XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemV100
一种解决人工智能规划难题的新型自动化课程策略
主算法（算法 1）首先从我们需要解决的目标 6 实例（算法 2）创建一个子实例任务池，并可能从其他未解决的实例中创建子实例以进一步提高性能（选项 MIX）。通常，任务池包含 100,000 个任务或子实例。8 在每次迭代中，采样器/老虎机从池中挑选一批任务子实例并将其传递给 9 RL 代理。一批通常有 500 个任务或子实例（算法 3）。10 基于蒙特卡洛树搜索（算法 4）的 RL 代理，借助神经网络（CNN 或 11 GNN）进行增强，尝试解决这些实例。对于批次中的每个实例，MCTS 都会在给定的资源预算下寻找一个解决方案，对于生成的每个成功解决方案，MCTS 还会为策略/价值深度网络（训练器）生成一系列新的训练数据，以进一步更新其网络参数。每个实例的 MCTS 成功/失败状态都会发送回采样器/老虎机以调整其权重。每次成功的尝试不仅会生成一个有效的解决方案，还会为训练器改进策略/价值数据，以训练代理的深度网络。训练器会保留一个大小为 100000 的池子，用于存储 MCTS 生成的最新训练数据，并训练网络。每个训练批次都会均匀随机抽样。所有实验均在配备 2x18 19 核 Xeon Skylake 6154 CPU 和 5 个 Nvidia Tesla V100 16GB GPU 的机器上完成，所有训练组件均使用学习率为 0 的 Adam。 002作为默认优化器。MCTS模拟次数R设置为1600，Exp3每次迭代采样的batch size M设置为500。
“使用拓扑设计的3D介电纳米纳米式天线增强纳米级手性增强”的补充信息”
拓扑优化图1（a）描绘了TO的物理模型。拓扑设计空间由400×400×100 nm 3的矩形区域定义，这是测量1的较大电磁场模拟区域的一部分。1 µm×1。1 µm×600 nm。在设计空间下方放置了100 nm厚的SIO 2底物。使用具有高斯模式的R -CPL使用几乎薄的透镜（Na 0.25），以垂直角度将其定向到底物表面上。位于底物表面上的梁腰部在底物表面的直径为982 nm。波长为532 nm，距离基板的光源位于420 nm。tio 2被选为设计材料，其折射率为2。51185 + 0。01128 i在设计波长处，通过椭圆测量法对通过原子层沉积制备的118 nm厚的TIO 2膜进行了实验测量。有限差频域法被用作麦克斯韦求解器[17，40]。用4 nm cu-bic网格离散模拟区域，将最外面的五层分配为完美匹配的层，该层吸收了仿真空间内单个对象散射的电磁场。在TO框架内，配偶的介电函数桥接了设计材料E R和周围空气介质（E 0）的值，形成为E R = E 0 +ρ（E M-e 0）。在这里，设计变量ρ是连续的真实标量，范围为0至1。文献[16，40]中记录了TO的更多细节。我们的设计变量的初始值被设置为随机数字，均匀跨越0.5至0.7。我们采用了基于梯度的优化算法将设计值ρ向0或1驱动，其中ρ= 1的分布代表优化的结构。另外，为了鼓励设计变量的二线化，我们使用sigmoid函数实现了一种投影过滤方法。计算是在具有NVIDIA TESLA V100 SXM2（32 GB）的GPU节点上进行的。