XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRepresentation
量子和经典的波动算子表示...
在描述物理系统时，数学表示的选择非常重要，而这种选择通常由手头问题的性质决定。在这里，我们研究了鲜为人知的量子动力学波算子表示，并探索了它与量子动力学标准方法（如维格纳相空间函数）的联系。该方法以密度矩阵的平方根为中心，因此比标准表示具有几个不寻常的优势。通过将其与从量子信息中引入的净化技术相结合，我们能够获得许多结果。这种形式不仅能够在量子和经典动力学的相和希尔伯特空间表示之间提供自然的桥梁，我们还发现波算子表示可以导致实时间和虚时间动力学的新型半经典近似，以及与经典极限的透明对应。然后证明存在许多场景（例如热化），其中波算子表示具有等效的幺正演化，这对应于密度矩阵的非线性实时动力学。我们认为，波算子提供了一种将以前不相关的表示联系起来的新视角，并且是无法以其他方式保证正性的场景（例如混合）的自然候选模型。
空间作为电子游戏中叙事语言的表现
近年来，电子游戏在全球媒体行业的快速发展促进了游戏研究的发展，这是一门跨学科领域，不仅关注电子游戏的心理教育价值和文化含义，还关注其交流形式与视觉语言之间的关系（Pecchinenda，2010）。这表明电子游戏不仅是一种社会现象，也是重新定义我们与视觉叙事关系的交汇点（Wolf & Perron，2003）。视觉文化学者认为，每种媒介都借鉴了其前身的某些特征，身份属性不同。与其他视觉叙事一样，即使在电子游戏中，故事也是通过图像讲述的，这使得包含所有对故事有用的元素的空间表现发挥了核心作用（Zoran，1984）。然而，视频游戏具有一个独特的特点：它是第一个将视觉活力与积极参与角色相结合的媒介（Greenfield，1984）。如果在其他媒介中，观众从外部观察角色的行为，那么视频游戏中的互动会打破这种机制。玩家是故事的中心，他通过自己的行动来完成故事（Ad ams，2002）。从“旁观者”的位置转变为互动者的位置，也意味着与空间的新关系。操纵屏幕上的图像意味着对空间采取行动；这使得视频游戏成为“最接近故事基本体验的媒介”（Grodal，2000，第 197 页）。因此，传统叙事被 Cubitt（2001）所说的“后叙事空间化”所取代，这表明空间不再是传统叙事结构的视觉延伸，而成为组织故事的一种方式。空间构成了游戏研究人员普遍接受的唯一类别，这并非偶然。事实上，根据 Aarseth (2007) 的说法，“游戏庆祝并探索空间表现作为其核心主题和存在理由”（第 44 页）。Jenkins (2003) 认为，游戏设计师不会告诉
认知表示格式：计算帐户
1。引言表示是主流认知科学和人工智能（AI）中的基础概念（Burge 2010; Cummins 1989; Neander 2017; Shea 2018）。吸引对生物和人造系统内部的表示形式，为我们提供了帮助解释认知和智力的关系性质的工具：具有认知和智能的方式是，以保护和进一步的利益，满足其需求，并保留其存在（以及偶尔在其群体中）与复杂的环境相互作用，并保留其生存（偶尔是该组合的环境）。表示形式的定义特征是它们的性质，也就是说，表示代表与其本身以外的事物有关。地图可能是区域的空间布局；一个句子可以是当前的天气。同样，内部表示是与自身之外的状态，过程和事件有关的生物和人工系统中的状态和过程，通常在体内，
通过交叉研究实现医疗保健领域的高效表征学习...
