XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System初始点
AD 2 - EGDY - 1 - 1 英国军事 AIP YEOVILTON
4. 注意。直升机和空中交通管制员可能在死区启用。5. 来访的固定翼空中交通管制员应在 40 海里（喷气式飞机）、20 海里（活塞式飞机）和近端呼叫进近。6. 飞行员不得飞越 2000 英尺 AGL 以下的 GLASTONBURY、SHEPTON MALLET 或 EVERCREECH。7. 飞行员应自行导航到 10 海里或 2000 英尺以上的航线，并切换到塔台。空中交通管制员通常应在 26 号跑道的 1000 英尺 QFE 处的跑道 THR 处或 04、08 或 22 号跑道的交叉口处“中断”。8. 对于固定翼飞机的恢复，初始点位于 3 海里、1500 QFE 处，并且位于死区。 9. 由于固定翼 / 旋翼飞机混合飞行，死角是通过球形雷达罩北侧并与正在使用的跑道平行绘制的一条线。
基准元启发式优化
问题，使用局部优化技术通常不足以解决此类问题。搜索受初始点的影响很大，并且不能保证全局最优。 B.全局优化 最近，更复杂的方法集中在全局优化上，即在所有可行邻域中搜索最小的目标值。设计了各种各样的全局优化方法，未来很多年还会引入更先进的技术或方法。 1975 年首次提到全局优化 [ 2 ]。现在几十年后，优化问题已经成熟，一些旨在解决某些问题的方法效果最好。因此，在本实验中，我们将比较多种不同的方法。 III.文献综述 A.遗传算法 计算机模拟进化是一个想法，由 Barricelli 于 1954 年付诸实践，就在艾伦图灵提出具有学习能力的机器四年后。[ 3 ] 遗传算法 (GA) 这个名字本身来自于它模仿进化生物学技术的事实。
电力系统中边际瓶颈识别...
为了量化对应于给定调度策略 p * 的电力系统能力，[2] 提出了可调度区域 (DPR) 的概念，该概念似乎既有效又鼓舞人心。另一方面，一个有趣的问题是哪个约束最有可能被违反。这个主题还没有得到广泛的研究，[3] 报告了开创性的工作，其提出通过将 p * 投影到 DPR 的每个边界来确定这个约束。到 p * 距离最近的边界将是最危险的瓶颈。然而，WPPE 的相关性是预测 WPG 的固有性质，却被忽略了。为了弥补这一空白，本文提出了一种在考虑 WPPE 相关性的情况下识别电力系统边际瓶颈的方法，从而对本研究课题进行有益的补充，并为电力系统运营商提供有用的信息。该方法基于用椭圆凸集表示风力发电区域 (WGR) 的公式化，该区域描述了实现的风力发电区域可能落入的空间。然后将识别过程公式化为三级最大-最大-最小问题。利用所提出的方法生成适当的初始点，可以通过基于迭代线性规划 (ITLP) 的算法来解决该问题。在两个测试系统上的仿真表明
一些贝德福德的定量复发问题 -
Boshernitzan [8]给出了一般系统的出色结果，该系统涉及R（t，ψ）的大小。后来，Barreira和Saussol [6]表示了一个更挑战的结果。近年来，许多作者将目光转向了分形的复发场景。一方面，一些研究人员表明，根据某些动力学系统，根据某个系列的收敛或分歧为无效或满足µ的量（请参阅Chang-Wu-Wu [10]，Baker-farmer [2]，Hussain-li-simmons-wang [15] Kleinbock-Zheng [17]和Baker-Koivusalo [3]）。另一方面，许多研究人员研究了某些dy-Namical系统中集R（T，ψ）的Hausdor效应（参见Tan-Wang [28]和Seuret-Wang [26]）。请注意，当我们需要{t n x}n≥1才能返回到所选点x0∈X的邻域而不是初始点x的邻域时，问题变成了所谓的收缩目标问题，这是Hill and Velani [13]第一次研究。从那以后，许多作者为研究缩小目标问题的研究做出了贡献。姓名，但请参见[1、4、9、12、14、18、20-22、25、27、29]，并参考。
使用模糊支持向量机的情感分析...
