XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcompress
需求评估实施计划
此示例计划表提供了执行需求评估的一组通用任务。由于每个需求评估都是独一无二的，因此可以根据特定需求评估的具体要求调整此示例。例如，规模较小的需求评估可能会将几项活动压缩到几天内完成，而规模较大的评估可能需要额外的任务、时间和合作伙伴的参与，以便能够适当地适应组织的复杂性。尽管如此，示例计划表可以作为指导，帮助您确定需要做什么、谁应该参与以及您估计完成需求评估可能需要多长时间。完成需求评估通常需要许多具有不同角色和专业水平的人员。低技能任务（例如安排会议）可以由具有最低资格的工作人员完成。中等技能任务（例如验证拟议活动与需求之间的联系）可以由接受过一些专门培训的工作人员完成。最后，数据分析和解释等高技能任务需要具有特定任务经验和专业知识的专业人员。根据您所在的组织，人们的头衔可能与我们在此处使用的头衔大不相同。
英语功能风格的单词形成中经济原则
收到：接受：3/24/2021接受：6/2/2021发布：6/24/2021摘要。本文致力于研究现代英语单词形成的语言经济原理。最有生产力的单词形成方式被突出显示，说明了语言压缩主格单位的趋势。在英语单词形成系统中，保存语音的最有效方法是词缀单词形成，单词组成和转换。由于这些单词形成方法的巨大潜力，英语的词汇具有诸如词汇，功能和经济的丰富性。这项研究的主要目的是通过以长度和生成单词深度的概念为代表的单词形成模型来考虑现代英语中的单词形成原理。本文的作者通过考虑“精神能量”，“形成单词的能量”和“发音能量”的思想来探讨经济原则的机制。有一些试图回答的问题；经济原则如何用英语（其词形成）起作用？现代英语中的单词形成的重要模型是什么？的发现表明，英语的单词形成中存在主动过程，这可能会导致新单词的形成而不会改变生成术语的长度和深度，从而扩大了单词组成和转换的可能性。
连续时间随机过程的量子编码与分析及其金融应用
对连续时间中的随机现象进行建模是一项重要而又具有挑战性的问题。通常无法获得解析解，而数值方法可能非常耗时且计算成本高昂。为了解决这个问题，我们提出了一个专门针对量子连续时间随机过程的算法框架。该框架由两个关键程序组成：数据准备和信息提取。数据准备程序专门用于编码和压缩信息，从而显着降低空间和时间复杂度。这种减少对于随机过程的关键特征参数而言是指数级的。此外，它可以作为其他量子算法的子模块，缓解常见的数据输入瓶颈。信息提取程序旨在以二次加速解码和处理压缩信息，扩展量子增强蒙特卡罗方法。该框架展示了多功能性和灵活性，可在统计学、物理学、时间序列分析和金融领域得到应用。举例来说，默顿跳跃扩散模型中的期权定价和集体风险模型中的破产概率计算，展示了该框架捕捉极端市场事件和纳入历史相关信息的能力。总的来说，这个量子算法框架为准确分析和增强对随机现象的理解提供了一个强大的工具。
使用CNN和VGG-16
人工智能属于科学的领域，该领域与设计机器可以自行学习而不会受到任何人的干扰的想法。由于ML，人类可以设计像人类一样思考的机器，并且可以从人类这样的经验中学习。我们今天看到的许多实践示例，例如解决各种优化并发症，对大量数字化数据进行分类并获得所需模式，根据自然语言处理和深度学习。更多的层和模型的存在更深，那么整体性能将更高。不同的深度学习算法是多层前ePtron神经网络，卷积神经网络，经常性神经网络，长期短期记忆，深玻尔兹曼机器（DBM），深信信念网络，可在顺序数据（信号和文本），复发性神经网络上起作用。现在，超级计算机已广泛用于编辑和分析给定患者的图像并使用图像，它通过使用卷积神经网络更改维度并分析用户给定的输入。此卷积神经网络通过使用不同的数据集并将图像压缩到计算机格式，从而可以通过人工智能处理数据并使用不同的层（例如
具有生成AI和语义通信的网络机器人技术面向任务的连接
摘要 - 机器人技术，高级通信网络和人工智能（AI）的融合具有通过完全自动化和智能运营来转变行业的希望。在这项工作中，我们为机器人介绍了一项新颖的共同工作框架，该框架将面向目标的语义通信（SEMCOM）统一使用在语义意识网络下的生成AI（Genai）代理。SEMCOM优先考虑机器人和网络之间有意义的信息的交换，从而减少了开销和延迟。同时，Genai-Agent利用生成的AI模型来解释高级任务指令，分配资源并适应网络和机器人环境中的动态变化。以新的自主性和智能级别的范围范式引起了这种代理驱动的范式，从而使网络机器人的复杂任务可用于最少的人类干预。我们通过多机器人异常检测用例模拟来验证我们的方法，其中机器人检测，压缩和传输相关信息进行分类。仿真结果证实，SEMCOM在保留关键语义细节的同时大大降低了数据流量，并且Genai-Agent确保了任务协调和网络适应。这种协同作用为现代工业环境提供了强大，高效且可扩展的解决方案。索引术语 - ai-native网络，生成AI代理，网络工作机器人技术，语义通信，变分自动编码器，工作流程
无免费午餐定理，kolmogorov的复杂性以及归纳偏见在机器学习中的作用
