XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRetrieval
体现摊位：检索和生成的一般非参数体现记忆
图1：体现抹布方法概述。（a）记忆是通过将拓扑图的节点组织到语义森林中来构建的。（b）（a）中的内存可用于查询，并带有并行的树遍历。（c）具有文本输出的导航操作，或者可以为查询生成全局说明，并将检索结果用作LLM上下文。
通过公平检索增强>公平的人类一代
现有的文本到图像生成模型反映甚至扩大了其培训数据中根深蒂固的社会偏见。这对于人类图像发生尤其关注，其中模型与某些人口统计组有偏见。现有的纠正此问题的尝试受到预训练模型的固有局限性的阻碍，并且无法实质上改善人口多样性。在这项工作中，我们引入了公平检索增强生成（Fairrag），这是一个新颖的框架，该框架对从外部图像数据库中检索到的参考图像进行了预训练的生成模型，以改善人类发电机的公平性。Fairrag可以通过轻质线性模块进行调节，该模块将图像投入到Textual空间中。为了提高公平性，Fairrag应用了简单但有效的借鉴策略，在生成过程中提供了来自Di-Verse人群的图像。广泛的实验表明，Fairrag在人口统计学多样性，图像文本比对和图像保真度方面构成了现有方法，同时在推断过程中产生了最小的计算开销。
3D模型检索算法基于注意力和多...
随着计算机视觉的快速发展，3D数据正在迅速增加。如何从大量模型中检索类似模型已成为一个热门研究主题。但是，为了满足人们的需求，需要进一步提高检索准确性。在多视图3D模型检索方面，如何有效地学习视图之间的信息是提高性能的关键。在本文中，我们提出了一种基于注意力和多视图融合的新型3D模型检索算法。具体来说，我们主要构建了两个模块。首先，动态的专注图学习模块用于学习视图块之间的内在关系；然后，我们提出了注意力网络算法，该算法结合了通道注意算法和NetVlad算法。，它根据特征通道之间的信息来学习特征通道之间的信息，以增强特征表达能力，然后使用NetVlad算法根据聚类信息将多个视图功能融合到全局特征中。本质上，全局特征是根据欧几里得距离来检索的模型的唯一功能。与使用ModelNet10和ModelNet40的其他最新方法相比，该方法证明了检索图的显着改善。我们的实验还证明了模块在算法中的有效性。
睡眠剥夺障碍障碍
悖论性睡眠剥夺对记忆过程的有害影响已得到充分记录。，非选择性睡眠剥夺更常见于现代社会，因此代表了更好的翻译模型。我们最近报道说，在测试雄性小鼠在加上迷宫歧视性避免任务（PM-DAT）和被动回避任务（PAT）中，急性总睡眠剥夺（TSD）立即6小时。为了将这些发现扩展到女性，我们检查了（预测试）TSD对雄性和雌性小鼠的不同记忆任务的影响。使用3种不同的记忆模型对动物进行测试：1）调节恐惧环境（CFC），2）PAT和3）PM-DAT。在所有实验中，在接受测试之前，在所有经验中，通过温和的干扰方法完全剥夺了6小时的睡眠。在CFC任务和PAT，TSD诱导的记忆障碍中，无论性别如何。在PM-DAT中，女性中TSD的记忆障碍效应更大。共同确认了TSD对情绪记忆检索的损害影响，并证明在雌性小鼠中，根据评估的记忆任务可能会更高。
检索多媒体文献评论：
摘要 - 多媒体检索是关于多媒体内容中包含的信息的搜索和重新选择。多媒体内容由图像，文本，视频，声音或四个组合组成。多媒体内容，尤其是每年拍摄的数字照片和视频超过1.2万亿的照片。八十五（85）％的多媒体内容是使用智能手机拍摄的，并直接上传到社交媒体上。多媒体内容的堆积将每年继续增长，因此它需要时间在使用的存储媒体中追踪它。多媒体检索可以根据内容的面对所有者对城市进行分类。可以使用人工智能做好面部识别。人工智能的发展也一直在发展，直到机器学习技术的出现为止。目前，许多关于多媒体检索的研究使用了机器学习，这些方法得到了其他AI算法（例如深度学习）的支持。在这项文献研究中，将对面部增强中使用的多媒体检索，机器学习和算法进行研究，以便获得多媒体检索方法的成功率和机器学习方法的结论，以识别面部。
填字游戏线索答案检索和排序的多策略方法
