XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System压缩算法
基于压缩感知多通道脑电信号加速稀疏性重建
能够记录和传输生物信号的可穿戴电子设备可以提供便捷且普遍的健康监测。典型的脑电图记录会产生大量数据。传统的压缩方法无法将数据压缩到奈奎斯特速率以下，因此即使压缩后数据量仍然很大。这需要大量存储空间，因此传输时间也较长。压缩感知提出了解决这个问题的方法，并提供了一种将数据压缩到奈奎斯特速率以下的方法。本文提出基于双时间稀疏性的重建算法来恢复压缩采样的脑电图数据。通过使用schattern-p范数修改基于双时间稀疏性的重建算法并在处理前对脑电图数据进行去相关变换，进一步改善了结果。所提出的改进双时间稀疏性的重建算法在SNDR和NMSE方面优于基于块稀疏贝叶斯学习和Rackness的压缩感知算法。仿真结果进一步表明，所提出的算法具有更好的收敛速度和更短的执行时间。
![arxiv：2502.04210v1 [cs.lg] 2025年2月6日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e1ea1b3f806283bce4c06a8eedadbb1b6296419a.webp)
arxiv：2502.04210v1 [cs.lg] 2025年2月6日
我们探索因果关系，对称性和压缩之间的关系。我们基于学习和压缩之间的已知连接与因果模型无法识别的设置之间的已知联系。我们提出了一个框架，在该框架中由于多种环境压缩数据而出现因果关系。我们将算法因果关系定义为因果关系的替代定义。我们证明了算法因果关系和对称结构如何从最小化Kolmogorov复杂性上的上限的情况下出现，而无需干预目标。我们假设这些见解还可以提供有关机器学习模型中因果关系（例如大语言模型）的出现的新观点，在这些模型中，因果关系可能无法明确鉴定。关键字：算法因果关系，压缩，对称性，Kolmogorov复杂性
从算法和基于RL的算法到LLM驱动的剂从算法和基于RL的算法到LLM驱动的剂
退出节点：逃避者可以从出口节点逃脱有限时间：play limited STEPS捕获：一个追随者和逃避者在同一时间左右达到相同的节点零和不完美的信息不完美的信息广泛形式的伸缩性可伸缩性挑战：动作空间呈上型，随着地图的大小，时间上的尺寸，
算法规则制定与算法指导
算法即将出现在政府上。这一变化提出的一个法律问题是《行政程序法》（“ APA”）将在多大程度上规范使用算法作为代理审判员的决策支持工具。根据APA，“规则”是官方具有约束力的政策陈述，需要注意和评论以及严格的实施前司法审查，而“指导”正式被视为非约束建议，实际上是不可申请的。算法工具的实用通常占据两者之间的灰色区域。为了帮助清理灌木丛，我们深入研究了计算机科学和经济学文献，以提供一系列可行的启发式方法，以帮助区分算法规则制定与算法指南。这些启发式方法与计算机科学文献中的最佳实践保持一致，并提供了对采用更安全算法的机构激励措施的见解。我们建议制定规则制定的幽灵可能具有与现有的算法安全建议一致的最佳实践的纽约机构的价值。具体来说，避免APA规则制定可能会鼓励机构防止自动化偏见和算法部署造成的其他潜在危害。以这种方式，在APA现有框架下的区分算法规则和指导可能与计算机科学中的最佳实践相吻合。
使用算法思维设计算法
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决策树算法与k-最近邻算法的比较...