在医疗保健和生物医学应用中，极端的计算要求对采用表示学习构成了重大障碍。表示学习可以通过从有限的医疗数据中学习有用的先验来提高深度学习架构的性能。然而，最先进的自监督技术在使用较小的批量或较短的预训练时间时性能会降低，这在临床环境中更为实用。为了应对这一挑战，我们提出了跨架构-自监督（CASS）。这种新颖的暹罗自监督学习方法协同利用 Transformer 和卷积神经网络（CNN）进行高效学习。我们的实证评估表明，CASS 训练的 CNN 和 Transformer 在四个不同的医疗保健数据集上的表现优于现有的自监督学习方法。仅使用 1% 的标记数据进行微调，CASS 实现了 3.8% 的平均提升；使用 10% 的标记数据，它获得了 5.9%；而使用 100% 标记数据，其性能提升显著，达到 10.13%。值得注意的是，与最先进的方法相比，CASS 将预训练时间缩短了 69%，使其更适合临床实施。我们还证明，CASS 对批次大小和预训练周期的变化具有更强的鲁棒性，使其成为医疗保健应用中机器学习的合适候选者。
利用超维计算进行符号表示和学习
有人提出，机器学习技术可以从符号表示和推理系统中受益。我们描述了一种方法，其中可以通过使用超维向量和超维计算以自然而直接的方式将两者结合起来。通过使用哈希神经网络来生成图像的二进制向量表示，我们展示了如何构建超维向量，以便从其输出中自然产生向量符号推理。我们设计了超维推理层 (HIL) 来促进这一过程，并评估其与基线哈希网络相比的性能。除此之外，我们还表明，单独的网络输出可以直接在 HIL 中的向量符号级别融合，以提高整体模型的性能和稳健性。此外，据我们所知，这是第一次在真实数据上创建有意义的图像超维表示，同时仍保持超维性。
通过表征学习实现因果推理
导师 Dehan Kong 多伦多大学统计科学系副教授 dehan.kong@utoronto.ca 联合导师 Quan Long 卡尔加里大学生物化学与分子生物学系副教授 quan.long@ucalgary.ca 摘要 在这个项目中，候选人将参与一个关于大规模生物和医学数据中的因果推断的研究项目。关键创新在于进行表征学习以形成解开的潜变量（或分布），以减少噪音和非必要因素，从而为有效的因果推断铺平道路。将对脑部疾病的大规模组学数据进行分析，将统计方法转化为实际应用。这个跨学科项目将由 Dehan Kong 博士（多伦多大学）和 Quan Long 博士（卡尔加里大学）共同指导，Dehan Kong 博士是一位擅长因果推断、神经影像学和基因组学的统计学家，Quan Long 博士是一位医学院的计算机科学家，对脑部疾病感兴趣，可以接触到数据和领域专家。跨学科/应用经验 博士后研究员将在多伦多大学的 Kong 博士实验室和卡尔加里大学的 Long 博士团队之间分配时间。Kong 博士和 Long 博士在各种方法和应用统计研究领域拥有丰富的经验，涵盖因果推断、遗传和基因组学、神经成像和机器学习。他们的综合专业知识为研究员的培训和研究奠定了坚实的基础。 成功的候选人将沉浸在统计学和计算机科学的高度跨学科环境中。此外，候选人将与领域专家合作，他们可以从生物学和医学的角度提供解释。导师在相关领域有着长期的努力，并可以访问脑部疾病的大规模组学数据，包括阿尔茨海默氏症、帕金森氏症、自闭症、精神分裂症、双相情感障碍和抑郁症。研究小组可以使用最先进的计算设施，包括一台包含 800 个 CPU 的 CFI 支持的 HPC 服务器
视觉导航的体积环境表示
Vision语言导航（VLN）要求代理在基于视觉观察和自然语言说明的3D环境中导航。很明显，成功导航的关键因素在于全面的场景理解。以前的VLN代理使用单眼框架直接提取透视视图的2D特征。虽然很简单，但他们为捕获3D几何和语义而努力，导致部分不完整的环境代表。为了实现具有细粒细节的全面3D表示，我们引入了体积环境（VER），将物理世界脱氧于结构化的3D细胞中。对于每个单元格，通过2D-3D采样将多视图2D特征归纳到如此统一的3D空间中。通过对VER的粗略到纤维特征进行推断和多任务学习，我们的代理人可以共同预测3D占用率，3D房间布局和3D边界框。基于在线收集的vers，我们的代理构成了体积状态估计，并构建情节内存以预测下一步。实验结果表明，我们从多任务学习的环境表示导致了VLN的可观绩效提高。我们的模型在VLN基准（R2R，Reverie和R4R）之间实现了最新的性能。
CMIP6中陆生碳循环的表示
1不来梅大学，环境物理研究所（IUP），德国，德国2号航空中心（DLR），大气层研究所，德国Oberpfaffenhofen，德国3，工程学，数学和物理科学学院巴黎，索邦大学，CNRS，巴黎，法国5 MET办公室Hadley Center，UK 6国家大气科学中心，英国利兹大学7个国家大气科学中心7 Biogeochemical Signals Separtment
对3D对象表示和识别的评论
基于模型的对象识别系统从世界的图像中找到了现实世界中的对象，使用对象模型[Jain et ai。，1995]。对象识别过程是计算机视觉中最困难的问题之一。人类毫不费力，瞬间地执行对象识别，但是对机器实施的此任务的算法描述非常困难。自从我们的人生涉及3D空间以来，重要的是要有一个能够识别3D对象的系统。但是，与“ Flat” 20识别系统相比，开发3D对象识别系统要困难得多。Bliker＆Hartmann [Bliker and Hartmann，1996]强调了3个原因，指的是此问题。首先，3D场景的处理允许在太空中的物体方向进行其他自由度。第二个对象可以部分遮挡，第三个对象，从任何给定的角度都可以看到对象的一侧，有时不足
