XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemlocation
消防部门资源配置研究
城市和消防部门面临的挑战之一是，过去 12 年，人口增长了约 17%，新的住宅和商业开发项目即将推出。其中包括城市东南部地区的混合用途开发项目，其中包括 2,500 个住宅单元。俄克拉荷马大学也在讨论该地区的其他开发项目。北部地区也存在类似的开发问题。该开发项目不是计划中的混合用途开发项目，而是住宅单元建设速度较慢。第三个区域位于更东边的雷鸟湖地区。已经讨论过修建两条新的收费公路。东西连接线位于城市北部地区，与东印第安山路平行，南北收费公路将连接到 35 号州际公路。虽然这些收费公路的完工情况尚不清楚，但应该制定完成它们的长期规划。一旦收费公路完工，人们高度期待这些公路沿线的开发项目。
具有地理位置和实时操作记录的基于面部识别的出勤系统
本文介绍了基于尖端的面部识别出勤系统，旨在通过整合高级机器学习，计算机视觉和地理空间API来解决传统出勤方法的局限性。系统通过高精度和效率自动化与会者的识别和记录来简化出勤过程。关键功能包括用于实时面部识别的实时视频识别，一个用于注册新个人的直觉用户注册模块，基于CSV的无缝数据导出和管理的日志记录以及地理位置感知到的出勤跟踪，以确保记录不仅是时间含量的，而且是位置特定的。这种地理空间上下文提供了宝贵的见解，尤其是对于分布式团队或多站点设置。
电气工程机器学习的博士学位论文基于未来无线网络的资源分配
有效的资源分配是未来无线网络的关键挑战，尤其是随着用户需求，网络密度和网络复杂性的继续增长。传统上，用户终端的通道状态信息（CSI）用于资源分配。但是，随着网络密度的提高并考虑到移动用户的存在，基于CSI的重新源分配构成了大量的性能开销。这项工作通过利用对用户坐标信息培训的机器学习模式来探讨一种新颖的资源分配方法。具体来说，我们以三种方式制定了源分配问题：（1）调制和编码方案（MCS）运输能力最大化的预测，（2）基于用户位置的噪声限制系统中的资源分配，以及（3）资源分配干扰限制系统以确保公平性，同时最大化Capac-Ity。我们考虑两个用户放置方案进行性能评估：随机下降方案（RDS），其中用户是在传播环境中随机分布的，以及移动性模型方案（MMS），其中用户位置遵循线性轨迹。我们进行广泛的评估，以比较跨关键指标的RDS的数据集，包括训练样本的数量，计算复杂性和模型性能在不同的通道条件和错误的位置信息下。我们的结果表明，通过机器学习适应复杂的无线环境，基于坐标的资源分配了基于坐标的资源分配，从而实现了有效且可扩展的资源位置，同时在动态和不完善的条件下保持稳健的性能。我们提出的基于坐标的资源分配方案与基于CSI的资源分配方案相提并论，在具有变化的散点密度变化的干扰受限系统中至少达到90％的性能。此外，该方案大大优于基于几何资源分配方案，该方案凭直觉地应用了用户的坐标信息来依赖距离的资源分配。MMS数据集用于确定所提出的方案的实现成本，通过考虑一个现实的渠道模型，该模型在系统中持续收集数据样本。使用这种方法，我们将机器学习模型的训练时间，预测时间和记忆足迹进行比较。结果表明，基于坐标的资源分配方案可以可靠地用于有效的资源分配，同时分别为噪声限制和干扰有限的系统产生低至中等的实现成本。本研究强调了机器学习驱动的资源管理对未来无线网络的潜力，为智能，自适应和有效的通信系统铺平了道路。
通过跨亚基相互作用调控噬菌体Φ29中有序DNA易位循环
某些病毒（如带尾噬菌体和单纯疱疹病毒）通过强大的环状分子马达将双链 DNA 包装到空的衣壳中。噬菌体 Φ 29 的 DNA 包装马达的高分辨率结构和力测量表明，其五个 ATPase 亚基相互协调 ATP 水解，以维持环上 DNA 易位步骤的正确循环序列。在这里，我们探索 Φ 29 马达如何通过跨亚基相互作用定时关键事件（即 ATP 结合/水解和 DNA 抓取）来调节易位。我们使用与 DNA 结合的亚基二聚体作为我们的模型系统，这是一个最小系统，仍然可以捕捉完整五线运动复合体的构象和跨亚基相互作用。全 ATP 和混合 ATP-ADP 二聚体的分子动力学模拟表明，一个亚基的核苷酸占有率通过改变其催化谷氨酸接近 ATP 的伽马磷酸盐的自由能景观，强烈影响其水解相邻亚基中 ATP 的能力。具体而言，一个 ATP 结合亚基会提供反式残基，从而在空间上阻断相邻亚基的催化谷氨酸。当第一个亚基水解 ATP 并与 ADP 结合时，这种空间障碍就会得到解决。这种阻碍机制得到了功能性诱变的支持，并且似乎在几个 Φ 29 亲属中是保守的。对我们的模拟进行相互信息分析，揭示了通过反式阻断残基的亚基间信号通路，这些通路允许相邻亚基的结合口袋之间进行感知和通信。这项工作表明，通过新的反式亚基相互作用和通路，亚基之间的 DNA 易位事件的顺序得以保留。
改进了量子应用的非线性设备
系统神经科学通常依赖于使用植入的装置和病毒注射来刺激和记录解剖学或遗传定义的神经元种群。要正确解释所得数据，至关重要的是映射植入设备或注射的位置，以及在常见的解剖坐标系统中由多个动物产生的池。显微镜和组织清除方面的最新发展允许对完整啮齿动物大脑的全自动，高分辨率成像1。存在许多将这些3D全脑显微镜数据集注册到地图集的方法，但是这些方法通常不灵活，耗时，需要相当大的计算技能2。另外，一旦注册，就没有开源的，用户友好的工具来分割和分析这些图像中任何类型的结构。在这里，我们已经开发了脑部和脑部段，这是两个用户友好的工具，可在几分钟内用于注册和细分全脑显微镜数据集。
景顺宏观配置策略基金
