XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemJimmy
现代方法，经典约束
[1] Jimmy Lei BA，Jamie Ryan Kiros和Geoffrey E. Hinton。层归一化。2016。Arxiv：1607.06450 [Stat.ml]。[2] Nanxin Chen等。Wavegrad：估计波形产生的梯度。2020。Arxiv：2009.00713 [Eess.as]。[3]凯瑟琳·克罗森（Katherine Crowson）。在CIFAR-10上训练扩散模型。在线。2024。URL：https：//colab.research.google.com/drive/1ijkrrv-d7bosclvkhi7t5docryqortm3。[4]凯瑟琳·克罗森（Katherine Crowson）。v-diffusion。在线。2024。URL：https： / / github。com/crowsonkb/v-diffusion-pytorch/blob/master/diffusion/utils.py。[5] Ekin D. Cubuk等。randaugment：实用的自动化数据增强，并减少了搜索空间。2019。Arxiv：1909.13719 [CS.CV]。 [6] Yann N. Dauphin等。 通过封闭式卷积网络进行语言建模。 2017。Arxiv：1612.08083 [CS.CL]。 [7] Mostafa Dehghani等。 通用变压器。 2019。Arxiv：1807.03819 [CS.CL]。 [8] Yilun Du和Igor Mordatch。 基于能量的模型中的隐性产生和概括。 2020。Arxiv：1903.08689 [CS.LG]。 [9] Ian J. Goodfellow等。 生成对抗网络。 2014。Arxiv：1406.2661 [Stat.ml]。 [10] Dan Hendrycks和Kevin Gimpel。 高斯错误线性单元（Gelus）。 2023。Arxiv：1606.08415 [CS.LG]。 [11] Jonathan Ho，Ajay Jain和Pieter Abbeel。 剥离扩散概率模型。 2020。Arxiv：2006.11239 [CS.LG]。2019。Arxiv：1909.13719 [CS.CV]。[6] Yann N. Dauphin等。通过封闭式卷积网络进行语言建模。2017。Arxiv：1612.08083 [CS.CL]。[7] Mostafa Dehghani等。通用变压器。2019。Arxiv：1807.03819 [CS.CL]。 [8] Yilun Du和Igor Mordatch。 基于能量的模型中的隐性产生和概括。 2020。Arxiv：1903.08689 [CS.LG]。 [9] Ian J. Goodfellow等。 生成对抗网络。 2014。Arxiv：1406.2661 [Stat.ml]。 [10] Dan Hendrycks和Kevin Gimpel。 高斯错误线性单元（Gelus）。 2023。Arxiv：1606.08415 [CS.LG]。 [11] Jonathan Ho，Ajay Jain和Pieter Abbeel。 剥离扩散概率模型。 2020。Arxiv：2006.11239 [CS.LG]。2019。Arxiv：1807.03819 [CS.CL]。[8] Yilun Du和Igor Mordatch。基于能量的模型中的隐性产生和概括。2020。Arxiv：1903.08689 [CS.LG]。[9] Ian J. Goodfellow等。生成对抗网络。2014。Arxiv：1406.2661 [Stat.ml]。[10] Dan Hendrycks和Kevin Gimpel。高斯错误线性单元（Gelus）。2023。Arxiv：1606.08415 [CS.LG]。[11] Jonathan Ho，Ajay Jain和Pieter Abbeel。剥离扩散概率模型。2020。Arxiv：2006.11239 [CS.LG]。[12] Jonathan Ho和Tim Salimans。无分类器扩散指南。2022。ARXIV：2207.12598 [CS.LG]。[13]安德鲁·霍华德（Andrew Howard）等人。搜索MobilenetV3。2019。Arxiv：1905.02244 [CS.CV]。[14] Andrew G. Howard等。 Mobilenets：用于移动视觉应用的有效卷积神经网络。 2017。Arxiv：1704.04861 [CS.CV]。 [15] Forrest N. Iandola等。 squeezenet：较小的参数和€0.5MB型号的Alexnet级准确性。 2016。Arxiv：1602.07360 [CS.CV]。 [16] Imagenet 64x64基准（图像生成）。 用代码的论文，2024。