XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System同余伪
量子伪enentangrempt
•主要主题：cft中的纠缠= ADS中的几何形状（例如，RT公式，ER = EPR ...）•我们的结果：无法“感觉到”或有效地观察到纠缠•如果相应的几何形状是“可口的”，那么ADS/CFT词典必须很难计算（在
通过生成伪标签
密集的检索方法在多语言信息检索中表现出了有希望的表现，其中查询和文档可以使用不同的语言。然而，密集的检索器通常需要大量的配对数据，这在多语言方案中带来了更大的挑战。本文介绍了UMR，这是一个未经任何配对数据的训练的ultialual ultilitual contriever r etriever。我们的方法利用了多语言语言模型的序列估计功能，以获取用于培训密集猎犬的伪标签。我们提出了一个两阶段的框架，该框架迭代地改善了多语言密集猎犬的功能。两个基准数据集的实现结果表明，UMR的表现优于监督的基线，展示了训练Mul-listingual语言检索器而没有配对数据的潜力，从而增强了其实用性。1
记忆伪像的历史
抽象的人类生物记忆系统已经改编成使用技术文物来克服这些系统的某些局限性。例如，在执行困难计算时，我们使用笔和纸来创建和存储外部数字符号；记住我们的约会时，我们会使用日历；记住要购买的东西时，我们会使用购物清单。本章着眼于记忆伪像的历史，描述了从洞穴绘画到虚拟现实的演变。它首先表征了记忆工件，内存系统和两个主要功能，这些伪像具有，这些功能是为了帮助单个用户完成内存任务和文化继承渠道（第2节）。It then outlines some of our first symbolic practices such as making cave paintings and figurines, and then moves on to outline several key developments in external representational systems and the artifacts that support these such as written language, numeral systems and counting devices, diagrams and maps, measuring devices, libraries and archives, photographs, analogue and digital computational artifacts, the World Wide Web, virtual reality, and smartphones (section 3）。之后，这对记忆伪像的文化演变的累积性质提出了一些简短的观点，并推测了记忆伪像的未来，认为很难超越五年多的认识论视野（第4节）。
伪球菌）在气候变化下
摘要：对Viburni的潜在分配范围和管理策略知之甚少。基于历史分布数据和环境因素，本研究预测了使用Maxent（最大熵）在不同气候变化情景下传播的潜在适合viburni的区域。结果表明，最冷的季度（BIO19），降水季节性（BIO15）和最湿季度的平均温度（Bio8）的降水是确定viburni分布的最重要的环境因素。在当前的气候条件下，其潜在的适当地区是中国南部，整个日本，北美（尤其是美国东部），南美西南部，地中海沿岸和欧洲大部分地区，非洲中部，即撒哈拉沙漠沙漠南部，以及澳大利亚南部海岸。预计适合这种害虫的栖息地的总面积将来会增加。为了防止P. viburni的传播和传播，需要加强对南部港口的害虫的监测和隔离措施。
伪随机量子态密码学
伪随机态由 Ji、Liu 和 Song (Crypto'18) 引入，是可高效计算的量子态，在计算上与 Haar 随机态无法区分。单向函数意味着伪随机态的存在，但 Kretschmer (TQC'20) 最近构建了一个 oracle，相对于该 oracle 不存在单向函数，但伪随机态仍然存在。受此启发，我们研究了基于伪随机态执行有趣的加密任务的有趣可能性。假设存在将 𝜆 位种子映射到 𝜔 (log 𝜆 ) 量子比特状态的伪随机态生成器，我们构建了 (a) 统计上具有约束力且计算上具有隐藏性的承诺和 (b) 伪一次性加密方案。(a) 的结果是，伪随机态足以在多数不诚实的情况下构建恶意安全的多方计算协议。我们的构造是通过一种称为伪随机函数类状态 (PRFS) 的新概念得出的，这是伪随机状态的泛化，与经典的伪随机函数概念相似。除了上述两种应用之外，我们相信我们的概念可以有效地取代许多其他加密应用中的伪随机函数。
期望最大化伪标签
在本文中，我们研究了伪标签。伪标签使用未标记数据的原始推断作为自我训练的伪标签。我们通过建立该技术与期望最大化算法之间的联系来阐明伪标签的经验成功。通过这种方式，我们意识到原始的伪标签是其更全面的底层公式的经验估计。基于这一见解，我们提出了贝叶斯定理下伪标签的完整概括，称为贝叶斯伪标签。随后，我们引入了一种变分方法来生成这些贝叶斯伪标签，涉及学习阈值以自动选择高质量的伪标签。在本文的其余部分，我们展示了伪标签及其广义形式贝叶斯伪标签在医学图像半监督分割中的应用。具体来说，我们专注于：（1）从 CT 体积中对肺血管进行 3D 二元分割； (2) 从 MRI 体积中对脑肿瘤进行 2D 多类分割；(3) 从 MRI 体积中对整个脑肿瘤进行 3D 二元分割；(4) 从 MRI 体积中对前列腺进行 3D 二元分割。我们进一步证明伪标签可以增强学习到的表示的鲁棒性。代码发布在以下 GitHub 存储库中：https://github.com/moucheng2017/EMSSL 。