糖尿病是一种慢性代谢性疾病，其特征是血糖升高，可导致眼睛和重要器官受损。2 型糖尿病是糖尿病的一种变体，最常影响 18 岁以上的成年人，这种变体引起的症状并不明显，识别它需要很长的测试过程。使用分类算法预测糖尿病，有助于在疾病早期阶段将风险降至最低，并帮助健康从业者控制糖尿病的影响。在本研究中，作者在 Pima Indian Diabetes 数据集上比较了决策树和 K-Nearest Neighbor 算法在预测糖尿病方面的表现。两种算法模型均使用 3 个数据集共享比率进行训练，分别为 80:20、70:30 和 65:35。此外，作者还实施了 GridSearchCV 超参数调整，以找到两种模型的最佳参数。两种模型的准确率、精确度、召回率和 F-1 分数用于确定哪种模型具有最佳性能。结果表明，未进行超参数调优的决策树算法在 70:40 的比例下效果最佳，准确率为 83.33%；KNN 算法中 K=7 为最优 K 值，准确率为 77.65%；进行超参数调优的 GridSearchCV 在 80:20 和 65:35 的比例下效果最佳，能够找到决策算法中的最佳参数。但决策树算法仍然存在过拟合的问题。
迈向算法的数字民族志算法上下文
Aguirre-Mardones，C.，Iranzo，A.，Vilas，D.，Serradell，M.，Gaig，C.，Santamaria，J。，＆Tolosa，E。（2015年）。特发性快速眼动睡眠行为中的非运动症状的患病率和时间表。神经病学杂志，262（6），1568 - 1578。https：//doi.org/10。1007/S00415-015-7742-3美国睡眠医学学院（2014）。 I. L. Darien（ed。） ），《睡眠障碍的国家间分类：诊断和编码手册》（第三版，修订版 edn）。 美国睡眠医学学院。 Antelmi，E.，Donadio，V.，Incensi，A.，Plazzi，G。，＆Liguori，R。（2017）。 皮肤神经磷酸化的α-突触核蛋白沉积物在特发性REM睡眠行为障碍中。 Neurology，88（22），2128 - 2131。https：// doi。 org/10.1212/wnl.0000000000003989 Arnulf，I. （2012）。 REM睡眠行为障碍：运动表现和病理生理学。 运动障碍，27（6），677 - 689。https：// doi。 org/10.1002/mds.24957 Aurora，R。N.，Zak，R。S.，Maganti，R。K.，Auerbach，S。H.，Casey，K。R.，Chowdhuri，S.，Karippot，Karippot，A. （2010）。 治疗REM睡眠行为障碍（RBD）的最佳实践指南。 临床睡眠医学杂志，6（1），85 - 95。 Blumberg，M。S.和Plumeau，A。M.（2016）。 在REM睡眠行为障碍中的“梦制定”的新观点。 睡眠医学评论，30，34 - 42。https：//doi.org/10.1016/j.smrv.2015.12.0021007/S00415-015-7742-3美国睡眠医学学院（2014）。I. L. Darien（ed。） ），《睡眠障碍的国家间分类：诊断和编码手册》（第三版，修订版 edn）。 美国睡眠医学学院。 Antelmi，E.，Donadio，V.，Incensi，A.，Plazzi，G。，＆Liguori，R。（2017）。 皮肤神经磷酸化的α-突触核蛋白沉积物在特发性REM睡眠行为障碍中。 Neurology，88（22），2128 - 2131。https：// doi。 org/10.1212/wnl.0000000000003989 Arnulf，I. （2012）。 REM睡眠行为障碍：运动表现和病理生理学。 运动障碍，27（6），677 - 689。https：// doi。 org/10.1002/mds.24957 Aurora，R。N.，Zak，R。S.，Maganti，R。K.，Auerbach，S。H.，Casey，K。R.，Chowdhuri，S.，Karippot，Karippot，A. （2010）。 治疗REM睡眠行为障碍（RBD）的最佳实践指南。 临床睡眠医学杂志，6（1），85 - 95。 Blumberg，M。S.和Plumeau，A。M.（2016）。 在REM睡眠行为障碍中的“梦制定”的新观点。 睡眠医学评论，30，34 - 42。https：//doi.org/10.1016/j.smrv.2015.12.002I. L. Darien（ed。），《睡眠障碍的国家间分类：诊断和编码手册》（第三版，修订版edn）。美国睡眠医学学院。Antelmi，E.，Donadio，V.，Incensi，A.，Plazzi，G。，＆Liguori，R。（2017）。皮肤神经磷酸化的α-突触核蛋白沉积物在特发性REM睡眠行为障碍中。Neurology，88（22），2128 - 2131。https：// doi。org/10.1212/wnl.0000000000003989 Arnulf，I.（2012）。REM睡眠行为障碍：运动表现和病理生理学。运动障碍，27（6），677 - 689。https：// doi。org/10.1002/mds.24957 Aurora，R。N.，Zak，R。S.，Maganti，R。K.，Auerbach，S。H.，Casey，K。R.，Chowdhuri，S.，Karippot，Karippot，A.（2010）。治疗REM睡眠行为障碍（RBD）的最佳实践指南。临床睡眠医学杂志，6（1），85 - 95。Blumberg，M。S.和Plumeau，A。M.（2016）。在REM睡眠行为障碍中的“梦制定”的新观点。睡眠医学评论，30，34 - 42。https：//doi.org/10.1016/j.smrv.2015.12.002
人工智能与算法...
