XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不匹配的
使用自然语言动作空间进行加固学习的语言模型
使用自然语言动作空间的强化学习通常由于自然语言的组合而遭受维度的诅咒。先前的研究利用了预验证的语言模型来限制动作语义并减少动作空间的大小。然而，由于经过验证的模型通常是在一般的竞争中训练的，因此在预审计的模型中编码的先验和特定RL环境的特征之间可能存在不匹配的不匹配。为了解决这个问题，我们提出了相互信息的正规政策选择，MIPO。MIPO可以使动作空间的隐式和动态减少。从审计的语言模型提供的先验开始，我们的方法基于相互信息正常化的指导在学习过程中动态调整了先验。从理论上讲，我们证明了这种政策优化过程会导致相互信息正规化RL目标的单位改进。从经验上讲，我们在各种环境中进行了实验，并证明了MIPO的有效性。
hanwoo身份测试标记组合的父级测试的比较
市场，也可以通过验证高级血统的亲属来创造小牛交易的利润。因此，这项研究基于ISAG推荐的Dinucleotide标记组合，使用Genetrack tm TM Ver2基因分型KIT（GT2）确定了基于二核苷酸标记的组合（GT2），使用基于二核苷酸标志物组合（GT2），使用Genetrack TM TM Ver1基因分型KIT（GT1）确保了946个Hanwoo牛的基因型。在全球地区的同一只动物不匹配。在使用Hanwoo ChIP SNP基因型的17个个体中，有3只动物使用GT1标记组合显示了与SNP相同的不匹配结果，而14只动物被确认为不匹配。在GT2标记组合中，有16只动物表现出不匹配，并确认1只动物是不匹配的。这些发现突出了通过其他样本和三重奏样本的配置更准确地验证标记基因型和确定误差的必要性。
中间的单片锗-Tin基座波导...
摘要：锗键（GESN）是CMOS兼容的组IV材料。它的生长受到SN隔离的趋势和GESN层中缺陷的产生的困扰，当它在晶格不匹配的底物上生长时。到目前为止，据报道，在近中音红外光源和光电探测器的直接波段间隙中使用了薄的GESN。在这种交流中，我们报告了高质量的单晶GESN（〜1μm），其压缩应力（-0.3％）和Si基板上的GE缓冲液对GE缓冲液的低缺陷（-0.3％）的生长。然后将生长的GESN制成1.25μm宽度的基座波导。估计的传播损失为1.81 dB/ cm，弯曲损失为0.19 dB/弯曲，测量为3.74μm。在没有GE-O吸收峰在820和550 cm-1处，在最佳制造和测量条件下，提出的GESN波导可能支持超过25μm的波长的光传播。
使用计算机视觉和3D ...
摘要： - 服装行业目前在国民经济中发挥了重要作用，这是动态和有影响力的力量。响应对服装的持续需求，最近出现了，以满足各种客户需求。在最近的大流行季节，在线购物特别流行。但是，在线购物呈现出几个缺点。重要的缺点之一是在网上购买衣服时适合尺寸和颜色不匹配的问题。在技术驱动的时代，引入了一个数字平台来解决在线购物中这些合适问题的数字平台，为传统的配套衣服提供了创新的解决方案。该应用程序旨在为客户提供在线平台上尝试衣服的机会，以减少时间浪费，衣服不匹配和用户满意度更低。使用肤色颜色检测的应用中，使用了3D模型，并建议用肤色匹配的布颜色，以展示虚拟着装体验的肤色。
对尼古丁的对映异构体和相关生物碱的定性和定量分析，采用手性超临界流体色谱法
