XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsequential
果蝇求爱期间的顺序行动的阈值订购
Claire E. McKellar，1，3 Joshua L. Lillvis，1 Daniel E. Bath，1，4 James E. Fitzgerald，1 John G. Cannon，1，5 Julie H. Simpson，1，6，6， *和Barry J. Dickson 1，2，2，2，2昆士兰大学脑研究所，昆士兰大学，圣卢西亚，QLD 4072，澳大利亚3现在的地址：普林斯顿神经科学研究所，华盛顿路，华盛顿路，普林斯顿，新泽西州08540，美国4现在的地址：集体行为部：Max Planck Ornithology of Max Planck Ornithology，Dermany konstanz，Dermanany 5现在的地址：291 Campus Dreveloption：291 Campus Drevelopt：291 Campus Drevellion，Ca Campul and carus Drevell，CA 9430，CA 9430，CA 9430，CA 9430，5430年3月3日加利福尼亚大学生物学，加利福尼亚大学圣塔芭芭拉，圣塔芭芭拉，加利福尼亚州93106，美国7铅联系 *通信：jhsimpson@ucsb.edu（J.H.S.），dicksonb@janelia.hhmi.org（B.J.D.）https://doi.org/10.1016/j.cub.2018.12.019
使用顺序图像拼贴
摘要：确定暴力活动对于确保社会的安全很重要。尽管变压器模型对行为识别领域有很大贡献，但通常需要大量数据才能表现良好。由于目前缺乏现有的有关暴力行为的数据集，因此对于变形金刚使用数据集不足的暴力行为来说，这将是一个挑战。此外，已知变压器在计算上是沉重的，有时可能会忽略时间特征。为了克服这些问题，可以使用名为MLP-Mixer的架构使用较小的数据集来获得可比的结果。在这项研究中，提出了一种特殊类型的数据集，该数据集提出了一个称为顺序图像拼贴（SIC）的MLP混合物。此数据集是通过将视频剪辑的框架汇总到图像拼贴中来创建的，以便更好地了解视频中暴力行为的时间特征。三个不同的公共数据集，即国家曲棍球联盟曲棍球战斗的数据集，智能城市CCTV暴力检测的数据集以及现实生活中暴力情况的数据集用于培训该模型。实验的结果证明，与其他最先进的模型相比，使用所提出的SIC训练的模型能够以较少的参数和触发能力在暴力行为识别中实现高性能。
顺序电力市场中可再生能源的最佳竞价函数
摘要 在大多数现代能源市场中，电力都是以结算后付费拍卖的方式进行交易的。通常，多个连续市场共存，每日拍卖，每个小时产品单独交易。在每个市场和每个交易小时，每个电力生产商和消费者都会提交多个价格和数量组合，称为投标。在市场参与者提交所有投标后，每小时的市场清算价格都会公布，市场参与者必须履行其接受的承诺。对于具有随机供应或需求的市场参与者来说，相应的决策问题尤其难以解决。我们将能源交易问题表述为一个动态程序，并通过后向递归分析得出最优投标函数。我们证明，对于每个小时和市场，最优投标函数完全由两个投标定义。虽然我们关注的是具有随机供应的电力生产商（例如风能或太阳能），但我们的模型也适用于具有随机需求的电力消费者。最优政策适用于大多数自由化能源市场，几乎独立于底层电价过程的结构。
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成相关文档标识的列表（DOCID），给定查询。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的上下文中已显示出侧面的方法是有效的，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是次优的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。从特定上讲，我们将排名copid列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们学习了一个参数的子集，这些参数最大化了the DocID的相应生成可能性，给定（前面的）顶部 - 1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
顺序量子相关和与设备无关的随机性认证的边界集
量子信息理论中的一个重要问题是，在任意维度的纠缠状态上进行局部测量而产生的相关性集合集。目前，解决此问题的最著名方法是NPA Hier-Archy；半限定程序的无限序列，可提供与所需相关集合的外部近似值越来越紧密的序列。在这项工作中，我们考虑了一种更一般的方案，其中一个人在任意维度的纠缠状态下执行局部测量序列。我们表明，对原始NPA层次结构的简单改编为这种情况提供了类似的层次结构，具有可比的资源要求和收敛属性。然后，我们使用该方法来解决与设备无关的量子信息中的一些问题。首先，我们展示了如何使用一系列测量序列从两位数状态下对超过2.3位独立于设备的局部随机性进行稳健认证，这超出了通过非测量测量值可以实现的两个位的理论最大值。最后，我们在连续的贝尔测试方案中显示了与以前定义的两个任务的紧密上限。
