XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSearch
合成数据和反向图像搜索
算法技术（采矿，过滤，建模）的最新演变使人们通过复杂的搜索互动和在线监视，增强监视的机会更加透明。计算机生成的“合成数据”的出现在生成“人工智能”的技术信息革命中又有了另一个转折。由科技公司推广，以规避隐私立法并开发更便宜的监控技术，综合数据被吹捧为监视资本主义的解决方案。本对话论文首先通过（数字）摄影的介质，然后通过反向图像搜索来讨论表示与索引之间的关系，重点介绍“假”图像和歧视性技术的综合数据的使用。作者的数字民族志使用人为生成的“不存在”的人的图像来查询反向搜索引擎pimeyes，该引擎可为任何希望在Internet上找到面孔的人提供生物识别搜索。pimeyes发现的面孔与不存在的人相似，引起了有关用作查询的生成图像和搜索结果状态的问题。结果显示了使用合成数据固有的紧张局势：提高精度和增加怀疑态度之间的辩证法。在访问提供的链接网站时，混乱会随着用户而努力确定图像是否合成或真实的图像而增加。在这种情况下，反向图像搜索可能会刺激未来的综合数据开发，并同时提供将元数据嵌入到文件中的服务，以及取证以确保索引性，并将其他因素引入表示和发电之间的循环中。因此，问题的问题不是通过使用合成数据来产生现实表示的能力，而是对索引的需求，即它们的使用触发器和出现以包含它的验证的官僚机构。
Lucile Faurel- ASU搜索
“Insider Trading, Future Earnings and Post-Earnings Announcement Drift,” with Lyungmae Choi and Stephen Hillegeist, Journal of Accounting and Public Policy 42(4), July-August 2023, 1–25 “The Issuance and Informativeness of Management Long-Term Earnings Growth Forecasts,” with Tim Haight and Andreas Simon, Accounting Horizons 32(3), September 2018, 1–27 “Can Twitter有助于预测公司级的收益和股票收益？”凭借Eli Bartov和Partha Mohanram，《会计评论》 93（3），2018年5月25-57日，“萨班斯 - 奥克斯利法案和行政股票期权行使股票期间的股票回报”，Eli Bartov，会计与财务56（2），2016年6月，2016年6月，297 - 332年，297 - 332年“经济确定性效果”。 Brian Cadman and Richard Carrizosa, Journal of Accounting Research 52(1), March 2014, 37–74 “Manager-Specific Effects on Earnings Guidance: An Analysis of Top Executive Turnovers,” with Francois Brochet and Sarah McVay, Journal of Accounting Research 49(5), December 2011, 1123–1162 “Post Loss/Profit Announcement Drift,” with Karthik Balakrishnan and Eli Bartov，《会计与经济学杂志》 50（1），2010年5月，20–41 W Orking p apers
搜索和验证基于等级的量子货币
摘要。量子货币是Quanth no-Cloning定理的加密应用。最近，它是由Montgomery and Sharif（Asiacrypt '24）实例化的椭圆曲线动作。在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法来通过利用合理点的坐标来评估分裂多项式的效率，从而构成量子钞票，从而提供了更有效的对野蛮攻击的天然替代品。由于我们的攻击仍然需要指数时间，因此伪造量子钞票仍然是不切实际的。有趣的是，由于量子资金的固有特性，我们的攻击方法还导致了更有效的验证程序。我们的算法利用了二次曲折的特性来利用合理点来验证椭圆曲线叠加的基数。我们希望这一方法可以为基于椭圆曲线的量子密码学的未来研究做出贡献。
学校搜索负责人 - 圣心学院
密歇根州布鲁姆山山的圣心学院的董事会正在寻求2026年7月1日的新校长。于1851年在底特律成立，圣心学院是密歇根州最古老的独立学校。该学院于1958年移居到布卢姆山丘山的28英亩校园。今天，圣心学院对天主教徒，大学预科教育>女生（婴儿12岁）和许多文化和信仰的男孩（婴儿8级），以符合圣心教育的目标和标准。坐落在该国越多的一个委员会之一中，圣心的28英亩的校园茂密而宁静，没有> cea> cea> cea> cea> cea> ve decuda>。在主楼的入口以及与他们接触并互动的所有其他人的入口处欢迎游客。主题是干净，pris> ne的，尤其是Majes> c和优雅的天主教教堂，这些教堂将建筑物的各种翅膀团结起来，并为改善的空间提供空间，并提供全学院礼仪和祈祷服务。还有一间现代，最先进的，31,000平方英尺的田野房屋。在学院的校园内和设施内部本身具有明显的使命和遗产感。使命生活和呼吸，在学校的生活中无所不在。
课程 - 丹尼尔·彼得森（Daniel S. Peterson）博士 - ASU搜索
我的工作旨在提高我们对患有神经系统状况的人的理解，以及减少未来频率下降的方式。为了实现这一目标，我们进行人类受试者的研究对1）表征平衡缺陷，2）了解平衡的神经控制； 3）开发和评估预防秋季康复干预措施。我们与一个工程师，神经科学家，神经心理学家和临床医生组成的跨学科团队，以确保我们的工作受到理论框架的指导，并仍然可以转换为临床社区。我们减少跌倒和改善生活质量的目标支持ASU卫生学院解决方案的使命，以“为社会的健康和福祉做出有意义的贡献”。
离散空间中的神经遗传搜索
由于生成过程仍然受训练有素的生成模型的控制，因此NG有效地将气体的搜索可容纳与深神经网络的生成力相结合。此外，由于提出的遗传操作员是问题敏捷的，因此可以将NGS应用于各种任务的任何深层生成模型，与传统气体相比，这需要大量的努力来设计特定问题的操作员。ngs也可以通过将人口和由父母使用的算法添加到具有顺序的一代模型的任何算法中，可以轻松地实现。最终，与单通道的生成相比，NGS中基于人群的迭代生成允许生成过程随着时间的推移而适应，提高了产生的产出的质量，甚至可以提高分布的稳健性
使用深度学习和快速最大内在产品搜索
我们如何构建和优化必须快速填充板岩的推荐系统（即横幅）？深度学习堆栈与快速最大最大产品搜索（MIPS）算法的组合已经表明，可以在生产中部署灵活的模型，从而可以迅速向用户提供人体建议。尽管很有希望，但不幸的是，这种方法不足以构建最大化奖励的推荐系统，例如单击的概率。通常优化了代理损失，并使用A/B测试来测试系统是否实际提高了性能。本教程通过必要的步骤进行参与，以建模奖励，并直接优化基于快速搜索算法构建的建议引擎的奖励，以生成高性能奖励优雅的推荐系统。