所引用的业绩为过去业绩，不能保证未来业绩可比；当前业绩可能更低或更高。请访问 invesco.com 了解最新的月末业绩。业绩数据反映了再投资分配和净资产价值 (NAV) 的变化。投资回报和本金价值会有所不同，因此您在出售股票时可能会获利或亏损。不到一年的回报是累计的；所有其他回报均为年化回报。A 类股票成立日期之前显示的业绩为 Y 类股票的业绩，包括适用于 Y 类股票的较高 12b-1 费用。R6 类股票成立日期之前显示的业绩为 Y 类股票的业绩，包括适用于 Y 类股票的 12b-1 费用指数来源：RIMES Technologies Corp. 如果过去没有免除费用和/或报销费用，回报会更低。以 NAV 显示的业绩不包括适用的前端销售费用，这会降低业绩。Y 类和 R6 类股票没有销售费用；因此业绩为 NAV。Y 类股票仅供某些投资者购买。 R6 类股票不对大多数投资者开放。请参阅招股说明书了解更多详情。在正常情况下，该策略投资于衍生品和其他金融挂钩工具，其业绩预计与美国和国际固定收益、股票和商品市场相对应。但是，无法保证资产类别的表现。投资组合使用的衍生品投资和增强投资技术（如杠杆）比直接投资证券或更传统的工具面临的风险更大。
RIIO-2 NZASP 重启草案决定：NGN Birkshall 合理化及搬迁工程项目
背景 ................................................................................................ 4 重启机制的目的 ...................................................................................... 4 我们正在就哪些内容进行磋商 .............................................................................. 5 背景和相关出版物 ...................................................................................... 5 下一步 ...................................................................................................... 6 如何回应 ...................................................................................................... 6 您的回应、您的数据和保密性 ...................................................................... 6 一般反馈 ...................................................................................................... 7 如何跟踪磋商进度 ...................................................................................... 8
在客户选择和算法公平性下的在线广告分配
摘要。广告是电子商务平台的关键收入来源，也是其卖方的重要在线营销工具。在本文中，我们探索了动态广告分配，每个客户到达电子商务平台的到达时有限，在单击广告时，cus tomers遵循选择模型。是在最近倡导在线广告交付算法公平性的倡导中，我们通过对不同广告和CUS Tomer类型的点击进行评估的一般公平度量指标调整了广告的价值。原始的在线广告分配问题是棘手的，因此我们提出了一个新颖的随机程序框架（称为两个阶段目标debt），该框架首先决定点击键入目标，然后设计一个AD分配策略，以在第二阶段满足这些目标。我们显示了原始问题，放松的点击目标优化和流体 - 敏感性（流体）con Vex程序之间的渐近等效性。我们还设计了一种债务加权算法算法，并证明，只要问题大小尺寸到无穷大，该算法在最佳的第一阶段点击目标下（渐近）是最佳的。与流体启发式及其解决变体相比，我们的方法具有更好的可扩展性，并且可以在整个视野中更加顺利地耗尽广告预算，这对于在线广告业务中非常需要实践。最后，我们提出的模型和算法有助于下一步提高在线电子商务平台的AD分配的公平性，其效率很大。
配电网规划中基于事件的储能、电压调节器和基础设施升级分配
摘要 — 本文介绍了一种新颖的数值方法，旨在寻找一种可防止未来拥塞和电压问题的配电网扩建计划。预测的热和电压违规事件的持续时间和强度用于确定基础设施（即线路/电缆）升级、电压调节器和储能系统安装的潜在候选池。该方法还补充了一种算法，用于获得这些候选者的最低成本列表，该算法使用二进制线性规划解决所有约束违规事件。通过大量高分辨率准静态时间序列模拟，使用改进的 IEEE 33 总线网络和爱尔兰西部的真实 1171 总线馈线验证了该方法。考虑了三个候选池和三个成本预测，以探索该方法对不同场景的敏感性。结果表明，所提出的方法是设计师、规划人员和政策制定者的多功能工具。该方法可以确保投资计划解决所有预测的违规事件。尽管如此，我们表明接受边际违规程度是可以接受的，并且可以大大降低投资成本。
资源分配问题的新颖开关型策略网络：技术报告
摘要 - 深处增强学习（DRL）已成为制定排队网络中控制策略的强大工具，但是在这些应用程序中，多层多层感知器（MLP）神经网络的常见使用具有重要的缺点。MLP体系结构虽然多才多艺，但通常会遭受样本效率差和过度合适的培训环境的趋势，从而导致新的，看不见的网络的次优性能。响应这些问题，我们引入了开关型神经网络（STN）体系结构，旨在提高排队网络中DRL策略的效率和概括。从传统的非学习政策中的STN杠杆作用模式，确保在类似状态下进行一致的行动选择。这种设计不仅简化了学习过程，而且还通过减少过度效果的趋势来促进更好的概括。我们的作品提出了三个关键贡献：首先，STN的开发是MLP的更有效替代方案；其次，经验证据表明，在各种培训方案中，STN在各种培训方案中实现了卓越的样本效率。第三，实验结果表明，STN在熟悉的环境中与MLP性能相匹配，并且在新设置中的表现明显优于它们。通过嵌入特定领域的知识，STN增强了近端策略优化（PPO）算法的有效性而不损害性能，这表明其适合各种排队网络控制问题。