XiaoMi-AI文件搜索系统
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黑人剧团
拟建的自由生活村包括一座设计精美的三层媒体技术中心 (MTC)、四层表演艺术教育中心 (PAEC) 和五层经济适用艺术家公寓 (AAA)，以及一座单层零售裙楼结构，将三座建筑在地面层连接起来并延伸至场地南端。裙楼结构包括 14,000 平方英尺的街道零售/餐饮空间，除其他零售用途外，还设有一间 3,700 平方英尺的餐厅和一间位于 Clark 和 Sunnyside 东南角的带露天遮盖座位的文学咖啡馆。裙楼屋顶将在二楼创造一个露台，为驻场艺术家、MTC 和 PAEC 用户以及当地社区提供户外绿地。MTC 将设有教室、编辑站、录音室、设备存储和租赁以及放映室。PAEC 将设有两个运动工作室、一个弹出式舞台、灵活的教室、厨房和员工休息室。 AAA 将容纳 13 套两居室公寓、37 套一居室公寓以及协作空间和居民休息室。该项目包括 92 个停车位，将为 Free to BE 村提供服务。
综合咨询 - Ensemble Consultancy
为了加深公众对太空奇迹的兴趣，NASA 委托 Ensemble 设计和开发一款名为“Spot the Station”的新型移动应用程序，该应用程序可准确计算国际空间站 (ISS) 5 天的预测轨道路径。为了创建 ISS 位置的实时地图，我们开发了一个与平台无关的轨道传播系统，在 iOS 和 Android SDK 环境中构建了一个本机应用程序，实施了一个用于识别和调试问题的测试套件，并为我们的本机应用程序的全球部署做好了准备。该应用程序具有结合用户自定义首选项和持续定位服务的高级可见性通知功能，在推出的第一周内就获得了超过 20 万次下载，并获得了包括 NASA.gov、Space.com 和 Forbes.com 在内的众多顶级媒体的报道。
横向 - pepr Ensemble
但是，由于规模的变化和算法能力的变化，我们正处于转折点（例如，在人工智能（AI）系统的最新突破之后）。在规模上，传感技术的最新技术发展，显示器（大型，身临其境，移动，可穿戴），网络和可视化工具工具已导致越来越多的异构物理和数字协作空间，具有不同交互设备和模式的参与者必须能够有效地协作。曾经局限于工业和学术实验室的东西现在越来越多地吸引更多受众。第二，就算法能力而言，AI研究的最新突破导致AI算法将与用户直接与用户互动的众多数字接口集成在一起，并与他们的数据（包括对话代理，生成AI）以及基于数据的用户分析和影响。
量子集合的猜测
I. 引言 我们考虑一个涉及两方 Alice 和 Bob 的通信场景。给定一个量子态集合 ρ，其标签位于集合 M 中，双方均已知该集合。在每一轮中，Alice 以概率 Tr[ ρ ( m )] 选取一个标签 m ∈M，并将状态 Tr[ ρ ( m )] − 1 ρ ( m ) 交给 Bob。Bob 的目标是正确猜出标签 m，并允许他一次查询 M 中的一个元素，直到他的查询正确，此时该轮结束。Bob 承担的成本函数是猜测的平均次数，直到他正确猜出 m 。Bob 最通用的策略是执行量子测量 π，从 M 的编号集合 NM 中输出一个元素 n，然后按照 n 指定的顺序查询 M 中的元素。因此，猜测由标签 m 在编号 n 中的出现次数给出，对所有编号取平均值。使用量子电路的形式化[1]，设置如下：
使用Ensemble Deep ...