URL：https：//paperswithcode.com/sota/image-generation-generation-en-on-imagenet-64x64。 [17] Sergey Ioffe和Christian Szegedy。 批次归一化：通过减少内部协变性转移来加速深层网络训练。 2015。Arxiv：1502.03167 [CS.LG]。 [18] Diederik P. Kingma和Jimmy Ba。 亚当：一种随机优化的方法。 2017。Arxiv：1412.6980 [CS.LG]。 [19] Diederik P. Kingma和Ruiqi Gao。 将扩散目标理解为具有简单数据增强的ELBO。 2023。Arxiv：2303.00848 [CS.LG]。 [20] Diederik P. Kingma等。 变化扩散模型。 2023。Arxiv：2107.00630 [CS.LG]。 [21] Zhenzhong Lan等。 albert：一个精简版的语言表示学习。 2020。Arxiv：1909.11942 [CS.CL]。 [22] Ilya Loshchilov和Frank Hutter。 重量衰减正则化。[14] Andrew G. Howard等。Mobilenets：用于移动视觉应用的有效卷积神经网络。2017。Arxiv：1704.04861 [CS.CV]。 [15] Forrest N. Iandola等。 squeezenet：较小的参数和€0.5MB型号的Alexnet级准确性。 2016。Arxiv：1602.07360 [CS.CV]。 [16] Imagenet 64x64基准（图像生成）。 用代码的论文，2024。URL：https：//paperswithcode.com/sota/image-generation-generation-en-on-imagenet-64x64。 [17] Sergey Ioffe和Christian Szegedy。 批次归一化：通过减少内部协变性转移来加速深层网络训练。 2015。Arxiv：1502.03167 [CS.LG]。 [18] Diederik P. Kingma和Jimmy Ba。 亚当：一种随机优化的方法。 2017。Arxiv：1412.6980 [CS.LG]。 [19] Diederik P. Kingma和Ruiqi Gao。 将扩散目标理解为具有简单数据增强的ELBO。 2023。Arxiv：2303.00848 [CS.LG]。 [20] Diederik P. Kingma等。 变化扩散模型。 2023。Arxiv：2107.00630 [CS.LG]。 [21] Zhenzhong Lan等。 albert：一个精简版的语言表示学习。 2020。Arxiv：1909.11942 [CS.CL]。 [22] Ilya Loshchilov和Frank Hutter。 重量衰减正则化。2017。Arxiv：1704.04861 [CS.CV]。[15] Forrest N. Iandola等。squeezenet：较小的参数和€0.5MB型号的Alexnet级准确性。2016。Arxiv：1602.07360 [CS.CV]。[16] Imagenet 64x64基准（图像生成）。用代码的论文，2024。URL：https：//paperswithcode.com/sota/image-generation-generation-en-on-imagenet-64x64。[17] Sergey Ioffe和Christian Szegedy。批次归一化：通过减少内部协变性转移来加速深层网络训练。2015。Arxiv：1502.03167 [CS.LG]。[18] Diederik P. Kingma和Jimmy Ba。亚当：一种随机优化的方法。2017。Arxiv：1412.6980 [CS.LG]。[19] Diederik P. Kingma和Ruiqi Gao。将扩散目标理解为具有简单数据增强的ELBO。2023。Arxiv：2303.00848 [CS.LG]。[20] Diederik P. Kingma等。变化扩散模型。2023。Arxiv：2107.00630 [CS.LG]。[21] Zhenzhong Lan等。albert：一个精简版的语言表示学习。2020。Arxiv：1909.11942 [CS.CL]。[22] Ilya Loshchilov和Frank Hutter。重量衰减正则化。2019。Arxiv：1711.05101 [CS.LG]。[23] Preetum Nakkiran等。深度下降：更大的模型和更多数据损害。2019。Arxiv：1912.02292 [CS.LG]。[24] Alex Nichol和Prafulla Dhariwal。改进了扩散概率模型。2021。Arxiv：2102.09672 [CS.LG]。[25] Aaron van den Oord，Nal Kalchbrenner和Koray Kavukcuoglu。