XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System压缩效率
从压缩效率的角度来改善尖峰神经网络的稀疏结构学习
人类大脑利用尖峰进行信息传输，并动态地重组其网络结构，以提高能源效率和认知能力的整个生命周期。从这种基于尖峰的计算中汲取灵感，已开发出尖峰神经网络（SNN）来构建模仿该效率的事件驱动的模型。尽管有这些进步，但在训练和推断期间，深SNN仍遭受过度参数化，与大脑自我组织的能力形成鲜明对比。此外，由于静态修剪比率保持最佳的修剪水平，现有的稀疏SNN受到挑战，导致下降或过度修剪。在本文中，我们为深SNN提出了一种新型的两阶段动态结构学习方法，旨在从头开始进行有效的稀疏训练，同时优化压缩效率。第一阶段使用PQ索引评估了SNN中现有稀疏子网络的可压缩性，这促进了基于数据压缩见解的突触连接的重新线的自适应确定。在第二阶段，这种重新布线的比率严格告知动态突触连接过程，包括修剪和再生。这种方法显着改善了对深SNN中稀疏结构训练的探索，从压缩效率的角度来动态地调整稀疏性。我们的实验表明，这种稀疏的训练方法不仅与当前的深SNNS模型的性能保持一致，而且还显着提高了压缩稀疏SNN的效率。至关重要的是，它保留了使用稀疏模型启动培训的优势，并为将AI授予神经形态硬件的边缘提供了有前途的解决方案。
螺旋鼓风机 DELTA HYBRID - Aerzen
节能源自诸多细节： • 全新独特的螺杆压缩机外形 • 高达 1:5 的超高体积流量控制范围 • 获得专利的吸入锥体，可减少压力损失 • 优化隔音罩内的气流。吸入冷空气，从而提高压缩效率。 • 改进了进气和出气轮廓的技术。它们确保压缩机级内的理想气流，并减少回流损失。 • 优化的标称尺寸，可减少压力损失 • 获得专利的消音器。它完全不使用吸收材料，可将压力损失和管道噪音降至最低。 • 电动隔音罩风扇 • 特殊的消音器绝缘。它代表低隔音罩温度，从而提高压缩效率 • 高级效率（IE3 电机）或超高级效率（IE4 电机） • 即使在压力波动大和入口温度极端的情况下也能稳定运行（例如在夏季或冬季运行） • 皮带传动可精确设计体积流量并快速调节所需的压缩空气
在人脑连接学经济学中有效编码
在系统神经科学中，大多数模型都认为大脑区域在效率的限制下传达信息。然而，以分层组织和高度连接的枢纽为特征的结构性大脑网络中有效沟通的证据仍然很少。有效编码的原则提出，大脑以代谢经济或压缩形式传输最大信息，以改善未来的行为。为了确定结构连通性如何支持有效的编码，我们开发了一个理论，指定大脑区域之间消息传输速率以实现预期的忠诚度，并且我们基于随机行走通信动态从理论中测试了五个预测。这样做，我们介绍了压缩效率的指标，该指标量化了结构网络中有损压缩和传输保真度之间的权衡。在大量的青年样本中（n = 1,042；年龄8 - 23岁），我们分析了源自扩散加权成像和使用脑血流量运行的代谢支出的结构网络。我们表明，结构网络罢工压缩效率与理论预测一致。我们发现，压缩效率优先于发展，在代谢资源和髓鞘沟通沟通时提高忠诚度，解释了分层组织的优势，将较高的投入保真度与面积不成比例的扩张联系起来，并表明枢纽通过损失压力整合信息。最后，压缩效率可以预测行为（超出常规网络效率指标），包括执行功能，记忆，复杂的推理和社会认知，包括行为。我们的发现阐明了宏观连接如何支持有效的编码，并用于前景通信过程，这些过程利用了受网络连接约束的随机步行动态。
JPEG AI 范围和框架白皮书
基于学习的图像编码解决方案已经证明，它们可以实现比现有传统解决方案更好的压缩效率，即通过利用先进的机器学习工具，例如深度神经网络 [1]。具体而言，与 JPEG、JPEG 2000 和 HEVC Intra 相比，事实证明，对于某些目标比特率，基于学习的编码解决方案可以提供更好的感知质量，无论是在适当的感知客观质量指标还是主观评估分数方面 [2]。除了高压缩效率之外，基于学习的图像编码解决方案还可以毫不费力地适应图像处理和计算机视觉任务，而无需完全解码，即无需执行图像重建。这与经典图像编解码器形成对比，后者在图像处理和计算机视觉管道中使用时，需要对压缩比特流执行完全解码以获得基于像素的表示。
比较传统的vae和修改的β-
