XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemScala
与机器人和人类同事的仓库物流的可扩展多代理增强学习
摘要 - 我们考虑了一个仓库，其中数十个移动机器人和人类采摘者共同努力收集和运送仓库中的物品。我们解决的基本问题（称为采摘订单问题）是这些工人代理必须如何协调其在仓库中的动作和行动，以最大程度地提高此任务的性能。使用启发式方法建立的行业方法需要大量的工程工作，以优化天生的仓库配置。相比之下，可以灵活地应用多代理增强学习（MARL）大小，布局，工人的数量/类型，项目补充频率）和不同类型的采摘订单范式（例如，商品对人和人的物品），因为代理商可以学习如何通过经验来最佳合作。我们开发了层次的MARL算法，在该算法中，经理代理商将目标分配给工人，经理和工人的政策是为了最大程度地提高全球目标（例如，选择率）。我们的层次结构算法在基线MARL算法上取得了显着提高，并且在多种仓库配置和不同的订单挑选范式中，多个已建立的行业启发式方法的总体选择率和整体选择率在多个已建立的行业启发式方面实现了显着提高。
自动赛车的可扩展监督架构
摘要 - 近年来，自主赛车联赛的数量和重要性，因此对它们的研究数量一直在增长。由于场景的多样性，不同系列之间的无缝集成引起了人们的关注。但是，全尺度赛车的高成本使其成为更容易获得的开发模型，以研究较小的形态并扩大所达到的结果。本文提出了一种用于自动赛车的可扩展体系结构，该架构强调模块化，对各种配置的适应性以及监督允许使用不同动态策略的管道平行执行的能力。该系统展示了各种环境中一致的赛车表现，这是通过成功参与两项相关竞赛来证明的。结果证实了体系结构的可扩展性和多功能性，为竞争性自主赛车系统的发展提供了强大的基础。在现实世界中的成功应用验证了其实际有效性，并突出了其在自主赛车技术中未来进步的潜力。
利用可扩展的 AI 基础设施为您的 AI 战略提供未来保障
在当今的数字环境中，人工智能 (AI) 的应用正在迅速改变行业、推动创新并为组织释放新机遇。从预测分析到个性化客户体验，人工智能正在彻底改变业务运营。最大的 IT 服务提供商之一塔塔咨询服务公司 (Tata Consultancy Services) 的一项研究表明，超过 8/10 的高管已经部署了人工智能。根据《财富商业洞察》2024 年调查，人工智能的市场规模将从 2024 年的 6210 亿美元增长到 2032 年的 27400 亿美元。人工智能现在被视为关键战略之一，组织正着眼于实现其业务目标和抱负。
rrcov：具有高分解点的可扩展稳定估计器
巴士。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6灌木丛。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9辆车。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。9辆车。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个级联。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 cov类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13共瓦斯。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15五阶级类。 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>16 covcontrol类。 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>17 covcontrolcd。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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可扩展和普遍预测细胞表型
