XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMatching
最佳RES集成，以匹配意大利氢策略要求
鉴于意大利氢路线图的目标，需要重新定义2030年的全国性安装目标。这项工作旨在通过与绿色氢生产目标相匹配，提出更合适的RES安装部署。采用的方法设想了绿色氢生产的权力链价值链的优先级，作为平衡系统的一种手段。因此，已经对2030年意大利能源系统进行了建模，并通过EnergyPlan软件模拟了几种RES安装方案。模拟输出已与符合意大利系统的PV调度优先级的过度代理RES共享检测的分解模型集成在一起。因此，基于绿色氢的产生，额外的安装成本，关键能量过量以及氢气的水平成本（LCOH），通过多目标优化模型检测到了最佳的安装解决方案。较高的风技术装置可提供更具竞争力的能源和氢成本。最合适的方案表明，最佳的LoCH和氢生产值分别等于3.6€ /kg和223 kton H2，这是由国家目标顶部的35 GW的额外PV /风力安装产生的。
使用人工神经网络开发实时模式匹配算法
• 发表日期 / 收到日期：2020 年 11 月 17 日 • 修改发表日期 / 收到修订版：2021 年 2 月 9 日 • 喀布尔日期 / 接受日期：2021 年 3 月 15 日 摘要 如今，建立具有可靠精度的质量控制系统对于生产零缺陷的工业产品非常重要。在这方面，相机控制系统采用可靠的控制算法是一个至关重要的问题。在本研究中，开发了一种使用模式匹配算法的实时控制算法，以使用人工神经网络 (ANN) 优化最小对比度参数。在本研究中，使用 LabVIEW 图像控制工具对模式匹配中包含的三种算法在时间方面的比较进行了比较。此外，还讨论了低差异采样算法中最关键的参数之一，它能及时给出良好的结果，即最小对比度参数。该参数的优化是通过使用ANN中的Levenberg-Marquardt训练算法来完成的。获得的结果表明，所提出的使用 ANN 优化最小对比度参数的模式匹配算法对于质量控制应用来说是快速且有效的。关键词：人工神经网络、模式匹配、金字塔匹配然后，控制系统中的控制算法即可完成。但是，该算法是控制算法的最佳选择，可以通过最小对比度参数 (YSA) 来优化该算法。使用 LabVIEW 的算法来控制 LabVIEW 的控制。Ayrıca, zaman açısından iyi sonuçlar veren düşük-tutarsızlık örnekleme algoritmasında enönemli parametrelerden biri olan minicontrast parametresi tarışılmıştır.参数优化 YSA'da Levenberg-Marquardt eğitim algoritması kullanılarak yapılmıştır。Kullanılan yöntem sayesinde, desen eşleştirmesinin hızlı ve etkili olduğu görülmüştür。Anahtar kelimeler : Yapay sinir ağı, Desen eşleştirme, Piramit eşleştirme
结合 SIFT 和 SGM 算法进行立体图像密集匹配
关键词：立体匹配，半全局匹配，SIFT，密集匹配，视差估计，普查 摘要：半全局匹配（SGM）通过平等对待不同路径方向进行动态规划。它没有考虑不同路径方向对成本聚合的影响，并且随着视差搜索范围的扩大，算法的准确性和效率急剧下降。本文提出了一种融合SIFT和SGM的密集匹配算法。该算法以SIFT匹配的成功匹配对为控制点，在动态规划中指导路径，并截断误差传播。此外，利用检测到的特征点的梯度方向来修改不同方向上的路径权重，可以提高匹配精度。基于 Middlebury 立体数据集和 CE-3 月球数据集的实验结果表明，所提算法能有效切断误差传播，缩小视差搜索范围，提高匹配精度。
跨域通过双匹配转换
跨域少数射击语义分割（CD-FSS）旨在训练可以从不同域中分割具有一些标记图像的域类别的广义模型。以前的作品证明了特征转化在顾问CD-FSS中的有效性。但是，他们完全依靠支持图像进行特征转换，并且反复使用每个班级的一些支持图像很容易导致过度拟合并忽略了类内部外观差异。在本文中，我们提出了一个双重匹配的基于转换的网络（DMTNET）来解决上述问题。我们建议自我匹配转换（SMT），而不是完全依靠支持图像，以基于查询图像本身本身构建特定于特定的转换矩阵，以将特定于域特异性的查询特征转换为域。计算特定特定的转换矩阵可以防止过度拟合，尤其是对于元测试阶段，仅将一个或几个图像用作支撑图像来分割数百或数千个图像。获得了域 - 不足的特征后，我们利用了双关联构建（DHC）模块，以与Support图像的前景和背景之间的查询相关之间的超相关性，基于前景和背景图的前景和背景预测映射的产生和超级映射，并具有分为分段，以增强其分段。此外，我们提出了测试时间自我填充（TSF）策略，以更准确地自我调整看不见的域中的查询预测。代码可在https://github.com/chenjiayi68/dmtnet上找到。在四个流行数据集上进行的实验实验表明，DMTNET比最新方法实现了卓越的性能。
轨迹流与临床时间序列建模应用的轨迹流匹配
对随机和不规则抽样的时间序列进行建模是在广泛的应用中发现的一个具有挑战性的问题，尤其是在医学中。神经随机微分方程（神经SDE）是针对此问题的有吸引力的建模技术，它可以将SDE的漂移和扩散项与神经网络相关。但是，当前用于训练神经SDE的算法需要通过SDE动力学进行反向传播，从而极大地限制了它们的可扩展性和稳定性。为了解决这个问题，我们提出了轨迹流匹配（TFM），该轨迹以无模拟方式训练神经SDE，通过动力学绕过反向传播。TFM利用从生成建模到模型时间序列的流量匹配技术。在这项工作中，我们首先为TFM学习时间序列数据建立必要条件。接下来，我们提出了一个改善训练稳定性的重新聚集技巧。最后，我们将TFM适应了临床时间序列设置，从绝对性能和不确定性预测方面，在四个临床时间序列数据集上的性能提高了，这是在这种情况下的关键参数。
二次2DISCRETE随机匹配问题的退火定量估计