本文评估了先进的变分自动编码器（VAE）模型在克服潜在空间纠缠和分解不足的有效性，传统VAE中的常见问题。传统的VAE经常在区分潜在空间内的不同特征时面临挑战，从而导致纠缠的表示，从而阻碍了可解释性和压缩效率。本研究中检查的高级VAE模型通过增强解剖来解决这些问题，从而使潜在因素更清晰地分离和更容易解释的表示。但是，这种分解的改善可能会导致重建质量的权衡。文章表明，尽管这些复杂的模型改善了分离，但它们的重建质量也可能比经典VAE差。调查结果突出了成功导航这种权衡的超参数优化的必要性。未来的研究应研究新颖的模型架构和超参数优化策略，以优化分离和重建质量的平衡。总体而言，该研究强调了先进的VAE模型产生更容易解释的表示的能力以及仔细调整以解决固有的权衡的重要性。
合成DNA数据存储的熵编码器的旋转标记
摘要 - 过去几年，数据存储需求的不断增长的趋势激发了对替代数据存储系统的研究。由于其生化特征，合成DNA分子被认为是新存储范式的潜在候选者。由于这种趋势，在过去几年中提出了几种编码解决方案，以将数字信息存储到DNA中。尽管是一个有前途的解决方案，但DNA存储仍面临两个主要障碍：合成的巨大成本和测序过程中引入的噪声。此外，当未尊重生化定义的编码约束时，这种噪声会增加：避免均聚物和模式以及平衡GC含量。本文描述了一种新颖的熵编码器，该编码器可以嵌入到任何基于块的图像编码模式中，并旨在鲁棒化解码结果。我们提出的解决方案在生成的第四纪流中引入了可变性，减少了均聚物和重复模式的量，以降低发生错误的可能性。在限制代码以更好地满足约束的同时会降低压缩效率，但在这项工作中，我们提出了一种替代方法，以进一步稳健地稳健地稳健不存在的代码而不会影响压缩率。为此，我们将提出的熵编码器集成到了四个现有的JPEG启发的DNA编码器中。然后，我们通过提供特定的评估指标来评估所有不同方法的编码数据的质量。
使用摄像机生快照有效的视觉计算
摘要 - 常规摄像机在传感器上捕获图像辐照度（RAW），并使用图像信号处理器（ISP）将其转换为RGB图像。然后可以将图像用于各种应用中的摄影或视觉计算任务，例如公共安全监视和自动驾驶。可以说，由于原始图像包含所有捕获的信息，因此对于视觉计算而言，使用ISP不需要将RAW转换为RGB。在本文中，我们提出了一个新颖的ρ视框框架，以使用原始图像进行高水平的语义理解和低级压缩，而没有数十年来使用的ISP子系统。考虑到可用的原始图像数据集的稀缺性，我们首先开发了一个基于无监督的Cyclegan的不成对循环2R网络，以使用未配对的RAW和RGB图像来训练模块化的ISP和Inverse ISP（Invisp）模型。然后，我们可以使用任何最初在RGB域中训练的现有RGB图像数据集和Finune不同的模型来生成模拟的原始图像（SIMRAW），以处理现实世界中的相机原始图像。我们使用原始域yolov3和摄像头快照上的原始图像压缩机（RIC）演示了原始域中的对象检测和图像压缩功能。定量结果表明，与RGB域相比，原始域任务推断提供了更好的检测准确性和压缩效率。此外，所提出的ρVision在各种摄像机传感器和不同的任务特定模型上概括了。采用ρ视频的另外一种有益的是消除对ISP的需求，从而导致计算和处理时间的潜在减少。
Enhance Energy Inc. 批准号 12832M Clive D-3A 提高采收率项目
i) 报告期内钻探的任何新项目井、对注入井和监测井进行的任何修井/处理，包括修井/处理的原因和结果，ii) 注入设备和操作的变化，iii) 问题的识别、采取的补救措施以及对方案绩效的影响，以及 iv) 分析数据表，包括基线值和测试结果。该表必须包括所有土壤、煤层气、水和深监测井以及通风口流动测试井的独特井指标、采样日期、测试日期和结果。这是第四份年度进展报告，涵盖了 2023 年克莱夫 D-3A CCUS 项目第 1 部分区域的重要开发活动。第 2 部分扩展区域于 2023 年 11 月 17 日根据批准号 12832M 获得批准，并将纳入明年的报告中。 2023 年，Enhance 将 1.5 Mt 二氧化碳永久封存到 Clive D-3A 水库中。截至 2024 年 3 月，Clive CCUS 项目已安全封存了超过 5 Mt 二氧化碳，使 Enhance Clive 封存设施成为加拿大阿尔伯塔省世界一流、安全且值得信赖的 CCUS 项目。