XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System及时
用于及时更新的非合作多址博弈
摘要 — 我们考虑一个自私节点网络，这些节点希望尽量缩短它们在其他节点上的更新时间。节点使用基于 CSMA/CA 的访问机制通过共享频谱发送更新。我们将由此产生的竞争建模为非合作的一次性多址接入博弈，并研究两种不同介质访问设置的均衡策略 (a) 碰撞比成功传输短，(b) 碰撞更长。我们研究 CSMA/CA 时隙中的竞争，其中节点可以选择传输或保持空闲。我们发现介质访问设置对节点具有强大的激励作用。我们表明，当碰撞较短时，传输是一种弱主导策略。这导致所有节点都在 CSMA/CA 时隙中传输，从而保证发生碰撞。相反，当碰撞较长时，不存在弱主导策略，并且在时隙开始时的某些条件下，我们得出混合策略纳什均衡。
6G中的及时和大规模沟通：实用主义，学习和推论
摘要-5G扩大了无线系统的传统焦点，以采用两种新的连接类型：超可靠的低延迟和大规模沟通。6G黎明时的技术环境与过去的5G不同，这主要是由于通信节点的智能不断增长。这使一组相关的沟通问题超出了对语义和务实交流的可靠转移。本文在这些新发展的角度将低延迟和大规模沟通向6G进行了演变。首先，语义/务实的通知问题是通过与语言学的相似之处来提出的。我们详细阐述了语义沟通与源/频道编码的信息理论问题的关系，而广义的实时综合设施则在网络物理系统和实时推理的背景下进行。大规模进入大规模闭环通信的演变得到了详细说明，从而使无线传感器和执行器之间的交互式通信，学习和合作能够。
关键的及时工程策略以平衡成本，绩效和准确性
首先，您将需要在提示中清楚地定义所需的响应，以避免AI的误解。例如，如果您要求提供一个新颖的摘要，则清楚地表明您正在寻找摘要，而不是详细的分析。这有助于AI仅专注于您的请求，并提供与您的目标保持一致的响应。
探索教师反馈对学习成绩的影响：定量分析，重点是及时
摘要：研究的背景是在此部分中设置的。随之而来的是目标和研究问题。假设，以提高以下部分的研究标准。为了提高学生的学习成绩，必须了解及时的评分或反馈生成系统的重要性。每个学生都在学术界的个人步伐，并通过积极或乐观的反馈来鼓励他们，可以提高他们的信心水平。建立老师的清晰可实现的期望可以帮助学生在考试或项目后获得更好的反馈。手稿通过本研究的主要定量方法重点关注数据收集。在此过程中，已经设定了10个基于主题的问题和3个人群问题，以收集55名参与者的信息。通过SPSS软件在本节中分析了通过调查收集的信息。使用SPSS工具的使用有助于分析统计信息，从而提高了发现的清晰度。这项研究的发现有助于有效地解决研究问题。回归分析有助于证明假设并提高有关研究主题的知识。这项研究的目的是了解教师反馈对学生学习成绩的影响。因此，已经做出了一种准确的有条理选择，有助于收集相关信息。关键字：教师反馈，学习模式，学术改善，学术压力。
SP IM申请处理及时率和纠正措施计划
○在19日共同健康紧急情况下，马里兰州实施了全州的工作量共享策略，以产生积极的影响。考虑到全州员工与客户比率的变化，马里兰州已开始在其运营模型中制度化工作量共享的过程。国家正在最终确定E＆E系统的更改，以有效地实施工作负载共享。系统变化后，马里兰州将优先考虑巴尔的摩县，蒙哥马利县，乔治王子县和维科米科县的立即工作机会，因为它们占SNAP Caseload的大约39％，目前占平均72.58％的FNS fns fns apt 24。国家将在2024年4月1日之前将这些司法管辖区纳入工作量共享。
Unist：一个及时授权的城市时空预测的通用模型
