XiaoMi-AI文件搜索系统
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离散空间中的神经遗传搜索
由于生成过程仍然受训练有素的生成模型的控制，因此NG有效地将气体的搜索可容纳与深神经网络的生成力相结合。此外，由于提出的遗传操作员是问题敏捷的，因此可以将NGS应用于各种任务的任何深层生成模型，与传统气体相比，这需要大量的努力来设计特定问题的操作员。ngs也可以通过将人口和由父母使用的算法添加到具有顺序的一代模型的任何算法中，可以轻松地实现。最终，与单通道的生成相比，NGS中基于人群的迭代生成允许生成过程随着时间的推移而适应，提高了产生的产出的质量，甚至可以提高分布的稳健性
离散交换经济体中的稳定分配
准线性偏好或转移是高度发展的。在准线性偏好的假设下，关于拍卖和定价的文献中，几乎所有关于离散交换经济体的知识。文献将这些模型称为“用金钱”的市场，而金钱在机制设计中无处不在。1没有转移，大多数进度仅限于单位需求模型； Shapley和Sarff（1974）的所谓住房市场。2一般的离散多件分配问题是非常困难的。本文试图进一步了解我们对这个困难问题的理解。出于概念和理论原因，离散的交换经济对理解很重要，并且因为它涵盖了重要的实际应用。首先，理论。交换经济是我们最基本的贸易模式，在这种贸易中，代理商互相有利的贸易动机。在无限可划分的商品的技术假设下，该模型非常不容置疑（并教给每个经济学的学生）。的确，在具有无限划分商品的经济中，凸性和连续性的标准假设足以确定各种解决方案概念的存在（请参阅Mas-Colell等人的第15-17章（1995））。关于平衡结构，不同解决方案概念及其福利含义之间的联系以及一般性等图表理论的范围的许多重要问题均已充分理解。没有假设无限划分的商品的假设，对交换的基本模型知之甚少。因此，我们认为更好地了解离散多物品市场的模型在概念上非常重要。简单地说（如果很明显）：专业对市场和交流的理解受到我们对不可分割的商品对通用模型的理解的限制。纯粹的理论，一些重要的应用依赖于对一般离散交换经济的更好理解。也许是最明显的应用程序
Nika Haghtalab-人@EECS
将来，我们希望机器人能够在家庭和医院等非结构化环境中运行，并具有长远的计划能力。尽管从原始观察中获得了深入的强化学习（RL），但很大程度上取决于形状奖励的可用性来指导学习[31，34]。另一方面，在过去的几十年中，已经证明了任务和运动计划可以解决更长的目标定向任务，例如从扭矩控制[20，39，40，43]中制作一杯咖啡。但是，这些方法通常需要预先研究的离散抽象状态，任务表示和过渡模型，例如机器人是否持有杯子以及哪些动作（或扰动）会改变这种抽象状态。在本文中，我们旨在从视频互动数据中学习用于高级抽象计划的离散表示形式，并结合学习的短马控制器。
SU(2) 离散子群的原始量子门
格点规范理论 (LGT) 中量子效用的可能性非常大 [1 – 4] 。也许最重要的是，它为符号问题提供了一个优雅的解决方案，从而导致经典计算资源的指数级扩展 [5] ，从而无法在有限费米子密度和存在拓扑项的情况下进行大规模动力学模拟。为了研究这些基础物理主题，需要许多量子子程序。第一项任务是准备感兴趣的强耦合态，包括基态 [6 – 12] 、热态 [13 – 23] 和碰撞粒子 [24 – 34] 。对于动力学应用，时间演化算子 UðtÞ¼e−iHt 必须近似，并且存在许多不同的选择；特罗特化 [35,36]、随机编译 [37,38]、泰勒级数 [39]、量子比特化 [40]、量子行走 [41]、信号处理 [42]、幺正的线性组合 [38,43] 和变分方法 [44 – 47]，每种方法都有自己的权衡。除了状态准备和演化之外，重要的是需要开发有效的技术 [48 – 51] 和公式 [52 – 63] 来测量物理可观测量。为实现这一点，可以进一步使用算法改进，如误差缓解和校正
离散元建模——美国陶瓷学会
