XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemyn
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
视觉增强的动态语义原型，用于生成零拍学习
生成的零拍学习（ZSL）学习了一个生成器来合成看不见类的视觉样本，这是推进ZSL的有效方法。然而，现有的发电方法依赖于高斯噪声和预定义的语义原型的条件，这限制了仅在特定的看到类中优化的发电机，而不是对每个视觉实例进行特征，从而导致概括不良（例如，过度适用于可见的类）。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的视觉启动动态语义原型方法（称为VADS），以增强发电机来学习准确的语义 - 视觉映射，以充分利用视觉效果的知识为语义条件。详细说明，VADS由两个模块组成：（1）视觉吸引域知识学习模块（VDKL）了解视觉特征的偏见和全局先验（称为域的视觉知识），这些偏见取代了纯净的高斯噪声，以提供更丰富的先验噪声信息； （2）以视觉为导向的语义更新模块（VOSU）根据样本的视觉表示更新语义原型。最终，我们将它们的输出作为动态语义原型串联，作为发电机的条件。广泛的实验表明，我们的VAD在三个突出的数据集上实现了上升的CZSL和GZSL prounperces，并且在Sun，Cub和Awa2上分别胜过其他最先进的方法，其平均分别增加了6.4％，5.9％，5.9％和4.2％。
地下室：动态云的加密执行...
摘要 - 云计算中的主要关注点之一是如何使用密码学有效地管理数据访问控件。虽然具有挑战性，但加密方法是个人和企业都希望采用的一种有吸引力的解决方案。为了解决这个问题，本研究提出了一种称为CryptSecure的潜在解决方案。CryptSecure的主要目标是通过密码启用动态访问控制。为了撤销访问权限，按CryptSecure指示修改云中的加密数据。此技术涉及由文件和吊销代码组成的对称代码系统。发生撤销时，授权实体将新的吊销代码上传到云时，该文件会加上附加的安全层加密。这触发了加密代码系统中的相应调整。
intrinsicavatar：通过显式射线跟踪
我们提出了intincavatar，这是一种新的方法，是一种从单眼视频中照亮的，包括几何形状，反照率，材料和环境的内在特性。基于人类的神经渲染的最新进展已使来自单眼视频的穿着人类的高质量几何形状和外观重建。然而，这些方法烘烤了内在特性，例如反照率，材料和环境照明成一个单一的纠缠神经表示。另一方面，只有少数作品可以解决估计单眼视频中穿衣人类的几何形状和分离的外观特性的问题。，由于通过学习的MLP对次要阴影效应的近似值，他们通常会获得有限的质量和分离。在这项工作中，我们建议通过蒙特卡罗射线跟踪明确地对次级阴影效应进行建模。我们将衣服的人体的渲染过程建模为体积散射过程，并将射线跟踪与人体的作用相结合。我们的方法可以从单眼视频中恢复服装人类的高质量地理，反照率，材料和照明特性，而无需使用地面真相材料进行监督的预训练。fur-hoverore，因为我们明确地对体积散射过程和射线追踪进行了建模，所以我们的模型自然而然地形成了一般 -
布局 - 敏捷场景文本图像综合与扩散模型
虽然扩散模型已显着提高了图像生成的质量，但它们在这些图像中准确且相干渲染文本的能力仍然是一个重大挑战。场景文本生成的常规基于扩散的方法通常受到对中间布局输出的依赖的限制。这种依赖性通常会导致文本样式和字体的多样性限制，这是布局生成阶段的确定性质所引起的固有限制。为了应对这些挑战，本文介绍了SceneTeTgen，这是一种基于新颖的扩散模型，专门设计用于规避预定义布局阶段的需求。这样做，场景 - 文本促进了文本的更自然和多样化的代表。SceneTextGen的新颖性在于其三个关键组成部分的整体：一个字符级编码器，用于捕获详细的印刷属性，并与字符级实例分割模型和Word-
g-hop：相互作用重建的生成性手动对象和掌握合成
和一个锅的不同）或意图（例如通过刀与使用它进行切割），我们人类可以毫不费力地描绘出与日常生活中日常物体的这种互动。在这项工作中，我们的目标是构建一个可以同样生成合理的手动配置的计算系统。具体来说，我们学习了一个基于扩散的常规模型，该模型捕获了3D相互作用期间手和对象的关节分布。给定一个类别的描述，例如“握着板的手”，我们的生成模型可以合成人手的相对配置和表达（见图1个顶部）。我们解决的一个关键问题是，该模型是什么好的HOI表示。通常通过空间（签名）距离场来描述对象形状，但人的手通常是通过由发音变量控制的参数网格建模的。我们提出了一个均匀的HOI表示，而不是在生成模型中对这些不同的代表进行建模，并表明这允许学习一个共同生成手和对象的3D扩散模型。除了能够合成各种合理的手和物体形状的综合外，我们的扩散模型还可以在跨任务的辅助推理之前作为通用，而这种表示是所需的输出。例如，重建或预测相互作用的问题对于旨在向人类学习的机器人或试图帮助他们的虚拟助手来说是核心重要性。重建的视频重新投影错误）或约束（例如我们考虑了这些行沿着这些行的两个经过深入研究的任务：i）从日常交互剪辑中重建3D手对象形状，ii）鉴于任意对象网格，合成了合理的人类grasps。为了利用学到的生成模型作为推论的先验，我们注意到我们的扩散模型允许在任何手动对象配置给定的（近似）log-likelihood梯度计算（近似）log-likelihoodhoodhood。我们将其纳入优化框架中，该框架结合了先前的基于可能性的指南与特定于任务的目标（例如已知对象网格的合成）推理。虽然理解手动相互作用是一个非常流行的研究领域，但现实世界中的数据集限制了3D中这种相互作用的限制仍然很少。因此，我们汇总了7种不同的现实世界交互数据集，从而导致157个对象类别的相互作用长期收集，并在这些范围内训练共享模型。据我们所知，我们的工作代表了第一个可以共同生成手和对象的生成模型，并且我们表明它允许综合跨类别的各种手动相互作用。此外，我们还经验评估了基于视频的重建和人类掌握合成的任务的先前指导的推断，并发现我们所学的先验可以帮助完成这两个任务，甚至可以改善特定于特定于任务的状态方法。
生成合成数据很复杂
