XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System反转
提示文本到图像扩散模型的迅速反转
提供给文本对图像差异模型的提示的质量决定了生成的内容对用户意图的忠诚程度，通常需要“及时工程”。要通过及时的工程来利用目标图像的视觉概念，当前方法在很大程度上通过优化然后将它们映射到伪tokens来依赖嵌入反演。然而，使用这种高维矢量表示是具有挑战性的，因为它们缺乏语义和可解释性，并且只允许使用它们时模拟矢量操作。相反，这项工作着重于反转扩散模型，以直接获得可靠的语言提示。这样做的挑战在于，由此产生的优化问题从根本上是离散的，提示的空间呈较大。这使得使用标准优化技术，例如随机梯度下降，困难。为此，我们利用延迟的投影方案来访问代表模型中词汇空间的提示。此外，我们利用了扩散过程的时间段与图像中不同级别的细节相差的发现。后来的，嘈杂的，前传扩散过程的时间段对应于语义信息，因此，此范围内的迅速反转提供了代表图像语义的令牌。我们表明，我们的方法可以确定目标图像的语义可解释和有意义的提示，该提示可用于合成具有相似内容的多样化图像。我们说明了优化提示在进化图像生成和概念删除中的应用。
密度反转的效果 - 科学艺术和梅蒂尔（SAM）
Science Arts＆Métiers（SAM）是一个开放访问存储库，收集了艺术与Métiers技术研究所研究人员的工作，并在可能的情况下可以在网络上自由使用。
1-325 GHz 频段高度可调高 Q 值反转模式 MOS 变容二极管
对高速数据传输的迫切需求加上纳米技术节点的发展，正推动通信标准（如 5G）向毫米波频段发展。毫米波频段的使用还涉及汽车雷达、成像或医疗应用。在更高的频段，用户可以受益于更宽的带宽，从而可以获得所需的数据速率或雷达分辨率的提升。另一方面，消费类应用需要低成本的解决方案，例如 CMOS 或 BiCMOS 技术提供的解决方案。然而，虽然 BiCMOS 技术中晶体管的工作频率 (𝑓)/𝑓 *+,) 高于 400 GHz 以满足毫米波应用 [1]，但这些技术中无源可调元件的种类仅限于少数几种变容二极管或开关电感器。可调元件可用于执行必要的射频功能，例如 VCO 调谐 [2]、相移控制，尤其是构建波束控制系统以补偿自由空间中路径损耗的增加 [3]，或用于校准目的 [4] 等。可调设备的性能可通过调谐范围和品质因数来量化
编程平行密集的矩阵因子化和新产生numa体系结构的反转
我们提出了一种方法，以解决从新一代共享内存NUMA架构的出现中得出的可编程性问题。为此，我们采用了密集的矩阵因子化和矩阵反转（DMFI）作为用例，并且我们针对两种现代体系结构（AMD Rome和Huawei Kunpeng 920），它们表现出了可配置的Numa拓扑。我们的方法论通过为DMFI提出多域的实现以及混合任务和循环级并行化来追求各个不同的NUMA配置的性能可移植性，以配置多线程执行，以在核心到达核心绑定，从而利用核心固定型绑定，并以较小的代码进行限制。此外，我们还介绍了DMFI多域实现的概括，该实现几乎支持当前和未来体系结构中的任何NUMA拓扑。我们对三个代表性密集的线性代数操作的两个目标架构进行的实验验证了该提案，揭示了有关调整代码及其执行以改善数据访问区域的必要性的见解，并报告跨架构以及与固定的数字竞争的构建和内部互动竞争的群体相关联，以实现的范围，以实现距离，以实现范围，以实现距离，以实施欧元，以实现距离，以实施欧元，以实施欧元，以实现距离，以实施欧元，以实现距离，以实现距离，并将其竞争性地融合到脉络上，并涉及群体的范围，以实现距离，并将其与范围内的脉络相关联。 编程。
通过差分相对比茎的时间反转操作驱散纳米级电场和磁场
差异相对比对比（DPC）扫描透射电子显微镜（STEM）最近引起了显着的兴趣，可以在高空间分辨率下绘制静电和磁场的映射。然而，由于其对静电和磁场的同时敏感性，磁性样品上DPC测量的解释并不直接。在这项工作中，我们证明了对洛伦兹力的两个贡献可以通过电子束的时间反转操作分离。在实践中，通过重复将样品升至180后，可以通过重复DPC-STEM测量来轻松实现这种情况。两种贡献的分离允许区分静电电势的影响，例如，具有均匀成分的样品中的厚度变化与实际磁信号。这种方法与DPC-stem或更普遍地通过4D词干对磁纳米结构的研究特别相关。
AI-Smartphone无标记运动捕获反转跳动期间髋关节，膝盖和踝关节运动学的运动