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成有关查询的相关文档标识符（DOCID）列表。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的背景下已显示出刻的方法有效，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是最佳的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。具体来说，我们将排名的DOCID列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们都会学习一个参数子集，这些参数最大化了the -th docID的相应生成可能性，给定（前面）顶部𝑖 -1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
在政策不确定性下对可再生能源技术的顺序投资
尽管创新和支持方案是推动对可再生能源（RE）技术投资的主要力量之一，但两者都涉及相当大的不确定性。我们开发了一个真实的选项框架，以分析技术，政策和电价不确定性对决定在RE技术的持续改进版本中进行依次投资的决定的影响。技术不确定性反映在创新的随机到达中，以及可能以固定溢价的形式提供或收回补贴的可能性不确定性。我们表明，补贴收回（提供）降低（提高）投资的可能性更大，并且通过将逐步进行比较与笨拙的投资策略进行比较，我们展示了如何采用改进的技术版本的嵌入式选择，从而减轻了补贴撤回的影响，从而减轻了补贴撤回对投资时间的影响。具体来说，我们展示了逐步投资与笨拙的投资相比如何促进了早期的技术采用，并且在逐步投资下，技术不确定性加速了技术的采用，从而进一步抵消了根据补贴撤回的动力延迟投资的动力。
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成有关查询的相关文档标识符（DOCID）列表。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的背景下已显示出刻的方法有效，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是最佳的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。具体来说，我们将排名的DOCID列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们都会学习一个参数子集，这些参数最大化了the -th docID的相应生成可能性，给定（前面）顶部𝑖 -1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
dnabert，一种在生物学和健康中进行顺序预测的语言方法
本文论文讨论了这种新的DNABERT模型，并解决了它对生物学和健康产生影响的程度。在这里，与当前现有模型相比，DNABERT是否是革命性的。通过比较先前研究中预测模型的准确性与DNABERT的准确性，我得出的结论是，DNABERT可以在剪接位点预测上获得出色的性能，并且可以获得最高的准确性，但无法获得启动子预测的出色性能。因此，我的目的是确定DNABERT的工作原理，以便可以获得可能可以用于进一步优化和自定义的理解。因此，分析了DNABERT的K-MER令牌化方法和字节对编码。这是通过采用Ji等人的DNABERT的所述方法来进行的。（2021）和Zhou等人的DNABERT-2。（2023）。从此分析中可以得出结论，两种方法都比现有的DNA/RNA预测方法更好，但是BPE是最有前途的。之后，使用DNABERT（DNABERT-PROM）重点介绍了启动子预测，以清楚地了解其过程以及如何进行预培训。为了获得此信息，Ji等人的DNABERT-PROM方法的描述。（2021）进行了调整。在这里，可以确定的是，使用具有TATA-Box存在或不存在的远端启动子，对DNABERT-PROM进行了培训，以预测Homo Sapiens。此外，使用EPDNEW数据库获取启动子的数据。为此，Ji等人的DNABERT的描述特性。在分析了DNABERT-PROM之后，我得出的结论是，它是一个高效的模型，可以预测Homo Sapiens中的启动子。最后，我选择提供更广泛的DNABERT观点，以研究如何在生物学和健康领域中应用。（2021）进行了调整，并将其与生物学和健康中的当前限制进行了比较。在这里，我得出的结论是，DNABERT是生物学和健康中转录调节预测的最有前途的模型，因为它可以解决上下文所需的信息。我得出的结论是，DNABERT也应该是执行其他类型的DNA/RNA预测的“第一选择”方法，尽管它们的用法绝不能替代研究和诊断中的决策。尽管DNABERT已经是一个非常充分的预测模型，但仍需要进一步的优化和自定义来扩大其对生物学和健康中顺序预测的贡献。
小型尖峰的内存计算和路由 -
一种顺序靶向策略中断裸体驱动的亚克隆介导的胶质母细胞瘤的进展。 Tragider 7.8, Andreas Till 7, Franziska K. Lorbeer 7, Anja Wieland 7, Timo Wilhelm book 9, Ashar Ahmad 10, Holger Fr € 10.11, Igor Cima 1,2,4, Shruthi Prasad 1,2,4,5, Johann Matschke 12, Verena Jendrossek 12, Marc Remke M. € undesigned by 2.14, Alexander Roesch 2.4.15, Jens T. Siveke 2.4.16.17, Christel Herold-Mende 18, Tobias Blau 19, Kathy Keyvani 19, Frank K. H. van Landghem 20, Torsten Pietsch 20, J € Orgfelsberg 21, Guido Reifenberger 2.21, Michael Weller €7.8，Matthias Simon 23.24，Martin Glas 1,2,3,4和BJOrnSchefüfflen1,2,4,5,25