XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemjan
2024-25 年博士招生，2025 年 1 月。......
印度理工学院罗帕尔分校从 20082009 学年开始在导师学院印度理工学院德里分校的校园内运作。奠基仪式于 2009 年 2 月 24 日举行。印度理工学院罗帕尔分校最初于 2009 年 7 月 29 日根据《1860 年社团注册法》注册。随后，该学院根据国会法案，即《2012 年理工学院法（修正案）》（2012 年第 34 号）成立。该学院于 2018 年迁至其永久校区，目前在其永久校区运营。印度理工学院罗帕尔分校的永久校区占地 501 英亩，位于鲁普纳加尔的 Birla Seed Farms，坐落在萨特莱杰河畔的大自然怀抱中。该学院获得了五星级 GRIHA（综合栖息地评估绿色评级）评级，这是绿色建筑的最高国家评级之一。
2024 年 1 月月度成就总结.pdf
第九届 IISF 于 2024 年 1 月 17 日至 20 日在位于哈里亚纳邦法里达巴德的 DBT 转化健康科学与技术研究所 (THSTI) - 区域生物技术中心 (RCB) 校区举办。IISF 2023 的主题是“阿姆里特卡尔的科学技术公共宣传”，目的是向公众传播科学信息。IISF 2023 包含 17 项活动，参与者范围广泛，包括学生、教师、研究人员、科学家、院士、企业家、初创企业、基层和学生创新者、文学爱好者、媒体人员、科学界官员、国际代表以及对科学技术感兴趣的不同背景的个人。共有 21 个国家参加，来自全球的 33 位国际演讲者发表了演讲。他们还与国家创新基金会（NIF）签署了谅解备忘录，以促进国际关系并通过科学合作携手合作。
所有军队的禁区 1 月 ...
5. 本命令适用于所有驻扎在日本（包括冲绳和新加坡）并在那里作战的海军服役人员，他们受美国印太司令部管辖，包括预备役人员（在预备役期间服役）、现役或训练状态的国民警卫队人员以及处于 TAD/TDY、部署、休假或通行状态的人员。本命令还适用于隶属于海军部队或驻扎在日本海军设施的其他武装部队成员。本命令的适用范围包括常备部队、远征部队和轮换部队。
Byte Jan 1995 - 经典苹果
BYTE（ISSN 0360·5280）0；在新罕布什尔州和其他国际邮局出版。邮资已付，邮编为 Wlnnipeg。MaMoba。加拿大邮政国际公共邮件产品销售协议编号 246492。GST 的 Aog\st oro d McGraw-HUI, Inc.。GST U 123075673。印于美国国情咨文。邮政信箱：发送地址更改并填写！quoSbOns 10 BYTE 订阅。P.0。Box 552。Hi\;hlSI._.. NJ 06520。
价格清单2024年1月PDF
我们的标准咨询时间为20分钟，有足够的时间讨论您的宠物的健康以及您可能存在的任何问题。一些咨询是30-40分钟（例如第一批小狗和小猫拜访，许多鸟/爬行动物的咨询，更复杂的医疗问题），但费用仍然相同。我们也不收取更高的第二意见费用。
![arxiv：2501.05472v1 [cs.cv] 2025年1月6日](/simg/d\d8d85f9fa5402ccc4c119866e9e225946f03fa53.webp)
arxiv：2501.05472v1 [cs.cv] 2025年1月6日
3D语义分割是驱动感知中最关键的任务之一。基于学习的模型准确感知密集的3D周围环境的能力通常可以确保自动驾驶汽车的安全操作。但是，基于激光雷达的3D语义分割数据库由依次获得的激光扫描组成，这些激光扫描是长尾且缺乏训练多样性的。在本报告中，我们引入了MixSeg3d，这是强度点云分割模型与先进的3D数据混合策略的复杂组合。具体来说，我们的方法将Minkunet家族与Lasermix和Polarmix集成在一起，这是两种场景 - 比例扩展方法，这些方法将LIDAR点沿Ego-Scene的倾斜度和方位角融合在一起。通过经验实验，我们证明了MixSeg3d在基线和先前的艺术中的优越性。我们的团队在2024 Waymo Open数据集挑战赛的3D语义Segmen track中获得了第二名。
![arxiv：2501.02842v1 [cs.ir] 2025年1月6日](/simg/e\e9de6f9564f764d80cd174ba9ea51b916d8d1bde.webp)
arxiv：2501.02842v1 [cs.ir] 2025年1月6日
本章讨论了现代生成AI模型对信息访问（IA）系统的基本影响。与传统的AI相比，生成AI模型的大规模培训和出色的数据建模使它们能够产生高质量的类似人类的响应，这为IA范式的发展带来了全新的机会。在本章中，我们详细介绍并介绍了其中两个，即信息生成和信息综合。信息生成允许AI创建量身定制的内容，直接满足用户需求，从而通过立即，相关的输出来增强用户体验。信息综合利用生成AI集成和重组存在信息的能力，提供扎根的响应并减轻模型幻觉等问题，这在需要精确和外部知识的场景中特别有价值。本章深入研究了生成模型的基本方面，包括体系结构，缩放和培训，并在多模式场景中讨论了它们的应用。此外，它研究了用于检索增强的生成范式和其他用于语料库建模和理解的方法，并证明了生成AI如何增强信息访问系统。它还总结了未来研究的潜在挑战和富有成果的方向。
