XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System两阶段的
通过非侵入式脑机接口和生成式人工智能辅助多模式软件记录梦境
摘要：本研究提出了一种新的梦境记录方法，该方法结合了非侵入式脑机接口 (BMI)、思维输入软件和生成式 AI 辅助多模态软件。该方法旨在将 REM 睡眠期间的意识过程升华到半意识状态，并产生用于思维输入的信号。我们概述了一个两阶段的过程：首先，使用生成式 AI 开发多模态软件来补充文本流并生成多媒体内容；其次，采用基于摩尔斯电码的打字方式来简化信号要求并提高打字速度。我们通过建议一种涉及植入 BMI 的用户的控制系统来优化非侵入式信号，从而应对非侵入式 EEG 的挑战。文献综述重点介绍了 BMI 打字、意识过程升华以及生成式 AI 在基于文本提示的思维输入方面的潜力方面的最新进展。
一种加权合奏方法，具有多种预训练的深度学习模型用于中风的分类
摘要：中风是全球最致命的疾病之一，强调了早期诊断的关键需求。本研究旨在创建一个两阶段的分类系统，用于中风和非冲程图像，以支持早期临床检测。深度学习（DL）是诊断，检测和及时治疗的基石，是主要方法论。转移学习适应了成功的DL体系结构来解决各种问题，合奏学习结合了多个分类器，以增强结果。这两种技术用于使用中风和正常图像数据集对中风进行分类。在初始阶段，六个预训练的模型是微调的，densenet，Xception和ExcilityNetB2作为表现最佳的人，分别达到98.4％，98.4％和98％的验证精度。这些模型在整体框架中充当基础学习者。加权的平均合奏方法将它们结合在一起，从而在保留的测试数据集中获得了99.84％的精度。这种方法表现出对中风检测的希望，这是一种威胁生命的状况，同时也证明了合奏技术在增强模型性能方面的有效性。
ESRL：序列生成的有效采样的增强学习
将增强学习（RL）应用于序列生成模型，可以直接优化长期校正（例如BLEU和人类反馈），但通常会在动作序列的空间序列上进行大规模抽样。这是序列产生问题（例如机器变速器）的实践所带来的计算挑战，在那里我们经常处理较大的动作空间（例如词汇表）和长长的动作序列（例如，翻译）。在这项工作中，我们引入了两阶段的采样和dy-namic抽样方法，以通过RL在训练序列产生模型期间提高采样效率。我们就传统的发电任务进行了尝试，包括机器翻译和抽象性摘要。此外，我们通过使用奖励模型训练大型语言模型来评估人类反馈（RLHF）中的RL的AP。实验结果表明，基于ASRL的有效采样的RL可以在训练效率和记忆消耗方面均超过所有基准。值得注意的是，ESRL在强大的增强，最低风险训练和近端政策优化方法上产生一致的性能。该代码可在https：// github上找到。com/wangclnlp/deepspeed-chat-extension/示例/esrl。
无限制设计的感性虚拟尝试
在本文中，我们提出了一个来自非约束设计（UCVTON）任务的新颖的虚拟试验，以实现在输入Human Image上的个性化复合服装的逼真综合。与受特定Inty类型的限制的先前艺术不同，我们的方法允许灵活规范样式（文本或图像）和纹理（完整服装，裁剪部分或纹理补丁）条件。为了应对使用完整的服装图像作为条件时的纠缠挑战，我们开发了两阶段的管道，并明确贬低了样式和质地。在第一阶段，我们构成了人类解析图，反映了输入上所需的样式。在第二阶段，我们根据纹理构图将纹理复合到解析地图区域。代表以前的时尚编辑作品中从未实现的复杂和非平稳纹理，我们首先提出提取层次和平衡的剪辑功能并在VTON中应用编码位置。实验表明，我们的方法能够启用卓越的综合质量和人物。对样式和纹理混合的灵活控制将虚拟的尝试带到在线购物和时装设计的新水平。
USV跟踪器
本文介绍了USV-Tracker，这是一种针对用于实用应用（例如地表调查和目标跟踪）的无人层面车辆（USV）的新型跟踪系统。该系统应对三个关键挑战：感知鲁棒性，跟踪隐藏和计划效率。这项工作的贡献是多方面的：（1）使用扩展的卡尔曼滤波器（EKF）的多传感器融合框架来增强目标检测和定位准确性，集成了来自相机，激光镜头，GPS和IMU传感器的数据。（2）一种两阶段的路径计划算法，该算法生成遮挡避免轨迹并采用虚拟弹性力约束来保持适当的相对定位。在密集的障碍环境中，该算法倾向于靠近目标，并结合了FOV取向约束以确保稳定的感知。（3）一种可见性感知的控制策略，可通过基于EKF的轨迹预测来确保持续的目标可观察性。凉亭中的模拟和相应的物理实验验证了系统的有效性和鲁棒性，证明了其在现实世界中的适用性。计算工作负载是在受约束的车载计算机上管理的，强调了系统的实用性。
DualSmoke：基于素描的烟雾插图设计，具有两阶段生成模型
