XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System启发
关于元启发式算法设计，实验和应用到现实世界优化问题
在过去的几年中，通过元启发式算法提出了现实世界优化问题及其有效的解决方案，这是无数研究的催化剂。尽管在设计和使用元启发式方面有数十年的历史进步，但就可怜性，算法设计的正直和新技术成就的性能验证性而言，仍然存在很大的困难。一个明显的例子是源于用于优化的元启发式学作品的稀缺可复制性，这通常是由于歧义和缺乏细节而不可避免的，这是在提出要复制的方法中。此外，在许多情况下，其报告的结果具有可疑的统计意义。这项工作旨在为观众提供一项良好实践的提议，这些建议在进行有关用于优化的元启发式方法的研究时应接受，以提供科学的严格，价值和透明度。为此，我们介绍了一种逐步的方法论，涵盖了解决这个科学领域时应遵循的每个研究阶段。具体来说，将讨论有关问题，解决方案编码，搜索操作员的实施，评估指标，实验设计以及对现实世界绩效的考虑的问题，解决方案编码，实施解决方案，实施解决方案，将讨论经常被忽视但至关重要的方面和有用的建议。最后，我们将概述重要的考虑因素，挑战和研究方向，以实现新开发的优化元启发式学在其在现实世界应用环境上的部署和运营中的成功。
ma-贻贝启发的自我修饰非常有效...
降压涂层代表了一种通用成本效益的方法，可为各种底物提供保护，而不会损害底物的批量特性。然而，由于缺乏理性的设计原则，创建结合高效率，强烈的粘附和自我重新申请的水性聚合燃料涂层是有吸引力但又极具挑战性的。Inspired by mussel's unique adhesive, self-healing, and char-forming mechanisms, herein, a “group synergy” design strategy is proposed to realize the combination of self-healing, strong adhesion, and high efficiency in a fully polymeric fire-retardant coating via multiple synergies between catechol, phosphonic, and hydroxyethyl groups.创建的粘贴涂层表现出快速的房间温度自我修复能力和对（非）极性底物的强粘附能力，这是由于这些组启用了多种动态非共价相互作用。由于这些官能团在暴露于浮游时的结构完整但略微扩展的炭层的形成，因此，200μm厚的涂层可以使极其易碎的聚苯乙烯泡沫非常困难地点燃和自我效果，这远远超过了先前的策略。此外，这种涂层可以为从聚合物泡沫和木材到织物和钢的各种底物提供通用的特殊保护。这项工作提出了一种有希望的材料设计原则，可以创建下一代可持续的高性能燃料涂层，以进行一般保护。
BRAINGPT：一个受大脑启发的基于 SNN 的大型
基于人工神经网络 (ANN) 的大型语言模型 (LLM) 表现出色，但在计算效率和生物可解释性方面面临挑战。我们提出了 BrainGPT，这是一种基于测试时间训练 (TTT) 框架并受到脉冲神经网络 (SNN) 和神经生物学原理启发的新型 LLM 架构。我们的方法采用双模型结构，模拟人脑中观察到的分层语言处理，并利用具有自适应阈值的专门积分和激发神经元模型。通过多阶段训练策略，包括量化感知预训练、ANN 到 SNN 的转换和受生物启发的无监督学习，我们实现了从 ANN 到 SNN 的数学证明的无损转换，保留了 100% 的原始 ANN 模型的性能。此外，受生物启发的无监督学习优化了维持 100% ANN 性能所需的最大时间步骤。与原始 TTT 模型相比，BrainGPT 的能源效率提高了 33.4%，训练收敛速度提高了 66.7%。这项工作推动了节能且可生物解释的大型语言模型的开发，这些模型的性能可与最先进的基于 ANN 的模型相媲美，同时显著改进了 TTT 框架。
2024年9月的州启发奖摘要
项目名称：建筑希望超越恢复受赠人：住房发展联盟奖励金额：$ 500,000公告日期：2024年9月项目摘要：肯塔基州哈扎德市Hazard的住房发展联盟Inc.的ARC授予500,000美元，用于建筑物希望超越恢复项目。该项目将向恢复物质使用障碍（SUD）的个人提供劳动力培训和认证，以支持Hearthitt，Knott，Leslie和Perry县的洪水恢复工作。随着大型洪水后建设项目的需求将增加，因为整个地区的大型建筑项目于2024年晚些时候开始。建筑物希望超越恢复计划预计将为12个人提供熟练的动手培训，以恢复SUD恢复，宜居工资的工作经验以及灵活的安排，以适应完成恢复计划和/或法院要求的完成。
面向自动驾驶的高效脑启发学习...
