XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System估计器
单视3D场景重建具有高保真形状和纹理
为了进一步缓解从单视输入中恢复3D形状的歧义，我们遵循Yu等人。[84]以实现单眼，正常和分割提示，以促进训练过程。但是，由于这些图像在3D-Front [19]数据集中不可用，因此我们使用场景的3D扫描，对象的3D CAD模型以及摄像机在数据集中提供的内在和外在的pa-rameters进行调整。pix3d [69]数据集提供实例分割，但缺乏深度和正常图像。由于渲染是不可能的，因此我们将估计的深度和正常地图用作最先进的估计器的伪基真实[17]。请注意，在训练阶段的过程中，深度，正常和分割信息仅用于指导模型的学习过程，而在推理阶段则无需。这种调查表明，我们的模型仍然灵活且适用于各种情况。
学习临时机器人网络的最佳拓扑
在本文中，我们合成了一种数据驱动的方法来预测临时机器人网络的最佳拓扑。此问题从技术上讲是一个多任务分类问题。但是，我们将其分为一类可以更有效解决的多类分类问题。为此，我们首先创建了一种算法，以创建与机器人网络各种配置相关的地面真实最佳拓扑。该算法结合了我们的学习模型成功地学习的复杂最佳标准集合。此模型是一个堆叠的集合，其输出是特定机器人的拓扑预测。每个堆叠的集合实例构成了三个低级估计器，它们的输出将通过高级增强搅拌器汇总。将我们的模型应用于10个机器人网络，在预测与引用网络各种配置的最佳拓扑的预测中显示了超过80％的精度。
定量风险管理
3多变量模型61 3.1多变量建模的基础知识61 3.1.1随机向量及其分布62 3.1.2协方差和相关的标准估计器64 3.1.3多变量正态分布66 3.1.1 77 3.2.3 Generalized Hyperbolic Distributions 78 3.2.4 Fitting Generalized Hyperbolic Distributions to Data 81 3.2.5 Empirical Examples 84 3.3 Spherical and Elliptical Distributions 89 3.3.1 Spherical Distributions 89 3.3.2 Elliptical Distributions 93 3.3.3 Properties of Elliptical Distributions 95 3.3.4 Estimating Dispersion and Correlation 96 3.3.5 Testing for Elliptical Symmetry 99 3.4 Dimension还原技术103 3.4.1因子模型103 3.4.2统计校准策略105 3.4.3因子模型的回归分析106 3.4.4主成分分析109
物理知识的机器学习作为内核方法
物理知识的机器学习结合了基于数据的方法的表现力和物理模型的解释性。在这种情况下，我们考虑了一个通用回归问题，其中经验风险是通过定量物理不一致的部分微分方程正规化的。我们证明，对于线性差异先验，该问题可以作为内核回归任务提出。利用内核理论，我们得出了正规风险的最小化器ˆ f n的收敛速率，并表明ˆ f n至少以sobolev minimax速率收敛。但是，根据物理错误，可以实现更快的速率。以一维的例子为例，说明了这一原则，支持以物理信息将经验风险正规化可以对估计器的统计绩效有益的说法。关键字：物理知识的机器学习，内核方法，收敛速率，物理正则化
传输功能员工的工作标题描述
工程师iii此工程职位将负责能源管理系统的支持，并为EMS工程应用程序团队的其他成员提供备份资源。主要职责是EMS的日常维护和支持。备份覆盖范围包括但不限于解决电力系统分析（州估计器，应急分析）问题并支持操作员培训模拟器。该职位负责协助团队维持NERC/SERC合规性。是与电动可靠性组织合规性审核有关的联系点。利用批判性思维和分析技能来确定跨职能EMS工程项目上最佳的工程解决方案，例如将能源交易计划转换为伪纽带。计划，设计，分析，故障排除，维护和支持硬件，软件和数据库。以安全，可靠和有效的方式计划并指导工程或修改的系统设计。
会计生物多样性损失提高了CO 2的社会成本
二氧化碳的社会成本（SC-CO 2）代表了CO 2排放量的逐步公制（TCO 2）造成的全球经济损害，相反，可以减轻它们的好处。估算SCO 2的最新进展解释了气候变化对人类死亡率的影响（Carleton等人2022），农业（Moore等人2017），Energy（Rode等人 2021）和海平面上升（Diaz 2016）。 温室气体冲击值估计器（GIVE）模型（Rennert等人 2022a)—one of three models underlying the SC-CO 2 estimates now recommended by the US Environmental Protection Agency (US EPA 2023)—finds that those four impact categories alone yield a combined SC-CO 2 of $185 per tCO 2 (in 2020 US dollars, as are all other dollar values stated here), a close match to the standing EPA estimate of $190 per tCO 2 . 但是，给予尚未纳入气候变化的许多其他影响，包括全球生物多样性丧失。 