凭借 Enhance 的封存能力、来自两个大型排放合作伙伴的捕获能力以及共同的运输基础设施，阿尔伯塔碳干线项目是世界上最成功的 CCUS 项目之一。任何 CCUS 项目成功的关键驱动因素是其能源效率。在整个 2023 年，Enhance 始终致力于提高能源效率，这在我们的关键举措中尤为明显。我们在战略上注重提高压缩效率，通过微调运行条件和对我们的气体回收基础设施进行全面测试，采取创新方法来提高我们的运营绩效。以每百万立方英尺/天循环使用的总马力 (Hp/MMcf/d) 为基础，我们已将能耗降低到低于原设计基准的约 30%。2023 年，Enhance 还将 100/07-34-039-24W4/00 Hz 井从 ESP 转换，并将新钻的 104/10-26-039-24W4/00 配备为自喷井，使用油藏中的二氧化碳将石油提升到地面。初步结果非常成功。我们将在 2024 年继续评估其在没有人工举升的情况下的生产性能，并寻找其他合适的转换。
算法照亮第1部分的基础知识Tim Roughgarden PDF
本文介绍了由蒂姆·鲁德加登（Tim Roughgarden）在内的作者撰写的与算法游戏理论相关的各种研究论文和书籍的出版历史。出版物涵盖了诸如机理设计，拍卖和路由游戏之类的主题。此外，它还提到了一本书，题为《蒂姆·鲁德加登（Tim Roughgarden）所阐明的算法》，该书是具有基本编程知识的读者的算法介绍。它首先要探索Huffman的编码技术，以提高数据压缩效率。然后，该课程使用Prim和Kruskal的算法以及其他方法（如Union-Find）来研究最小跨越树。此外，它涉及序列对齐，最佳的二进制搜索树，最短边缘长度的最短路径以及几个NP硬问题问题，例如Knapsack问题，影响最大化和旅行推销员问题（TSP）。在整个课程中，还着重于解决复杂的计算问题的算法策略，包括证明NP硬度。**本地搜索原则**讨论了旅行推销员问题（TSP）的Bellman-Karp-Karp动态编程算法。此外，涵盖了用于查找长路径和混合整数编程（MIP）求解器的Alon-Yuster-Yuster-Zwick颜色编码算法。**特定问题算法与魔术盒**令人满意的（SAT）求解器和还重新审视的减少。证明了3个SAT，哈密顿路径，TSP，子集和集合等问题的NP完整性。NP完整性，并探讨了其对解决问题的影响。The main topics are divided into sections: * Section 2: Notation and additional examples + Divide-and-conquer paradigm + Counting inversions in O(n log n) time + Strassen's matrix multiplication algorithm + Closest pair algorithms * Section 3: Master method + Motivation + Formal statement + Examples + Proof of the master method * Section 4: QuickSort + Overview + Partitioning around a pivot element + Choosing a good pivot + Analysis (part 1, part 2, and part 3) + Sorting requires Omega(n log n) comparisons * Section 5: Randomized linear-time selection + Algorithm + Analysis + Deterministic linear-time selection algorithm + Deterministic linear-time selection analysis (part 1 and part 2) * Section 6: Proofs by induction and the correctness