XiaoMi-AI文件搜索系统
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可用性规范作为迭代开发工具。 - DTIC
摘要：当代计算机系统的可用性引发了人们对可用性在系统设计过程中所扮演角色的关注。在本章中，我们批评了由充分阐述的设计替代方案的可用性分析组成的方法。原则上，这种方法无法支持最初产生替代设计的设计过程。我们开发了一种基于可用性规范的方法：针对典型用户执行其预计使用系统时所执行的典型任务，提供精确、可测试的性能目标陈述。反过来，必须将这些因素纳入他们的行为先决条件（我们称之为子技能）中，以便查明和解决设计中的特定问题。与功能规范一样，可用性规范及其所暗示的子技能被视为在整个设计过程中不断完善和改进。介绍了一个来自文本编辑领域的扩展示例。
首先是由斧头深色伴侣腔（ADBC）实验产生的
轴轴和轴心般的颗粒是强烈动机的深色候选者，它们是许多当前基于地面的深色搜索的主题。我们介绍了轴线深色双重腔（ADBC）实验的第一个结果，该实验是一个光弓形腔，探测了电磁波的轴突诱导的双向反射性。我们的实验是可调且量子噪声限制的第一个光轴检测器，使其对广泛的轴突质量敏感。我们迭代探测了轴质量范围40。9 - 43。 3 nev = C 2，49。 3 - 50。 6 nev = c 2和54。 4 - 56。 7 nev = c 2，没有发现暗物质信号。 平均而言，我们在Gaγγ≤1的水平上限制了轴突样粒子和光子耦合。 9×10 - 8 GEV - 1。 我们还提出了使用光腔的未来斧头暗示意检测实验的前景。9 - 43。3 nev = C 2，49。3 - 50。6 nev = c 2和54。4 - 56。7 nev = c 2，没有发现暗物质信号。平均而言，我们在Gaγγ≤1的水平上限制了轴突样粒子和光子耦合。9×10 - 8 GEV - 1。我们还提出了使用光腔的未来斧头暗示意检测实验的前景。
使用大语言模型不断发展的机器人形态
摘要 - 我们介绍了Robomorph，这是一种使用大语言模型（LLM）和进化算法生成和优化模块化机器人设计的自动化方法。在此框架中，我们将每个机器人设计表示为语法，并利用LLM的功能来浏览广泛的机器人设计空间，该空间传统上是耗时的，并且在计算上要求。通过集成自动及时设计和基于增强学习的控制算法，Robomorph迭代通过反馈循环来改善机器人设计。我们的实验结果表明，Robomorph可以成功生成非平凡的机器人，这些机器人对单个地形进行了优化，同时展示了与连续演变的形态改善。我们的方法证明了将LLMS用于数据驱动和模块化机器人设计的功能，提供了一种有希望的方法，可以将其扩展到具有类似设计框架的其他域。
人工智能在SEO中的作用
自动驾驶汽车模拟的基本特征是其模仿虚拟世界中各种驾驶情况和条件的能力。神经网络可以训练以解释传感器数据，识别对象，预测轨迹并使用机器学习技术进行适当的操作[3,5] [3,5]。研究人员和工程师可以通过使用仿真平台来实现现实情况下的自主行为迭代的算法，而不必运行现实情况下的自主行为迭代算法。此外，通过启用可扩展测试，这些模拟有助于评估车辆在各种情况下的性能，例如恶劣的天气，不稳定的行人行为和复杂的交通模式。最后，自动驾驶汽车模拟有望加快可信赖和安全的自动驾驶技术的进步和实施，从而为汽车将在道路上无缝而聪明地导航的一天打开大门。[9]
介绍人工智能在制药行业中的变革力量
我们对生命科学和制药领域以 AI 为中心的出版物进行了审查，分阶段进行，重点关注行业文献。我们最初的搜索针对咨询和制药服务公司的出版物，产生了 30 份结果。一个内部小组仔细审查了这些文件，确定了子主题，例如监管事务中的 AI、药物发现、临床试验、道德考虑、供应链和制造、质量保证、市场准入、战略和 AI 趋势。我们扩大了范围，包括学术机构，并使用参考文献收集（从关键文献中收集参考文献）和珍珠生长（迭代构建搜索）等技术收集了 83 份文献。这些文献按主要主题进行分类，由我们的内部专家 Prashanth Belathur 博士、Gabriele Breda 博士、Barbara Lassoff、Teresa Minero 和 Florian Pereme 博士作为分析和解读的基础。
