XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSemantic
朝着语义fMRI神经反馈
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2020年11月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2020.11.11.09.374397 doi：Biorxiv Preprint
引导跨语义语义解析器
语义解析的最新进展几乎不考虑英语以外的其他语言，但专业翻译的速度可能非常昂贵。我们将接受单一语言训练的语义解析器（例如英语）调整为新的语言和多个域，并具有最小的注释。我们查询机器翻译是否足以替代培训数据，并将其扩展到使用英语，释义和多语言预培训模型的联合培训来调查引导。我们通过在多个编码器上的注意力并提出了ATIS的新版本，并在德语和中文中介绍了新版本，从而开发了一个基于变压器的解析器，将副本酶结合在一起。实验结果表明，MT可以在新的语言中近似训练数据，以便通过多个MT engines进行释义时进行准确解析。考虑到MT何时不足，我们还发现，使用我们的方法仅使用50％的培训数据才能在完全转移的2％内实现解析精度。1
提高语义细分的效率...
提取和分析详细的视觉信息。传统的人工神经网络（ANN）在这一领域取得了长足的进步，但是尖峰神经网络（SNN）的能源效率和以生物为基础的基于时间的处理而引起了人们的关注。然而，由于限制，诸如量化误差和次优膜电位分布之类的局限性，现有的基于SNN的语义分割方法面临着高精度的挑战。这项研究介绍了一种基于尖峰 - 深板的新型尖峰方法，并结合了正则膜电位损失（RMP-loss）来应对这些挑战。建立在DeepLabv3体系结构的基础上，提出的模型通过优化SNN中的膜电位分布来利用RMP-loss来提高分割精度。通过优化膜电位的存储，其中仅在最后一个时间步骤存储值，该模型可显着减少内存使用和处理时间。这种增强不仅提高了计算效率，而且还提高了语义分割的准确性，从而可以对网络行为进行更准确的时间分析。提出的模型还显示出更好的稳健性，以防止噪声，在不同级别的高斯噪声下保持其精度，这在实际情况下很常见。所提出的方法在标准数据集上展示了竞争性能，展示了其用于节能图像处理应用的潜力
移动AIGC的跨模式生成语义通信：联合语义编码和及时工程
于2023年12月20日收到； 2024年6月18日修订； 2024年8月20日接受。出版日期2024年8月26日；当前版本的日期2024年11月5日。这项工作得到了中国国家自然科学基金会（NSFC）的一部分，根据赠款62102099和授予U22A2054的赠款，部分由Guangzhou基础研究计划，根据Grant 2023A04J1699的赠款，一部分是由Guangdong Basic和Grant Indied Basic Research Foundation下的Grant 2023A151515151514 01137。这项研究也得到了新加坡国家研究基金会的一部分，部分由InfoComm媒体发展局在其未来的通信研发研究和发展方面的一部分，部分由国防科学组织（DSO）国家实验室根据AI新加坡计划，根据Grant FCP-NTU-RG-2022-010和Grant FCP-ASTRORE的GRANT FCP-ASTRASTAR TAIRISTION，在Grant FCP-NTU-RG-2022-010和下第1层在赠款RG87/22下，部分由NTU金融计算技术中心（NTU-CCTF）。这项研究也部分得到了Sutd SRG-ISTD-2021-165的支持，部分由Sutd-Zju的想法在Grant Sutd-Zju（VP）202102下的一部分，部分由新加坡教育部，新加坡教育部在SMU-SUTD下的22-SISSIS-SIS-SIS-SIS-SMU-048和STAIRITY pactiatiatiatiatiatiatiatiation in. Smu-sutd pransiatiatiatiatiatiations praintiatiatiatiatiatiations pransiatiatiatiatiationnif。NSF在Grant CNS-2148382下部分支持Shiwen Mao的工作。建议接受J. Ren。（通讯作者：Jiawen Kang。）
事故预测的语义视频分析
摘要 - 飞行员和骑自行车的人是最脆弱的，但也是最不可预测的交通参与者。由于他们在高度自由度和方向突然变化的城市环境中移动的能力，他们的运动仍然具有挑战性。我们提出了一个驾驶员援助系统，以应对其中一些挑战。我们的系统由一个由各种自动编码器和长期短期内存网络制成的世界模型组成。世界模型从脆弱的流量参与者的角度获取视力和动作数据，并在提前一秒钟内生成其环境的视觉预测（图像）。我们系统的第二部分是一个基于变压器的描述系统，该系统采取了预测的感知，在这里，作为一个展示，如果汽车和易受伤害的交通参与者之间的碰撞似乎即将到来，则将其抽象为文本警告。我们的描述系统有助于将驾驶员的危险情况与上下文相关，并可以扩展到其他驾驶员援助系统，例如盲点检测。我们在使用CARLA的模拟中生成的数据集上评估了我们的系统。索引术语 - 自主驾驶，机器学习，视频描述，世界模型
向飞行员发出通知的智能语义查询...
估计公共报告信息收集负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减少此负担的建议）发送至华盛顿总部服务处、信息运营和报告理事会，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302，以及管理和预算办公室、文书工作减少项目 (0704-0188) Washington, DC 20503。请勿将表格寄回上述地址。1. 报告日期（日-月-年） 7 月 6 日 2. 报告类型 最终版 3. 涵盖日期（从 - 到） 7 月 2 日 – 3 月 6 日
解开过去语义信息的记忆
人类的视觉系统能够处理连续的视觉信息流，但大脑在连续的视觉处理过程中如何编码和检索近期的视觉记忆仍不清楚。本研究探讨了在连续的视觉刺激下，工作记忆保留过去信息的能力。然后我们提出了一项新任务——记忆解开，旨在从 fMRI 信号中提取和解码过去的信息。为了解决过去记忆信息干扰的问题，我们设计了一种解开的对比学习方法，灵感来自前摄干扰现象。该方法将相邻 fMRI 信号之间的信息分离为当前和过去成分，并将它们解码为图像描述。实验结果表明，该方法有效地解开了 fMRI 信号中的信息。这项研究可以推进脑机接口并缓解 fMRI 中时间分辨率低的问题。1
gosemsim：Go-Terms语义相似性度量
gosemsim包装。 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>2 buildgoMappap。 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>。 div>。 div>3个簇。 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>。 div>。 div>。 div>。 div>4个硬币。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 Genesim。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 Godata 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。4个硬币。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 Genesim。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 Godata 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。5 Genesim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 Godata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2010级。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 Gosim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9个信息方法。 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>9 load_orgdb。 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>。 div>。 div>。 div>10 mclustersim。 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>。。。。。。。。。。。。10 mgenesim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 mgosim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 read.blast2go。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 read.gaf。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 TCSS_CUTOFF。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14条款。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 wangmethod_internal。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
数字孪生的语义微服务框架
摘要：工业信息物理系统中的数字孪生 (DT) 是工业 4.0 的关键支持技术。服务是几乎每个 DT 概念的重要组成部分，但由于没有通用的指导方针，它们的交互通常是特定于实现的。这项工作根据相应文献中确定的应用程序确定了 DT 服务框架的一些基本要求。基于这些要求，提出了一种服务框架架构。该架构利用语义网技术和工作流引擎进行服务编排，以支持满足确定的要求。作为工业过程传感器数据评估的案例研究，提出了一个概念验证实现，展示了所提出的 DT 服务框架架构的可行性和适用性。