XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTriffid
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
摘要 - 自然灾害的日益复杂性需要创新的技术解决方案，以支持急救人员的努力。本文介绍了Triffid System，这是一个全面的技术框架，将无人接地和航空车与先进的人工智能功能相结合，以增强野火，城市洪水以及地球后的搜索和救援任务的灾难响应。通过利用最新的自主导航，语义感知和人类机器人交互技术，Triffid提供了一个复杂的系统，该系统包括以下关键组件：混合机器人平台，集中式地面站，定制通信Infrastrastructure和智能手机应用程序。定义的研发活动表明，深层神经网络，知识图和多模式信息融合可以使机器人能够自主浏览和分析灾难环境，降低人员风险并加速响应时间。建议的系统通过提供高级任务计划，安全监控和自适应任务执行功能来增强应急小组。此外，它可以确保在复杂和风险的情况下实现时间情境意识和运营支持，从而促进快速，精确的信息收集和协调的行动。索引术语 - 动物学，污点后，人工智能，增强现实，情境意识，第一响应者
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
摘要 - 视觉变压器（VIT）在各种计算机视觉任务中都表现出最先进的性能，但是其高计算需求使其对于资源有限的边缘设备不切实际。本文介绍了Microvit，这是一种轻巧的视觉变压器体系结构，通过显着降低计算复杂性，同时保持高精度，从而优化了边缘设备。Microvit的核心是有效的单头注意（ESHA）机制，该机制利用组卷积减少特征冗余，并且仅处理一小部分通道，从而降低了自我注意力的负担。Microvit是使用多阶段元式构建结构设计的，堆叠了多个微型编码器以提高效率和性能。Imagenet-1k和可可数据集上的全面实验表明，微型电视可以达到竞争精度，同时显着改善了3。6×更快的推理速度和降低效率高40％的效率的速度比移动设备系列高40％，这使其适合在资源受限环境（例如移动设备和边缘设备）中部署。索引术语 - 分类，自我注意力，视觉跨前，边缘设备。
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3\371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。