XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System匹配
使用大型语言模型和招聘专业知识来优化多语言工作报价 - 申请人简历匹配
在日益全球化的经济和劳动力市场的背景下，招聘机构面临着处理以各种语言，格式和样式编写的工作和工作申请的挑战。经常，这导致对求职者与工作机会相关的求职者的简历进行次优评估。为了应对这一挑战，我们提出了一个遵循“人类在线”方法的相互作用系统，积极涉及招聘人员参与工作机会 - 申请人简历匹配。该系统使用了一个微调的最先进的分类模型，该模型将求职者简历与欧洲技能，能力，资格和计算分类法的标签保持一致，以提议与候选人的CVS提供初步比赛。这场匹配是通过与招聘人员进行连续的LLM驱动相互作用来完善的，这最终在CV相关性得分和报告中证明它们是合理的。
跨域通过双匹配转换
跨域少数射击语义分割（CD-FSS）旨在训练可以从不同域中分割具有一些标记图像的域类别的广义模型。以前的作品证明了特征转化在顾问CD-FSS中的有效性。但是，他们完全依靠支持图像进行特征转换，并且反复使用每个班级的一些支持图像很容易导致过度拟合并忽略了类内部外观差异。在本文中，我们提出了一个双重匹配的基于转换的网络（DMTNET）来解决上述问题。我们建议自我匹配转换（SMT），而不是完全依靠支持图像，以基于查询图像本身本身构建特定于特定的转换矩阵，以将特定于域特异性的查询特征转换为域。计算特定特定的转换矩阵可以防止过度拟合，尤其是对于元测试阶段，仅将一个或几个图像用作支撑图像来分割数百或数千个图像。获得了域 - 不足的特征后，我们利用了双关联构建（DHC）模块，以与Support图像的前景和背景之间的查询相关之间的超相关性，基于前景和背景图的前景和背景预测映射的产生和超级映射，并具有分为分段，以增强其分段。此外，我们提出了测试时间自我填充（TSF）策略，以更准确地自我调整看不见的域中的查询预测。代码可在https://github.com/chenjiayi68/dmtnet上找到。在四个流行数据集上进行的实验实验表明，DMTNET比最新方法实现了卓越的性能。
匹配的唾液器官和粘附培养物的细胞组成分析：选择您的Sjögren疾病研究工具仔细
sjögren疾病（SJD）通过在唾液腺（SGS）中存在B细胞的淋巴细胞浸润广泛认可。与最初假定的相反，SJD中的SG功能不全与SGS中SG淋巴细胞浸润程度不密切相关。在SJD的SG发病机理中，导管性表现与表达toll-tliel-e自身抗体SSA/RO60，SSA/RO52的互动的导管细胞的能力表达了TOLL样受体和受体的受体样受体和受体，并以表达SJD相关的自身抗体，并以下是SSSA/RO52的互动，并以下是SSSA/RO52，并以下是SSSA/RO52，并以下是SSSA/RO52，并以下是SSSA/RO52，并以下是SSSA/sss，并以下是SSSA/sss，以及Leukin（IL）-1，IL-6，IL-7，IL-18，肿瘤坏死因子（TNF），B细胞激活因子（BAFF），CXC基序趋化因子10（CXCL10），CXCL112，CXCL12和CXCL13（在Verstappen等人1中进行了综述）。这些关键工作中的许多探索SG上皮涉及SJD病理学的涉及SG上皮细胞（SGEC）培养物。sgec培养物是使用epplant培养技术得出的，从而将一小部分SG组织铺在烧瓶中，并假定将生长的细胞推定为代表上皮细胞。2
时间序列建模的条件流匹配
可以通过使用神经网络近似其矢量场来学习系统的不变动态，这是一种称为神经odes的概念（Chen等人。，2018b; Rubanova等。，2019年； Yildiz等。，2019年）。然而，这些模型的损失景观的复杂性随观察到的轨迹的长度而增加，因此它们的训练也无法收敛于中等长的观察范围（Ribeiro等人。，2020年； Metz等。，2022）。早期溶液将长轨迹分为较小的细分市场，并通过约束确保概率模型的连续性（Hedge等人。，2022; Iakovlev等。，2023）。然而，在没有离散近似值的情况下安装长轨迹仍然是一个空旷的问题。
布局：布局生成的流匹配