在这里，我们证明了生物多样性的不使用价值为总sc-CO 2贡献8美元，这与与能源使用相关的全球成本的贡献与大于海平面上升造成的沿海基础设施损失的贡献相当。2017），Energy（Rode等人2021）和海平面上升（Diaz 2016）。温室气体冲击值估计器（GIVE）模型（Rennert等人2022a)—one of three models underlying the SC-CO 2 estimates now recommended by the US Environmental Protection Agency (US EPA 2023)—finds that those four impact categories alone yield a combined SC-CO 2 of $185 per tCO 2 (in 2020 US dollars, as are all other dollar values stated here), a close match to the standing EPA estimate of $190 per tCO 2 .但是，给予尚未纳入气候变化的许多其他影响，包括全球生物多样性丧失。在这里，我们证明了生物多样性的不使用价值为总sc-CO 2贡献8美元，这与与能源使用相关的全球成本的贡献与大于海平面上升造成的沿海基础设施损失的贡献相当。
论量子机器学习的适用性
摘要：在本文中，我们使用 Qiskit Python 环境中的两个量子分类器研究了量子机器学习在分类任务中的适用性：变分量子电路和量子核估计器 (QKE)。我们对这些分类器在六个广为人知且公开可用的基准数据集上使用超参数搜索时的性能进行了首次评估，并分析了它们在两个人工生成的测试分类数据集上的性能如何随样本数量而变化。由于量子机器学习基于酉变换，本文探讨了可能特别适合量子优势的数据结构和应用领域。在此，本文介绍了一种基于量子力学概念的新数据集，使用李代数的指数映射。该数据集将公开，并为量子霸权的实证评估做出了新的贡献。我们进一步比较了 VQC 和 QKE 在六个广泛适用的数据集上的性能，以将我们的结果情境化。我们的结果表明，VQC 和 QKE 的表现优于基本机器学习算法，例如高级线性回归模型（Ridge 和 Lasso）。它们无法与复杂的现代增强分类器（例如 XGBoost、LightGBM 或 CatBoost）的准确性和运行时性能相匹配。因此，我们得出结论，虽然量子机器学习算法在未来有可能超越经典机器学习方法，特别是当物理量子基础设施变得广泛可用时，但它们目前落后于经典方法。我们的调查还表明，与特别使用酉过程的量子方法相比，经典机器学习方法在基于组结构对数据集进行分类方面具有卓越的性能。此外，我们的研究结果强调了不同的量子模拟器、特征图和量子电路对所用量子估计器性能的重大影响。这一观察强调了研究人员需要详细解释他们对量子机器学习算法的超参数选择，因为这一方面目前在该领域的许多研究中被忽视了。为了促进该领域的进一步研究并确保我们研究的透明度，我们在链接的 GitHub 存储库中提供了完整的代码。
最初发表于：Mazzola, Guglielmo (2024)。从蒙特卡罗角度看化学和物理应用的量子计算。期刊 o
本期观点主要关注物理和化学领域中量子算法和蒙特卡罗方法之间的几个重叠部分。我们将分析将已建立的量子蒙特卡罗解决方案集成到量子算法中的挑战和可能性。这些包括精细的能量估计器、参数优化、实时和虚时动力学以及变分电路。相反，我们将回顾利用量子硬件加速统计经典模型中采样的新想法，并将其应用于物理、化学、优化和机器学习。本评论旨在让两个社区都能阅读，并旨在促进量子计算和蒙特卡罗方法交叉领域的进一步算法发展。本期观点中讨论的大多数作品都是在过去两年内出现的，表明人们对这一有前途的研究领域的兴趣正在迅速增长。
使用 ADS-B 检测和避免小型无人机系统
空域系统 (NAS) 中，新程序和技术对于确保空域安全运行和尽量减少 UAS 对当前空域用户的影响是必不可少的。目前，小型 UAS 在民用空域的使用受到限制，因为它们不具备检测和避开其他飞机的能力。在本文中，我们将介绍一个框架，该框架由基于广播式自动相关监视 (ADS-B) 的传感器、航迹估计器、冲突/碰撞检测和解决方案组成，可减轻碰撞风险。ADS-B 提供长距离、全方位入侵者检测，对尺寸、重量、功率和成本要求相对较低。所提出的冲突/碰撞检测和冲突/碰撞解决规划算法是在局部级别框架中设计的，该框架是展开的、未倾斜的机身框架，其中本机静止在地图中心。路径规划方法旨在随着与本机距离的增加而实现多分辨率，以考虑自分离和避免碰撞的阈值。我们使用模拟 ADS-B 测量来演示和验证这种方法。
单台机器问题的深度学习驱动算法最小化总迟到
在本文中，我们研究了深度学习方法来解决众所周知的NP单机调度问题，目的是最大程度地减少迟到的目的。我们提出了一个深层的网络，该网络是基于Lawler的分解和Della Croce等人提出的基于Lawler的分解和对称分解的单次调度算法中标准值的多项式估计器。本质上，神经网络通过估计问题分解为子问题来指导算法。本文还描述了一种生成培训数据集的新方法，该方法可以加快培训数据集的生成并减少解决方案的平均最佳差距。实验结果表明，我们的机器学习驱动的方法可以有效地将信息从训练阶段概括为明显更大的实例。尽管训练阶段使用的实例从75到100个工作岗位，但多达800个工作岗位的实例的平均最佳差距为0.26％，几乎是最先进的启发式启发式差距的差距差不多五倍。