XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System子网
基于权重共享的生成对抗网络的进化架构搜索
摘要 - 生成的对抗网络（GAN）是一种能力的生成技术，但甘斯经常面临训练不稳定的挑战。网络体系结构在确定gan的最终性能中起着重要作用，但是设计精细的体系结构需要深入的领域知识。本文旨在通过通过神经体系结构搜索（NAS）来搜索高性能的架构来解决此问题。所提出的方法称为Ewsgan，基于重量共享，由两个步骤组成。首先，我们根据重量共享培训了一条发电机的超级网。然后，采用多目标进化算法从超级网中提取子网，并且通过直接从超级网遗传的权重进行健身评估，并且对候选网络结构的帕累托前部进行了搜索。两种策略用于稳定发电机的超级网的训练：公平的单路抽样策略和丢弃策略。实验结果表明，我们的方法设计的架构达到了FR´Echet Inception距离（FID）为9.09，而在CIFAR-10上获得了8.99的成立分数（IS），这是NAS-GANS领域的新最先进的。在STL-10上也获得了竞争结果（IS = 10.51，FID = 21.89）。
带有...
现代神经科学的挑战之一是创建基于体外神经网络的“活计算机”。这样的人造装置应该执行神经计算任务，并在体现在机器人中时与环境相互作用。最近的研究确定了最关键的挑战，即寻找神经网络体系结构来实施关联学习。这项工作提出了一个模块化体系结构模型，该模型通过单向耦合连接的尖峰神经网络。我们表明该模型可以根据Pavlovian的调节训练神经机器人。机器人在回避障碍物中的性能取决于网络间耦合中的权重比。我们表明，除了STDP外，成功学习的关键因素是突触和神经元竞争。我们使用最近发现的最短路径规则来实施突触竞争。此方法已准备好进行实验测试。强抑制耦合在负责无条件响应的子网中实施神经元竞争。对这种方法的经验测试需要一种技术，用于增长具有给定兴奋性和抑制性神经元比率的神经网络。一种替代方案是建立一个混合系统，其体外神经网络通过硬件复合连接结合。
IANA UPDATE编号资源策略手册
•分布式信息服务必须每周24小时，每周7天对公众和ARIN员工进行操作。根据普遍接受的社区标准，允许服务服务器维护的合理停机时间。•分布式信息服务必须允许公开访问重新分配和重新分配信息。该服务可能会限制从主机或子网中允许的每个时间间隔允许的查询数量，以防止DDOS攻击，远程镜像尝试和其他邪恶行为。•分布式信息服务必须返回查询IP地址的重新分配和重新分配信息。该服务可以为客户提供隐私保护。对于住宅用户，该服务可能遵循Arin的住宅隐私政策，其中包括仅显示城市，州，邮政编码和国家 /地区。对于所有其他重新分配和重新分配，该服务应遵循Arin的隐私政策，以在公共论坛中发布数据。•分布式信息服务可以返回非IP查询的结果。•分布式信息服务必须响应ARIN工作人员定义的每个对象的最小属性集。•分布式信息服务可以包括本地定义的每个对象的可选属性。分布式信息服务必须返回根据重新分配和重新分配信息的最新结果。
BGP前缀劫持攻击及其预防方法
本节重点介绍了解决BGP及其安全性不同方面的各种论文。在论文[1]中解决了BGP劫持的关键问题，攻击者操纵BGP路由公告以将流量重定向到未经授权的目的地。作者提出了一个警报系统，该系统可以监视BGP更新并分析路由数据以检测指示劫持的异常行为。另一篇引用为[2]的研究论文提供了理解和实施路由协议的综合资源。该指南对各种路由协议，其功能以及它们在网络环境中的应用提供了宝贵的见解。被引用为[3]的论文。是专门为思科探索设计的全面学习指南和实验室手册。本书为学习路由协议和概念提供了动手的方法，提供了一系列实践实验室练习，以加强理论知识。它涵盖了基本主题，例如路由协议，子网，网络设计和故障排除。这本书[4]提供了理解IP路由的原理和机制的基础指南，专门针对Cisco的路由技术。它涵盖了基本概念，例如IP地址，路由协议，路由表以及Cisco路由器的配置和操作。带有明确的解释和实践示例，