提高恶意 AI 图像编辑的成本
我们将从真实图像分布 q ( · ) 中 (近似) 采样的任务视为一系列去噪问题。更准确地说，给定一个样本 x 0 ∼ q ( · ) ，扩散过程逐步添加噪声以生成样本 x 1 , ..., x T 进行 T 步，其中 x t +1 = a t x t + b t ε t ，并且 ε t 从高斯分布 2 中采样。请注意，因此，当 T →∞ 时，样本 x T 开始遵循标准正态分布 N (0 , I )。现在，如果我们逆转此过程，并且能够在给定 x t +1 的情况下对 x t 进行采样，即对 x t +1 进行去噪，我们最终可以从 q ( · ) 生成新样本。这只需从 x T ∼N (0 , I ) 开始（这对应于 T 足够大），然后对这些样本进行 T 步迭代去噪，即可生成新图像 ˜ x ∼ q ( · )。
Drplanner：使用大语言模型的自动化车辆的运动计划者的诊断和维修
摘要 - 动感计划者对于在各种情况下自动化车辆的安全操作至关重要。但是，没有运动计划算法在文献中实现了完美，并且提高其绩效通常是耗时且劳动力密集的。为了解决上述问题，我们提出了Drplanner，这是第一个旨在使用大型语言模式自动诊断和维修运动计划者的框架。最初，我们从天然和编程语言中生成了计划者及其计划的轨迹的结构化描述。利用大型语言模型的深刻功能，我们的框架返回了修复的计划者，并具有详细的诊断描述。此外，我们的框架在评估修复结果的评估中持续反馈在迭代上进步。使用基于搜索和采样的运动计划者为自动车辆验证我们的方法；实验结果强调了在提示中进行演示的需求，并表明了我们框架有效识别和纠正难以捉摸的问题的能力。
AEM 数据的认知三维地质体素建模方法
摘要 航空电磁 (AEM) 数据已被证明可用于近地表地质测绘，而且在世界范围内收集的数据越来越多。然而，将测量的电阻率数据转换为岩性数据并不是一件简单的任务。因此，充分利用这些数据仍然具有挑战性。在进行成功的地质解释和构建合理的 3D 地质模型之前，必须考虑许多限制。在本文中，我们提出了一种对 AEM 数据进行 3D 地质建模的方法，其中将这些限制与认知和知识驱动的数据解释一起考虑。建模是通过使用体素建模技术和为此目的开发的工具迭代执行的。基于 3D 电阻率网格，这些工具允许地质学家选择定义 3D 模型中任何所需体积形状的体素组。八叉树建模的最新发展确保使用有限数量的体素进行精确建模。
自适应双级多机器人任务分配和在不确定性下使用时间逻辑约束
这项工作解决了未知机器人过渡模型下多机器人协调的问题，以确保按时间窗口时间窗口逻辑指定的任务对用户定义的概率阈值满意。我们提出了一个BI级框架，该框架集成了（i）高级任务分配，其中根据机器人的估计任务完成概率和预期奖励分配任务，以及（ii）在履行分配的任务时，机器人独立优化了辅助奖励。要处理机器人动力学中的不确定性，我们的方法利用实时任务执行数据来迭代地完善预期的任务完成概率和奖励，从而无需显式机器人过渡模型即可自适应任务分配。我们从理论上验证了所提出的算法，表明任务分配具有很高的置信度达到所需的概率阈值。最后，我们通过全面的模拟证明了框架的有效性。
COBL扩散：使用控制屏障和Lyapunov功能在动态环境中基于扩散的条件机器人计划
抽象 - 装备自主机器人，能够在人类周围安全有效地导航的能力是迈向实现可信赖的机器人自治的关键一步。但是，在确保动态多机构环境中的安全性的同时生成机器人计划仍然是一个关键挑战。基于最新的工作，以利用深层生成模型在静态环境中进行机器人计划，本文提出了Cobl-Diffusion，这是一种基于扩散的新型安全机器人计划器，用于动态环境。COBL扩散使用控制屏障和Lyapunov函数来指导扩散模型的固定过程，迭代地完善了机器人控制序列以满足安全性和稳定性约束。我们使用两个设置证明了COBL扩散的有效性：合成单位环境和现实世界中的行人数据集。我们的结果表明，COBL扩散会产生平滑的轨迹，使机器人能够到达目标位置，同时保持低碰撞速率，并具有动态障碍。