已经评估了已评估了使用TDN或SYN的多种烟草（TDN）和合成尼古丁（SYN）以及多种电子烟液体，通过ChiraL chirid-Syromtion（Chirail chirail coly detroper）（CHIRARE CHIRARE-SERAPERASE（CHIRARE CHIRAL）的驱动器（r-和S-核酸元）确定型号或SYN的液体来确定对照组的分布（ （dad-uv）。 生成的数据用于测试不匹配的VS。 匹配C Heetham等人的假设。 是区分包含TDN与SYN产品的产品的一种手段。 在本研究中进行了两组实验。 第一个实验是在一系列11个商业尼古丁样品上进行的（三个特征为烟草衍生，而8个则以合成尼古丁为特征）。 商业尼古丁样品是来自烟草衍生的尼古丁（TDN）源或合成尼古丁（SYN）的。 一些商业尼古丁样品是尼古丁盐。 第二个实验是在一组11枚电子烟的电子液体上进行的。 电子液体中的尼古丁来自TDN或SYN。 根据Internet上的广告信息或电子烟包装上的印刷信息来区分电子液体样品。 第一个商业TDN样品中的第一个商业中都没有已评估了使用TDN或SYN的多种烟草（TDN）和合成尼古丁（SYN）以及多种电子烟液体，通过ChiraL chirid-Syromtion（Chirail chirail coly detroper）（CHIRARE CHIRARE-SERAPERASE（CHIRARE CHIRAL）的驱动器（r-和S-核酸元）确定型号或SYN的液体来确定对照组的分布（ （dad-uv）。生成的数据用于测试不匹配的VS。匹配C Heetham等人的假设。是区分包含TDN与SYN产品的产品的一种手段。在本研究中进行了两组实验。第一个实验是在一系列11个商业尼古丁样品上进行的（三个特征为烟草衍生，而8个则以合成尼古丁为特征）。商业尼古丁样品是来自烟草衍生的尼古丁（TDN）源或合成尼古丁（SYN）的。一些商业尼古丁样品是尼古丁盐。第二个实验是在一组11枚电子烟的电子液体上进行的。电子液体中的尼古丁来自TDN或SYN。根据Internet上的广告信息或电子烟包装上的印刷信息来区分电子液体样品。第一个商业TDN样品中的第一个商业
字母的高摆动泵，当前减少PLL应用的不匹配不匹配
摘要电荷泵（CP）广泛用于现代相锁环（PLL）实现中。CP电流不匹配是PLL输出信号中静态相位和参考启动的主要来源。在本文中，提出了一个在较大输出电压范围内具有小电流不匹配特性的新型CP。专门设计的双重函数电路使用统一反馈操作放大器和电流镜子，以减少当前不匹配的输出电压，直到电源电压（V DD）或接地（GND）。和其他反馈晶体管用于减少频道长度调制效果的影响。延迟仿真结果表明，在40 nm CMOS技术中提出的CP的外电流为115 µA。此外，当前的不匹配小于0.97 µ a或0.84％的输出电压范围为0.04至1.07 V，覆盖1.1 V电源的93.6％以上。因此，所提出的CP最大化动态范围，并减少CP-PLL的相位集合和参考启动。关键字：电荷泵，当前的不匹配，动态范围，相锁定的环路分类：集成电路（内存，逻辑，模拟，RF，传感器）
![arxiv：2502.14861v1 [cond-mat.mtrl-sci] 2025年2月20日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6963b17f2090d74d434fe6359e7867248b3340aa.webp)
arxiv：2502.14861v1 [cond-mat.mtrl-sci] 2025年2月20日
堆叠的二维晶格的异质结构在设计新型材料特性方面表现出了巨大的希望。作为这种系统的原型示例，六角形共享的蜂窝 - 卡加姆晶格已在各种材料平台中实验合成。在这项工作中，我们探索了蜂窝状晶格的三个旋转对称变体：六边形，三亚贡和双轴相。分别表现出二轴和双轴相分别表现出微不足道的不体和狄拉克半分条带结构，但六边形相位的六角相构成了一个高阶拓扑相，由γ点附近的频带倒置驱动。这突出了与六角形同型系统中观察到的k点的传统频带反转的关键区别。fur-hoverore，我们演示了这些阶段的不同拓扑特性如何导致由扭曲或晶格不匹配的HK Sys-sys-sys形成的Moir'E异质结构内的网络带结构。可以通过蜂窝和kagome系统之间的外在扭曲或固有的晶格不匹配来实验观察这些网络带结构。
物种的壁模型大型模拟 -