Quasar-ViT：面向硬件的视觉变换器量化感知架构搜索
视觉转换器 (ViT) 已证明其在计算机视觉任务中比卷积神经网络 (CNN) 具有更高的精度。然而，为了在资源有限的边缘设备上有效部署，ViT 模型通常需要大量计算。这项工作提出了 Quasar-ViT，一种面向硬件的量化感知 ViT 架构搜索框架，以设计用于硬件实现的高效 ViT 模型，同时保持精度。首先，Quasar-ViT 使用我们的逐行灵活混合精度量化方案、混合精度权重纠缠和超网层缩放技术来训练超网。然后，它应用一种高效的面向硬件的搜索算法，结合硬件延迟和资源建模，从不同推理延迟目标下的超网中确定一系列最佳子网。最后，我们提出了一系列 FPGA 平台上的模型自适应设计，以支持架构搜索并缩小理论计算减少和实际推理加速之间的差距。我们搜索到的模型在 AMD/Xilinx ZCU102 FPGA 上分别实现了 101.5、159.6 和 251.6 帧每秒 (FPS) 的推理速度，对于 ImageNet 数据集的 top-1 准确率分别达到 80.4%、78.6% 和 74.9%，始终优于之前的研究。
将卷积层和Biforter网络与前向和反向传播培训
准确的分子特性预测对于药物发现和计算化学至关重要，促进了有希望的化合物并加速治疗性发育的鉴定。传统的机器学习以高维数据和手动特征工程的速度失败，而现有的深度学习方法可能不会捕获复杂的分子结构，而留下了研究差距。我们引入了深CBN，这是一个新型框架，旨在通过直接从原始数据中捕获复杂的分子表示来增强分子性质预测，从而提高了准确性和效率。我们的方法论结合了卷积神经网络（CNN）和biforter注意机制，同时采用了前向算法和反向传播。该模型分为三个阶段：（1）功能学习，使用CNN从微笑字符串中提取本地特征； （2）注意力完善，通过向前前锋算法增强的Biforter模块捕获全球环境； （3）预测子网调整，通过反向传播进行微调。对基准数据集的评估 - 包括TOX21，BBBP，SIDE，Clintox，Clintox，Bace，HIV和MUV，表明深-CBN达到了近乎完美的ROC-AUC分数，显着超过了最好的State-Art-Art方法。这些发现证明了其在捕获复杂分子模式的有效性，提供了一种强大的工具来加速药物发现过程。
第二读
经颅直流刺激（TDC）已显示出在健康和患病的人群中产生神经可塑性。通过使用神经影像提供实时的大脑状态反馈来控制刺激持续时间是一个引起人们极大兴趣的话题。这项研究介绍了闭环调节对额叶皮层中靶向功能网络的可行性。我们假设在刺激治疗期间达到特定状态后，我们无法进一步改善大脑状态。在环形配置中排列的1 Ma的高率TDC在靶向的右额叶皮层的15个健康男性受试者的靶向右额叶皮层上应用10分钟。功能近红外光谱法在刺激期间连续监测血红蛋白发色团。将从过滤的氧气血红蛋白获得的相关基础二进化以形成短期和远程连接的子网。使用基于相关矩阵的连通性百分比的新量化度量分别分析了所有子网络中的连接性。刺激半球中的短距离网络在初始刺激阶段显示出增加的连通性。然而，刺激6分钟后，连接密度的增加显着降低。左半球的短距离网络和远程网络在整个刺激期间逐渐增加。连接百分比度量与网络理论参数显示出相似的响应。连接性百分比和网络理论指标代表刺激治疗过程中的大脑状态。
无定形罪的原子结构
