XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemnique
工业环境中交通分类的机器学习
多年来，消费量大大增加了，消费者对产品质量，接收产品和个性化选项的时间有很高的需求。工厂试图通过消除人工劳动力和部署可以更快地生产产品的自动化设备来扩展需求。工厂中的无线通信将通过实现移动性以及减少电缆的重新配置/故障排除并增加工厂资源的利用来帮助实现这一目标。本报告正在调查生产线中是否有可能实现无线无线通信，其中进化的节点B调度程序可以使用基于机器学习的分类模型来优先考虑重要的循环实时和警报数据包。这种新的优先级技术将允许重要的工厂应用程序具有很高的优先级，并确保为重要的数据包提供服务。我们找到了一些有用的应用程序分类模型，用于出厂环境，但证明了最佳模型可能取决于工厂的设置。因此，该报告还介绍了自动深度学习模型构建的想法，从而可以按时间进行改进。
D节：CDCE R帐户！ > f步骤8
$ 150不申请的不可退款费用。i -i您的申请已批准，$ 150的申请费将用于您的考试费。如果您的申请未获得批准，150美元的费用已被没收（未退款）。h ow to a pply：o nline申请过程。s tep 1：r浏览要求并收集所有支持文件。一个pplicants将上传所有文档，以验证申请过程中的资格。步骤2：与CBDCE重新汇总帐户。g o到www。cbdce。org> s Ign i n> n ew u ser？c Reate一个帐户！> f outhow提示以创建您的CBDCE帐户和个人资料。i f您有一个带有CBDCE的帐户，请登录您的登录详细信息。s tep 3：在您的CBDCE仪表板中> h> h，过度静止（顶部导航栏），然后在u nique q ualification上舔c上pplication> c reate n ew n ew a pplication。r eview the指令，然后通过申请部分进入您的详细信息并上传支持文档。s tep 4：p ayment。ubmit您的申请审核费用$ 150，通过在购物车中输入您的付款信息并提交您的申请审核费。他将提交您的申请。s TEP 5：CBDCE评论申请。您可以跟踪您的CBDCE帐户中的状态> uq a pplication> d etails。s tep 6：我的申请已获得批准，将向您发送一封电子邮件，并向申请和支付考试费的批准和说明。y我们的CBDCE帐户将显示为考试授权。（n ot ot ot $ 150申请审查费用于您的考试费。）s tep 7：u pon支付考试费，将为您提供90天的资格窗口，可以在其中安排和参加考试。s tep 8：S Chedule您的考试。l ogin to您的CBDCE帐户> c lick in Get Certified> UQ考试申请>计划考试>您将在其中重定向到PSI测试者门户网站以进行计划。
昏暗：用于机器翻译的迭代非Aut-Autore-ReRoRe-ReReRexression Transformer的多个步骤
随着解码步骤的数量增加，迭代非自回旋变压器的计算益处减小。作为一种补救措施，我们介绍了DI仍然是Untiple S Teps（Dims），这是一种简单而有效的蒸馏技术，以减少达到一定的翻译质量所需步骤的数量。截止的模型享有早期迭代的计算益处，同时从几个迭代步骤中保留了增强性。暗示着两个模型，即学生和老师。在多个解码步骤后，在老师通过缓慢移动的平均值跟随学生的同时，对学生进行了优化，以预测老师的输出。移动平均线使教师的知识更新，并提高了老师提供的标签的质量。在推断期间，学生用于翻译，并且不添加其他构成。我们验证了DIMS对在WMT'14 DE-EN的蒸馏和原始验证上获得7.8和12.9 BLEU点改进的各种模型的有效性。此工作的完整代码可在此处提供：https：//github.com/ layer6ai-labs/dims。
水平蒸馏
一致性蒸馏是一种在一致性（轨迹）模型中采用的加速扩散模型的普遍方法，在该模型中，学生模型被训练以对概率流（PF）普通微分方程（PF）轨迹向后遍历，由教师模型确定。预处理是通过线性将输入数据和网络输出与预定义系数组合为一致性函数的稳定一致性蒸馏的重要技术。它强加了一致性函数的边界条件，而无需限制神经网络的形式和表现力。但是，先前的前提条件是手工制作的，可能是次优选择。在这项工作中，我们通过阐明其设计标准以及与教师ode轨迹的联系来提供对一致性蒸馏的预处理的第一个理论见解。基于这些分析，我们进一步提出了一种原则性的方式，以一种名为Analytic Tracent的方式，以根据一致性差距（以教师Denoiser和Optimal Student Denoiser之间的差距）对预处理进行分析优化预处理，从而对普遍的教师ODE进行了优化。我们证明了分析性可以促进轨迹跳线的学习，增强了学生创造力与教师的一致性，并在多个数据集的多步生成中实现一致性轨迹模型的2×至3×训练加速。
反事实说明的文本到图像模型
本文解决了生成法定说明（CES）的挑战，涉及识别和修改最少的必要特征，以使分类器对给定图像的预测进行预测。我们提出的方法是反事实e xplanations（Time）的tept to-i mage m odels，是一种基于蒸馏的黑盒反事实技术。与以前的方法不同，此方法仅需要图像及其预测，从而忽略了分类器的结构，参数或梯度的需求。在生成反事实之前，时间将两个不同的偏见引入了文本嵌入的形式稳定扩散：与图像的结构相关联的上下文偏差和类别偏见，与目标分类器学到的类特异性特征相关。学习了这些偏见后，我们发现了使用类预测的类令牌的最佳潜在代码，并使用目标嵌入作为条件，从而产生了符合性的解释。广泛的经验研究证明，即使在黑色盒子设置中运行时，时间也可以产生可比性的解释。