可以通过扰动各个组件并研究系统的响应来理解生物系统。细胞生物学实验是通过应用的处理，细胞状态和测定的表型来定义的。鉴于大量可能的组合，测试每种情况都是不切实际的。我们提出了先知，这是一种基于变压器的计算模型，用于细胞表型预测。先知学习了细胞生物学实验空间的表示，使其能够预测不同表型的新细胞环境中未经测试的小分子或遗传扰动的结果，包括基因表达，细胞活力，细胞活力和细胞形态。其可扩展的体系结构促进了跨独立测定的培训，并使用转移学习来增强跨表型的性能。体外验证表明，先知指导实验设计的潜力，使其成为加速生物学发现的宝贵工具。
可扩展性是量子计算的生命线
风险投资和商业部门的作用：短期与长期资本市场在开发新技术中发挥着至关重要的作用。风险投资在量子计算中发挥着积极作用；然而，鉴于 NISQ 的固有局限性，其中许多投资的长期收益有限。这些商业驱动力不一定适用于 FTQC，因为 FTQC 寻求的是实现量子计算真正承诺所需的持续、长期耐心的资本投资。商业和风险投资部门普遍存在的短期思维正在推动量子计算发展专注于短期收益。这些短期收益与建立 FTQC 所需的发展之间的重叠越来越小——这不仅对技术本身而且对投资都是一种风险。
全息量子计算：可伸缩和错误 -
这项工作引入了全息量子计算，这是一种利用全息原理和ADS/CFT对应的新型范式，以解决量子信息处理中的关键挑战，例如可伸缩性和误差校正。通过在较高维空间的边界上对量子信息全息编码，我们提出了一个框架，与传统的基于Qubit的方法相比，该框架可显着改善可伸缩性和错误弹性。我们全面的全息量子量子组合的综合理论模型包括构建具有固有误差校正特性的全息量子误差校正代码，并构建较低的跨开销，以实现容错。我们提出了利用信息的几何编码的新颖性，例如在弯曲空间上量子步行和双曲线图中的路径求解，表明了潜在的加速和资源效率。此外，我们探索了全息框架内的标准量子算法（如量子傅立叶变换（QFT））的实现。本文还使用模拟量子模拟器，超导量子阵列和混合经典量词系统详细介绍了物理实施策略，从而突出了实现全息量子计算机的实用途径。我们的结果表明，全息量子计算不仅增强了量子计算的能力，而且还可以深入了解量子信息，时空和重力之间的基本联系。这种相互交流的方法在量子计算和基本物理学方面打开了新的边界，从而在量词后加密，量子模拟和加速科学发现中提供了潜在的突破。
全息量子计算：一种可扩展且误差较小的... - OSF
这项工作引入了全息量子计算，这是一种利用全息原理和 AdS/CFT 对应来解决量子信息处理中的关键挑战（例如可扩展性和纠错）的新范式。通过在高维空间的边界上全息编码量子信息，我们提出了一个框架，与传统的基于量子比特的方法相比，该框架在可扩展性和错误恢复方面有显著的改进。我们用于全息量子计算的综合理论模型包括构建全息量子纠错码，该码具有内在的纠错特性和较低的容错开销。我们提出了利用信息几何编码的新算法，例如弯曲空间上的量子行走和双曲图中的路径查找，展示了潜在的加速和资源效率。此外，我们还探索了在全息框架内实现标准量子算法，例如量子傅里叶变换 (QFT)。本文还详细介绍了使用模拟量子模拟器、超导量子比特阵列和混合经典量子系统的物理实现策略，重点介绍了实现全息量子计算机的实用途径。我们的结果表明，全息量子计算不仅增强了量子计算的能力，而且还深入了解了量子信息、时空和引力之间的基本联系。这种跨学科方法开辟了量子计算和基础物理学的新领域，为后量子密码学、量子模拟和加速科学发现提供了潜在的突破。
Unitraj：可扩展车辆轨迹预测的统一框架
摘要。车辆轨迹预测越来越依赖于数据驱动的解决方案，但是它们扩展到不同数据域的能力以及较大数据集大小对其概括的影响仍然不足。虽然可以通过使用多个数据集来研究这些问题，但由于几个差异，例如，在数据for-mats，MAP分辨率和语义注释类型中，这是具有挑战性的。为了应对这些挑战，我们介绍了Unitraj，这是一个综合框架，该框架统一了各种数据集，模型和评估标准，为车辆轨迹预测字段提供了新的机会。特别是，使用Unitraj，我们进行了广泛的实验，并发现当转移到其他数据集时，模型的模型显着下降。但是，扩大数据大小和多样性可以大大提高性能，从而导致Nuscenes数据集的最新结果。我们对数据集特征提供了见解，以解释这些发现。代码可以在此处找到：https：//github.com/vita-epfl/unitraj。