1名学生，2名学生，3名助理教授，1,3电子工程系2电子和电信工程系，1,2,3 Dwarkadas J. Sanghvi工程学院，印度孟买，印度摘要 - 这项研究表明，该研究的多股票交易方法用于自动股票交易，用于自动股票交易，利用Enderemble Enderbleds学习框架。为单个股票交易设计自动交易解决方案是当前的问题，股票交易过程被视为马尔可夫决策过程（MDP）。使用近端政策优化，优势参与者 - 批评和深层确定性的策略梯度算法组成的贸易代理人，由近端政策优化，优势 - 批评者（DRL）技术培训。性能。结果显示出较低的最大值，这表明风险管理更好。
计划合奏技术系统
o渐变M系列微型传剂和配件。合奏技术与enphase M215和M250微型逆变器兼容，使改造升级变得简单。注意：集合升级仅与M215和M250串联微型逆变器兼容。不支持其他遗产微型发电机。o要衡量特使。这是一个通信网关，可以与M-系列逆变器，encharge电池和ENPOWER智能开关进行通信。它收集系统性能信息，并通过Internet传输该信息，以使Enphase的启发云。对于每个具有M系列微型逆变器的合奏系统，都需要一个代使计量。注意：传统特使/EMU SKU（Env-1220-01或Env-1220-02，IEMU-03或IEMU-01或IEMU02）将无法与整体系统一起使用。您必须在整体安装过程中用Envoy-s替换这些旧的SKU。
卷积集成学习 - LEAD
我们在 2019 年预测分析大赛 (PAC) 中名列第三，通过 T1 加权 MRI 脑部图像预测年龄，平均绝对误差 (MAE) 达到 3.33 岁。我们的方法结合了七种算法，当特征数量超过观测值数量时，这些算法可以生成预测，特别是两个版本的最佳线性无偏预测器 (BLUP)、支持向量机 (SVM)、两个浅层卷积神经网络 (CNN) 以及著名的 ResNet 和 Inception V1。集成学习是通过在训练样本的保留子集中的线性回归估计权重而得出的。我们进一步评估并确定了可能影响预测准确性的因素：算法的选择、集成学习以及用作输入/MRI 图像处理的特征。我们的预测误差与年龄相关，年龄较大的参与者的绝对误差更大，这表明需要增加该子群的训练样本。我们的研究结果可用于指导研究人员建立健康个体的年龄预测指标，可用于研究和临床，作为疾病状况的非特异性预测指标。
一种结合不完善的多模型集成方法...
摘要。在当前的多模型集成方法中，气候模型模拟是后验组合的。在本研究的方法中，集成中的模型在模拟过程中交换信息，并从历史观测中学习，将它们的优势结合起来，形成对观测到的气候的最佳表示。该方法是在小型混沌动力系统（如 Lorenz 63 系统）的背景下开发和测试的。通过扰动标准参数值来创建不完善的模型。通过在模型方程之间引入连接，将三个不完善的模型组合成一个超级模型。连接系数从未受干扰的模型的数据中学习，这被视为事实。这项研究的主要结果是，经过学习，超级模型非常接近事实，比每个不完善的模型都要好得多。这些说明性示例表明，超级建模方法是改善天气和气候模拟的一种有前途的策略。
使用Ensemble检测混淆的恶意软件...
摘要 - 恶意软件是一种入侵，旨在损害计算机和任何网络连接的设备。由于数字时代的技术进步，恶意软件每天都以不同的形式发展。一些恶意软件包括病毒，特洛伊木马，勒索软件等。混淆的恶意软件是一种恶意软件，无法使用预定的签名模式或通过正常的检测策略来识别。混淆的恶意软件是对安全基础架构的主要威胁，很难检测到。为了自动化混淆的恶意软件检测过程，机器学习起着主要作用。本文旨在开发合适的机器学习模型作为一个合奏框架，以检测混淆的恶意软件。目标本文是在堆叠和提升下找到最有效，性能最高的合奏学习方法。堆叠的合奏学习分类器是通过机器学习模型（如随机森林，决策树，k-neart邻居和天真的贝叶斯）开发的。使用ADABOOST分类器，极端梯度提升分类器和直方图梯度增强算法开发增强集合学习分类器。从加拿大网络安全研究所进行的MalmeManalisy-2022数据集进行研究，其中包括58,598个记录，具有57个功能。使用准确性，精度，召回和F1得分等度量评估集合模型的性能。基于模型之间的比较分析，在堆叠方法中，随机森林和决策树以99.99％获得最高的精度。在增强方法中，通过直方图梯度提升和100％的极端梯度增强模型获得了最高精度。索引术语 - 合奏学习；恶意软件检测；机器学习；混淆的恶意软件；绩效评估