f i g u r e 1 Vicon标记（前后）用于反射标记（A）：右前头部RFHD，左前头部LFHD，左后头LBHD，左后头LBHD，右后头RBHD，Clavicle Clav，Clavicle Clav，Clavicle clav，serternum strn，c7，C7，C7，C7，c7 LWRA/LWRB, Left Finger LFIN, Right Shoulder RSHO, Right Upper Arm RUPA, Right Elbow RELB, Right Forearm RFRM, Right Wrist RWRA/RWRB, Right Finger RFIN, Left ASIS LASI, Left PSIS LPSI, Right ASIS RASI, Right PSIS RPSI, Left thigh LTHI, Left Knee LKNE, Left Tibia LTIB, Left Ankle LANK, Left脚跟Lhee，左脚趾ltoe，右大腿Rthi，右膝盖rkne，右胫骨rtib，右脚踝等级，右脚跟Rhee和右脚趾rtoe； SBSQ置（B）的标记模型由24个解剖键组成组成，结合成骨骼模型：0：骨盆中心，1：中心左髋关节，2：右臀部中心臀部，3：下脊柱，4：左膝盖中心，4：左膝盖，5：右膝盖的中心，6：中心，7：中心，7：左中间：左左：左：左：左：左：8：左：脚趾，11：右脚趾的中心点，12：脖子，13：左锁骨中心点，14：右侧锁骨中心点，15：头部中心，中心，16：左肩关节中心：17：右肩关节中心，右肘接头，18：左肘接头中心，19：右肘中心，右肘关节中心，20：20：左手腕的中心：左手腕的中心，21：左手腕的中心，左右22：左侧的中心：左侧的右侧孔右侧和23：23：23：23：23：23：23：23：23：23：
EM4（有效微生物4）对黄瓜生长和生产率的影响（Cucumis sativus L.） 在非贵族 - 下，针对松树松香中的阿贝酸反应的定向研究 基于反转的地热系统结构的3D可视化
黄瓜（Cucumis sativus L.）是一种营养健康的蔬菜，通常由印度尼西亚人食用。为了满足19009年大流行期间家庭规模需求的自给自足，可以在家庭花园中，使用诸如Polybags之类的容器在家庭花园中进行黄瓜种植。在有限的土地上种植黄瓜，需要通过在种植时将有效的微生物4（EM4）应用于多袋培养基，需要精心优化的种植培养基组成。进行了研究，旨在确定黄瓜生长和生产力的最佳EM4剂量。这项研究使用了一个随机块设计，该设计由对照组成，三个治疗剂量为10％EM4，即每个polybag的20、40和60 mL，具有六个复制。使用的种植培养基是壤土和山羊粪的混合物。NPK肥料作为额外的营养剂。EM4应用程序是通过将其倒入Polybags的种植媒体中每隔八天就完成的。结果表明，黄瓜植物的生长参数和生产率的提高，即植物的高度，叶叶绿素含量，花朵出现时间，花朵的数量以及形成水果的花的数量。40 mL EM4是显示出最高生长和生产率的剂量。
收益率曲线正在反转。我为什么要关心？
历史上，收益率曲线反映了市场对经济前景的看法，尤其是通胀以及央行可能采取何种政策（无论是增加或取消刺激措施，还是试图维持现状）。通常，通胀上升会导致曲线向上倾斜，因为物价上涨会促使投资者要求更高的长期回报，以抵消最终收到的支付中购买力的损失。但当投资者预期美联储加息抑制通胀的政策将导致经济衰退时，收益率曲线可能会反转。这种联系使收益率曲线反转成为即将出现经济衰退（就像2007年开始的那次衰退）的备受关注的指标。特别是，在过去七次美国经济衰退之前，三个月期国库券和十年期国库券之间的利差都出现反转。
反转问题：为什么算法应推断精神状态，而不仅仅是预测行为
有两种方法可以分析有关人的数据，如果您愿意的话，有两种“文化”（Breiman，2001； Snow，1959）。一个人是心理学文化 - 现在已经超过一个世纪了，完全熟悉。对于行为科学家来说，1个数据是一种结束的手段，用于改善我们关于人类思想的理论。数据可用于测试竞争理论并开发新的理论。最终，数据都是为了让我们了解理论是正确和重要的。另一种文化（将其称为机器学习文化）是新的，但迅速增长。这种文化就是要使用大量的行为数据来预测人们会做什么。这种文化所产生的算法现在在社会的范围内广泛运作，包括在社交媒体上为人们策划内容，推荐产品（书籍，电影等）。），并自动化专家决策。机器学习文化与心理文化形成鲜明对比。它是成功的算法，在不利用心理学的理论见解的情况下成功地预测行为。
偶极量子多体自旋系统中的时间反转
宏观系统中的时间反转与日常经验相矛盾。仅通过时间反转导致杯子破碎的微观动力学，几乎不可能将破碎的杯子恢复到其原始状态。然而，借助现代量子技术提供的精确控制能力，量子系统的幺正演化可以随时间逆转。在这里，我们在原子气体中的里德堡态表示的偶极相互作用、孤立多体自旋系统中实施时间反转协议。通过改变编码自旋的状态，我们翻转了相互作用哈密顿量的符号，并通过让退磁多体状态随时间演化回磁化状态来展示磁化弛豫动力学的逆转。我们使用洛施密特回声的概念阐明了原子运动的作用。最后，通过将该方法与弗洛凯工程相结合，我们展示了具有不同对称性的大量自旋模型的时间反转。我们的状态转移方法适用于广泛的量子模拟平台，其应用范围远远超出量子多体物理学，涵盖从量子增强传感觉到量子信息扰乱。