单体类别，表示差距和密码学
是公开的。然后党A选择私人a∈Z，而党B选择私人b∈Z。party a通信g a，b发送g b，常见的秘密是（g b）a = g ab =（g a）b。第三方C可以访问N，G，G A和G B，但是从已知数据中找到G AB很困难，只要P -1在其因素中包含很大的素数。有很多想法，并且有广泛的文献来构建来自非交通性群体和单体的加密协议（Monoids gen-gen-generallents of consemains of of toce of ofers of of ofers ofers of ofers of ofers ofers of ofers of ofers ofers of ofers ofers of ofers ofers of ofers of ofers of ofers ofers ofers of ofers ofers of ofers ofers of ofers of ofers of of tosepsss，我们从现在开始说），请参见例如。[msu08]，[msu11]及其中的参考。此类示例是Magyarik – Wagner公共密钥协议[WM85]，Anshel – Anshel – Goldfeld密钥交换[AAG99]，KO – Lee等。密钥交换协议[KLC + 00]和shpilrain – zapata公共密钥协议[SZ06]。在文献中，协议中使用的单体s通常称为平台组/单体。在[MR15，第4节]中有大量各种协议和平台单体列表，包括但不限于上述列表。有时这些限制在组或基质组中，有时可以使用一般的单体。本文的一个典型示例是Shpilrain -Ishakov（SU）密钥交换协议，例如[MSU08，第4.2.1节]，其工作如下。公共数据是一个单体s，两个集合的通勤元素和g∈S的a，b。party a选择私人a，a'∈A，而party b选择私人b，b'∈A。party a通信Aga'，B发送BGB'，常见的秘密是ABGB'a'= baga'b'。不使用通勤元素的另一个示例是Stickel的秘密钥匙交换（ST）[ST05]。g，h∈S带有gh̸= hg是公开的，party a pick a，a'∈Z≥0，p partion b picks a，a'∈Z≥0，a发送g a h a'，b sends g a h a'，b sends g b h b b'，常见的秘密是g a g b b b b b b b b b b b'h a'''= g b g a a h a h a h a h a h h a'''。 请注意，在这些协议中，S可以是任意的单体。 S的复杂性决定了从公共数据中找到共同秘密的困难。 如Myasnikov和Roman'kov [MR15]所示，也基于早期的作品，SU和ST协议以及其他精神，上面包括的两个段落，如果S承认S小型非平地代表，则可以成功地受到攻击。 简称这称为线性分解攻击或线性攻击。 线性攻击的后果之一是，有限的非交通性群体可能不适合加密目的，因为它们承认了中等大小的非平凡代表。 在玩具示例中，对称组S N具有N！ 元素，但承认忠实的（n-1）维度表示。 该代表的维度在组的大小上小于对数，而对称组对于各种标准非交通性组协议来说将是一个糟糕的选择。 同样，有限的简单谎言类型组通常会接受（通常）与大小相比的（通常）小维度的表示。 少数例外，包括与经典和宽容的协议有关的主要阶阶循环群，对于其他有限的简单组也是如此。g，h∈S带有gh̸= hg是公开的，party a pick a，a'∈Z≥0，p partion b picks a，a'∈Z≥0，a发送g a h a'，b sends g a h a'，b sends g b h b b'，常见的秘密是g a g b b b b b b b b b b b'h a'''= g b g a a h a h a h a h a h h a'''。请注意，在这些协议中，S可以是任意的单体。S的复杂性决定了从公共数据中找到共同秘密的困难。如Myasnikov和Roman'kov [MR15]所示，也基于早期的作品，SU和ST协议以及其他精神，上面包括的两个段落，如果S承认S小型非平地代表，则可以成功地受到攻击。简称这称为线性分解攻击或线性攻击。线性攻击的后果之一是，有限的非交通性群体可能不适合加密目的，因为它们承认了中等大小的非平凡代表。在玩具示例中，对称组S N具有N！元素，但承认忠实的（n-1）维度表示。该代表的维度在组的大小上小于对数，而对称组对于各种标准非交通性组协议来说将是一个糟糕的选择。同样，有限的简单谎言类型组通常会接受（通常）与大小相比的（通常）小维度的表示。少数例外，包括与经典和宽容的协议有关的主要阶阶循环群，对于其他有限的简单组也是如此。也就是说，这些群体相对于它们的顺序承认了小维度的非平凡表示。因为任何有限的G级别都可以在某些有限的简单组上，从而减少了问题