![arxiv：2501.01110V1 [CS.CR] 2025年1月2日](/simg/4\404a1e6932d840dd3fa0139386f95a2f96b1d402.webp)
arxiv：2501.01110V1 [CS.CR] 2025年1月2日
针对恶意软件分类的持续学习（CL）解决了恶意软件威胁的迅速发展的性质和新型类型的频率出现。生成重播（GR） - 基于CL系统利用生成模型生成过去数据的合成版本，然后将其与新数据结合使用以重新训练主要模型。该领域中的传统机器学习技术通常会在灾难性遗忘中挣扎，在这种情况下，模型在旧数据上的性能随着时间的推移而降低。在本文中，我们引入了一个基于GR的CL系统，该系统将生成的对抗网络（GAN）具有功能匹配损失，以生成高质量的恶意软件样本。在方面，我们根据模型的隐藏表示形式实施了用于播放样本的创新选择方案。我们在课堂知识学习方案中对Windows和Android恶意软件数据集进行了全面评估 - 在多个任务上不断引入新课程 - 证明了对先前方法的实质性改进。例如，我们的系统在Windows恶意软件中的平均准确度为55％，大大优于其他基于GR的模型的平均准确性高出28％。本研究为推进基于GR的恶意软件分类系统提供了实用的见解。该实施可在https://github.com/malwarereplaygan/ malcl 1中获得。
![arxiv：2501.00861v1 [cs.hc] 2025年1月1日](/simg/c\cd0cb41c2c5d4e0aadbfe14c1536da611e3c101a.webp)
arxiv：2501.00861v1 [cs.hc] 2025年1月1日
摘要。鉴于我们社会中老年人的比例不断增长，对阿尔茨海默氏病的及时诊断已成为医疗保健的一个临时方面。 在本文中，我们提出了一种基于语音技术的非侵入性和成本效益的检测方法。 该方法与诸如及时的微调和有条件学习之类的技术结合使用了预训练的语言模型，从而提高了检测过程的准确性和效率。 为了解决有限的计算资源的ISE，本研究采用了有效的Lora微调方法来构建分类模型。 跟随多轮训练和严格的10倍交叉验证，基于Llama2模型的及时微调策略的准确性为81.31％，比采用BERT模型的控制组提高了4.46％。 这项研究为早期诊断阿尔茨海默氏病提供了一种新型的技术方法，并为在类似条件下的模型优化和资源利用提供了宝贵的见解。 可以预料，这种方法将在临床实践和应用研究中得到有益，从而促进对阿尔茨海默氏病的更准确有效的筛查和诊断。鉴于我们社会中老年人的比例不断增长，对阿尔茨海默氏病的及时诊断已成为医疗保健的一个临时方面。在本文中，我们提出了一种基于语音技术的非侵入性和成本效益的检测方法。该方法与诸如及时的微调和有条件学习之类的技术结合使用了预训练的语言模型，从而提高了检测过程的准确性和效率。为了解决有限的计算资源的ISE，本研究采用了有效的Lora微调方法来构建分类模型。跟随多轮训练和严格的10倍交叉验证，基于Llama2模型的及时微调策略的准确性为81.31％，比采用BERT模型的控制组提高了4.46％。这项研究为早期诊断阿尔茨海默氏病提供了一种新型的技术方法，并为在类似条件下的模型优化和资源利用提供了宝贵的见解。可以预料，这种方法将在临床实践和应用研究中得到有益，从而促进对阿尔茨海默氏病的更准确有效的筛查和诊断。
![arxiv：2311.05546V4 [QUANT-PH] 2025年1月2日](/simg/6\6e61bec41240e65382211417969eb3b06fa7526e.webp)
arxiv：2311.05546V4 [QUANT-PH] 2025年1月2日
摘要：在自动驾驶和其他智能工业应用的时期，多机构增强学习变得越来越重要。同时使用量子力学的固有特性出现了一种有希望的新方法来增强学习，从而大大降低了模型的可训练参数。然而，基于梯度的多代理量子增强学习方法 - 十种必须与贫瘠的高原斗争，使它们无法匹配经典方法的性能。虽然无梯度的量子加强学习方法可以减轻其中一些挑战，但它们也不能免疫贫瘠的高原带来的困难。我们建立在一种存在梯度游离量子增强学习的方法基础上，并提出了三种遗传变异，并使用差异量子电路进行多代理增强量的量子，并使用进化优化。我们评估了硬币游戏环境中的遗传变异，并将它们与经典方法进行比较。我们表明，与具有相似数量的可训练参数的神经网络相比，我们的变分量子电路方法的性能明显更好。与较大的神经网络相比，我们的方法使用97归档结果。参数减少了88％。