摘要烟雾的动态影响在插图设计中令人印象深刻，但是炼焦器用户在没有流体模拟的域知识的情况下设计烟雾效应是一个麻烦且充满挑战的问题。在这项工作中，我们提出了DualSmoke，这是一个两阶段的全球到本地生成框架，用于交互式烟雾插图设计。在全球阶段，提出的方法利用流体模式从用户的手绘草图中生成拉格朗日相干结构。在本地阶段，从生成的相干结构中获得了详细的流量。最后，我们将引导力场应用于烟雾模拟器，以产生所需的烟雾插图。为了构建训练数据集，DualSmoke使用速度场的有限时间Lyapunov指数生成流量模式。合成草图数据是通过骨架提取从流量模式生成的。我们的用户研究验证了拟议的设计界面可以提供各种烟雾插图设计，并具有良好的用户可用性。我们的代码可从https：// github获得。com/shasph/dualsmoke。
用硼，柠檬酸和热处理的修饰萨马玛（Anthocephallus Macrophyllus）木材的尺寸稳定性和润湿性
这项研究旨在解决木材中硼防腐剂的浸出现象。随后的研究重点是两阶段浸渍过程后木材的尺寸稳定性和润湿性。Samama（大叶叶藻）木材被硼（硼酸，硼砂和两者的组合）浸渍在7 atm的压力4小时，持续4个小时，每个防腐剂的浓度均设置为5％。在60°C下干燥直至达到15％的水分含量，下一步涉及在相同的压力和持续时间下用柠檬酸（5％浓度）浸渍的第二阶段。最后一步包括在80°C和160°C下进行热处理4小时。研究结果表明，硼和柠檬酸增强了萨马玛木材的尺寸稳定。最佳尺寸稳定处理结合了硼酸，硼砂，柠檬酸和在160°C的热处理。这项研究证实，无论是否与硼一起使用，柠檬酸都可以改善萨玛玛木材的尺寸稳定化。与没有柠檬酸和加热的治疗相比，两阶段的浸渍可将硼浸出最多减少30％。研究还建议所有治疗均表现出良好的精加工特性。
扩散模型作为约束的采样器，以优化，并没有知道的约束
解决现实世界的优化问题时，当无法获得分析性的功能或约束时，特别具有挑战性。虽然许多研究已经解决了未知目标的问题，但在没有明确给出可行性约束的情况下进行了有限的研究。忽略这些概念可能会导致虚假的解决方案，这些解决方案在实践中是不现实的。要处理这种未知的约束，我们建议使用扩散模型在数据歧管中执行优化。为了将优化过程限制为数据歧管，我们将原始优化问题重新制定为从目标函数定义的Boltzmann分布的乘积和扩散模型学到的数据分布中的采样问题。为了提高Sampor的效率，我们提出了一个两阶段的框架，该框架从引导的扩散过程开始进行热身，然后是Langevin动力学阶段，以进行进一步校正。理论分析表明，初始阶段会导致针对可行解决方案的分布，从而为后期提供了更好的初始化。在合成数据集，六个现实世界的黑框优化数据集和多目标优化数据集上进行的综合实验表明，我们的方法具有以前的先前最先进的盆地，可以更好地或可比性的性能。
隐藏在噪音中：图像的两个阶段可靠的水印
随着图像生成器的质量不断提高，深层蛋糕成为社会辩论的一个话题。图像水印允许负责任的模型自动检测和标记其AI生成的内容，从而减轻危害。然而，图像水印中的当前最新方法仍然容易受到伪造和去除攻击的影响。这种脆弱性发生在部分原因是水印会扭曲产生的图像的分布，无意中揭示了有关水印技术的信息。在这项工作中，我们首先根据扩散模型的初始噪声展示了一种无误的水印方法。但是，检测水印需要将图像重建的初始噪声与所有先前使用的初始噪声进行比较。为了减轻这些问题，我们提出了一个两阶段的水印框架，以进行有效检测。在生成期间，我们通过生成的傅立叶模式增加了初始噪声，以嵌入有关我们使用的初始噪声组的信息。为了检测，我们（i）检索相关的噪声组，以及（ii）在给定组中搜索可能与我们的图像相匹配的初始噪声。这种水印方法实现了对大量攻击的伪造的最新鲁棒性和去除。
在细胞制造环境中生产的两阶段随机供应链调度问题：案例研究
摘要。供应链中的综合决定是当今市场上适当竞争的重要原则。本文在两阶段的供应链计划中提出了一种新颖的数学模型，以在采购和制造活动之间进行协调。供应链计划以及需求，处理时间和运输时间不确定性的蜂窝制造方法的生产方法，使商业环境可持续地响应客户不断变化的客户需求。不确定性是由排队理论提出的。在本文中，使用新的混合企业非线性编程公式来确定携带原材料的类型，以获取原材料，采购供应商，每个部分的优先级以进行处理以及用于调解工作中心的细胞形成。目标是最大程度地减少迟到。一种线性化方法用于简化模型的障碍性。由于该问题的NP坚硬性质而开发了一种遗传算法。通过Taguchi的实验设计设置并估算了遗传算法的参数。采用了许多测试问题来验证建模的功能和解决方案方法的效率。最后，讨论了一个真实的案例研究和灵敏度分析，以提供重要的管理洞察力并评估所提出模型的适用性。