of QuickSort The rest of the text is about graph theory, including: * Graphs: basics and representations * Graph search overview * Breadth-first search (BFS) and shortest paths * BFS and undirected connected components * Depth-first search (DFS) * Topological sort * Computing strongly connected components * The structure of the web * Shortest paths and Dijkstra's algorithm The final sections cover data structures, including: * Heaps: operations, applications, and implementation details * Balanced search树：操作，应用和实施详细信息 *搜索树：旋转 *哈希表：操作，应用和实施细节 * Bloom过滤器：基础知识和启发式分析本课程涵盖了图理论和算法设计中的一系列基本主题。**决策，搜索和优化** P！= NP猜想和指数时间假设。还描述了下降时钟拍卖的实施和最终结果。**无线频谱重新调整**涵盖了回购许可证和可行性检查的贪婪启发式方法。**算法设计现场指南**本书以结尾结束，包括视频，奖励幻灯片，讨论论坛，勘误表，测试用例和编程项目的数据集。**编程问题**提出了两个问题：Karatsuba乘法和计数反转。提供了理智检查和测试用例，以及针对反转问题的挑战数据集。此外，还探索了QuickSort算法，并提出了测试用例和挑战。涉及QuickSort的挑战问题，其中100个元素的数组需要使用不同的枢轴策略进行排序：始终将第一个元素，最后一个元素或中位数用作枢轴。应计算每个策略的预期比较数。此外，还存在与线性时间选择算法，强烈连接组件和Dijkstra算法有关的测试用例和挑战。（注意：我以原始语言保留了文本。）期待讨论从顶点1到顶点7、37、59、82、99、115、133、165、188和197的最短路径距离。此外，我们将研究编程问题，例如中间维护问题，2-SUM，贪婪的调度，霍夫曼代码，最小跨越树木和加权独立集。这些测试用例涉及求解KTH中位数，在数组中找到目标值，安排重量和长度的作业，构造最佳前缀无代码，并确定最小跨越树的成本。给定文章文本此处文章讨论了各种编程问题，包括与图形相关的问题，例如路径图的最大重量独立集和旅行推销员问题。它还涉及序列对齐，最佳的二进制搜索树以及最短的路径。这些问题的挑战具有不同的复杂性水平，需要创造性的解决方案才能有效地计算最佳结果。给定文本描述了与图理论和计算复杂性有关的不同问题实例，包括针对各种算法的测试用例和挑战数据集，例如旅行推销员问题（TSP）和通过SAT求解器的图形着色。它还提供了指向外部资源的链接，并参考了一本名为“算法照明”的书，以进行进一步研究。文本包括最佳旅行成本的描述，基于欧几里得距离的边缘成本以及有关这些实例的文件格式的详细信息。由Tim Roughgarden照亮的算法是一部开创性的书籍系列，以引人入胜且易于访问的方式提出了算法的核心思想。它受到了玛丽·沃特（Mary Wootters），阿夫拉汉姆·莱夫（Avraham Leff）和丹尼尔·辛加罗（Daniel Zingaro）等专家的高度赞扬，他们欣赏其独特的教学算法方法。这本书的奇异能力将算法设计与教学设计混合在一起，使其与其他教科书区分开来。Roughgarden对算法和学习的热情使材料与学生相关且令人愉悦。这本书是由Coursera和EDX上的在线课程启发的DIY系列的一部分，其中有四卷可用，包括精装综合版。该系列为学习者提供了足够的机会，可以检查他们的理解，研究示例并在上下文中查看算法，从而使其成为那些起步者的绝佳资源。可以通过各种渠道订购，包括书店，亚马逊和出版商的网站。这本书已被翻译成几种语言，使其在全球读者可以使用。