填字游戏 (CP) 解析是一种流行的游戏。与几乎所有其他人类游戏一样，可以自动解决这个问题。CP 求解器将其纳入约束满足任务，其目标是最大限度地提高用与线索一致并与谜题方案连贯的答案填充网格的概率。这些系统（Littman 等人，2002 年；Ernandes 等人，2005 年；Ginsberg，2011 年）严重依赖于每个线索的候选答案列表。候选答案的质量对 CP 解析至关重要。如果正确答案不在候选列表中，则无法正确解答填字游戏。此外，即使是排名较差的正确答案也会导致填字游戏填写失败。答案列表可以来自多个求解器，其中每个求解器通常专门解决不同类型的线索，和/或利用不同的信息来源。此类列表主要通过两种技术检索：（1）使用线索表示通过搜索引擎查询网络；（2）查询包含先前回答过的线索的线索-答案数据库。在本文中，我们专注于后者。在从线索-答案知识源中检索候选答案的问题中，答案根据查询线索与数据库中的线索之间的相似性进行排序。相似性由搜索引擎提供，搜索引擎为每个检索到的答案分配一个分数。已经实施了几种方法，通过学习排序策略对候选列表进行重新排序（Barlacchi 等人，2014a；Barlacchi 等人，2014b；Nicosia 等人，2015；Nicosia 和 Moschitti，2016；Severyn 等人，2015）。这些方法需要一个训练阶段来学习如何排序，并且大多数情况下在重新排序方面有所不同。
DTI 通知：230419-01 主题：军事记录检索...
DTI 通知：230419-01 主题：军事记录检索过渡影响：退休和退役空军成员 BLUF：军事记录检索功能现已在 myFSS 上可用。已在 myPers 中提交的事件将继续在 myPers 中处理。从即日起，退休和退役空军成员应使用 myFSS 提交军事记录检索请求。通过 myPers 提交的事件将不再被接受，需要通过 myFSS 提交。myPers 中的先前事件将被处理。请不要通过 myFSS 提交重复请求。要在 myFSS 中提交新请求，请导航至 myFSS 登录页面，然后在位于页面顶部的知识文章搜索栏中输入知识文章的标题：
Imageclef 2024的概述：医疗应用中的多媒体检索
Bigdan Ionescu 1，Henning M£2，Maria Drold 1，JohannesRèuckert3，Asma Ben Abacha 4，Ahmad Idrisssi-Yagir 3，Schaltic 8，Schaltic 8，System Schmidt 7，Tabea M.G.Pakull 8 , Hendrik 3 , Benjamin Bracke 3 , Christoph M. Friedrich Benjamin 11 , Benjamin 11 , Emmanuelle Esperan 11 11 , Yeuan Fu 12 , Steven A. Hicks 11 , Michael A. Riegler 13 , Andrea Stor, Andrea 13, P˚al Halvorsen 13, Maximilian Heinrich 14,
签证：带视觉源归因的检索增强生成
源文档的。 此类源归因042方法使用户可以检查输出的043可靠性（Asai等人。 ，2024）。 044 However, text-based generation with source attri- 045 bution faces several issues: First, citing the source 046 at the document level could impose a heavy cogni- 047 tive burden on users ( Foster , 1979 ; Sweller , 2011 ), 048 where users often struggle to locate the core ev- 049 idence at the section or passage level within the 050 dense and multi-page document. 尽管有051个粒度不匹配可以通过基于052通道引用的生成方法来解决 - 链接 - 053对特定文本块的答案，它需要非054个琐碎的额外工程工作，以匹配文档源中的块055。 此外，源文档中的视觉高-056照明文本块对用户的直观更加直观，但是它仍然具有挑战性，因为它需要控制文档渲染，这是059，它并不总是可以访问，例如PDF方案中。 