第一原理分子动力学用于描述无定形罪的原子结构，这是一种属于Si x n y家族的非认证计量化合物。通过冷却液体生产无定形状态，可以利用汽车 - 帕林内洛和出生的烟囱方法来获得具有较大原子迁移率的系统。在高温下，由于犯罪的特殊电子结构，表现出差距闭合效应，因此无法遵循汽车 - 荷兰方法，因为确实发生了涉及离子和电子自由度的非绝热效应。通过诉诸于Born-Oppenheimer方法来克服这种缺点，从而使在T = 2500 K处实现显着的离子差异。从这个高度不同的样本中，可以在室温下以10 k/ps的爆炸速率获得室温下的无定形状态。创建了四个不同的模型，并通过其大小和热周期差异。我们发现原子N的子网具有与化学计量材料Si 3 N 4相同的环境，因为N与Si大多是三倍。si原子也可以与Si 3 N 4中的四个N原子进行协调，但其中很大一部分形成了一个，两个，两个，三个甚至四个Si的同极键。我们的结果与垃圾中可用的以前的模型并不太相同，但是它们具有更高的统计准确性，并且更准确地将室温称为参考热力学条件，用于分析无定形状态的结构。
表面张力 - 操纵与可见光的光线 -
摘要：光引起的n = n双键异构化的偶氮元素位于众多应用的核心，从催化，能源储存或药物释放到光遗传学和光电学。While efficient switching between their E and Z states has predominantly relied on direct UV light excitation, a recent study by Klajn and co-workers introduced visible light sensitization of E azoarenes and subsequent isomerization as a tool coined disequilibration by sensitization under confinement (DESC) to obtain high yields of the out-of-equilibrium Z isomer.这种宿主 - 阵线方法仍在高级多组分分子系统中的适用性和功能有限的小型，最小取代的偶氮烯酸含量仍然存在。在此，我们扩展了DESC概念，以引导表面活性剂超分子在空气水接口处。利用可拍摄的芳基唑吡唑两亲物利用我们的专业知识，我们通过可逆的E -Z同源化引起了表面张力和表面过量水的实质性改变。在研究了带电和负电荷的表面活性剂与宿主的结合后，我们发现两种异构体的可见光照射时表面活性差异的程度与直接UV光激发观察到的态度相当。该方法在较大的浓度（从µm到M m）上进行了证明，并且可以使用绿色或红光同样激活，具体取决于选择的敏化剂。在复杂的分子网中，可见光的光电开关敏化的直接实现 - 展示了DESC如何改善现有光响应系统的改善，并允许开发新型应用程序，专门用可见光驱动。
注意的注意力促进对自我调节的大脑网络动力学的控制，并从现在
注意的关注的特征是将当前的经历视为一种卑鄙的心理事件。正念练习的早期阶段可能需要更大的神经努力才能以稍后的效率。早期的努力可能会自我调节行为并集中在当前，但是这种理解缺乏计算解释。在这里，我们将网络控制理论用作一种模型，说明外部控制输入（运营工作）如何分布在整个白质网络中注意力的关注期间引起的神经活动的变化。我们假设具有更大网络可控性的个体，从而有效地分发了控制输入，从而有效地自我调节行为。我们进一步假设，利用更大控制输入的大脑区域表现出较短的神经活性固有时间尺度。较短的时间尺度是快速停用过去处理的特征，以集中现在。我们在一项随机对照研究中检验了这些假设，该研究使参与者在fMRI期间敏锐地反应或自然地对酒精提示做出反应，并在4周后进行了文本提醒和测量酒精消耗。我们发现具有更大网络可控性的调节酒精消耗的参与者。对酒精提示的正念调节，与自己的自然反应相比，渴望减少，但渴望与基线组没有差异。对酒精提示的正念调节，涉及对认知控制和注意子网之间对神经动力学的更高控制。与基线组相比，正念群体的自然反应持续了这种努力。效果更高的神经状态的时间尺度较短，而不是少努力的状态，为注意力的关注如何促进存在提供了解释。