美国陶瓷学会公报涵盖学会及其会员的新闻和活动，包括陶瓷界感兴趣的项目，并提供有关陶瓷技术各个方面的最新信息，包括研发、制造、工程和营销。美国陶瓷学会对本出版物的社论、文章和广告部分中信息的准确性不承担任何责任。读者应独立评估本出版物的社论、文章和广告部分中任何陈述的准确性。美国陶瓷学会公报（ISSN 号0002-7812）。©2020。在美国印刷。ACerS Bulletin 每月出版一次（二月、七月和十一月除外），是一本“双媒体”杂志，有印刷版和电子版（www .ceramics .org）。编辑和订阅办公室：550 Polaris Parkway, Suite 510, Westerville, OH 43082-7045。美国陶瓷学会会员可享受订阅服务。非会员印刷版订阅费率（包括在线访问）：美国和加拿大，1 年 135 美元；国际，1 年 150 美元。* 费率包括运费。国际转寄服务是美国和加拿大以外的标准服务。* 国际非会员也可以选择以 100 美元的价格订阅纯电子版电子邮件。单期，1 月至 10 月/11 月：会员每期 6 美元；非会员每期 15 美元。12 月刊（ ceramicSOURCE ）：会员 20 美元，非会员 40 美元。单期邮资/手续费：美国和加拿大，每件 3 美元；美国和加拿大加急（UPS 第二天空运），每件 8 美元；国际标准，每件 6 美元。邮政局长：请将地址变更寄至 American Ceramic Society Bulletin, 550 Polaris Parkway, Suite 510, Westerville, OH 43082-7045。定期邮资在俄亥俄州韦斯特维尔和其他邮寄处支付。地址变更需要六周时间。ACSBA7，第 7 卷。99，No.2，第 1-48 页。所有专题文章均收录于 Current Contents 中。
rivq-vae：离散旋转不变的3D表示学习
构建局部表面表示最近在3D视觉中引起了很大的关注，从而使复杂的3D形状成为较简单的局部地理序列。受到2D离散代表学习的进步的启发，最近的方法提出了将3D形状分解为常规网格，每个单元格与从可学习的代码簿中采样的离散代码相关联。不幸的是，现有方法忽略了局部刚性自相似性以及与方向可能变化有关的3D几何形状固有的歧义。因此，此类技术需要非常大的代码手册来限制几何和姿势的所有可能变异性。在这项工作中，我们提出了一种新颖的生成模型，该模型通过将local的几何形状紧密地嵌入旋转和翻译不变的manner中来证明产生质量。此策略允许我们的离散代码代码书通过避免本地和全局冗余来表达更大范围的几何结构。至关重要的是，我们通过仔细的体系结构设计表明，我们的方法可以从本地嵌入中恢复有意义的形状，同时确保全球一致性。进行的实验表明，在相似的设置下，我们的方法优于基线方法。
气候变化解决方案的离散选择实验
在各个学科中，研究人员正在积极开发技术解决方案，以应对气候变化的紧迫挑战。但是，这些解决方案通常很难与最终用户获得吸引力。一个重要的采用障碍是，最终用户的偏好很少被整合到开发过程中。在没有清楚地了解这些偏好的情况下，创新可能会错过有关可用性或相关性的标记，从而限制了他们的现实影响。通过将见解纳入开发阶段的最终用户偏好中，研究人员可以对多种需求和采用率做出明智的估计。这种方法还加强了成本效益分析，尤其是在考虑如何在各种潜在解决方案之间分配公共资金时。这种明智的决策可以更好地确保资助的解决方案不仅有效，而且可以广泛采用和社会利益。离散的选择实验（DCE）提供了一种强大的混合方法计量经济学工具，该工具对于调查对新的或假设的商品和服务的偏好特别有用，例如这些解决方案尚未引入市场。在DCE中，参与者提供了一组选择，每个选择由各种属性组成。通过分析参与者如何在这些属性之间进行权衡，研究人员可以推断偏好并预测需求。例如，已使用离散选择实验来评估公众对采用电动汽车的利益。本课程将使参与者获得设计，实施，分析和报告离散选择实验的发现的技能。通过提供具有成本，范围和充电便利性等属性的选择，研究人员可以估计哪些功能引起了消费者的兴趣，从而为设计与市场需求保持一致的产品提供了关键的见解。该课程将涵盖DCE的理论基础，但主要重点将放在动手指导上。将鼓励参与者开发自己的离散选择实验，量身定制，旨在探索他们希望调查的良好或服务的偏好。在课程结束时，参与者将不仅了解理论框架，而且还将具有部署DCE的实用经验，以对消费者偏好产生可行的见解。该课程将与MA，M Phil或PhD级别的学生或知名学术机构的教师有关； IES（印度经济局），IAS（印度行政服务）和环境，森林与气候变化部的官员
指令：在离散潜在...