像素复发性神经网络。2016。Arxiv：1601.06759 [CS.CV]。[26] Prajit Ramachandran，Barret Zoph和Quoc V. Le。搜索激活功能。2017。Arxiv：1710.05941 [CS.NE]。 [27] Danilo Jimenez Rezende和Shakir Mohamed。 差异推断与归一化流量。 2016。Arxiv：1505.05770 [Stat.ml]。2017。Arxiv：1710.05941 [CS.NE]。[27] Danilo Jimenez Rezende和Shakir Mohamed。差异推断与归一化流量。2016。Arxiv：1505.05770 [Stat.ml]。
FY-26 SWO 主要指挥人员选择
姓名 设计 ANDREU HIRAM 1110 ANTHONY BRIAN SHELDON 1110 BALL KATHLEEN RAE 1110 BATTLES TIMOTHY K 1110 BEAS CLAYTON CAESARE 1110 BLAND CHRISTOPHER H 1110 BODNAR MEGHAN LEIGH 1110 BOZA VICTOR JOSE 1110 CATTERALL DAVID J 1110 CHAPMAN PATRICK MICHAEL 1110 COLE DOUGLAS E 1110 CURRAN DONALD JOSEPH III 1110 DIAZ JAMIE J 1110 DIEFENDERFER JAMES ROLAND J 1110 EYTEL RICHARD C 1110 FABRIZIO MICHAEL J 1110 FANCHER BRAD A 1110 GONZALEZ LUIS A 1110 GRANT RICHARD B 1110 GREEN CHRISTOPHER JAMES 1110 HAGAN KEVIN RICHARD 1110 HAGERTY JAMES CAMPBELL 1110 HANCOCK DANIEL ADAM 1110 HAYS MATTHEW G 1110 HOPP JAMES F 1110 KRULL MATTHEW I 1110 LAWTON JIMMY L 1110 LITCHFIELD RICHARD BRETT 1110 MCCANDLESS THOMAS D IV 1110 MCCORMICK KEVIN SEAN JR 1110 MCGETTIGAN JOSEPH LAWRENCE 1110 MEISE JOHN WILLIAM 1110 MILLIS COREY L 1110 MOORE COLLEEN E 1110 OCANAS KRISTEL A 1110 PAGE GREG A 1110 ROBB DOUGLAS ANDREW 1110 ROBERTSON JEREMY DANIEL 1110 ROYSE EMILY Y 1110 RUSH EDISON CLAIR 1110 SCHAEFFER KEVIN MATTHEW 1110 SEEGER MARCUS H 1110 SEELEY BRETT R 1110
本期内容 - Have a Go 新闻
珀斯竞技场于 2012 年底开放，但它将于 11 月正式开放，届时将迎来澳大利亚音乐界的皇室成员 Cold Chisel。如果 Jimmy Barnes 独特的嗓音和 Ian Moss 优美的吉他演奏还未在你们的大厅中回荡，你们将无法成为这个国家的音乐场所。今年早些时候，竞技场迎来了澳大利亚音乐公主 Kylie Minogue，观众们热情高涨 - 但 Chisel 的音乐会则有所不同。自 1973 年 Kylie 五岁以来，这些家伙就一直在澳大利亚各地的场馆、节日和重大活动中表演。在 Cold Chisel 即将举行的 One Night Stand 巡回演唱会上，他们将在黄金海岸的 V8 Supercars、维多利亚的 Hanging Rock 和新南威尔士的 Hope Estate 酒庄加入到他们不断增长的征服名单中。他们还将重返新南威尔士州丹尼利昆的 Deni Ute Muster，五年前，他们曾帮助打破了在那里拥有最多 ute 的记录。如果你去珀斯体育馆看 Chisel 的演出，你会发现观众的年龄各不相同，但无论粉丝来自哪一代，他们都知道每首歌的歌词——传统的歌曲——尤其是 Bow River、Flame Trees、Cheap Wine、Khe Sanh 和 Sweethearts 的 Breakfast……“我们已经存在 40 年了，所以这些歌曲在人们的生活中已经存在很长时间了，”Barnsy 最近在他位于泰国的家中说道。“它们已经成为一些人生活中的配乐。但这些歌曲之所以流传这么久，是因为它们
Atwood的Oryx和Crake
