XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcompoter
在国内外的CNKI和Google Scholar的2019-2024公共研究结果
摘要。计算机视觉为机器视觉提供了图像和场景分析的理论和算法基础，机器视觉提供了实现计算机视觉的端目模型，系统结构和实施方式。两者共享一组理论系统，只有开发方向是不同的，机器视觉侧重于工业领域的实际应用，而计算机视觉则集中在理论al-gorithms的研究上。因此，计算机视觉和机器学习的跨研究已成为当前人工智能研究领域的重要方向之一。本文首先定义了人工智能，计算机视觉和机器学习的概念，并进一步说明了计算机视觉与机器学习之间的强烈相关性，从方法论和搜索逻辑方面。然后，它进一步使用文献计量学来整合基于2019 - 2024年Citespace的知识和Google Scholar的研究结果，以现实的方式揭示了两者之间的关系。最后，本文对本文进行了定性分析，以总结compoter愿景和机器学习及其问题的交集的当前最新研究和应用。以前的研究的整合将有助于学术界对学科研究过程中重要节点和基本问题的理解，以及对未来研究的更加规定的计划。
企鹅：填充加固学习剂的训练框架
摘要：渗透测试（塞）是识别和利用Compoter系统中漏洞以提高其安全性的必要方法。最近，增强学习（RL）已成为一种有希望的方法来创建自主的五旬节剂。然而，缺乏现实的代理训练环境阻碍了有效的基于RL的五型耐药剂的发展。为了解决这个问题，我们提出了pengym，该框架为培训pent pestest的RL代理提供了真实的环境。Pengym使网络发现和基于主机的剥削动作都可以在模拟网络环境中训练，测试和验证RL代理。我们的实验证明了这种方法的可行性，与典型的基于仿真的代理训练相比，主要优势是pengym能够在真实的网络环境中执行实际的五件操作，同时提供合理的训练时间。因此，在pengym中，无需使用假设和概率来对动作进行建模，因为动作是在实际网络中进行的，其结果也是真实的。此外，我们的结果表明，经过企业训练的RL代理平均步骤更少，以达到五旬续的目标 - 在我们的实验中7.72个步骤，而模拟训练的药物的11.95步。
![arxiv：2502.13725v1 [CS.CL] 2025年2月19日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ac78bb51ac94f00dbbeea71de33e16860122107c.webp)
arxiv：2502.13725v1 [CS.CL] 2025年2月19日
时间序列建模在许多现实世界应用中都具有重要的重要性，并且已经进行了经常研究。虽然预先训练的基础模型在自然语言处理（NLP）和compoter Vision（CV）领域取得了令人印象深刻的进步，但它们的时间范围内的发展受到数据传播的限制。一系列最近的研究表明，大型语言模型（LLMS）在复杂的代币序列上具有稳定的模式识别能力和推理能力。然而，熟悉的文献尚未在（a）有效地对齐时间序列和自然语言方式之间和（b）保持推理效率之间的高质量。要解决上述问题，我们现在提出了时间段框架。Time-lalama首先通过线性代币机制将时间序列输入转换为令牌嵌入。第二，时间序列令牌的床位与文本提示保持一致。第三，为了进一步适应LLM主链进行时间序列建模，我们开发了一种动态的低级适应技术（D-Lora）。d-lora动态性地选择了每个时间序列输入的变压器主链各层的最合适的洛拉模块，从而增强了模型的预测能力。我们对具有挑战性的现实时间序列任务的广泛收集的实验结果证实，我们提出的方法实现了最新的（SOTA）性能。1
无需组装：DNA序列的更强，更简单的发布标准的时间