1主要结果的简介和陈述。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>486 1.1随机匹配问题及其亚正索。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>486 1.2线性化和scap。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>489 1.3主要结果的公式。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。489 1.4扩展到一类次边缘的马尔可夫链。。。。。。。。。。。。。。。493 1.5开放问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。495 2证明的结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。498 3证明。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。502 3.1表示法和初步结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。502 3.2 L Q型估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。505 3.3波动估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。512 3.4合同性估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。519 3.5定理1.2证明：运输计划的近似值。。。。。。。。。。。。。。。。。。525附录A：概率和PDE工具。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。533附录B：点云的匹配成本。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。534附录C.马尔可夫连锁店的证明。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。536参考。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。539
求解量子计算机上数据库架构的硬变量
使用量子计算机现在可作为云服务可用，可以显示一个可以显示量子优势的应用程序。自然，数据管理是候选领域。工作解决方案需要设计混合量子算法的设计，其中量子计算单元（QPU）和经典计算（通过CPU）合作解决问题。此演示说明了针对数据库架构匹配的NP-HARD变体的端到端解决方案。我们的演示旨在进行教育（希望鼓舞人心），使参与者能够探索关键的设计决策，例如基于QPU和CPU计算的阶段之间的移交。它还将允许参与者通过嬉戏的互动体验动手实践 - 问题尺寸超过当今QPU的局限性。
通过得分和流匹配
我们提出了无模拟分数和流匹配（[SF] 2 m），这是一种用于推断自随机动力学的无模拟Objective，给出了从任意源和目标分布中绘制的未配对样品。我们的方法一般 - 扩散模型训练中使用的得分匹配损失以及最近提出的流量匹配损耗用于训练连续归一化流量。[SF] 2 m将连续的随机构成建模为Schrödinger桥概率。它依赖于静态熵调查的最佳传输或Minibatch近似，以有效地学习SB，并使用模拟学习的随机过程。我们发现[SF] 2 m更有效，并且比先前的工作中基于仿真的方法为SB问题提供了更准确的解决方案。最后，我们将[SF] 2 m应用于快照数据学习细胞动力学的问题。值得注意的是，[SF] 2 m是在高维度中准确模拟细胞dynamics的第一种方法，并且可以从模拟数据中恢复已知的基因调节网络。我们的代码可在https://github.com/ atong01/conditional-flow-matching的TorchCFM软件包中找到。
SMU-Net：用于缺失模态的脑肿瘤分割的风格匹配 U-Net
胶质瘤是最常见的原发性脑肿瘤类型之一，占所有病例的 30% 以上，它们由胶质干细胞或祖细胞发展而来。理论上，大多数脑肿瘤可以通过使用磁共振成像 (MRI) 来识别。每种 MRI 模态都会提供有关人脑软组织的不同信息，整合所有这些信息将为胶质瘤的准确分割提供全面的数据，这对于患者的预后、诊断和确定最佳后续治疗至关重要。不幸的是，由于各种原因，MRI 容易出现伪影，这可能导致一个或多个 MRI 模态缺失。多年来，已经提出了各种策略来合成缺失的模态或补偿其对自动分割模型的影响。然而，这些方法通常无法模拟潜在的缺失信息。在本文中，我们提出了一种风格匹配 U-Net (SMU-Net) 用于 MRI 图像上的脑肿瘤分割。我们的联合训练方法利用内容和风格匹配机制将全模态网络中的信息特征提取到缺失模态网络中。为此，我们将全模态和缺失模态数据编码到潜在空间中，然后将表征空间分解为风格和内容表征。我们的风格匹配模块通过学习匹配函数将信息和纹理特征从全模态路径转移到缺失模态路径，自适应地重新校准表征空间。此外，通过对互信息进行建模，我们的内容模块超越了信息量较少的特征，并根据判别性语义特征重新校准了表征空间。BraTS 2018 数据集上的评估过程显示了所提出方法在缺失模态场景中的重要性。关键词：缺失模态、脑瘤、内容风格匹配、分割。
根据不同的生命周期步骤，电池对运输应用的环境影响
摘要本文实验研究了与最大基数匹配问题的实例相遇时，通过D波商业化的模拟量子计算机的行为，这些问题被专门设计为难以通过模拟退火而解决。我们在各种尺寸的情况下基准一个D-Wave“华盛顿”（2倍），具有1098个操作码头，并观察到，除了其中最琐碎的最小的所有情况外，它都无法获得最佳的解决方案。因此，我们的结果表明，量子退火至少在D-Wave设备中实现，与类似的退火相同的陷阱，因此提供了其他证据，表明存在多项式的问题，即这种机器无法有效地求解最佳性。此外，我们研究了Qubits互连拓扑的程度，以解释后一种实验结果。特别是我们提供的证据表明，这些拓扑的稀疏性会导致人为膨胀大小的QUBO问题，可以部分解释上述令人失望的观察结果。因此，本文暗示，要释放量子退火方法的潜力，必须使用密度的互连拓扑。