本文将人体分析为玛格丽特·阿特伍德（Margaret Atwood）的小说《奥尔克斯》（Oryx）和克雷克（Crake）的《人类的遗址》和《政治》。问题与身体控制的人是什么，以及在技术科学文化上与道德的关系有什么关系，共享机器和道德之间的谈判。在流行文化的出现之后，人体的概念是凝结和自我束缚的实体，这是模糊的，因为“什么是美丽的身体”的话语反映了人们对身体美学方法的不同方法的关注。正如玛格丽特·阿特伍德（Margaret Atwood）所看过的小说《奥尔克斯和克雷克》（Oryx and Crake），我们看到了克拉克斯（Crakers） - 遗传改良的人类是克雷克（Crake）美学和政治的结果。吉米父亲参与设计的鸽子项目，目的是为人类器官提供移植和克雷克（Crake）创建crakers的参与 - 克雷克（Crake）已经编程了在30号丧生的人，打开了一条新的关于人类认同的途径。这种身体美学的维度是不稳定的，这导致了道德问题，因为科学的进步不仅可以增强身体，而且还对人类构成了全部威胁。这项研究本质上具有定性和解释性。因此，作为一名研究人员，我带来了与福山（Fukuyama）Braidotti开发的有关跨人类主义和后人类主义有关的理论见解。在论文中，我得出的结论是，尽管新版本的身体美学对世界本身构成了威胁，但它有助于了解人类与其他伴侣物种共同发展的方式。因此，它在讨论文学参与和对后人文主义的文学理解的讨论中做出了贡献。
理解并减轻人工智能驱动的网络攻击
发展，环境卫生部，摘要人工智能 (AI) 正在迅速改变网络安全格局，并成为一把双刃剑。人工智能提高了防御和进攻能力，同时也赋予了网络敌人强大的力量，例如执行复杂、自动化网络攻击的能力。具体来说，本文回顾了人工智能在网络安全中的基础知识，重点介绍了其在防御和进攻枢纽行动中的应用。本文研究了人工智能驱动的网络攻击类型，例如对抗性机器学习和自动化社会工程。异常检测和行为分析等威胁被讨论为对抗这些威胁的检测和防御机制。通过说明性的真实案例研究证明了这一点。最后，讨论了伦理影响，并描述了人工智能在未来趋势和新兴技术中在网络安全方面的机遇和挑战。随着人工智能的发展，制定强大的防御策略来保护数字系统和敏感信息的必要性是不可商榷的。1. 简介首先，人工智能有助于改善防御和进攻的安全机制。人工智能还可以以复杂的方式利用漏洞并发动网络攻击。近年来，人工智能及其相关技术在提供解决方案方面具有多功能性，例如在欺诈检测、推荐系统或医学图像解释中执行任务，这已导致行业和学术界取得了巨大发展。然而，由于对对策的适应性很强，这些技术也可能被滥用来执行非常复杂的攻击（Jimmy，F. 2021）。人工智能/机器学习驱动的攻势可以分为三个主要阶段：股票市场交易分为三个阶段：•侦察•准备•执行基于人工智能/机器学习的社会工程学被对手用作侦察的一种形式，以分析个人
光伏和储能系统运行和维护的最佳实践；第三版
Eric Alderman，Airphrame Carlos Alves，Nextera Energy Services Rob Andrews，皇后大学 John Balfour，High Performance PV Stephen Barkaski，FLS Energy Jimmy Bergeron，SolarCity Michael Bolen，电力研究所 Peter Bostock，VDE Americas Alex Bradley，杜邦 Bill Brooks，Brooks Engineering Paul Brucke，Brucke Engineering Jon Budreski，Air Shark Kari Burman，NREL Joe Cain，太阳能产业协会 (SEIA) Nathan Charles，Enphase Energy Daisy Chung，太阳能电力协会（SEPA） Joe Cunningham，Centrosolar Jessie Deot，SunSpec Skip Dise，Clean Power Research Ron Drobeck，System Operations Live View （SOLV） Nadav Enbar，电力研究所 Cary Fukada，OpTerra Energy Services Cyrille Godenot，施耐德电气 Danya Golan，Solar Edge Steve Hanawalt，Power Factors LLC Chris Henderson，Ameresco Martin Herzfeld，独立顾问 Roger Hill，顾问 Bill Hoffer，Sunergy Engineering Services Rebekah Hren，Solar Energy International Sandeep Jadhav，Mahindra Susten Dirk Jordan，NREL Raymond Kaiser，Amzur Technologies Joe Kastner，Radian Generation Tim Keating，SunSpec Jason Kechijian，SolBright George Kelly，Sunset Technology，Inc. Geoff Klise，SNL Pramod Krishnani，Terraform Power Bhushan Kunjeer，Enersaas Sarah Kurtz，NREL Paul Lanning，Lightbox Energy
