XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemQuery
对话式人工智能中基于搜索的自学习查询重写系统
查询重写 (QR) 是一种越来越重要的技术，可用于减少对话式 AI 系统中的用户摩擦。用户摩擦是由各种原因造成的，包括自动语音识别 (ASR)、自然语言理解 (NLU)、实体解析 (ER) 组件中的错误或用户的口误。在这项工作中，我们提出了一个基于搜索的自学习 QR 框架：基于用户反馈搜索的查询重写系统 (UFS-QR)，该系统专注于自动减少大规模对话式 AI 代理的用户摩擦。所提出的搜索引擎在全球用户和个人用户级别上运行，将语义嵌入、NLU 输出、查询流行度和估计的摩擦统计数据用于检索和排名过程。为了构建索引并训练检索/排名模型，我们采用了一种基于自学习的方法，利用从用户历史交互中学习到的隐式反馈。我们通过对 Amazon Alexa 用户流量进行离线和在线 A/B 实验，证明了在没有任何注释数据的情况下训练的 UFS-QR 系统的有效性。据我们所知，这是第一个部署的自学习和基于搜索的二维码系统，用于对话式人工智能中自动减少摩擦的一般任务。
药物和酒精信息中心，查询计划选项
什么是查询？查询是在信息中心进行的电子检查，由雇主或其指定的 C/TPA 进行，以确定当前或未来的员工是否因未解决的药物和酒精计划违规而被禁止执行安全敏感职能，例如操作商用机动车 (CMV)。
部分布尔函数具有精确的量子查询复杂性一个
摘要：我们提供了两个舒适的必要条件，以表征具有精确量子查询复杂性的任何n位部分布尔函数1。使用第一个特征，我们提出所有依赖于n位的n位部分布尔函数，并且可以通过1 Query量子算法准确计算。由于第二个表征，我们构造了一个函数f，该函数f将任何n位部分布尔函数映射到某个整数，并且如果n位部分布尔函数f取决于k位，并且可以通过1 Query量子量算法准确地计算出来，则F（F）是非阳性的。此外，我们还表明，所有n-位部分均值函数的数量取决于k位，并且可以通过1 Query量子算法准确地计算出比上限取决于N和K的上限。最重要的是，上限远远低于所有有效的大n的所有n位部分布尔函数的数量。
第 2 周 - 一些量子查询算法
答案是，如果没有不进行查询的能力，我们将无法做很多事情，因此这种能力是必要的。特别是，如果输入为 x = 1 n ，那么如果我们没有不进行查询的能力，矩阵 U x 将在每个基态上添加一个减号，因此我们将得到 U 1 n = − I 。另一方面，如果 x = 0 n ，我们将得到 U 0 n = I 。由于测量在全局相位下不变，因此算法的输出在两种情况下都将相同；因此没有量子算法能够区分字符串 0 n 和字符串 1 n 。这对量子查询算法来说是一个糟糕的定义！相反，我们的三个等效定义中的任何一个都允许量子算法使用单个查询区分 0 n 和 1 n （看看你是否能理解如何做到的）。
环境查询系统和空间查询
图 1. 勾选启用 EQS 的设置。 ...................................................................... 15 图 2. 文件夹结构和 AI 文件夹内容。 .............................................................. 15 图 3. AIC_Enemy 的蓝图逻辑 .............................................................. 16 图 4. Update Sight Key 功能的蓝图逻辑。 ...................................................... 16 图 5. Update Target Key 功能的蓝图逻辑。 ...................................................... 17 图 6. BB_Enemy 的内容。 ...................................................................... 18 图 7. BT_Enemy 的蓝图逻辑。 ...................................................................... 18 图 8. BTT_RandomLocation 的蓝图逻辑。 ............................................................. 19 图 9. “ProvideSingleActor” 功能的蓝图逻辑。 ............................................................. 20 图 10. EQS_FindPlayer 的蓝图逻辑 ............................................................. 20 图 11. 用作代理的 ThirdPersonCharacter 的详细信息。 .......................... 21 图 12. “Pawn”选项卡中 ThirdPersonCharacter 的详细设置详情。 ...... 22 图 13. 显示场景所用地图的视口。 .............................................. 22 图 14. 详细描述行为“Wander”的行为树。........................................ 23 图 15. 详细描述行为“WanderFollow”的行为树。 ........................................ 24 图 16. 分配给 NPC 的行为“WanderFollow”............................................. 