摘要：准确安全地预测周围车辆的轨迹对于完全实现自动驾驶 (AD) 至关重要。本文提出了类人轨迹预测模型 (HLTP++)，该模型模拟人类的认知过程以改进 AD 中的轨迹预测。HLTP++ 采用了一种新颖的师生知识提炼框架。配备自适应视觉区的“老师”模型模仿人类驾驶员根据空间方向、距离和驾驶速度等因素表现出的注意力动态分配。另一方面，“学生”模型侧重于实时交互和人类决策，与人类的记忆存储机制相似。此外，我们通过引入新的傅里叶自适应脉冲神经网络 (FA-SNN) 来提高模型的效率，从而可以用更少的参数进行更快、更精确的预测。使用 NGSIM、HighD 和 MoCAD 基准进行评估，HLTP++ 表现出比现有模型更优异的性能，在 NGSIM 数据集上将预测轨迹误差降低了 11% 以上，在 HighD 数据集上将预测轨迹误差降低了 25%。此外，HLTP++ 在输入数据不完整的具有挑战性的环境中表现出很强的适应性。这标志着在实现完全 AD 系统的过程中迈出了重要一步。
铅。维持。启发。
本年度可持续性报告提供了与我们所有业务中的可持续性绩效，物质风险和治理有关的物质信息。它涵盖了2023年4月1日至2024年3月31日的报告期。它提供了Vedanta Resources Limited的子公司Vedanta Limited的全面信息。本报告中的披露与合并财务基础保持一致。Vedanta集团由Vedanta Limited，其子公司，同事和合资企业组成，其详细信息在综合报告的第323页和2024财年的年度帐户中给出。所有这些实体都是为了对集团进行财务合并的目的；但是，为了报告可持续性报告中的数据和信息，我们根据管理层的重要性评估，考虑了Vedanta Limited，其10家子公司和38个站点，其列表如下所示。
受大脑启发的人工智能
当前的人工智能 (AI) 模型通常专注于通过细致的参数调整和优化技术来提高性能。然而，这些模型背后的基本设计原则受到的关注相对较少，这可能会限制我们对它们的潜力和约束的理解。这篇全面的评论探讨了塑造现代 AI 模型（即脑启发式人工智能 (BIAI)）的各种设计灵感。我们提出了一个分类框架，将 BIAI 方法分为物理结构启发模型和人类行为启发模型。我们还研究了不同 BIAI 模型擅长的实际应用，强调了它们的实际优势和部署挑战。通过深入研究这些领域，我们提供新的见解并提出未来的研究方向，以推动创新并解决该领域当前的空白。这篇评论为研究人员和从业者提供了 BIAI 格局的全面概述，帮助他们发挥其潜力并加快 AI 发展的进步。
利用物理启发的费米子减少纠缠......
在从头算电子结构模拟中，费米子到量子比特的映射表示从费米子问题到量子比特问题的初始编码步骤。这项工作引入了一种物理启发的映射构建方法，可在模拟感兴趣的状态时显着简化纠缠要求。电子激发的存在驱动了我们映射的构建，从而减少了量子比特空间中目标状态的相关性。为了对我们的方法进行基准测试，我们模拟了小分子的基态，并观察到与使用传统映射的先前研究中的经典和量子变分方法相比，我们的性能有所增强。特别是在量子方面，我们的映射需要减少纠缠层数量，以实现 LiH、H 2 、( H 2 ) 2 、H ̸= 4 拉伸和苯的 π 系统的精度，使用 RY 硬件高效的假设。此外，我们的映射还为 N 2 分子的密度矩阵重正化群算法提供了增强的基态模拟性能。
层次结构，分布式和大脑启发的物联网系统的学习
摘要 - 在本文中，我们提出了Edgehd，这是一种层次结构 - 意识到的学习解决方案，以高度分布，具有成本效益的方式进行在线培训和推断。我们使用受脑启发的高维（HD）计算作为关键启用器。HD计算在高维空间上执行计算任务，以模仿人类记忆的功能，例如数据间关系推理和信息聚集。EdgeHD利用高清计算有效地学习各个设备上的分类模型，并通过层次结构的IoT节点组合模型，而没有高通信成本。我们还提出了一种硬件设计，该设计可以加速低功耗FPGA平台上的EdgeHD。我们评估了各种现实分类应用程序的EdgeHD。评估表明，EdgeHD通过降低的通信提供了高度有效的计算。例如，与集中的学习方法相比，EdgeHD平均达到3.4×和11.7×（1.9×和7.8×）的加速和能量效率提高（推断）。，培训的沟通成本降低了85％，推理降低了78％。I. i ntroduction机器学习方法已被广泛用于为许多认知任务提供高质量。运行复杂的学习任务需要高计算成本来处理大量学习数据。一个常见的解决方案是将云和数据中心用作主要的中央计算单元。在物联网系统中，部署了大量嵌入式设备以从环境中收集数据并产生信息。然而，随着物联网（IoT）的出现，集中式方法面临着针对高性能计算的几个可扩展性挑战[1]，[2]，[3]，[4]，[4]，[5]，[6]。需要汇总部分数据才能执行IoT网络中的目标学习任务，例如家庭或城市规模。因此，它导致高潜伏期的高沟通成本，将所有数据点传输到集中式云。最近的研究工作研究了如何以分布式方式扩展学习任务，其中数据是从不同设备收集的。研究的主流通常被称为联邦学习[7]，[8]，[9]，[2]。例如，[10]中的研究在多个设备上训练一个中央深神经网络（DNN）模型，在这些设备中，每个设备的数据具有相同的功能集。但是，在物联网层次结构中有效学习仍然是一个悬而未决的问题。我们认识到以下技术挑战