XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图聚类
基于CLIP模型的以图搜图方法
专门为猫与狗数据集和与铁路相关的数据集。目标是解决公共和专业领域中复杂背景和多角度摄影所带来的挑战。剪辑 - 取回剪辑模型的图像编码器作为其核心体系结构，提取图像特征，并构建一个相似性矩阵，以与不同图像之间的相似性分数。基于排序的结果，它显示最相关的图像。为了验证剪辑 - 恢复的鲁棒性和稳定性，我们进行了比较研究和干扰抗性实验。实验结果显示出显着的进度改进，表明了出色的图像检索效果。具体来说，剪辑回程有效地处理复杂的背景和构成不同数据集的变化，从而提供准确有效的检索服务。
具有基于图的聚类
异质多尺度方法（HMM）能够同时使用Exascale超级计算机的出现，能够同时使用多个尺度模拟多个尺度。但是，幼稚的实现显示大量裁员，并且非常昂贵。宏观模型通常需要计算大量非常相似的显微镜模拟。在层次方法中，这几乎不是一个问题，因为现象学组成模型很便宜。但是，当微观模拟需要例如高维分子动力学（MD）或有限元（Fe）模拟时，必须避免冗余。我们提出了一种适用于HMM工作流的聚类算法，该算法会自动分类并消除冗余显微镜模拟。该算法具有条纹的组合，以呈现微观模拟的参数配置和基于其相似性的图网络表示的低维表示。该算法可以将相似的参数配置聚类为单个参数，以减少所需的显微镜模拟数量。我们描述了算法在HMM应用耦合Fe和MD的背景下的实现，以预测聚合物 - 透明烯纳米复合材料的化学机械行为。该算法提供了计算效果的三倍降低，准确性损失有限。
有向图和无向图的广义谱聚类
谱聚类是聚类无向图的一种常用方法，但将其扩展到有向图（有向图）则更具挑战性。一种典型的解决方法是简单地对称化有向图的邻接矩阵，但这可能会导致丢弃边方向性所携带的有价值信息。在本文中，我们提出了一个广义的谱聚类框架，可以处理有向图和无向图。我们的方法基于一个新泛函的谱松弛，我们将其引入为图函数的广义狄利克雷能量，关于图边上的任意正则化测度。我们还提出了一种由图上自然随机游走的迭代幂构建的正则化测度的实用参数化。我们提出了理论论据来解释我们的框架在非平衡类别的挑战性设置中的效率。使用从真实数据集构建的有向 K-NN 图进行的实验表明，我们的图分区方法在所有情况下均表现良好，并且在大多数情况下优于现有方法。
海外垂类AI专题(5)
• 微软四季度表示Azure收入的6%来自AI贡献，季度收入达10亿美金，实现了过去连续三个季度的翻倍增长； • ServiceNow四季度剩余履约义务cRPO +23%高于业绩会指引2pct，一半是由净新年度合同ACV驱动，其中主要因为客户AI兴趣浓厚； • Palantir表示AI拉动商业客户增长新周期，四季度商业收入同比+32%，远高于22年+15%的增长，尤其美国区商业收入同比增 长+70% ； • Crowdstrike四季度年度ARR同比+34%至34.4亿美元，净新增ARR增长快速，预计2028年AI原生安全平台TAM 2250亿美元；
聚吡咯/铁基复合材料的制备及其应用
摘要：多吡咯（PPY）是一种廉价的导电聚合物，具有有效的存储容量，但其有限的溶解度限制了其生产和应用。因此，为了扩大其应用范围，多功能PPY复合材料的设计和研究引起了极大的关注。PPY/铁基复合材料是通过水热方法，聚合方法和一锅方法等方法制备的。有关PPY/铁复合材料的应用的研究主要集中在电容器，电磁波吸收材料，吸附剂，传感器，药物和催化剂等领域。，它们在超级电容器的电极材料，电磁波的吸收，重金属离子的吸附以及催化降解，展示广泛的应用前景中表现出色。随着制备技术的持续发展和应用领域的进一步扩展，PPY/基于铁的复合材料有望在更多领域中发挥重要作用。关键字：polypyrrole;准备方法；复合材料；应用区域
可解释的聚类：调查
摘要 - 近年来，关于聚类算法的许多研究主要集中在提高其准确性和效率上，通常以牺牲可解释性为代价。但是，由于这些方法越来越多地应用于医疗保健，金融和自主系统等高风险领域，因此对透明和可解释的聚类结果的需求已成为一个关键问题。这不仅需要获得用户信任，而且还需要满足这些领域不断增长的道德和监管要求。确保可以清楚地理解和合理的聚类算法的决策是基本要求。为了满足这一需求，本文对可解释的聚类算法的当前状态进行了全面且结构化的综述，并确定了关键标准以区分各种方法。这些见解可以有效地帮助研究人员对特定应用程序环境的最合适的可解释聚类方法做出明智的决策，同时还促进了既高效又透明的聚类算法的开发和采用。
通过聚类和Orbat映射
操作领域（AO）的情境情况对于指挥所和战术边缘的情况意识至关重要。运营商，例如一个营的S2或公司指挥官，从包括预期敌军的战斗（Orbat）的计划开始。他们会收到有关检测到的战斗空间对象（BSO）的持续信息，并将其添加到情境图片中。在理想情况下，操作员创建了一个真实，完整，最新和简洁的情况。实际上，图片可能不完整，包含错误或过时的信息。为了不断地保持准确的情境图片，重要的是要通过添加新的BSO来丰富它，也要管理可能重复或过时的BSO的更正和删除。在以前的论文中，我们介绍了两种方法，以自动聚集和富集情境图片：根据其空间距离随时间的空间距离[1]，[2]和一种基于规则的方法，用于将BSO映射到敌人的Orbat [3] [3]。在本文中，我们提出了一种新的方法来维护情况，该方法确定了来自源自轨道的情境图片和簇的BSO群集之间的最佳映射。如[4]中所述，映射可以有效地充实情况形态图片，身份管理和改进的侦察计划。
通过无监督聚类方法
摘要：可再生能源（RESS）在能量混合中的渗透正在确定以分散功率产生为特征的能量情景。在Ress发电技术之间，太阳能光伏（PV）系统构成了非常有前途的选择，但是由于太阳能的间歇性质，它们的生产无法编程。PV设施与电池储能系统（BESS）之间的耦合允许在发电中实现更大的灵活性。但是，由于大量可能的配置，PV+Bess杂种植物的设计阶段具有挑战性。本文提出了一个初步程序，旨在预测一个适合与给定的PV植物配置结合的电池家族。提出的程序适用于建造的新假设工厂，以满足商业和工业负载的能源需求。根据对类似的实际植物进行的性能分析，估算了PV系统产生的能量。电池操作是通过分别调节电荷和放电的两个决策树样结构来建立的。最后，将无监督的聚类应用于所有可能的PV+Bess配置，以识别可行解决方案家族。