24 图 17. 为项目创建的文件夹结构和文件。 ............................................. 27 图 18. NPC_AIC 的蓝图逻辑。 ............................................................. 28 图 19. NPC_BB 的内容......................................................................... 28 图 20. NPC_BT 的蓝图逻辑。 ........................................................... 29 图 21. PlayerContext 的蓝图逻辑............................................................... 30 图 22. GenerateCompanionCover 查询生成器的蓝图逻辑最左边的三分之一。 ...................................................................................... 30 图 23. GenerateCompanionCover 查询生成器的蓝图逻辑中间的三分之一。 ...................................................................................... 31 图 24. GenerateCompanionCover 查询生成器的蓝图逻辑最后三分之一。 ...................................................................................... 31 图 25. FindCompanionCover 的蓝图逻辑。 ...................................................................... 32 图 26. GetIntoCompanionCover 的蓝图逻辑。 ...................................................................... 33 图 27. CoverFromReference 行为树。 ...................................................................... 34 图 28. “Threat”对象的“ThreatPawn”组件的详细信息。 ................................................................ 35 图 29. 评估分数的雷达图。 ...................................................................................................................... 43
NeuroQuery，人类大脑映射的综合元分析
摘要 要对大脑组织有一个整体的了解，需要收集有关截然不同的心理过程和机制的证据。人类神经科学概念和术语的多样性对跨科学文献关联大脑成像结果构成了根本挑战。现有的荟萃分析方法对与特定概念相关的出版物集进行统计检验。因此，大规模荟萃分析仅处理经常出现的单个术语。我们提出了一个新范式，专注于预测而不是推理。我们的多元模型根据描述实验、认知过程或疾病的文本预测神经学观察的空间分布。这种方法可以处理任意长度的文本和标准荟萃分析无法处理的术语。我们捕获了 13 459 篇神经成像出版物中 7 547 个神经科学术语的关系和神经相关性。由此产生的荟萃分析工具 neuroquery.org 可以将假设生成和数据分析先验建立在对大脑的已发表研究结果的全面了解之上。
波音：查询基于模型的系统工程数据
控制系统 §25.671 总则。(a) 每个控制和控制系统必须以适合其功能的轻松、平稳和积极的方式运行。(b) 每个飞行控制系统的每个元件都必须设计或永久标记，以尽量减少可能导致系统故障的错误组装的可能性。(c) 必须通过分析、测试或两者证明，在飞行控制系统和表面（包括配平、升力、阻力和感觉系统）发生以下任何故障或卡住后，飞机能够在正常飞行包线内继续安全飞行和着陆，而无需出色的驾驶技能或力量。可能的故障对控制系统操作的影响必须很小，并且必须能够被飞行员轻松消除。(1) 任何单一故障，不包括卡塞（例如，机械元件断开或故障，或液压部件的结构故障，如执行器、控制阀芯壳体和阀门）。(2) 任何未显示为极不可能发生的故障组合，不包括卡塞（例如，双电气或液压系统故障，或任何单一故障与任何可能的液压或电气故障的组合）。(3) 起飞、爬升、巡航、正常转弯、下降和着陆期间通常遇到的任何控制位置卡塞，除非显示卡塞极不可能或可以缓解。如果这种失控和随后的卡塞并非极不可能发生，则必须考虑飞行控制失控到不利位置和卡塞。
分布式地理信息系统的查询优化
有许多优点。最明显的优势是支持数据共享。在许多情况下，特别是对于大型数据处理项目，数据共享可以大大提高生产率并降低成本。其他优势包括提高效率、提高可靠性和更容易系统增长。分布式 GIs 可以缩短响应时间。通过正确分配数据，可以最大限度地缩短数据传输所需的时间。通过将昂贵的操作分配到多个站点进行并行处理，也可以缩短响应时间。通过在多个站点复制关键数据和功能，可以实现更高的可靠性。在精心规划的系统中，新计算机很容易“插入”以整合更多功能。总之，与数据通信网络集成后，GISS 可能变得更易于访问、可用和更强大。分布式 GIs 的优势和重要性已被 GIs 研究人员和生产者所认识到（McGregor，1988 年；NCGIA，1989 年；Meredith，1995 年）。