每个科学纪律都制定了出版标准，旨在帮助研究人员简洁地传达支持他们结论的证据，并允许其他人在工作基础上建立。例如，要发布新化合物的第一份报告，合成化学必须提供NMR和质谱，因为有广泛的共识，即这些分析技术必须表明根据预期制备了化合物。同样，当开发新软件时，几乎需要普遍要求在出版物上提供源代码，以便其他人可以检查其功能并重复使用它。在2011年，建议应报告完整的DNA序列以支持合成生物学出版物[1]。今天，生物工程和生命科学的其他领域仍然遭受令人困惑，不一致和发布DNA序列的足够标准。在研究期间开发的质粒和基因组的序列有时根本不作为出版物的一部分，或者仅以指示形式以如何组装它们而不是最终序列的形式。这类似于计算机科学纸，省略了其代码或描述如何通过在其他论文中复制代码来重建代码。如果生物学家正在重新编程，为什么他们不期望发布其源代码？通过复制和粘贴一部分现有DNA序列来构建工程DNA时的一些实践，并且它很昂贵，困难甚至无法检查结果。然而，测序技术现已改善，以至于确定质粒甚至基因组的整个核苷酸序列变得廉价且易于访问。在2023年，对整个质粒进行测序的费用为15美元，并且测序细菌基因组的成本为100美元，这些价格可能会下降。与compoter代码不同，DNA可以突变，当酶或细胞复制时会积累其顺序变化。这种意外进化的可能性使得验证研究中使用的DNA序列即使不是新构建也是特别重要的。
机器人的交互式视觉任务学习
我们为机器人提供了一个可证明的框架，可以通过与人类用户的原位语言互动来学习新颖的视觉概念和视觉任务。compoter视觉中的先前方法已经使用了大型的预训练的视觉模式来推断新的对象为零，或者添加了新颖的概念及其属性和表示形式。我们扩展了专注于学习视觉概念层次结构的方法，并将这一能力进一步发展，以展示对机器人的新任务解决以及博学的视觉概念。为了使视觉识别学习者能够单发解决机器人技术任务，我们开发了两种不同的技术。首先，我们提出了一种新颖的方法，即Hi-viscont（任务的层次视觉概念学习者），该方法在概念层次结构中向其父节点增强了新颖概念的信息，该信息正在教授。此信息传播允许层次结构中的所有概念都可以更新，因为在不断学习的环境中教授新颖概念。其次，我们将视觉任务表示为带有语言注释的场景图。场景图允许我们创建一个现场的零射击任务零射击的新颖置换。结合了两种技术，我们在一个真实机器人上提出了一个示例，该机器人从与人类用户的原位互动中以一击学习视觉任务和概念，并概括地执行以零射击相同类型的新型视觉任务。我们将与机器人和其他必需的硬件亲自展示我们的工作相互作用的学习管道。如主会议pa的研究所示，我们的系统在正确地解决整个任务的概括方面达到了50％的成功率，基线的表现为17％，而没有任何能力将新颖的任务和概念推广到新任务。
朝向务实的多元时间序列建模
时间序列模型专门研究数据流中的观测和多个特征之间的相互作用之间的时间依赖性。在过去的十年中，深度学习模型（DL）模型在compoter愿景和自然语言处理中取得了前所未有的成功已稳定地渗透到时间序列任务上。从复发的神经网络到变形金刚，建筑设计方面的新进步改善了功能和性能。尽管取得了成功，但我确定了采用当前最新方法（SOTA）方法的挑战，包括处理分配变化和缺少数据，计算复杂性和可解释性。DL模型的成功通常归因于其自动发现有用数据表示的能力。多元时间序列模型涉及具有许多时间序列和时间观察的高维对象。但是，它们经常表现出强烈的时间依赖性和功能间关系。在本论文中，我建议设计DL架构和算法，以预测和异常检测任务，以利用这些依赖性来诱导满足所需属性的表述有效学习，这些属性可以（i）改善模型的性能，（II）通过促进域的良好性来改善域的稳健性，以降低量表性，以降低量准化的量表，以降低量准化。完成的工作分为三个部分，展示了七种新颖的模型类型和算法，这些算法在各种任务中实现了最新的性能，同时解决了关键的采用挑战。在第一部分中，我探讨了动态的潜在空间原理和设计潜在的时间表示，以制作可靠的异常检测和预测模型。在第二部分中，我为基于新型的非线性频率分解与小波理论的连接提供了一种新颖的可扩展且可解释的预测模型。它还具有两种扩展，用于将多元外源协变量用于高影响力结构域，包括能量和医疗保健。最后，在第三部分中，我提出了一项关于模型设计和数据特征的支持条件的大规模研究，用于在时间序列任务上的预训练模型的可传递性。