XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System先验
人工智能与专家系统（SMEX1041）单元...
全知、学习和自主 全知的代理知道其行为的实际结果并能据此采取行动；但全知在现实中是不可能的。采取行动以修改未来的感知（有时称为信息收集）是理性的重要组成部分。我们的定义要求理性代理不仅要收集信息，还要尽可能多地从其感知到的信息中学习。如果代理依赖于其设计者的先验知识而不是其自身的感知，我们就说该代理缺乏自主性。理性代理应该是自主的，它应该学习其所能学习的内容以弥补部分或不正确的先验知识 不同类型的代理：
用于精密测量的高级量子系统...
Luca Pezze 国家光学研究所 INO-CNR & LENS，意大利佛罗伦萨 9:45 至 10:10 首先，我将展示如何通过联合询问两个共享同一本振的异相原子集合来提高原子钟的稳定性。我们还包括原子集合的压缩和重复无损测量的影响。其次，我将讨论一种机器学习方法来进行相位估计。该协议实现了贝叶斯估计，其中有关相位的先验知识是通过人工智能算法的训练先验确定的。我将使协议适应借助压缩进行频率估计。用于可扩展纠缠的离子阱技术
重新思考多重对比 MRI 超级扩散模型...
最近，扩散模型 (DM) 已应用于磁共振成像 (MRI) 超分辨率 (SR) 重建，并表现出令人印象深刻的性能，尤其是在细节重建方面。然而，当前基于 DM 的 SR 重建方法仍然面临以下问题：（1）它们需要大量迭代来重建最终图像，效率低下且消耗大量计算资源。（2）这些方法重建的结果通常与真实的高分辨率图像不一致，导致重建的 MRI 图像出现明显失真。为了解决上述问题，我们提出了一种用于多对比 MRI SR 的有效扩散模型，称为 DiffMSR。具体而言，我们在高度紧凑的低维潜在空间中应用 DM 来生成具有高频细节信息的先验知识。高度紧凑的潜在空间确保 DM 只需要几次简单的迭代即可产生准确的先验知识。此外，我们设计了 Prior-Guide Large Window Transformer (PLWformer) 作为 DM 的解码器，它可以扩展感受野，同时充分利用 DM 产生的先验知识，以确保重建的 MR 图像保持不失真。在公共和临床数据集上进行的大量实验表明，我们的 DiffMSR 1 优于最先进的方法。
材料表征-Aisberg -unibg
这项工作涉及不同热处理对定向能量沉积（DED）产生的TI-6AL-4V样品的影响。在1050℃下退火处理，然后进行不同的冷却速率，以允许对微结构的完整重结晶并去除柱状先验β晶粒，从而增加了材料的整体各向同性。还进行了540℃的氨基处理，以进一步的微结构稳定。微结构，纹理和机械性能。由于热处理，在等同的谷物形态中实现了巨大的微观结构。但是，检测到“谷物记忆”效应，导致晶粒尺寸沿样品高度增加。这种效果与沿Z上典型的DED技术的固有的先验β晶粒宽度变化相关。电子反向散射分析证明，热处理后优先分离截面的强度增加，这可能是由于样品从退火温度冷却时发生的晶体学变异选择机制。这种效应还受热处理和当ASPRINT标本之间的先验β晶粒大小而言的显着差异。总结一下，通过高于β-透射温度的热处理对材料进行完全均质化，这是具有挑战性的。实际上，数据表明制造过程授予的固有纹理相关的各向异性很难被消除。
B.-Tech.-r20-sachine-machine-Learning-Question-Bank。 ...
28描述了学习归纳分析方法。2M L2 CO5 V 29使用先验知识来增加搜索操作员有什么意义？
循环一致地嵌入3D大脑，并带有自动...
现代生成的对抗网络（gan）通过从潜在的z（即随机向量）中采样（即随机向量），并将其映射到x中的逼真图像（例如3D MRIS），从而实现了完整的3D脑图像的现实生成。为了解决无处不在的模式集合问题，最近的作品强烈强烈施加了某些特征，例如通过编码将x明确映射到z的先验。但是，这些效果无法将3D脑图像准确地映射到所需的先验中，生成器假定是从中对随机向量进行采样的。另一方面，各种自动编码gan（vae-gan）通过通过两个学习的参数强制执行高斯，但会导致图像中的模糊性。在这项工作中，我们展示了我们的循环一致嵌入GAN（CCE-GAN）如何准确地将3D MRI编码为标准的正常先验，并保持生成的图像的质量。我们在没有基于网络的代码歧视器的情况下通过Wasserstein度量实现了这一目标。我们使用ADNI的健康T1加权MRI进行定量和定性评估嵌入和产生的3D MRI。关键字：自动编码器，潜在空间，生成对抗网络，周期同意，3D MRI
ard-vae：一种统计公式，以找到变异自动编码器的相关潜在维度
变异自动编码器（VAE）[19，41]是一个人口，深，潜伏的模型（DLVM），这是由于其简单而有效的数据用于建模数据分布。优化VAE目标函数比其他DLVM更易于管理。VAE的瓶颈维度是一个至关重要的设计选择，并且对模型的性能具有很强的冲突，例如使用VAE学到的代表来找到数据集的隐藏解释因素。但是，VAE的潜在维度的大小通常被视为通过反复试验和误差经验估计的高参数。为此，我们提出了一个统计公式，以发现建模数据集所需的潜在因素。在这项工作中，我们在潜在空间中使用层次先验，使用编码数据估算潜在轴的方差，该数据标识了相关的潜在维度。为此，我们用层次的先验代替了VAE客观功能中的固定先验，使剩余的配方保持不变。我们将所提出的方法称为变异自动编码器（ARD-VAE）1中的自动相关性检测。我们证明了ARD-VAE在多个基准数据集中找到相关的LATENT尺寸及其对不同评估的效果（例如FID得分和分离分析分析）的疗效。