XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System个维图
基于CLIP模型的以图搜图方法
专门为猫与狗数据集和与铁路相关的数据集。目标是解决公共和专业领域中复杂背景和多角度摄影所带来的挑战。剪辑 - 取回剪辑模型的图像编码器作为其核心体系结构，提取图像特征，并构建一个相似性矩阵，以与不同图像之间的相似性分数。基于排序的结果，它显示最相关的图像。为了验证剪辑 - 恢复的鲁棒性和稳定性，我们进行了比较研究和干扰抗性实验。实验结果显示出显着的进度改进，表明了出色的图像检索效果。具体来说，剪辑回程有效地处理复杂的背景和构成不同数据集的变化，从而提供准确有效的检索服务。
HO Wen Wei (何文维) Emergence of Quantum State ...
何文伟博士现为斯坦福大学理论物理研究所博士后学者，研究非平衡量子多体现象和新兴量子技术的应用。此前，他是哈佛大学的摩尔博士后研究员，与 Mikhail Lukin 教授和 Eugene Demler 教授一起工作。从 2022 年 8 月开始，他将担任新加坡国立大学校长青年（助理）教授。何文伟于 2017 年在日内瓦大学师从 Dmitry Abanin 教授获得博士学位，2015 年在滑铁卢大学/圆周研究所师从 Guifre Vidal 教授获得理学硕士学位，2013 年在普林斯顿大学获得学士学位，与 Duncan Haldane 教授一起工作。摘要：普遍性是指复杂系统普遍属性的出现，这些属性不依赖于精确的微观细节。量子热化是强相互作用量子多体系统非平衡动力学的一个例子，其中局部区域随着时间的推移变得由吉布斯集合很好地描述，而该集合仅受少数几个系统参数（例如温度和化学势）控制。局部区域与其补体（“浴”）之间产生的大量纠缠是这种普遍性出现的关键。在这次演讲中，我将介绍一种新的普遍行为，它源于某些类型的量子混沌多体动力学，超越了传统的热化。我将描述单个多体波函数如何编码由小子系统支持的纯态集合，每个纯态都与局部浴的（投影）测量结果相关。然后，我将展示这些量子态的分布如何接近均匀随机量子态的分布，即集合形成量子信息理论中所谓的“量子态设计”。我们的工作为研究量子混沌提供了一个新视角，并在量子多体物理、量子信息和随机矩阵理论之间建立了桥梁。此外，它还提供了一种实用且硬件高效的伪随机态生成方法，为设计量子态层析成像应用和近期量子设备的基准测试开辟了新途径。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
维恩图策略改善学生...
与Safitri等人的押韵。（2020），他说学生在学习方面并没有表现出伟大的主动性，因为他们更喜欢做老师要求他们的事情。学习的不受挑战的过程会影响学生在说话中的表现。在这种情况下，教师为课堂上的EFL学生提供了各种学习策略。打算增加额外的努力来提高学生的口语技能，这是基于学生在课堂上被动的因素而缺乏信心，因为学生害怕犯错，这与Octarina等人一致。（2021）表示，学生说话仍然很低，因为学生害怕在语法和发音中犯错误。基于影响学生在课堂上缺乏口语技能的因素，研究人员将使用Venn图方法在学习过程中进行集思广益会议，以提高学生的口语技能。
教练图伯维尔的防守战术手册 - Senate.gov
敢于冒险——美国几十年来一直是世界霸主，但如今已经丧失了创新动力。图伯维尔参议员支持国防部官员和领导人推动其部门承担战略性和经过深思熟虑的风险。杀伤力——国防部的大部分预算都集中在与国防没有直接关系的领域。图伯维尔参议员推动国防部成为“杀人机器”，并认为那些不能提高军队杀伤力的职能应该取消或转移到政府的其他部门。确保印度-太平洋地区安全——美国是一个太平洋国家，我国的大部分贸易和未来都在太平洋的触手可及范围内。随着中国经济的崛起和军事的迅猛发展，美国面临着自 19 世纪以来的第一个势均力敌的对手。图伯维尔参议员认为，美国必须集中精力确保我们在该地区的领土和利益。太空——图伯维尔参议员认为，美国在太空和网络战方面已经落后，我们的国家需要迎头赶上。无论是在太空探索、导弹防御、高超音速导弹、GPS 还是人工智能领域，参议员图伯维尔都支持促进美国在这一领域占据主导地位的条款。能力——参议员图伯维尔担心我们的战略储备不足，我们的总承包商正在减少，我们的造船厂正在枯竭，我们的关键资源正在转移到海外，我们的制造业基础薄弱。美国必须培养资源和工业能力来维持我们的军事实力。
核攻击潜艇图尔维尔号核锅炉房启动
与其前代产品一样，梭子鱼计划的 SNA 配备了核推进装置，使其具有非凡的航程和自由度。它们比上一代核动力潜艇速度更快、更耐用、用途更广泛，具备部署特种部队和使用海军巡航导弹打击数百公里外的陆地目标的新功能。它们代表着技术的飞跃，使法国能够继续留在实施现代、高效国民账户体系的少数国家俱乐部中。
学习机器人示威轨迹的低维潜图
