XiaoMi-AI文件搜索系统
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锚定偏差影响可解释人工智能系统中的心理模型形成和用户依赖性。第 26 届国际会议
图 2. 点击主界面上的观看视频按钮时，如图 1 所示，参与者将看到一个模式，允许他们观看视频。 (A) 显示所选查询以及视频中是否找到该查询 (B)。如果他们在解释存在的情况下，他们会看到进度条 (C) 下用于得出答案（找到/未找到）的所有视频片段。他们可以点击每个可用的片段来查看基于在片段中发现的相关活动的模型论证 (D)，以及系统在所选片段中检测到的所有组件的置信度得分 (E)。
ESG 影响报告
• 推出马来西亚首个采用生成人工智能 (GenAI) 的 Park Homes The Clove，让购房者能够个性化自己的居住空间 • 于 2023 年 11 月获得英国标准协会 (BSI) 认证的 ISO27001:2022 • TBM Dorothy 将按照 Betty 的顺序为悉尼地铁西线项目修建双隧道 • 与 Google Cloud 合作，使企业级生成人工智能 (GenAI) 功能可用 • 推出 Gamuda AI Academy，提供顶级培训、尖端技术和出色的指导，以掌握全栈人工智能 • 集成 PowerBI 和 Big Query 为项目创建集成且富有洞察力的仪表板 • 利用 Autodesk Construction Cloud (ACC) 通过为项目开发自定义工作流程来提高效率 • 在澳大利亚 M1 延长项目中采用“安全盾”以提高工作场所的安全性
装备：生成增强检索
在043 A高维空间中启用其语义相似性。044但是，此相似性计算过程045面临几个挑战。首先，查询与文档047之间的复杂SE-046摩西关系映射到标量相似性，该标量相似性无法重新触及足够的信息，并且很难在049架上持平（Brito and Iser，2023）。第二，当与长期文档进行交易时，例如具有256、051 512或更多令牌的文件，确定了与查询最相关的第052节，并且对相似性最大的053贡献最高的053是非常可取的，但挑战是挑战 - 054（Luo等人），2024; Günther等。，055 2024）。此外，许多NLP任务，例如SEN- 056 TENCE选择，搜索结果突出显示，针头057在干草堆中（Liu等人。，2024b; An等。，2024; 058 Wang等。，2024）和细粒度引用（Gao 059等人，2023;张等。，2024），需要对文本的深度和060细粒度的理解。061鉴于需要对细粒度的理解的需求，062只是将整个文档与查询保持一致的双重编码器似乎不足，因为它的召开对比损失主要强调全局065语义（Khattab和Zaharia，2020年）。com-066 pllement re-067 Triever的核心定位能力，我们提出了一个新颖而充满挑战的乐趣 - 068 damental问题：我们可以增强和整合069现有070检索器的信息本地化能力而无需牺牲其固有检索能力吗？首先，083072为了应对这些挑战，我们提出了一个073新颖的方法齿轮（ge neration-a u摘要074 r etrieval）。具体来说，我们将数据构建为075（查询文档信息）的三元组，但仍使用076对比度学习来优化相似度为-077 deween the查询和文档。在相同的078时间，我们设计了一个文本解码器，以在文档080中生成Rel-079 Evant Evant Evant-evant Ever-Graining信息，以增强RE-081 recy-081 threval和本地化功能。尽管082概念很简单，但仍有许多挑战。
Hopsworks功能商店用于机器学习
数据管理是建筑物学习（ML）系统的最具挑战性的方面。ML系统可以在培训模型时读取大量历史数据，但是推理工作负载更加多样，具体取决于它是批处理还是在线ML系统。ML的功能存储最近已成为一个单个数据平台，用于管理整个ML生命周期中的ML数据，从功能工程到模型培训到推理。在本文中，我们将HOPSWORKS功能商店提供用于Ma-Chine学习，作为一个高度可用的平台，用于管理使用API支持柱状，面向行的和模拟搜索查询工作负载的API支持。我们介绍和解决由功能存储所解决的，由功能存储与功能重复使用，如何组织数据转换以及如何确保功能工程，模型培训和模型推理之间的正确和一致的数据。我们提出了为功能商店构建高性能查询服务的工程挑战，并展示了Hopsworks如何优于现有的云功能存储，用于培训和在线推理查询工作负载。