060受到最新文档屏幕截图EM- 061床上用品检索范式的启发 - 放下文档 - 062 Ment Processing模块，直接使用VLM 063来保留内容完整性和编码Doc-064 UMent ument屏幕截图（Ma等人。 ，2024），065，我们询问源归因是否也可以在066中添加到如此统一的视觉范式中，以es- 067 tablish tablish tablish tablish a Tablish a Tablish a既是视觉，端到端可验证的RAG 068管道，既是用户友好且有效？ 069为此，我们提出了通过VI Sual s usce a ttribution（Visa）的检索增加的070代。。此类源归因042方法使用户可以检查输出的043可靠性（Asai等人。，2024）。044 However, text-based generation with source attri- 045 bution faces several issues: First, citing the source 046 at the document level could impose a heavy cogni- 047 tive burden on users ( Foster , 1979 ; Sweller , 2011 ), 048 where users often struggle to locate the core ev- 049 idence at the section or passage level within the 050 dense and multi-page document.尽管有051个粒度不匹配可以通过基于052通道引用的生成方法来解决 - 链接 - 053对特定文本块的答案，它需要非054个琐碎的额外工程工作，以匹配文档源中的块055。此外，源文档中的视觉高-056照明文本块对用户的直观更加直观，但是它仍然具有挑战性，因为它需要控制文档渲染，这是059，它并不总是可以访问，例如PDF方案中。060受到最新文档屏幕截图EM- 061床上用品检索范式的启发 - 放下文档 - 062 Ment Processing模块，直接使用VLM 063来保留内容完整性和编码Doc-064 UMent ument屏幕截图（Ma等人。，2024），065，我们询问源归因是否也可以在066中添加到如此统一的视觉范式中，以es- 067 tablish tablish tablish tablish a Tablish a Tablish a既是视觉，端到端可验证的RAG 068管道，既是用户友好且有效？069为此，我们提出了通过VI Sual s usce a ttribution（Visa）的检索增加的070代。071在我们的方法中，大型视觉模型072（VLM）处理单个或多个检索的文档图像，不仅为074产生了对074用户查询的答案，而且还返回了075框架内的相关区域内的相关区域。076如图1所示，此方法通过视觉上指示文档中的确切078位置来启用di-077 rect归因，从而允许用户在080原始上下文中快速检查生成答案的原始上下文中的支持证据。VLMS 081不受文档格式或渲染的限制，082
使用加固学习的手术期转变
摘要。在微创手术中，视频分析的手术工作流程分割是一个经过深入研究的主题。传统的AP-PRACH将其定义为多类分类问题，其中各个视频帧被归因于手术期标签。我们引入了一种新颖的加固学习公式，以用于离线相过渡检索。我们没有试图对每个视频框架进行分类，而是确定每个相变的时间框架。通过构造，我们的模型不会产生虚假和嘈杂的相变，而是连续的相位块。我们研究了该模型的两种不同配置。第一个不需要在视频中处理所有框架（在2个不同的应用程序中仅<60％和<20％的帧），而在最先进的准确性下略微产生结果。第二个配置处理所有视频帧，并以可比的计算成本优于最先进的框架。我们将方法与公共数据集Cholec80上的最近基于框架的最高框架方法Tecno和Trans-Svnet进行了比较，也将腹腔镜sapocococopopopopopopopopopopexy的内部数据集进行了比较。我们同时执行基于帧的（准确性，精度，重新调用和F1得分），也可以对我们的算法进行基于事件的（事件比率）评估。