XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System向量和
为视障人士提供的智能个人 AI 助理
基于特征提取的盲人物体识别 [4]。SIFT（尺度不变特征）算法被提出来实现该解决方案。它不需要任何形式的图像转换。进行预处理以消除噪声和不均匀照明造成的挑战。然后借助局部特征提取方法找出兴趣点，并为其计算特征或向量和描述符。该算法有助于将图像表示为图像的兴趣点集合，这些图像对图像变换不变且对照明变化有部分影响。它克服了以前实现 RGB 到 HSI 转换的缺点，因为图像的复杂性不会影响性能。但是，所使用的算法是闭源的，很难在不同设备上实现。
通过ELSA-D任务探索的空间情境意识（SSA）活动
由于此特定任务的受控性质，Astroscale可以很容易地可以直接命令和控制两个航天器的仪器数据，包括准确的时间依赖于时间依赖的状态向量和航天器动力学。这可以评估任务的关键阶段中使用SSA服务的使用。本文旨在评估SSA要求，包括轨道传播和确定航天器，态度分析（州和进化率），方法分析和避免碰撞。通过评估和遗传后的这些需求，希望更好地了解哪些服务对于将来的RPO任务是必不可少的或理想的，无论它们是否是积极的碎片清除（ADR），EOL，EOL，轨道内检查还是寿命延长（LEX）。
第三个Pophilie B'
校正的基因在所谓的载体中传播到细胞。矢量就像一个包装，将功能基因传输到需要它的细胞。这是一种最初来自病毒的结构，但已修改以清除可能引起疾病的部分。载体在体内，它靶向需要功能基因的特定细胞：在血友病的情况下，这些是肝细胞。然后通过细胞处理功能基因以产生有效的凝结因子蛋白。尽管基因治疗不会改变人的DNA，但它引入了细胞中因子基因的健康副本。当前的疗法使用腺相关的病毒载体（AAV），但是将来可以使用许多类型的向量和其他矢量。
第 2 讲：状态空间和向量空间
简单地说，计算机的状态可以用 0 和 1 的序列来表示，其中每个数字称为一个位。对于量子情况，答案由量子力学的第一和第四个假设给出。要理解这些假设，我们需要先了解线性代数中的几个概念。这些笔记假设读者熟悉向量空间、基和线性独立性的概念。Strang 的书《线性代数及其应用》是复习这些概念的好资料。本讲解将重点介绍向量和矩阵。狄拉克符号在量子计算中被广泛用于表示这些线性代数量，因为它简化了对量子力学概念的理解。在这些笔记中，我们将在标准向量符号和狄拉克符号之间切换。
印度技术学院Indore High ... -CSE/IITI
研讨会数学的简要说明是人工智能（AI）和机器学习（ML）不可或缺的一部分，为算法开发和优化提供了基础框架。来自微积分，线性代数，概率理论和统计的概念是许多AI和ML算法的基础。优化技术（例如梯度下降）在很大程度上依赖于微积分，而概率理论对于理解模型中的不确定性至关重要。数据表示通常涉及矩阵，向量和张量，需要对数学概念有很强的掌握。复杂性分析，包括了解计算效率，从离散的数学和算法分析中获取。诸如降低维度降低和信号处理之类的技术大量利用了数学原理。神经网络是现代AI的中心，深深植根于微积分，线性代数和概率理论。此外，数学对于
通过光谱扩散的图生成
在本文中，我们提出了Grasp，这是一种基于1）图拉普拉斯矩阵的光谱分解位置的新型图生成模型和2）扩散过程。具体来说，我们建议使用剥离模型对特征向量和特征值进行采样，从中我们可以从中重建图形拉普拉斯和邻接矩阵。我们的突变不变模型还可以通过将它们连接到每个节点的特征值来处理节点特征。使用拉普拉斯频谱使我们能够自然捕获图形的结构特征，并直接在节点空间中工作，同时避免限制其他方法的适用性。这是通过截断符号来实现的，正如我们在实验中所显示的那样，这会导致更快但准确的生成过程。在合成和现实世界图上进行的一系列实验表明，我们模型对最新的替代方案的优势。
利用基于大脑的语义特征解码词向量
词嵌入是使用计数或预测技术构建的矢量语义表示，旨在从词语共现中捕捉含义的细微差别。自从它们被引入以来，这些表示就因缺乏可解释的维度而受到批评。词嵌入的这种特性限制了我们对它们实际编码的语义特征的理解。此外，它导致了它们所用于任务的“黑箱”性质，因为词嵌入性能的原因通常对人类来说仍然是模糊的。在本文中，我们探索了词嵌入中编码的语义属性，将它们映射到可解释的向量上，由明确的和神经生物学驱动的语义特征组成（Binder 等人，2016 年）。我们的探索考虑了不同类型的嵌入，包括分解计数向量和预测模型（Skip-Gram、GloVe 等），以及最新的情境化表示（即 ELMo 和 BERT）。
DNA组装与合成生物学
用户友好的DNA工程方法可以实现多个PCR片段组件，核苷酸序列改变和定向克隆。靶DNA分子和克隆载体由PCR产生，而相邻片段之间具有6-10个同源性碱基。pCR引物包含一个二氧化神经菌残基（DU），该残基（DU）在同源性区域的3´末端，可以容纳核苷酸取代，插入和/或缺失。然后使用引物用离散的重叠片段扩增向量和靶DNA，这些片段在两端都包含DU。随后使用用户酶对PCR片段进行处理会在每个DU上产生一个单个核苷酸间隙，从而导致PCR片段侧翼，侧面有SS延伸，使定制DNA分子的无缝和方向组装成线性化的载体。多碎片组件和/或各种诱变变化。
利用基于大脑的语义特征解码词向量
词嵌入是使用计数或预测技术构建的矢量语义表示，旨在从词语共现中捕捉含义的细微差别。自从它们被引入以来，这些表示就因缺乏可解释的维度而受到批评。词嵌入的这种特性限制了我们对它们实际编码的语义特征的理解。此外，它导致了它们所用于任务的“黑箱”性质，因为词嵌入性能的原因通常对人类来说仍然是模糊的。在本文中，我们探索了词嵌入中编码的语义属性，将它们映射到可解释的向量上，由明确的和神经生物学驱动的语义特征组成（Binder 等人，2016 年）。我们的探索考虑了不同类型的嵌入，包括分解计数向量和预测模型（Skip-Gram、GloVe 等），以及最新的情境化表示（即 ELMo 和 BERT）。