XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System修剪
移动网络中的资源感知和弹性学习
许多因素都表征了合作培训的特征，例如选择模型，使用的数据以及要使用的节点；对这些方面做出决定是具有挑战性的，因为它们相互影响。这项工作的第一部分提出了两个不同的CL方案。在第一个中，深神经网络（DNN）的层或其中多个实例在移动边缘连续体的不同设备上运行。第二种情况着重于跨节点的顺序学习，并利用修剪，这是一种良好的压缩DNN的技术，需要在培训过程中何时以及修剪模型的何时以及多少决定。重要的是，每个节点训练模型的所有层，无论是完整的还是修剪的。在每种情况下，我们都设计了一个算法框架，鉴于上述因素之间的相互依赖性，对它们进行了联合决策，以优化培训能源消耗，同时满足时间和质量约束。所提出的框架具有多项式时间的复杂性，并被证明可以做出近乎最佳的决策，优于替代方法，这是通过我们广泛的绩效评估来验证的。CL中的另一个关键挑战在于缺乏激励节点参加学习的动机，因为除非对他们有益，否则它们不会为培训分配计算和沟通资源。因此，为了促进节点之间的合作，我们基于慷慨的Tit-Tat策略开发了一种游戏理论方法。设计的方法是
MG5920/15 Philips Series 5000
使用这种多功能的修剪器来制作您的个人外观，其中包括10种质量工具，用于造型您的脸部，头部和身体。自我张开的不锈钢叶片保持与第一天一样锋利，而无需精确修剪。
小胶质细胞在整个大脑发育中的新兴作用
抽象的小胶质细胞是驻留的脑免疫细胞，由于其修剪突触的能力，其作为电路接线的主要效应子的声誉。小胶质细胞在调节神经元电路发育中的其他作用迄今已受到比较的关注。在这里，我们回顾了最新的研究，这些研究有助于我们对小胶质细胞如何调节大脑接线的理解，超出其在突触修剪中的作用。我们总结了最近的发现表明，小胶质细胞通过小胶质细胞和神经元之间的双向通信来调节神经元数并影响神经元连接，这是神经元活性调节的过程以及细胞外基质的重塑。最后，我们推测小胶质细胞对功能网络发展的潜在贡献，并提出了微神经胶质的综合视图作为神经回路的活性元素。
调和人为土地使用排放
4.C. 焚化和浪费的开放燃烧1。 （afolu）在农场/果园上燃烧农业废物等的排放。 作物残留物（例如谷物，豌豆，豆类，豆类，甜菜，油籽强奸等。 ），木材，修剪，斜线，叶子，塑料和其他一般废物（未运输异地），应包括在Afolu中，而不是浪费。 1。 注意：AGR的定义。 需要进一步讨论废物燃烧4.C.焚化和浪费的开放燃烧1。（afolu）在农场/果园上燃烧农业废物等的排放。作物残留物（例如谷物，豌豆，豆类，豆类，甜菜，油籽强奸等。），木材，修剪，斜线，叶子，塑料和其他一般废物（未运输异地），应包括在Afolu中，而不是浪费。1。注意：AGR的定义。需要进一步讨论废物燃烧
圣达菲县植被管理计划
区域 1 延伸至建筑物、结构、甲板等 30 英尺外。 房屋周围至少有 5 英尺的不可燃材料。 剪除或刈除一年生草 清除所有枯死的植物、草和杂草（植被）。 清除院子、屋顶和雨水槽中的枯叶或干叶以及松针。 定期修剪树木，使树枝与其他树木保持至少 10 英尺的距离。 清除悬在屋顶上的树枝，并使枯枝与烟囱保持 10 英尺的距离。 将木桩重新安置到区域 2。 清除或修剪窗户附近的易燃植物和灌木。 清除甲板周围和下方的植被和可能着火的物品。 在树木、灌木和可能着火的物品（如露台家具、木桩、秋千等）之间建立隔离。 使所有树枝与建筑物保持至少 10 英尺的距离
TWS耳塞的低延迟现场演讲增强
本文介绍了一种针对真实无线立体声（TWS）耳塞的语音增强解决方案。该解决方案是专门设计的，以支持嘈杂的环境中的对话，并具有主动噪声（ANC）的作用。在这种情况下，语音增强模型的主要挑战是由计算复杂性引起的，该计算复杂性限制了设备的使用和延迟，必须小于3 ms才能进行现场对话。为了解决这些问题，我们评估了几个关键的设计元素，包括网络档案和域，损失功能的设计，修剪方法和特定于硬件的优化。因此，与基线模型相比，我们阐述了语音增强质量的实质性改进，同时降低了计算复杂性和算法延迟。索引术语：低延迟语音增强，修剪和量化，数字信号处理器，耳塞，设备上
在具有速度障碍的大型动作空间中为移动机器人计划移动机器人的蒙特卡洛