跨度程序和量子时间复杂性 - 滴
跨度程序是量子计算的重要模型，因为它们与量子查询和空间复杂性的对应关系。虽然从SPAN程序获得的量子算法的查询复杂性是充分理解的，但通常不清楚如何以时间效率的方式实现某些独立的操作。在这项工作中，我们证明了量子时间复杂性的类似连接。，我们展示了如何将F对于时间复杂性t t的足够结构结构的量子算法转换为f的跨度程序，从而将其汇编回到f的量子算法中，并使用时间复杂性e O（t）。这表明，对于具有时间效率实现的算法衍生的跨度程序，我们可以在实现跨度程序时保留时间效率，这意味着SPAN程序捕获时间，查询和空间复杂性，并且是量子算法的完整模型。能够以保持时间复杂性的方式将量子算法转换为跨度程序的一个实际优势是，跨度程序构成非常好。我们通过通过跨度程序组成或功能来改善Ambainis的可变时间量子搜索结果来证明这一点。
跨域通过双匹配转换
跨域少数射击语义分割（CD-FSS）旨在训练可以从不同域中分割具有一些标记图像的域类别的广义模型。以前的作品证明了特征转化在顾问CD-FSS中的有效性。但是，他们完全依靠支持图像进行特征转换，并且反复使用每个班级的一些支持图像很容易导致过度拟合并忽略了类内部外观差异。在本文中，我们提出了一个双重匹配的基于转换的网络（DMTNET）来解决上述问题。我们建议自我匹配转换（SMT），而不是完全依靠支持图像，以基于查询图像本身本身构建特定于特定的转换矩阵，以将特定于域特异性的查询特征转换为域。计算特定特定的转换矩阵可以防止过度拟合，尤其是对于元测试阶段，仅将一个或几个图像用作支撑图像来分割数百或数千个图像。获得了域 - 不足的特征后，我们利用了双关联构建（DHC）模块，以与Support图像的前景和背景之间的查询相关之间的超相关性，基于前景和背景图的前景和背景预测映射的产生和超级映射，并具有分为分段，以增强其分段。此外，我们提出了测试时间自我填充（TSF）策略，以更准确地自我调整看不见的域中的查询预测。代码可在https://github.com/chenjiayi68/dmtnet上找到。在四个流行数据集上进行的实验实验表明，DMTNET比最新方法实现了卓越的性能。
适用于传感器应用的流数据库服务器
摘要 我们提出了一个流数据处理框架，该框架将流数据库服务器作为基本组件。服务器充当分布式数据流源阵列与访问和分析流的最终用户客户端之间的流控制过滤器。底层框架提供了新颖的流管理和查询处理机制，以支持分布式多传感器网络的在线获取、管理、存储、非阻塞查询和数据流集成。在本文中，我们为流数据库定义了 OUT 流模型和流表示，并描述了流处理框架关键组件的功能和实现，包括源流的查询处理接口、流管理器、流缓冲区管理器、非阻塞查询执行以及一类用于连接受滑动时间窗口约束的多个数据流的新连接算法。我们使用真实数据流进行实验，以评估新算法与传统流连接算法的性能。实验表明性能显著提高，同时也证明了我们的系统在处理数据流方面的灵活性。我们介绍了一种用于智能检测危险材料的多传感器网络应用，以说明我们框架的功能。
用于战略规划的 AI 辅助场景生成
5 虽然“查询工作”不是一个正式的概念——就作者的集体知识而言——但在这里它被用来捕捉与其他“工作”概念相关的一组类似的想法，这些概念旨在传达为特定任务子集所付出的努力和劳动。例如，社会学中发展起来的“情感工作”捕捉了这样一种观念，即个人有效地出卖自己的劳动力——或其中的一部分——以换取对他人和自己的情感管理，这一点在对航空公司乘务员的职业生活、组织环境中的行政支持角色以及尤其是酒店业工作人员的研究中得到了发现。因此，查询工作仅用于捕捉努力，尤其是以专业身份，开发和部署与有效、高效查询相关的技能。
人工智能辅助战略规划场景生成
5 尽管“查询工作”不是一个正式的概念（就作者的集体知识而言），但在此使用它来捕捉与其他“工作”概念相关的一组类似的想法，这些概念旨在表达为特定任务子集投入的努力和劳动。例如，社会学中发展起来的“情感工作”捕捉了这样一种观念，即个人有效地出卖自己的劳动力（或其中的一部分），以换取对他人和自己的情感管理，这一点在对航空公司乘务员的职业生涯、组织环境中的行政支持角色以及（尤其是）酒店业工作人员的研究中找到。因此，查询工作仅用于捕捉努力，尤其是以专业身份，开发和部署与有效、高效查询相关的技能。