摘要 - 表达文本到语音（TTS）的目的是通过不同的口语风格综合语音，以更好地反映人类的语音模式。在这项研究中，我们试图使用自然语言作为一种提示，以控制合成语音中的样式，例如，“充满悲伤的情绪中的叹气语调，并有些无助的感觉”。考虑到没有现有的TTS语料库适合基于这项新型任务，我们首先构建了语音语料库，其语音样本不仅用内容转录，而且还具有自然语言的样式描述。然后，我们提出了一种表现力的TTS模型，名为Constructtts，该模型在以下方面是新颖的：（1）我们充分利用了自我监督的学习和跨模式公制学习，并提出了一种新颖的三阶段训练程序，以获得一种可有效地嵌入良好的句子模型，可以有效地从样式中捕获促进语音和对照式的演讲风格，从而有效地捕获语义信息。（2）我们建议在离散的潜在空间中对声学特征进行建模，并训练一种新型的离散扩散概率模型，以生成载体定量（VQ）声音令牌，而不是常用的MEL频谱图。（3）我们在声学模型培训期间共同应用共同信息（MI）估计和最小化，以最大程度地减少扬声器和样式的MI，避免使用样式提示中可能的内容和扬声器信息泄漏。已经进行了广泛的客观和主观评估，以验证指令的有效性和表现力。实验结果表明，指令可以通过控制口语样式的样式来合成高层和自然语音。
学习启发式搜索的离散世界模型
对于许多顺序决策问题，通常需要计划才能找到解决方案。但是，对于诸如机器人技术中遇到的域，换句函数（也称为世界模型）通常是未知的。虽然基于模型的强化学习方法学习了可以用于计划的世界模型，但此类方法受到在许多时间段应用模型应用时会累积的错误限制，并且无法重新识别计划的状态。为了解决这些问题，我们介绍了DeepCubeai，这是一种算法，该算法学习了一个世界模型，该模型代表了在离散的潜在空间中代表状态，使用增强学习学习学习一种启发式功能，该功能使用该学识渊博的模型将概括性和目标状态概括，并将学习的模型结合在一起，并将启发式功能与启发式搜索相结合，以解决问题。由于潜在空间是离散的，因此我们可以通过舍入来防止小错误的积累，我们可以通过简单地比较两个二进制向量来重新识别状态。在我们对Rubik Cube，Sokoban，Icelider和DigitJump的像素表示的实验中，我们发现DeepCubeai能够将模型应用于数千个步骤，而不会出现任何错误。此外，DeepCubeai在所有领域中解决了99％以上的测试实例，跨目标状态概括了，并且大大优于贪婪的政策，而贪婪的政策没有与学识渊博的世界模式计划。
SC18离散优化的教程量子方法
抗铁磁性海森堡模型：大致相邻的量子颗粒的目的是朝相反的方向排列。例如，这种哈密顿量是作为所谓的莫特绝缘子的有效哈密顿人。[图像：Sachdev，Arxiv：1203.4565]