动态环境中的抽象运动计划是一项具有挑战性的机器人任务，需要避免碰撞和实时计算。最新的在线方法作为速度障碍（VO）保证安全的本地计划，而基于强化学习或图形离散化的全球计划方法在计算上效率低下或不可证明是碰撞的安全性。在本文中，我们将蒙特卡洛树搜索（MCT）与VO结合起来，以修剪不安全的动作（即相撞速度）。以这种方式，即使在非常大的动作空间（60个动作）中，我们可以进行极少的MCT模拟计划，比使用许多模拟的纯MCT获得更高的累积奖励和更低的计算时间。此外，由于与VO的动作修剪，我们的方法可以保证避免碰撞，而纯MCT则没有。在本文中铺平了在实际机器人和多代理分散运动计划上计划MCT计划的道路。
表格编号（12）
算法 • 将启发式搜索应用于示例问题 • 根据启发式值检测解决方案的正确路径。 • 将 A* 应用于示例 • 检测到达目标的最短路径 • 表明 A* 是可接受的 • 根据不同的启发式函数显示信息性效果 • 将最小-最大算法应用于示例博弈树。 • 计算树的不同级别的 alpha beta 值。 • 检测要修剪的分支 • 对一组生产规则应用前向和后向推理。 • 为专家系统构建决策树。 • 对一组命题表达式应用解析。 • 检测 FOL 中的健全性和完整性 • 对一组 FOL 表达式应用解析。 • 区分深度和广度搜索 • 比较盲目搜索和启发式搜索之间的搜索空间 • 分析修剪算法的效果 • 将结果与最小-最大算法的结果进行比较
教学大纲（计算机科学）
1. 获得机器学习领域的知识。 ac 2. 了解数据分析算法 achi 3. 学习高级分析算法 acij 第一单元：学习类型（15 小时） 学习系统的定义、机器学习的目标和应用 - 学习类型：监督学习、无监督学习、强化学习。分类概述：设置、训练、测试、验证数据集、过度拟合。 第二单元 - 分类算法（15 小时） 有关分类和预测的问题、贝叶斯分类、反向传播分类、基于关联规则挖掘概念的分类、其他分类方法、分类准确性。第三单元 — 决策树（15 小时） 决策树简介 – 决策树中的分裂方法 - 通过决策树归纳进行分类 – 树修剪方法（成本复杂度修剪 - 卡方修剪） – 决策树中的问题 – 扩展决策树（模糊决策树） 第四单元 — 聚类算法（15 小时） 距离测量 – 相似性函数 – 误差测量 – K 均值算法 – 模糊 CMeans 算法 – 层次聚类算法 – 高斯混合算法 – 期望与最大化方法 – 概率聚类算法 第五单元 — 文本分析（15 小时） 简介 - 文本挖掘操作 - 边界增量文本挖掘算法 - 预处理技术 – 使用降维进行特征选择 – 支持向量机 (SVM) – NLP 基础。 参考文献
职位空缺公告编号 #06-JESO-24
在道路和地面工人领班 A 的总体指导下工作，领班 A 通过一般性地说明要做什么、限制、预期质量和数量、截止日期和任务优先级来提供持续或个人任务。根据口头指示、服务订单、工作订单和批准的程序履行职责。种植、修剪和维护树木和灌木。给花、灌木、草和树木浇水和施肥。修剪灌木丛以控制非生长区域。割草、修剪和耙草地。在裸露的地面上种草或铺草皮以防止侵蚀。根据需要清理沟渠和排水沟以防止洪水。铺设、平整和压实沥青，用于沥青路和停车场的建设和维修。协助高级工匠搅拌、浇注、平整和完成混凝土区域。铺设砾石、珊瑚和沙子，为各种建设、维护和/或维修工作做好准备。将岩石、沙子、砾石、珊瑚、水泥等装上卡车和卸下卡车。粉刷和剥离道路和停车区，以填补和平整受损路面上的洞。安装停车挡块、路障和交通标志。操作手动工具和电动设备，如步行式电动割草机、修边机、除草机、树篱修剪机等。安装和维修不同类型的栅栏和大门以及用于路障的柱子、电缆和管道。安装或更换栅栏上的铁丝网以确保安全。安装各种用于标记军队区域和边界的标志。维护和记录完成指定任务所需的所有类型的手动或电动工具。与客户交谈，接收客户反馈，并继续寻找更好的方法来改善店内对客户的帮助。确保在工作中使用的专用设备在工作结束后返回设备维修店进行适当的维护和维修。清洁和调整所有工具和设备，包括但不限于添加汽油和机油、调整刀片、拧紧螺母和螺栓以及清洁和给割草机和其他大型动力设备上油。继续确定更快、更好、更安全地执行任务所需的新的和更好的设备。执行分配的其他相关或附带职责。