通过潜在扩散生成低音伴奏
自动生成与任意输入音轨适当匹配的音乐是一项具有挑战性的任务。我们提出了一种新颖的可控系统，用于生成单个词干以伴随任意长度的音乐混音。我们方法的核心是音频自动编码器，它可以有效地将音频波形样本压缩为可逆的潜在表示，以及一个条件潜在扩散模型，该模型将混音的潜在编码作为输入并生成相应词干的潜在编码。为了控制生成样本的音色，我们引入了一种技术，在扩散采样期间将潜在空间固定在用户提供的参考风格上。为了进一步提高音频质量，我们采用无分类器引导，以避免在生成无界潜在空间时在高引导强度下出现失真。我们在混音对和匹配低音词干的数据集上训练我们的模型。定量实验表明，给定输入混音，所提出的系统可以生成具有用户指定音色的低音线。我们的可控条件音频生成框架代表着在创建生成性人工智能工具以协助音乐家进行音乐创作方面迈出了重要一步。
CSLP-AE：用于零样本脑电信号转换的对比分裂潜在置换自动编码器框架
脑电图 (EEG) 是一种著名的非侵入性神经成像技术，可以洞察大脑功能。不幸的是，EEG 数据在不同受试者之间表现出高度的噪声和变异性，阻碍了可推广的信号提取。因此，EEG 分析的一个关键目标是提取潜在的神经激活（内容）以及考虑个体受试者的变异性（风格）。我们假设，在任务和受试者之间转换 EEG 信号的能力需要提取考虑内容和风格的潜在表示。受语音转换技术最新进展的启发，我们提出了一种新颖的对比分裂潜在排列自动编码器 (CSLP-AE) 框架，可直接优化 EEG 转换。重要的是，使用对比学习来引导潜在表示，以促进潜在分裂明确地表示主题（风格）和任务（内容）。我们将 CSLP-AE 与传统的监督、无监督 (AE) 和自监督 (对比学习) 训练进行了对比，发现所提出的方法提供了对主体和任务的良好可推广表征。重要的是，该程序还支持未见过的主体之间的零样本转换。虽然本研究仅考虑 EEG 的转换，但所提出的 CSLP-AE 为信号转换和提取内容 (任务激活) 和风格 (主体变异性) 组件提供了一个通用框架，可用于对生物信号进行建模和分析。
基于时频域特征提取的脑电信号视障人士压力检测
压力是指身体对任何环境变化做出的生理、情绪和心理反应，需要进行调整，对人类心理产生重大影响。视障人士 (VIP) 的压力尤其难以控制，因为他们在未知情况下很容易感到压力。脑电图 (EEG) 信号可用于检测压力，因为它基本上代表了人类大脑中持续的电信号变化。文献表明，压力检测技术大多基于时域或频域分析。然而，使用时域或频域分析可能不足以提供适当的压力检测结果。因此，本文提出了一种使用经验模态分解 (EMD) 和短期傅里叶变换 (STFT) 从 EEG 信号中提取考虑时空信息的特征的方法。在 EMD 中，信号首先被分解为表示有限数量信号同时保持时域的固有模态函数 (IMF)，然后使用 STFT 将时域转换为时频域。采用支持向量机 (SVM) 对陌生室内环境中 VIP 的压力进行分类。将所提方法的性能与最先进的压力检测技术进行了比较。实验结果证明了所提技术优于现有技术
聚合物化学-RSC出版
在流动中已经进行了几种PISA制剂，并且特别有吸引力的广泛研究的配方基于块共聚物聚合物聚合物聚合物聚丙烯酰胺 - 丙烯酰胺 - 丙烯酰胺（丙烯酰胺）（PDMAM-PDAAM）。16 - 20这个全丙烯酰胺系统促进了对聚合物合成的“超快”方法，将反应时间降低至10分钟。此外，以前已经为该系统提供了在线分析的力量，因此NMR可以获得高分辨率动力学数据。 18和Guild等。使用在线小角度X射线散射（SAXS）来监视粒径的演变。21在后一种技术的情况下，访问此类（通常是基于设施的）仪器的仪器是有限且昂贵的，并且自动数据处理需要在通常访问有限的软件接口中进行复杂的工作流程。因此，萨克斯州当前有限的效用用于闭环优化。相反，虽然较少的全面信息（尤其是对于更复杂的形态），但动态光散射（DLS）提供了一种更方便，更容易访问的粒子方法 - 具有自动数据处理，并且以明显的可观的成本来表征。dls在一系列系统的流量中已被证明，要么通过计算22 - 27期间的颗粒运动，要么通过停止流量的方法，28
睡眠期间的记忆重新激活不会对物体记忆产生整体作用
人们认为睡眠期间的记忆再激活有助于记忆巩固。大多数睡眠再激活研究都研究了特定事实、物体和联想的再激活如何有利于整体记忆。然而，我们的记忆并不是单一的，记忆的所有特征也并非随着时间的推移而同时存在。相反，我们的记忆会发生转变，一些特征会得到加强，而另一些特征会减弱。睡眠再激活会推动记忆转变吗？我们利用目标记忆再激活技术在对象类别学习范式中研究了这个问题。参与者（20 名女性，14 名男性）学习了三类新物体，其中每个物体都有独特的、可区分的特征以及与其类别其他成员共享的特征。我们使用实时 EEG 协议在优化以产生再激活事件的时刻提示睡眠期间这些物体的再激活。我们发现，再激活会改善对可区分特征的记忆，同时恶化对共享特征的记忆，这表明存在分化过程。结果表明，睡眠再激活并不会对物体记忆产生整体作用，而是支持某些特征比其他特征得到增强的转变。