1性别因素5000 2 0 0 2人的年龄，2011年数字5000 79 0 0 3年龄段，2011因子5000 7 4 0是是。。。7的EDUSPEC纪律完整资格因子5000 28 20 0是。。。10 income Personal monthly net income numeric 5000 407 683 603 11 marital Marital status factor 5000 7 9 0 12 mmarr Month of marriage numeric 5000 13 1350 0 13 ymarr Year of marriage numeric 5000 75 1320 0 14 msepdiv Month of separation/divorce numeric 5000 13 4300 0 15 ysepdiv Year of separation/divorce numeric 5000 51 4275 0 .。。22 Nofriend的朋友数字数字5000 44 0 41 23吸烟烟因子5000 3 10 0 24 Nociga每天抽烟数字5000 30 0 3737是的。。。27在2007 - 2011年出国工作的工作塔因子5000 3 438 0 28 WKABDUR在国外工作的总时间5000 33 0 4875是。。。33人数的高度5000 65 35 0 34人数重量的重量5000 91 53 0 35 BMI体重指数（重量-kg/（高度-cm 2）*10000）数字5000 1396 59 0是是是是是
lethe：便携式，异步安全删除-CRSS
加密擦除是一种替代，有效的安全删除技术；它在存储数据并通过删除关联的密钥来擦除数据之前，将用户数据加密。数据块上细粒的加密擦除片段对幼稚的加密擦除的不切实际存储要求；不仅需要存储每个密钥，而且每个密钥都必须擦除。最新的安全删除系统使用大型擦除存储的技术解决此问题，该技术在树层次结构中递归使用加密擦除，以将所需量的键存储量减少到单个键。不幸的是，由于其同步管理加密密钥和数据以避免数据损坏，因此现有的最新安全删除系统患有高IO潜伏期。这些现有的安全删除系统也不灵活，因为它们在块层管理加密，并且无法使用存储系统使用的文件系统抽象（例如，云存储，网络文件系统和保险丝存储系统）。
发酵2024主题最终
This presentation contains certain forward-looking statements within the meaning of the federal securities laws, including statements regarding our plans, strategies, operations, and potential for customer success, including successful application of our current or future offerings by our customers, the future applications of the digital biology industry, plans to develop and deploy AI tools for biology and biosecurity and the market environment, all of which are subject to known and unknown risks, uncertainties and other factors that may cause我们的实际结果，绩效或成就，市场趋势或行业结果与此类前瞻性陈述所表达或暗示的结果相关。这些前瞻性陈述通常由“相信”，“ can”，“ project”，“潜在”，“期望”，“预期”，“估算”，“估算”，“策略”，“未来”，“机会”，“机会”，“计划”，“五月”，“五月”，“应该”，“威尔·威尔·”威尔·威尔·威尔·威尔·威尔·威尔·威尔·威尔（“”），“”和“”可能会效果，”前瞻性陈述是基于当前期望和假设的预测，预测和其他关于未来事件的陈述，因此，风险和不确定性都受到风险和不确定性的影响。上述因素清单并不详尽。您应该仔细考虑在20124年2月29日与美国证券交易委员会（“ SEC”）的“风险因素”部分中所述的“风险因素”部分中描述的其他风险和不确定性，以及2024年2月29日，以及Ginkgo的其他文档，不时与SEC的其他文件。前瞻性陈述仅在制作之日起说话。Many factors could cause actual future events to differ materially from the forward-looking statements in this presentation, including but not limited to: (i) volatility in the price of Ginkgo's securities due to a variety of factors, including changes in the competitive and highly regulated industries in which Ginkgo operates and plans to operate, variations in performance across competitors, and changes in laws and regulations affecting Ginkgo's business, (ii) the ability to implement business plans, forecasts, and other expectations, and to identify and realize additional business opportunities, (iii) the risk of downturns in demand for products using synthetic biology, (iv) the uncertainty regarding the demand for passive monitoring programs and biosecurity services, (v) changes to the biosecurity industry, including due to advancements in technology, emerging competition and evolution in industry demands, standards and regulations, (vi) the对银杏的任何未决或潜在的法律诉讼的结果，（vii）我们有能力实现我们的铸造平台计划的预期收益和成功的能力，（viii）我们有能力成功地开发工程的细胞，生物处理，数据包或其他可交付成果，以及（ix）产品开发或商业化客户的成功。这些文件识别并解决了其他重要的风险和不确定性，这些风险和不确定性可能导致实际事件和结果与前瞻性陈述中包含的事件相差。读者被告知不要不依赖前瞻性陈述，而银杏则没有义务，并且不打算更新或修改这些前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。银杏不保证它将达到其期望。