城市时空预测对于明智的决策，例如运输管理，资源优化和公共卫生策略增强至关重要。尽管在验证的自然语言模型中取得了突出的突破，这使一个模型能够处理各种任务，但对于时空建模的通用解决方案仍然难以捉摸。现有的预测方法通常是针对特定时空的SCE-Narios量身定制的，需要特定于任务的模型设计和广泛的域 - 特定于域的培训数据。在这项研究中，我们介绍了Unist，这是一种旨在在各种场景中为一般城市时空预测的Unist模型。受到大型语言模式的启发，Unist通过：（i）跨时空数据的可伸缩性取得了成功，（ii）有效的预训练可捕获综合时空关系，（iii）时空知识引导提示提示增强通用能力。这些迹象共同解锁了具有强大的概括能力的各种场景的通用模型的潜力。进行了20多个时空场景的实验，这表明了Unist在提高最先进的词典表现方面的功效，尤其是在少数弹奏和零弹性词语中。数据集和代码实现在https://github.com/tsinghua-fib-lab/unist上发布。
及时工程或微调？大语言模型的网络钓鱼检测案例研究
摘要：大语言模型（LLM）正在重塑机器学习（ML）应用程序开发的景观。能够执行各种任务的多功能LLM的出现降低了人类参与培训和维护ML模型的必要性。尽管有这些进步，但出现了一个关键的问题：这些广义模型是否可以否定对特定于任务模型的需求？本研究通过比较LLM在检测网络钓鱼URL中的有效性与迅速工程技术相对于微调时的有效性来解决这个问题。值得注意的是，我们探讨了用于网络钓鱼URL检测的多种及时工程策略，并将它们应用于两个聊天模型，即GPT-3.5-Turbo和Claude 2。在这种情况下，通过使用1000个样本的测试集，获得的最大结果是92.74％的F1评分。之后，我们对包括GPT-2，BLOOM，BABY LLAMA和DISTILGPT-2在内的一系列基本LLM进行了微调（主要是用于文本生成）的，用于网络钓鱼URL检测。微调方法最终达到了峰值性能，在同一测试集上达到了97.29％的F1分数和99.56％的AUC，从而优于现有的现有先进方法。这些结果表明，尽管LLM通过及时的工程来实现，但可以加快应用程序开发过程，实现不错的表现，但它们不如专用的，特定于任务的LLM。
白天光学对低地球轨道及时空间领域感知的贡献
随着低地球轨道 (LEO) 上的物体密度不断增加，对选定感兴趣物体的时间关键空间域感知 (SDA) 信息的需求也随之增加。虽然雷达系统提供了大部分 LEO 跟踪数据，但它们的每传感器总成本阻碍了其广泛普及，并导致时间覆盖缺口，从而阻碍决策。在本文中，我们研究了一个假设的低成本天体光学望远镜系统网络（全天候活动）如何补充雷达系统，以增强对任何给定的可探测 LEO 物体子集的监管。我们执行传感器访问和数据质量模拟，考虑天气、太阳排斥、容量和精度限制，以呈现显着的性能统计数据，例如自上次观察以来的时间延迟和位置知识误差。我们得出结论，尽管存在某些限制，但天体光学系统可以提供一种廉价而有效的方法来增强及时的 LEO SDA。
及时了解疫苗接种情况：合作伙伴社交媒体工具包
今年秋冬季，保护好自己和亲人——及时接种疫苗。Medicare 涵盖流感、COVID-19、呼吸道合胞病毒等疫苗。使用此工具包鼓励您的关注者接种推荐的疫苗。与往常一样，了解 Medicare 最新动态的最佳方式是“关注”我们的 Medicare Facebook 页面并关注我们 @MedicareGov。
计算和通信协同调度，实现无线边缘的及时多任务推理
摘要 — 在多任务远程推理系统中，智能接收器（例如，指挥中心）使用从多个远程源（例如，边缘传感器）接收的数据特征执行多个推理任务（例如，目标检测）。在这些系统中促进及时推理的关键挑战来自 (i) 源的计算能力有限，无法从其输入中产生特征，以及 (ii) 信道的通信资源有限，无法同时将特征传输到接收器。我们开发了一种新颖的计算和通信协同调度方法，该方法确定特征生成和传输调度，以最大限度地减少受这些资源限制的推理错误。具体来说，我们将协同调度问题表述为弱耦合马尔可夫决策过程，以基于信息时代 (AoI) 的及时性来衡量推理错误。为了克服其 PSPACE 难度，我们分析了该问题的拉格朗日松弛法，从而得出增益指标，用于评估每个潜在特征生成-传输调度操作的推理误差的改善。在此基础上，我们开发了一种最大增益优先 (MGF) 策略，我们证明，随着推理任务数量的增加，该策略对于原始问题而言是渐近最优的。实验表明，MGF 相对于不同任务、渠道和来源的基线策略获得了显着的改进。