XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLate
交互式潜在扩散模型
（1）问题1：复杂组合中缺少特征（例如，左侧的字符x，使用工具y，右侧的字符z盯着x），尤其是当这些功能在训练集中从未出现在同一图像中时。部分解决方案，例如使用图像来调节新图像生成。但是，LDM不能轻易地“理解”图像足以将其用作起点。例如，一些用户提到：“我注意到肖像画，很多时候，人们出现了看起来不像图片的东西”。（2）第2期：由于培训集中的异常统计数据而引起的偏见：当一个人仅从听众面前公开知道一个人（例如，在培训数据集中，经常受到新闻工作者采访的人）时，很难获得自己做其他事情的图像。或，对于经常在圣经生物旁边描绘的著名歌手，用户报告说，牛和魔鬼之间的混合物。其他用户还报告未能复制一些模因，例如“为什么我不能握住所有这些柠檬”。但是，这种偏见的最著名的例子涉及在河里游泳的萨尔蒙人的要求，因为训练套装中有太多的鲑鱼食品图像，导致鲑鱼片在河里“游泳”，包括间歇泉，就像是鲸鱼一样，或者是熊试图抓住它们。（3）第3期：需要许多重新运行，要么是因为本地诉讼（例如，四臂的人，三眼的人，或者手指过多的人），要么是因为大规模错误（例如，不同角色的不良位置）。
潜在的学习进步推动人类加强学习中的自主目标选择
人类是自动特工，他们通过设定和追求自己的目标来学习。但是，指导人类目标选择的确切机制尚不清楚。学习进度通常以观察到的性能变化而衡量，可以为人类和人造药物的目标选择提供宝贵的信号。我们假设人类对目标的选择也可能是由潜在的学习进步驱动的，那么人类也可以通过了解其行动和环境来估算这些进步，即使没有立即发生绩效的改变。为了检验这一假设，我们设计了一项分层增强学习任务，其中人类参与者（n = 175）反复选择自己的目标并学习了目标条件政策。我们的行为和计算建模结果证实了潜在学习进度对目标选择和揭示个体间差异的影响，这部分是通过识别环境层次结构的介导的。通过研究潜在学习进度在人类目标选择中的作用，我们为更有效和个性化的学习经历以及更类似人类的自动机器的发展铺平了道路。
直接偏好优化（DPO） +潜在扩散模型
此处使用的目标函数是根据（相当流行的）PPO算法建模的。该算法反过来是一种策略梯度方法，并且是由信任区域策略优化（TRPO）的目标函数所激发的。，但是目标函数背后的（超高级别）直觉如下：1。对奖励的期望表明，在RL训练的模型πRL的样品上，我们希望该样品πrl的概率高时，当奖励rθ高，否则否则为低。2。beta术语的期望表明我们不希望RL训练的模型概率πrl到
通过图形卷积网络通过深层潜在位置模型聚类
随着个体通过数字平均值的显着相互作用的显着增加，图中节点的聚类已成为分析大型和复杂网络的一种基础方法。在这项工作中，我们提出了深层的位置模型（DEEPLPM），这是一种端到端的生成聚类方法，将广泛使用的潜在位置模型（LPM）与图形卷积网络（GCN）编码策略相结合。此外，还引入了一种原始估计算法，以通过变异推理和使用随机梯度下降进行图形重建来整合后聚类概率的明确优化。在模拟场景上进行的数值实验突出了DeepLPM自养生的能力，以选择簇数量的较低限制，这表明其聚类能力与最先进的方法相比。最后，DEEPLPM进一步应用于Merovingian Gaul的教会网络和引文网络Cora，以说明探索大型且复杂的现实世界网络的实际兴趣。
特征聚合具有潜在的生成重播，用于联邦的持续学习社会适当的机器人行为
摘要 - 机器人要探索联合学习（FL）设置至关重要，在这些设置中，几个并行部署的机器人可以独立学习，同时还可以彼此分享他们的学习。现实世界中的这种协作学习要求社交机器人动态适应不可预测和不可预测的情况和不同的任务设置。我们的工作通过探索一个模拟的客厅环境来帮助解决这些挑战，在该环境中，机器人需要学习其行为的社会适当性。首先，我们提出了联合根（FedRoot）平均，这是一种新型的体重聚集策略，它使客户从基于任务的学习中进行学习。第二，为了适应具有挑战性的环境，我们将Fedroot扩展到联合潜伏的生成重播（FedLgr），这是一种新颖的联盟持续学习（FCL）策略，该策略使用基于FedRoot的重量聚集，并将每个客户嵌入了每个客户的生成器模型，以促进伪造的功能嵌入，以使知识的特征嵌入者忽略了一种资源良好的效果。我们的结果表明，基于FedRoot的方法提供竞争性能，同时也导致资源消耗量大幅度降低（CPU使用率高达86％，GPU使用率高达72％）。此外，我们的结果表明，基于FedRoot的FCL方法的表现优于其他方法，同时还提供了有效的解决方案（最多84％的CPU和92％的GPU使用率），FedLGR在评估中提供了最佳结果。