没有免费的午餐定理用于监督学习的情况，没有学习者可以解决所有问题，或者所有学习者在学习问题上的均匀分布上平均达到完全相同的精度。因此，这些定理通常被引用，以支持个人问题需要特别量身定制的电感偏见。几乎所有均匀采样的数据集具有很高的复杂性，但现实世界中的可能性不成比例地生成低复杂性数据，我们认为神经网络模型具有使用Kol-Mogorov复杂性正式化的相同偏好。值得注意的是，我们表明，为特定域而设计的Ar奇数（例如计算机视觉）可以在看似无关的域上压缩数据集。我们的实验表明，预先训练甚至随机初始化的语言模型更喜欢产生低复杂性序列。虽然没有免费的午餐定理似乎表明单个概率需要专业的学习者，但我们解释了通常需要进行人工干预的任务，例如当稀缺或大量数据可以自动化为单个学习算法时选择适当尺寸的模型。这些观察结果证明了通过越来越小的机器学习模型集合统一看似不同的问题的深入学习的趋势。
通过视觉上下文压缩有效的大型多模式模型
尽管在大型语言模型（LLMS）的文本嵌入的压缩表示中已取得了重大进步，但多模式LLMS（MLLMS）中视觉令牌的压缩仍然很大程度上被忽略了。在这项工作中，我们介绍了有关在这些模型中有关视觉令牌和有效培训的冗余分析的研究。我们的初始实验表明，在测试阶段消除多达70％的视觉令牌，仅通过平均池，仅导致在视觉问题上降低3％的降低3％，从而回答GQA基准上的准确性，这表明在视觉上下文中有显着的冗余。解决此问题，我们介绍了视觉上下文压缩机，这减少了视觉令牌的数量，以提高训练和推理效率而不牺牲性能。为了最大程度地减少视觉令牌压缩而导致的信息损失，同时保持训练效率，我们将Llavolta作为轻巧和分期的训练方案开发，该方案结合了阶段的视觉上下文压缩，以逐步压缩视觉令牌从严重压缩到在训练过程中的轻度压缩，在测试时不会损失信息损失。广泛的实验表明，我们的方法在图像语言和视频语言理解中都提高了MLLM的性能，同时也大大降低了培训成本并提高了推理效率。
两亲性磷枝胶束胶胶蛋白抑制剂和阿霉素用于增强三重阴性乳腺癌治疗
摘要：通过不同的作用机制对癌症进行化学/基因治疗的组合已经出现，以增强癌症的治疗功效，并且由于缺乏高效和生物相容性的纳米载体，仍然仍然是一项具有挑战性的任务。在这项工作中，我们报告了一种新的纳米系统，基于两亲性磷齿状（1-C12G1）胶束胶束，以用于三层microRNA-21抑制剂（miR-21i）和阿霉素（DOX）（DOX），用于三重阴性乳腺癌的联合治疗。制备了长线性烷基链和十个质子化吡咯烷表面基的两亲磷齿状树状，并证明在水溶液中形成胶束，并具有103.2 nm的水动力大小。胶束被证明是稳定的，能够封装具有最佳负载含量（80％）和封装效率（98％）的抗癌药物DOX，并且可以压缩miR-21i以形成双流线物以使其具有良好的稳定性，以抗退化。1-C12G1@dox/miR-21i流媒体的共传递系统具有pH依赖性的DOX释放曲线，并且可以很容易被癌细胞吞噬以抑制它们，因为它们在静脉内静脉内注射后被进一步验证，该抗癌机构得到了进一步验证，以处理静脉内的三重乳液模型。具有在研究剂量下经过验证的生物相容性，可以开发出开发的两亲性磷状胶束，以作为一种有效的纳米医学制剂，用于协同癌症治疗。
设计师视觉注意在观察绘画现象中的作用
绘画的认知转变是通过神经和心理通路来解释的，位于“眼睛 - 视觉皮层 Vn”弧（光收集、视网膜对比度图、中央凹压缩、周边视觉、扫视分布、视觉分割、枕叶皮层）和“运动皮层 Mn - 手”弧（拇指、精细运动技能、触觉、躯体敏感性、运动前皮层、辅助运动区、小脑）之间，并汇聚在第三个弧“凝视网络 R fp - 手势”上：一个视觉运动界面和组成的区域（视觉空间注意、程序工作记忆、本体感受空间、后顶叶皮层、楔前叶、前额叶皮层、感觉运动模式）。绘画的神经生物学基础是通过感知和动作的同时空间映射来解释的，其中主要通过背部通路，将绘画置于大脑顶部。
Adapt-Prouner：适应性的结构修剪，用于有效的小语言模型培训
小语言模型（SLM）由于在边缘设备中的广泛应用而引起了学术界和行业的极大关注。为了获得具有强大性能的SLM，传统方法要么从头开始预训练模型，这会产生大量的计算成本，或者压缩/修剪现有的大语言模型（LLMS），这会导致性能下降，并且与预训练相比差不多。在本文中，我们研究了涉及结构化修剪和模型训练的加速方法家族。我们发现1）层面的适应性修剪（适应性培训）在LLM中非常有效，并且对现有的修剪技术的改善具有显着改善，2）适应性修剪，配备了进一步的训练导致模型，可与模型相当，与那些从抓挠中进行预训练的模型相当，3）逐步训练，仅通过促进培训，而仅通过互动而进行较小的培训（仅在较小的培训中），并且仅通过互动而进行互动（仅在较小的情况下），并且促进了较小的培训。一次5％）。对Llama-3.1-8b的实验结果表明，适应性抗性的表现要优于常规修剪方法，例如LLM-PRUNER，FLAP和SLICEGPT，平均在平均基准的准确度中以1％-7％的速度为1％-7％。此外，改编普朗纳（Adapt-Pruner）在MMLU基准测试上恢复了Mobilellm-125m的性能，并通过从其较大的对应物中修剪来降低代币，并发现了超过多个基准标记Llama-3.2-1B的新型1B模型。