本工作论文由国家公共管理学院 (Enap) 教授 Pedro Cavalcante 于 2023 年 10 月在牛津大学布拉瓦尼克政府学院雷曼基金会公共部门项目访问期间撰写。João Pedro Caleiro 补充编辑。
超越算法
人工智能（AI）是一项能够处理大量数据的快速前进的技术，在当今的数字世界中为儿童开辟了新的机会和风险。AI融入日常生活的整合使其迅速成为各种行业的重要组成部分，包括医疗保健，教育，金融和住房。这种整合提出了需要立法和监管关注的独特挑战，以保护用户，尤其是儿童。尽管AI拥有巨大的承诺，但如果不受监管，对其处理能力的开采可能会损害目前和未来的儿童幸福感。练习，例如掠夺性营销，偏见的微靶向和监视过度，使儿童处于长期不良结果的危险中，包括侵犯隐私行为以及有限或无法公平地获得机会。解决这些问题将需要政策制定者，技术公司，教育工作者和其他利益相关者的共同努力，以确保所有儿童对AI负责任地使用。
算法合作
合作通常会增加人类和其他物种的福利，但是激励代理人合作可能很困难。囚犯的困境提炼了这种社会困境的基本激励措施和回报：帕累托有效的结果是在主导的策略中，因此每个人都有强大的动力来自由骑行对另一个玩家。从理论上讲，众所周知，未来互动或重复的可能性是建立自私者之间合作的可能性：未来的遭遇可通过双关语威胁来激励合规性。然而，由于有无数的均衡，这是足够高的差异因素和不合作的平衡持续存在，因此研究如何发挥重复囚犯的困境是一种经验性练习。庞大的实验文献（请参阅下面的文献评论）解决了人类参与者合作的决定因素，形式和水平。我们研究自学算法如何发挥重复的囚犯困境。具体来说，我们将算法置于实验室实验中实施的相同经济环境中，并使用用于研究人类行为的工具分析其范围（Dal B´o and Fr´echette，2018年）。与人类一样，我们对决定因素，形式和合作水平感兴趣。在这些维度中的每个方面，我们都借鉴了实验文献，以了解社会困境中自学算法与人类之间的相似性和差异。首先，我们检查塑造人类合作的决定因素是否也影响算法合作。第二，我们询问算法采用哪种策略，并将其与人类的算法进行对比。最后，我们比较了人类与算法之间的合作水平，并询问哪些因素会导致差异。了解自学算法的行为至关重要（Rahwan等，2019）。毕竟，算法向人类提供建议或越来越多地决定他们。例如，算法可以自主驾驶汽车，调整金融投资组合，检测欺诈或设定价格等。某些自主算法在战略环境中运行，并与其他自学代理反复互动。这可能发生在协调问题中；例如，在选择流量路线或