MTERT诱导P21阳性细胞抵抗毛细血管稀疏和肺肺气肿
包括包括：（1）C9ORF72六核苷酸载体（“ C9POS”），（2）对ALS相关的遗传变体和（3）IntermedMedMediepent Lengent Regent Legents cagnucletiers at actx Atxn的结果，总共包括113个健康对照和212个具有ALS的遗传分层个体：（1）C9ORF72六核苷酸载体（“ C9POS”），（2）偶发测试的患者。絮凝叶（p adj = 0.014，95％ci-5.06e-5至 - 3.98e-6）和crura（p adj = 0.031，95％ci-1.63e-3至 - 1.63e-3至 - 5.55e-5）在基线的基线患者的基线减少。小脑额和小脑结构连通性障碍，并且在零星患者中，这两种投影随着时间的流逝而进一步恶化（P ADJ = 0.003，T（249）= 3.04 = 3.04和P AXJ = 0.05，T（249），T（249），T（249）= 1.93）。基线零星患者的功能性小脑解偶联（P ADJ = 0.004，95％CI -0.19至-0.03）。ATXN2患者在基线时表现出脑部 - 枕骨功能连通性的降低（P ADJ = 0.004，95％CI-0.63至-0.06），进行性脑静脉内暂时性功能断开连接（P ADJ = 0.025，T（199）= -2.26）= -2.26），pecl = 0.0 7 （249）= - 2.24）。C9POS患者表现出进行性腹侧齿状萎缩（P ADJ = 0.007，t（249）= - 2.75）。CSTS（p adj <0.001，95％CI 4.89E-5至1.14E-4）和跨卡盘间纤维纤维（P ADJ <0.001，95％CI 5.21E 5.21E-5至1.31E-4）在C9POS和基线的效果均高于4次，比4次高于4时间。CST和callosum callosum完整性的下降速度快于脑脑断开连接的速度（P ADJ = 0.001，T（190）= 6.93）。
亚洲海鲈中的自毒性益生菌（lates calcarifer ...
水产养殖代表了全球一个关键的经济部门，满足了不断扩大的全球人口的粮食需求不断提高。因此，这项研究旨在评估亚洲鲈鱼（Lates Calcarifer）的脂肪肝发病率，并接受富含乳酸细菌的饮食，并评估其针对链球菌感染的生存率。本研究检查了240个海鲈（平均体重109±10.5 g），它们被随机分为四种，三个重复（每次处理25个样本）60天。包括以下处理的治疗方法：第一种治疗：鱼被商业饲料喂食。第二次治疗：将鱼提供含有109 cfu/g乳酸乳杆菌植物细菌的饲料。第三种治疗方法：将含有109 cfu/g乳酸乳杆菌细菌的饲料喂食。第四种治疗方法：为鱼提供了109 cfu/g五肠细菌的饲料，并以相等比例的比例结合plantarum乳杆菌。在实验结束时，评估了针对致病细菌的生长性能，生长率和脂肪肝脏的量。这些发现在最初30天内披露了第二次处理（应变140）中增长的增长指标。此外，在随后的30天期间的第三次处理（2p）（2p）中，在第三次治疗（2p）中注意到了统计学上的显着差异（p <0.05）。肝脏病理学检查表明，大多数治疗导致脂肪肝的发展。因此，建议将这些益生菌作为亚洲鲈鱼的饮食补充剂。然而，当内源性益生菌纳入饮食中时，第三种治疗方法（五肠杆菌）表现出最低的脂肪肝发病率。促进后与S. iniae，益生菌治疗的死亡率L. pentosus（P2）和Plantarum L. plantarum（140）显着超过对照组的死亡率（P <0.05）。发现在第60天，两种实验性益生菌之间没有协同相互作用的发现，与各个组相比，组合组显示出生长绩效的下降。已证明使用植物乳杆菌和五肠细菌，尤其是后者，可显着改善几种生长指标以及食物转化率。
自动驾驶汽车的横向控制
自主驾驶能够通过减少道路事故，交通拥堵和空气污染来重塑移动性和运输。这可以产生能源效率，便利性和更高的生产率，因为将在其他活动中获得大量驾驶时间。自动驾驶汽车是复杂的系统，由几个执行感知，决策，计划和控制的模块组成。控制对于实现自动驾驶至关重要，基本上将其分为处理速度跟踪的纵向控制和横向控制，从而确保准确的转向。后者在路径跟踪应用程序中是原始的，最近的研究在该领域取得了巨大的飞跃。本文的目的是对有关自动驾驶汽车横向控制的最新研究进行技术调查，并强调技术挑战和限制以进一步发展。