加坡Singhealth区域卫生系统的人口卫生研究与实施中心； 5新加坡新加坡国立大学计算学院；新加坡新加坡新加坡总医院的6人口健康与综合护理办公室（PHICO）； 7新加坡新加坡新加坡综合医院的家庭医学和继续护理部； 8新加坡新加坡的Outram社区医院急性和继续护理； 9新加坡新加坡新加坡的Singhealth Duke Nus家庭医学学术临床计划1新加坡新加坡国立大学药学系； 2新加坡新加坡公爵医学院的卫生服务与系统研究； 3内科医学居住，新加坡，新加坡，新加坡； 4新加坡新加坡Singhealth区域卫生系统的人口卫生研究与实施中心； 5新加坡新加坡国立大学计算学院；新加坡新加坡新加坡总医院的6人口健康与综合护理办公室（PHICO）； 7新加坡新加坡新加坡综合医院的家庭医学和继续护理部； 8新加坡新加坡的Outram社区医院急性和继续护理； 9新加坡新加坡新加坡的Singhealth Duke Nus家庭医学学术临床计划
迭代机器学习辅助框架在焊料互连中的疲劳和蠕变损伤之间架起桥梁
摘要 — 电子系统中焊点寿命估算方法成本高昂且耗时，加上数据有限且不一致，对将可靠性考虑作为电子设备主要设计标准之一提出了挑战。在本文中，设计了一个迭代机器学习框架，使用一组自修复数据来预测焊点的使用寿命，这些数据通过热负荷规格、材料特性和焊点几何形状强化了机器学习预测模型。自修复数据集通过相关驱动神经网络 (CDNN) 迭代注入，以满足数据多样性。结果表明，在很短的时间内，焊点的寿命预测精度得到了非常显著的提高。分别评估了焊料合金和焊料层几何形状对焊点蠕变疲劳损伤演变的影响。结果表明，Sn-Ag-Cu 基焊料合金通常具有更好的性能。此外，蠕变和疲劳损伤演化在 Sn-Pb 和 Sn-Ag-Cu 基焊料合金中分别占主导地位。所提出的框架提供了一种工具，允许在制造的早期阶段对电子设备进行可靠性驱动的设计。