XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemimproving
理解和改善对抗性...
潜在扩散模型（LDM）在图像生成中实现了最先进的性能，但提高了版权和隐私问题。对LDM的对抗性攻击是为了保护未经授权的图像免于在LDM驱动的几弹性生成中使用。但是，这些攻击遭受了中等的表现和过度的计算成本，尤其是在GPU内存中。在本文中，我们提出了对LDM的有效对抗性攻击，该攻击表现出了针对最先进的LDM的最先进的发电管道的卓越性能。我们通过引入多种机制并将攻击的内存成本降低到小于6GB，以记忆效率实现攻击，这使各个用户可以对大多数消费者GPU进行攻击。我们提出的攻击可能是面临LDM为保护自己带来的版权和隐私风险的人们的实用工具。
改善兼容性与准确性之间的权衡
摘要。建模并与用户交互的 AI 系统可以随时间更新其模型，以反映新信息和环境变化。虽然这些更新可能会提高 AI 系统的整体性能，但实际上可能会损害单个用户的性能。先前的研究研究了更新后系统准确性的提高与更新后系统与先前用户体验的兼容性之间的权衡。模型越被迫与先前版本兼容，其准确性损失就越大。在本文中，我们表明，通过针对特定用户个性化损失函数，在某些情况下可以改善这些用户的兼容性-准确性权衡（在牺牲较少准确性的同时提高模型的兼容性）。我们提出的实验结果表明，这种方法平均而言提供了中等程度的改进（约 20%），但对于某些用户而言，改进幅度很大（高达 300%）。
改进AO1资源
1。DNA代码中的基本序列是什么？2。每个氨基酸有多少个碱代码？3。该过程是什么过程，该过程从DNA到mRNA复制了代码？4。DNA和mRNA之间的关系是什么？5。哪种酶控制着转录？6。什么是外显子，什么是内含子？7。转录后修改是什么意思？8。蛋白质合成在哪里？9。mRNA如何离开核？10。写下DNA和RNA之间的两个结构差异。11。什么是氨基酸激活？12。什么决定了哪种氨基酸连接到tRNA分子上？13。什么是反密码子？14。密码子和反密码子上的碱基之间有什么关系？15。一次核糖体可以容纳多少个密码子？16。核糖体上的密码子和反登密码子如何连接？17。描述了DNA碱基序列如何确定
提高试验中的代表性
1麦克马斯特大学医学系，麦克马斯特大学，大卫大街20号，戴维·布雷利研究大楼，套房C3-117，汉密尔顿，L8L 0A3，加拿大； 2圣约瑟夫研究研究所，圣约瑟夫的医疗保健汉密尔顿，汉密尔顿50号，汉密尔顿，位于加拿大的L8N 4A6上； 3人口健康研究所，加拿大L8L 2X2，Barton ST E 237； 4约翰内斯堡大学卫生科学学院，南非约翰内斯堡，约翰内斯堡，邦廷路1号。 5麦克马斯特大学卫生研究方法，证据和影响力部，麦克马斯特大学1280号，麦克马斯特大学医学中心，汉密尔顿2C地区，位于加拿大的L8S 4K1； 6美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院摩根街300号杜克临床研究所心脏病学系6级；斯坦福大学医学院7校区医学院的7校区校园大道291号，美国加利福尼亚州斯坦福大学的校园大厦291号。 8肥胖和心血管风险实验室的社会决定因素，心血管分支，壁内研究部，国家心脏，肺部和血液研究所，美国国立卫生研究院，31 Center Center Drive，Bethesda，MD 20892，美国贝塞斯达31号建筑物； 9美国国家卫生研究院国家少数民族健康与健康差异研究所，美国卫生研究院，6707民主林荫大道，套房800，贝塞斯达，MD 20892-5465，美国； 10个Cronicas慢性疾病卓越中心，AV。Armoriz，第二宽，Mira los 15074，利马，秘鲁； 11南非大学的南非医学研究委员会和儿科心脏病学系和南非开普敦Rondebosch的Klipfontein Road的红十字会纪念儿童医院，南非西开普敦7700；美国密西西比州街2500号密西西比大学医学中心医学系，美国MS 39216，美国； 13 Baylor Scott和White Research坚持，3434 Live Oak St，Suite 501，Dallas，TX 75204，美国； 14 Plurithematical临床研究中心1433年，洛林大学，4 Rue du Morvan，ILM，地面OOR，Vandoeuvre-Des-Nancy，Meurthe-Et-Moselle 54500，法国； 15法国Bouches-du-Rhône的Marseille Av Mozart区域医院中心1116年国家卫生与医学研究所1116；和16调查网络倡议 - 心脏血管和肾脏临床部落学家，南希大学，法国临床研究基础设施网络，4 Rue de Morvan，Vandoeuvre-Des-Nancy，Meurthe-Et-Moselle 54500，法国
2022 改善生活
本报告于 2023 年 9 月 15 日发布，包含《1933 年证券法》和《1934 年证券交易法》所定义的前瞻性陈述。此类前瞻性陈述包括但不限于与未来能源需求、未来电价、天然气的可用性和成本、太阳能和其他可再生形式的发电和储能的增长、未来的碳税或法规、燃煤发电的潜在减排率、现有燃煤发电厂的预期运行寿命、能源效率投资水平、需求侧管理的影响和 AES 的公司战略相关的陈述。前瞻性陈述并非旨在保证未来的结果，而是构成 AES 基于合理假设的当前预期。这些假设包括但不限于我们配电公司的正常运营绩效和电力量水平以及我们发电业务的运营绩效与历史水平一致，以及计划的生产力改进和 AES 公司战略的执行的成就。由于风险、不确定性和其他因素，实际结果可能与我们的前瞻性陈述中预测的结果存在重大差异。AES 向美国证券交易委员会 (SEC) 提交的文件中讨论了可能影响实际结果的重要因素，包括但不限于 AES 2022 年 10-K 表年度报告第 1A 项“风险因素”和第 7 项“管理层讨论与分析”中讨论的风险以及随后向 SEC 提交的报告中讨论的风险。鼓励读者阅读 AES 的文件，以了解有关 AES 业务的风险因素的更多信息。AES 不承担更新或修改任何前瞻性陈述的义务，无论是由于新信息、未来事件还是其他原因。我们或任何外部网站上包含的材料不属于本报告的一部分，也不通过引用纳入本报告。任何股东如需获取公司 2022 年 10-K 表格年度报告（该报告于 2023 年 3 月 1 日向美国证券交易委员会提交），均可向 AES 公司公司秘书办公室（地址：4300 Wilson Boulevard, Arlington, Virginia 22203）提出申请，免费获取一份副本（不包括附件）。也可索取附件，但需收取相当于附件复制成本的费用。还可访问公司网站 www.aes.com 获取 10-K 表格副本。