光伏和储能系统运行和维护最佳实践；第 3 版
Eric Alderman，Airphrame Carlos Alves，Nextera Energy Services Rob Andrews，皇后大学 John Balfour，High Performance PV Stephen Barkaski，FLS Energy Jimmy Bergeron，SolarCity Michael Bolen，电力研究所 Peter Bostock，VDE Americas Alex Bradley，杜邦 Bill Brooks，Brooks Engineering Paul Brucke，Brucke Engineering Jon Budreski，Air Shark Kari Burman，NREL Joe Cain，太阳能产业协会 (SEIA) Nathan Charles，Enphase Energy Daisy Chung，太阳能电力协会(SEPA) Joe Cunningham，Centrosolar Jessie Deot，SunSpec Skip Dise，Clean Power Research Ron Drobeck，System Operations Live View (SOLV) Nadav Enbar，电力研究所 Cary Fukada，OpTerra Energy Services Cyrille Godenot，施耐德电气 Danya Golan，Solar Edge Steve Hanawalt，Power Factors LLC Chris Henderson，Ameresco Martin Herzfeld，独立顾问 Roger Hill，顾问 Bill Hoffer，Sunergy Engineering Services Rebekah Hren，Solar Energy International Sandeep Jadhav，Mahindra Susten Dirk Jordan，NREL Raymond Kaiser，Amzur Technologies Joe Kastner，Radian Generation Tim Keating，SunSpec Jason Kechijian，SolBright George Kelly，Sunset Technology，Inc. Geoff Klise，SNL Pramod Krishnani，Terraform Power Bhushan Kunjeer，Enersaas Sarah Kurtz，NREL Paul Lanning，Lightbox Energy
Robert（Rupert）Wu cl-dps：一种通过扩散后采样解决盲逆问题的对比学习方法
CSC488/2107H1 Compilers & Interpreters Fan Long Winter 2022 MAT496H1 Reading: Mathematics of Deep Learning Vardan Papyan Winter 2022 VIC493H1 Vic Capstone Research Colloquium Emanuel Istrate Year 2021-2022 CSC485/2501H1 Computational Linguistics Gerald Penn Autumn 2021 CSC495H1 Project: Continual Learning Florian Shkurti Autumn 2021 CSC498/475H5 Topics: Introduction to Reinforcement Learning Animesh Garg Autumn 2021 CSC384H1 Introduction to Artificial Intelligence Sonya Allin Summer 2021 CSC412/2506H1 Probabilistic Learning & Reasoning Jesse Bettencourt Winter 2021 CSC413/2516H1 Neural Networks & Deep Learning Jimmy L. Ba，Bo Wang Winter 2021 CSCD70H3编译器优化Gennady Pekhimenko Autumn 2020 CSC494H1项目：多模式夹应用程序Sanja Fidler Sanja Fidler，Amlan Kar Winter 2021 CSCC11 CCCC11 H.车队，布莱恩·陈（Bryan Chan）秋季2020 CSC369H1操作系统Karen Reid Aut 2020 CSC420H1图像理解理解Babak Taati，Morteza Rezanejad Aut 2020 hps391H1 1700年的数学历史，从1700年到现在的Sylvia Nickers thine 2020 CSC32224 HINCOMANG 1.算法设计，分析和复杂性Koushik PAL 2019 CSC300H1计算机与社会Mathew Zaleski，Ishtiaque Ahmed Ahmed Winter 2019 CSC336H1数值方法Kenneth R. Jackson R. Jackson R. Jackson Autumn 2018