2曲率调查的变分自动编码器17 2.1学习小型演示数据集的潜在表示17 2.2有关小型轨迹数据集的学习表示的相关工作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.1轨迹表示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.2曲率正则化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3曲率调查的VAE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3.1曲率调查的VAE公式。。。。。。。。。。20 2.3.2 fork姿势示例。。。。。。。。。。。。。。22 2.4曲线机器学习方法。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4.1人示出的轨迹和数据处理。24 2.4.2轨迹的神经网络体系结构。。。。。。。。26 26 2.4.3训练超标剂。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 27 2.4.4模型可解释性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28 2.5曲线物理机器人实验。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。26 26 2.4.3训练超标剂。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.4.4模型可解释性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.5曲线物理机器人实验。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.1机器人臂。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.2轨迹跟踪实现。。。。。。。。。。。。30 2.5.3曲线潜在值选择。。。。。。。。。。。。。。。30 2.5.4基线轨迹。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.5.5数据收集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.6关于小型传统数据集的学习表示形式的结果和讨论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
亨利·维拉斯动物园组织图 - 行政部
Actual Adopted 2022 Board Budget 2023 Estimated Department 2022 2023 Carry Forward Transfers As Modified YTD 2023 Request PROGRAM EXPENDITURES Personnel Costs $4,134,304 $4,613,100 $0 $0 $4,613,100 $1,276,176 $4,781,728 $4,944,600 Operating Expenses $1,719,000 $1,539,800 $81,360 $0 $1,621,160 $429,884 $1,621,317 $1,661,500 Contractual Services $518,129 $349,255 $1,332,453 $0 $1,681,708 $155,955 $1,681,708 $ 355,655运营资本$ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0总计$ 6,371,433 $ 6,502,155 $ 1,413,813 $ 0 $ 7,915,968 $0 Intergovernmental Revenue $886,049 $940,703 $0 $0 $940,703 $261,146 $940,703 $982,703 Licenses & Permits $0 $0 $0 $0 $0 $0 $0 $0 Fines, Forfeits & Penalties $0 $0 $0 $0 $0 $0 $0 $0 Public Charges for Services $ 2,789,358 $ 1,672,340 $ 0 $ 0 $ 0 $ 1,672,340 $ 294,831 $ 1,516 $ 53,640 $ 53,640其他融资来源$ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0总计$ 3,690,745 $ 3,690,745 $ 2,666683 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 2,666666666666666683 $ 3,835,472 $ 5,249,285 $ 3,973,072 F.T.E.员工39.500 39.500 39.500 41.100
GrapHD：基于图的超维记忆，用于类似大脑的认知学习
记忆是一项基本功能，它使当今的机器学习算法能够为每个预测提供高质量的学习和推理。记忆为算法提供了先验知识，以保持上下文并确定其决策的信心。不幸的是，现有的深度学习算法对记忆的概念很弱且不透明。大脑启发的超维计算 (HDC) 被引入作为人类记忆的模型。因此，它通过使用计算上可处理且在描述人类认知方面数学严谨的向量来模仿大脑记忆的几个重要功能。在本文中，我们介绍了一个大脑启发系统，该系统表示关系图上的 HDC 记忆能力。我们提出了 GrapHD，即表示高维空间中基于图的信息的超维记忆。GrapHD 定义了一种表示复杂图结构的编码方法，同时支持加权和非加权图。我们的编码器将所有节点和边的信息分散到完整的整体表示中，以便没有一个组件比另一个组件更负责存储任何信息。然后，GrapHD 在编码记忆图上定义了几个重要的认知功能。这些操作包括记忆重建、信息检索、图匹配和最短路径。我们的广泛评估表明，GrapHD：(1) 通过为学习算法提供短期/长期记忆的概念，显著提高了学习能力；(2) 支持基于记忆图的认知计算和推理；(3) 支持全息类脑计算，对噪声和故障具有很强的鲁棒性。