XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不见
使用粗图>在看不见的环境中的机器人导航
摘要 - 公制占用图广泛用于机器人导航系统中。但是，当机器人被部署在看不见的环境中时，构建准确的度量图会耗时。可以使用粗图直接在以前看不见的环境中直接导航？在这项工作中，我们提出了粗大地图导航器（CMN），这是一个可以使用不同的粗图在看不见的环境中执行机器人导航的导航框架。为此，CMN解决了两个挑战：（1）新颖而现实的视觉观察； （2）粗图上的误差和错位。为了解决在看不见的环境中的新型视觉观测，CMN了解了一个深刻的感知模型，该模型将视觉输入从各个像素空间映射到本地占用网格空间。为了解决粗图上的误差和未对准，CMN使用预测的局部占用网格作为观测值扩展了贝叶斯过滤器，并直接在粗图上保持信念。使用最新信念，CMN提取了全球启发式向量，该向量指导计划者找到本地导航行动。经验结果表明，CMN在看不见的环境中实现了高导航的成功率，明显优于基准，并且对不同的粗图形具有鲁棒性。
参观视觉模型的蒸馏
摘要 - 简单的提示学习方法可有效地适应视觉语言模型（VLMS）到下游任务。然而，经验证据表明，现有方法的趋势是他们过度拟合的班级，并且在看不见的阶级上表现出降解的表现。此限制是由于训练数据中对所见类的固有偏见。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的软提示学习方法，称为蒸馏混合物（MOPD），该方法可以从硬手工制作的硬提示中有效地传递有用的知识（又称A.K.A.老师提示）到可学习的软提示（又称学生提示），从而增强了在看不见的课程上软提示的概括能力。此外，提出的MOPD方法采用了一个门控网络，该网络学会选择用于迅速蒸馏的硬提示。广泛的实验表明，所提出的MOPD方法的表现优于现状的基准，尤其是在看不见的类别上。
紫外线激光的非线性光学晶体在极端压力下保持非常稳定
已经以其非凡的品质而闻名，例如极好的热量散热，暴露于温度变化时的最小不均匀膨胀以及传播紫外线光的能力（一种来自阳光的光和其他特殊灯（如特殊灯）的光线，但它是人眼看不见的），BZBP是一种理想的选择，可用于lasviole deep listav instrang intraviole。这些系统在医学诊断，半导体生产和尖端科学研究等领域至关重要。
多标签心血管疾病的半监督学习预测：多数据学研究
摘要 - 电动心电图（ECG）是用于预测心血管疾病（CVD）的非侵入性工具。当前基于ECG的诊断系统显示出深度学习技术的快速发展，表现出色。但是，标签稀缺问题，多个CVD的共发生以及在看不见的数据集上的性能较差极大地阻碍了基于深度学习的模型的广泛应用。在统一框架中解决它们仍然是一个重大挑战。为此，我们提出了一个多标签半监督模型（ECGMATCH），以同时识别多个CVD，并有限的监督。在ECGMATCH中，开发了一个用于弱且强大的ECG数据增强的登山模块，该模块生成了用于模型培训的各种样本。随后，具有邻居一致建模和知识蒸馏的高参数框架是为伪标记的生成和改进而设计的，从而减轻了标签稀缺性问题。最后，提出了一个标签相关对准模块，以捕获标记样品中不同CVD的共发生信息，并将此信息传播到未标记的样本中。在四个数据集和三个协议上进行了广泛的实验，证明了所提出的模型的有效性和稳定性，尤其是在看不见的数据集上。因此，该模型可以为在有限的监督下在多标签CVD预测上实现稳健性能的诊断系统铺平道路。
使用拓扑数据分析预测神经网络中的概括差异
了解神经网络在看不见的数据上如何概括对于设计更健壮和可靠的模型至关重要。在本文中，我们使用拓扑数据分析的方法研究了神经网络的概括差距。为此，我们计算训练阶段后神经元激活相关性构建的加权图的同源持久图，旨在捕获与网络的通用能力相关的模式。我们比较了持久图的不同数值摘要的有用性，并表明其中一些可以准确预测并部分解释概括差距而无需测试集。对两项计算机视觉识别任务（CIFAR10和SVHN）的评估显示，与最新方法相比，竞争性的泛化差距预测。
使用拓扑数据分析预测神经网络中的概括差异
了解神经网络在看不见的数据上如何概括对于设计更多的易萧条和可靠的模型至关重要。在本文中，我们使用拓扑数据分析的方法研究了神经网络的概括差距。为此，我们计算训练阶段后神经元激活相关性构建的加权图的同源持久图，旨在捕获与网络的通用能力相关的模式。我们比较了持久图的不同数值摘要的有用性，并表明其中一些可以准确预测并部分解释生成间隙而无需测试集。对两项计算机视觉识别任务（CIFAR10和SVHN）的评估显示，与最新方法相比，竞争性的泛化差距预测。
第 1 单元第 2 课：细菌课程计划
琼脂：由从某些藻类细胞壁中获得的多糖组成的胶状物质。 琼脂板：也称为培养皿，用于提供使用琼脂和其他营养物质混合物的生长培养基，可以在显微镜下培养和观察微生物（包括细菌和真菌）。 细菌：一组单细胞生物，没有细胞核，繁殖迅速，不使用显微镜就看不见，有时会引起疾病。 菌落：可见的细菌群。 培养（细菌）：在受控实验室环境中培养细菌的方法。 疾病：一种损害身体或其某个部位正常功能的疾病。会影响人类、动物和植物。 裂变：一个细胞分裂成两个，这是细菌繁殖的方式。