摘要。查找合适的布局代表了图形设计中的Di-Verse应用程序的至关重要任务。是由简单，更平滑的采样轨迹促进的，我们探索了流动匹配作为基于当前扩散的布局生成模型的替代方法。具体来说，我们提出了Layoutflow，这是一种有效的基于流量的模型，能够生成高质量的布局。我们的方法不是逐步确定嘈杂布局的元素，而是学会逐渐移动或流动初始样本的元素，直到它达到最终预测为止。此外，我们采用了一种调理方案，使我们能够使用单个模型以不同程度的调理来处理各种生成任务。经验，LayoutFlow在最新模型的同时表现出色，同时要快得多。项目页面（包括我们的代码）可以在https://julianguerreiro.github.io/layoutflow/上找到。
通过不平衡流程匹配的灵活对接
扩散模型已成为最近用于分子对接的成功范式。但是，这些方法将蛋白质视为刚性结构，或者迫使模型从非结构化噪声中折叠蛋白质。在这项工作中，我们专注于柔性对接，利用蛋白质的未结合分布来建模配体结合的精确效果。虽然流量匹配（FM）为这项任务提供了一个有吸引力的选择，但我们表明，流动匹配的天真应用导致了一项复杂的学习任务，性能差。因此，我们提出了不平衡的流量匹配，即流量匹配的概括，使我们能够通过放松边缘约束来以准确的准确性来定位样品效率。从经验上讲，我们验证了在柔性对接方面的框架，证明了蛋白质构象预测的强烈改善，同时保留了可比的对接精度。
分析婚姻中的匹配模式-Lirias
社会科学家长期以来一直对婚姻同性恋及其与不平等的关系感兴趣。但是，测量同质并不直接，尤其是当一个人有兴趣根据多个特征评估婚姻排序时。在本文中，我们认为单独的极值（SEV）模型不仅生成具有几种理想理论属性的匹配函数，而且还适合于多维分类的研究。特别是我们使用丰富的小规模调查数据来检查那不勒斯学龄儿童的父母分类。我们表明同质是普遍的。男人和女人不仅按年龄，教育和身体特征分类，而且还寻找具有与健康相关的行为和风险态度的伴侣。但是，我们还表明，这些婚姻模式是通过少数数量来很好地解释的，最重要的是年龄群和人力资本。特别是人力资本与匹配后关系的各种“结果”有关。人力资本赋予人数较高的父母的孩子在学校表现更好，尽管他们报告的主观幸福感和与母亲的关系质量的质量较低。
基于模拟的自动驾驶汽车测试如何与人类的看法相匹配？
已经研究了用于测试套件的自动质量评估的软件指标，例如覆盖范围或突变分数。虽然传统工具依靠软件指标，但自动驾驶汽车（SDC）的领域主要集中在基于模拟的测试案例生成上，使用质量指标（例如OB（OOB）参数）来确定测试案例是否失败或通过。但是，尚不清楚这种质量指标与人类对SDC的安全性和现实主义的看法在多大程度上保持一致。为了解决这个（现实）差距，我们进行了一项实证研究，涉及50名参与者，以研究人类如何将SDC测试案例视为安全，不安全，现实或不现实的因素。为此，我们开发了一个利用虚拟现实（VR）技术（称为SDC-Alabaster）的框架，将研究参与者浸入SDC模拟器的虚拟环境中。我们的发现表明，人类对失败/通过测试案例的安全性和现实主义的评估可能会根据不同的因素而有所不同，例如测试的复杂性以及与SDC相互作用的可能性。尤其是为了评估现实主义，参与者的年龄会导致不同的看法。这项研究强调了对模拟测试质量指标的更多研究的需求以及人类感知在评估SDC中的重要性。
预测工作匹配质量：机器学习方法
本文开发了基于大规模的算法应用程序，以提高劳动力市场的比赛质量。我们使用有关德国就业传记的全面行政数据来预测工作稳定和工资方面的工作匹配质量。这些模型均通过机器学习（ML）（即XGBoost）和常见的统计方法（即OLS，Logit）估算。与后一种方法相比，我们发现XGBoost在模式识别方面的性能更好，以有效的方式分析大量数据，并最大程度地减少应用程序中的预测误差。最后，我们将结果与算法相结合，这些算法优化了匹配概率，以根据每个求职者的个人特征提供排名的作业建议列表。此应用程序可以支持案例工作者和求职者扩大其求职策略。
使用接近索引匹配的固体浸入透镜
半导体材料中的颜色中心是非经典光子状态的有前途的来源。由于它们的局部能级嵌入了宿主的大块电子带隙内，因此它们将单个原子的光学特性与固态环境的scal骨结合在一起。的确，宽带半导体中的中间隙能级产生的增强的电子配置可以在室温及以上启用单个光子发射。1已经发现了许多这样的颜色中心，包括在钻石中，1-8碳化硅（SIC），9,10氮化铝（ALN），11枚硝酸盐（GAN），12-14和六边形的硝酸盐（H- BN）。15这些颜色中心的发现导致了量子技术的令人印象深刻的恶魔，包括纳米级磁性感应，4纳米级量子量子温度计，16个量子中继器，17