The Ministry of Communication and Information and the Ministry of BUMN of The Republic of Indonesia designed a mobile app “Peduli Lindungi” to be used to help the public and related government agencies in carrying out screening and tracing people's movement to stop the spread of Corona Virus Disease (Covid-19).The existence of a mobile app, “Peduli Lindungi” triggers abundant different sentiments from the Indonesian community, either positive or负面情绪。基于积极的情绪，印度尼西亚共和国政府可能会对该应用程序的各个方面有一些反馈。相比之下，负面的情感可以用作移动应用程序潜在改进的初始点。本研究应用模糊支持向量机（FSVM）模型来对用户对Peduli Lindungi应用程序的评论进行分类。FSVM可以将客户的评论分为两个或多个类别，并且比其他分类方法相对更高的准确性。这项研究的结果表明，使用FSVM的评论分类可产生良好的准确性，值为77％。完全正确的预测是2813个评论中的2192个评论。
audiolcm：具有最小推理步骤
潜在扩散模型（LDMS）的最新进步已将它们置于各种生成任务的最前沿。但是，它们的迭代采样过程构成了重大的计算负担，从而导致生成速度缓慢，并限制了其在文本到审计生成部署中的应用。在这项工作中，我们介绍了AudiolCM，这是一种基于一致性的新型模型，该模型量身定制，专门针对高效和高质量的文本发电。与以前通过迭代过程解决噪声删除的方法不同，AudiolCM将一致性模型（CMS）集成到生成过程中，从而通过从任何时间步长到轨迹的初始点的任何点映射来促进快速推断。过度提出了LDMS固有的收敛性问题，并减少了样品迭代，我们提出了带有多步骤的普通微分方程（ODE）求解器的引导潜在一致性蒸馏。这项创新将时间表从数千个步骤缩短到数十个步骤，同时保持样本质量，从而实现快速的收敛和高质量的生成。此外，为了优化基于变形金刚的神经网络体系结构的性能，我们将Llama率先启用的先进技术集成到变压器的基础框架中。该体系结构支持稳定，有效的培训，以确保文本与原告合成中的稳健性能。关于文本到审计生成和文本到音乐综合任务的实验结果表明，Audiolcm仅需要2个迭代即可合成高保真音频，而它可以保持样本质量与最新的
宇宙与人类意识的统一假说
几千年来，人类一直在思考存在的重大奥秘：我们从哪里来，我们为什么存在，我们与其他生物有何不同？这些问题一直困扰着哲学、科学和宗教，但迄今为止，它们从未找到能够提供连贯而综合的答案的综合体。通过这项工作，我们提出了一个新的概念框架，通过两个强大而具有变革性的隐喻来解决这些谜题，这两个隐喻解释了人类意识框架内的“如何”和“为什么”。首先，我们将宇宙的起源重新定义为从分裂和扩展的初始点出现的表现形式。这种分裂是对人类意识框架内虚无概念不可能性的最基本回答，人类意识无法想象没有某种因素打破这种虚无的绝对不存在。这个隐喻与万有引力定律一样有效和强大：它们不是绝对的现实，而是允许意识组织和理解世界的象征性构造。其次，我们提出了一个革命性的模型，用于理解人类意识作为一种独特且不可或缺的现象的出现。这种意识源自一个关键的基因变化，可能与 FOXP2 基因有关，该基因将大脑的输入输出系统转变为能够整合、组合和投射累积输出的思维。这种能力——反思、创造和象征——在其他物种中是缺失的或受到严重限制，包括海豚或类人猿等高级物种。因此，人类意识是质的飞跃的结果，它使自我反思和产生超越直接需求的意义成为可能。这两个隐喻——分界点和意识的突然出现——不仅回答了如何——宇宙的起源和意识的出现——而且回答了为什么。在人类意识的框架内，这些反应似乎是合理和必要的，可以理解存在并将明显的混乱组织成一个可理解的概念结构。尽管这两个隐喻看似分离，但它们却构成了一个令人惊讶且优雅的循环：宇宙在其扩张和发展中产生了人类意识，而这种意识又创造了宇宙的隐喻来理解自身。这样一来，宇宙和意识就是同一现实的两个方面：一个存在是因为另一个感知到它，另一个感知到它是因为一个存在。这个模型不仅重新定义了宇宙和意识的起源，而且表明了类人人工智能是可以实现的。了解人类意识的机制——全球整合、反思和创造力——为能够部分复制这些象征性和反思性过程的人工智能系统打开了大门，重新定义了我们未来的伦理和科学视野。