机器人：一个大规模的野外机器人操纵数据集
Alexander Khazatsky ∗, 1, Karl Pertsch ∗, 1, 2, Suraj Nair 1, 3, Ashwin Balakrishna 3, Sudeep Dasari 1, Siddharth Karamcheti 1, Sorous Nasiranya 5, Mohan Kumar Srirama 4, LawprenCe Yunliang Chen 2, Kirsty Ellis 6, Peter David Fagan 7, Joey Hejna 1, Masha Itkina 3, Marion Lepert 1, Jason Ma 14, Patrick TREE Miller 3, Jimmy Wu 8, Suneel Belkhale 1, Shivin Dass 5, Huy Ha 1, Abraham Lee 2, Youngwoon Lee 2, 16, Arhan Jain 9, Marius Memmel 9, Sungjae Park 10, Ilija Radosavovic 2, Kaiyuan Wang 11，Albert Zhan 6，Kevin Black 2，Cheng Chi 1，Kyle Hatch 3，San Lin 11，Jingpei Lu 11，Abdul Rehman 7，Pannag r Sanketi 12，Archide Sharma 1，Cody Simpson 3，Cody Simpson 3，Quan Vuong 12，Quan Vuong 12，Quan Vuong 12，Homer Walke 2，Blake Wulfe 3，Blake Wulfe 3，Te Xiao 12 Z. Charlotte Le 2, Yunshuang Li 14, Kevin Lin 1, Roy Lin 2, Zehan Ma 2, Abhiram Maddukuri 5, Suvir Mirchandani 1, Daniel Morton 1, Tony Nguyen 3, Abby O'Neill 2, Rosario Scalise 9, Derick Seale 3, Victor Son 1, Stephen Tian 1, Andrew Wang 2, Yilin Wu 4, Annie XIIE 1，Jingyun Yang 1，Patrick Yin 9，Yunchu Zhang 9，Osbert Bastani 14，Glen Berseth 6，Jeannette Bohg 1，Ken Goldberg 2，Abhinav Gupta 4，Abhishek Gupta 9，Abhishek Gupta 9，Dinesh Jayaraman 14 Rammamoorthy 7，Dorsa Sadigh 1，Shuran Song 1，15，Jiajun Wu 1，Yuke Zhu 5，Thomas Kollar 3，Sergey Levine 2，Chelsea Finn 1
数字营销中的人工智能
学位论文 Arcada 学位课程：国际商务 识别号：22215 作者：Jimmy Holmi 标题：数字营销中的人工智能，现在和未来 主管（Arcada）：Kaj-Mikael Björk 委托人： 摘要：这是一项在数字营销领域使用人工智能进行的研究，研究目的是发现人工智能目前对数字营销的影响以及未来的影响。结构分为五个不同的部分，介绍、方法、文献综述、结果和结论。介绍解释了人工智能的基础知识，以及研究的背景和过程。理论部分是根据在线和一些网站上的各种科学文章编写的。文献综述深入探讨了不同形式的人工智能及其工作原理，还分别解释了数字营销的基础知识以及如何在数字营销中使用人工智能形式。在结果部分，采访材料被记录下来并围绕下面解释的主题进行讨论。参考文献是根据日期选择的，它们涉及人工智能和数字营销的一些技术方面，以及如何结合使用。限制包括在芬兰数字营销行业工作并具有使用人工智能软件经验的参与者。材料是通过半结构化访谈收集的。采访了 5 名在营销行业工作或曾经工作过并且在日常工作中使用或正在使用人工智能的参与者。在对访谈进行主题分析后，作者试图在数据中找到相似之处并将它们拼凑在一起，以了解人工智能如何影响数字营销行业。主要结果包括自动执行重复任务、改进优化、提高效率，因此如果做得好，在初始投资后可以节省时间和金钱。结论提到，人工智能可以极大地造福数字营销领域，但需要营销人员做好改变的准备，并渴望学习新事物。