在超音速飞行期间，冷却膜可以保护光窗免受热湍流边界层的影响。必须在冷却效率和产生的光学扭曲之间达到平衡。光畸变是由于密度差异和导致连贯流量结构的不稳定性而导致的。作为巴黎圣母院与新墨西哥州立大学之间的合作研究项目的一部分，进行了壁模型的大型模拟，对两个动荡的边界层流在带有冷却膜的光学窗口上的两个湍流边界层流。考虑了三种不同的冷却膜气体（空气，二氧化碳和氦气）。模拟的条件与巴黎圣母院SBR-50超音速风洞中的实验相匹配。外流与冷却膜速度和密度之间的差异会影响混合层的湍流和压力扭矩涡度产生。将冷却膜物种浓度和光路失真的根平方与巴黎圣母院的测量进行了比较。对物种不匹配的病例的基于密度的正交分解揭示了有助于光学扭曲的连贯结构。
工程 - nextgen-ai.pdf
作为生成的AI（“ Gen-ai”）进入了主流，地缘政治和商业实践发生了变化。COVID-19破坏了全球供应链，与进口伙伴的紧张局势增加，而军事冲突引入了新的不确定性。 作为公司考虑诸如“重新申请”或“近乎交往/朋友培训”制作（Yellen 2023）之类的主张，我们认识到其他障碍：次优的资源分配，劳动力市场的波动和趋势，以及较旧的，地理上不匹配的劳动力和高度集中的技术市场，促进反竞争性商业实践的高度集中。 随着美国扩大国内生产能力（例如，半导体和电动汽车），Gen-AI可以帮助我们克服这些挑战。 为了调查Gen-AI在设计和制造业中的当前和潜在实用性，我们采访了行业专家，包括工程师，制造商，技术高管和企业家。 他们已经确定了部署Gen-AI的许多机会：1）在扩展生产时降低昂贵的后期设计变化的发生率； 2）向设计师和工程师提供信息，包括通过识别合适的设计空间和材料配方，并通过合并消费者的偏好； 3）改进测试数据解释以实现快速验证和资格； 4）使工人访问和使用数据的使用民主化，以实现实时见解和过程调整； 5）授权较少技能的工人提高生产力并进行更多的专家工作。COVID-19破坏了全球供应链，与进口伙伴的紧张局势增加，而军事冲突引入了新的不确定性。作为公司考虑诸如“重新申请”或“近乎交往/朋友培训”制作（Yellen 2023）之类的主张，我们认识到其他障碍：次优的资源分配，劳动力市场的波动和趋势，以及较旧的，地理上不匹配的劳动力和高度集中的技术市场，促进反竞争性商业实践的高度集中。随着美国扩大国内生产能力（例如，半导体和电动汽车），Gen-AI可以帮助我们克服这些挑战。为了调查Gen-AI在设计和制造业中的当前和潜在实用性，我们采访了行业专家，包括工程师，制造商，技术高管和企业家。他们已经确定了部署Gen-AI的许多机会：1）在扩展生产时降低昂贵的后期设计变化的发生率； 2）向设计师和工程师提供信息，包括通过识别合适的设计空间和材料配方，并通过合并消费者的偏好； 3）改进测试数据解释以实现快速验证和资格； 4）使工人访问和使用数据的使用民主化，以实现实时见解和过程调整； 5）授权较少技能的工人提高生产力并进行更多的专家工作。
利用可解释的人工智能指导抗菌药物管理
人工智能 (AI) 系统的准确性和灵活性通常以降低对其预测提供直观解释的能力为代价。这阻碍了人们对 AI 的信任，并阻碍了其在医疗保健领域的应用，而对误诊造成的责任和患者健康风险的担忧加剧了这种担忧。由于可解释机器学习领域的最新进展，为模型的预测提供解释是可能的。我们考虑了一组与抗生素处方记录和细菌分离株敏感性相关的医院入院数据。经过适当训练的梯度增强决策树算法，辅以 Shapley 解释模型，可预测可能的抗菌药物耐药性，耐药性的几率取决于患者的特征、入院数据、历史药物治疗和培养测试结果。应用这个基于 AI 的系统，我们发现与观察到的处方相比，它大大降低了治疗不匹配的风险。Shapley 值提供了观察/数据与结果之间的直观关联；所确定的关联与基于健康专家的先验知识的预期大致一致。研究结果以及归因信心和解释的能力支持人工智能在医疗保健领域的更广泛应用。