XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实例
量子机器学习：优势和实例
量子计算有两种不同的范式。第一种是基于门的量子计算，它与经典数字计算机密切相关。制造基于门的量子计算机很难，因此最先进的设备通常只有几个量子比特。第二种范式是基于 [4] 工作的量子退火。预计未来几年将开发出一台实用的量子计算机。不到十年，量子计算机将开始超越日常计算机，从而带来人工智能的突破、新药的发现和其他领域。目前，各方都在开发量子芯片，这是量子计算机的基础，例如谷歌、IBM、英特尔、Rigetti、QuTech、D-Wave 和 IonQ [5]。这些计算机的大小是有限的，最先进的基于门的量子计算机约为 70 个量子比特，而基于门的量子计算机约为 5000 个量子比特。
极端监督实例细分
本文介绍了一种新颖的方法，可以使用极端点，即每个对象的最上方，最左侧，最左侧，bottommost和最右点进行学习。这些要点在现代边界框注释过程中很容易获得，同时为预分段提供了强大的线索，因此可以使用盒子监督的方法以相同的注释成本来提高性能。我们的工作将极端点视为真实实例掩盖的一部分，并传播它们以识别潜在的前面和背景点，它们全部用于训练伪标签生成器。然后，发电机给出的伪标签又用于监督我们的最终模型。在三个公共基准测试中，我们的方法大大优于现有的盒子监督方法，以完全监督的对应物进一步缩小了差距。尤其是，当目标对象分为多个部分时，我们的模型会生成高质量的掩码，而以前的盒子监督方法通常会失败。
使用时间增强多实例表示...
时间窗口的选择主要影响分段特征提取程序的有效性。我们提出了一种增强的模式袋表示，可以在宽窗口范围内捕获大脑动态的高级结构。因此，我们为短时公共空间模式算法引入了具有扩展窗口长度的增强实例表示。基于多实例学习，通过稀疏回归选择相关的模式袋以输入袋分类器。所提出的高级结构表示有两个贡献：（i）提高双条件任务的准确性，（ii）通过学习到的稀疏回归拟合更好地理解动态大脑行为。使用支持向量机分类器，在公共运动图像数据集（左手和右手任务）上实现的性能表明，所提出的框架执行的结果非常有竞争力，对脑电图记录的时间变化具有鲁棒性并有利于类可分性。
对硬性实例对过度拟合的影响...
对抗训练是一种鲁棒性模型来防止对抗攻击的流行方法。但是，它表现出比在干净输入的训练要严重得多的。在这项工作中，我们从培训实例的角度（即训练输入目标对）研究了这种现象。基于训练集中实例相对困难的定量度量，我们分析了该模型在不同难度水平的训练实例上的行为。这使我们证明，对抗训练的概括性能衰减是拟合硬对抗实例的结果。我们从理论上验证了线性和一般非线性模型的观察结果，证明了在硬实例上训练的模型的概括性能要比在简单实例上接受培训的模型要差，并且这种概括差距随着对抗性预算的规模而增加。最后，我们调查了在几种情况下减轻对抗性过度插入的解决方案，包括快速的对抗训练和使用其他数据进行预处理的模型。我们的结果表明，使用训练数据可自动提高模型的鲁棒性。
一种新方法及对老挝和越南的实例
本文表达的任何观点均为作者观点，而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括政策观点，但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一个独立的经济研究机构，开展劳动经济学研究，并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下，IZA 运营着世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 讨论文件通常代表初步工作，并被分发以鼓励讨论。引用此类文件时应说明其临时性质。修订版可直接从作者处获得。
实例依赖信心和早期停止...
强化学习算法已知可以根据问题结构表现出多种收敛率。近年来，在开发依赖实例的理论以及实现此类实例最佳保证的算法中取得了很大的进步。但是，如何将这些概念用于推论目的或提早停止，因此仍然存在重要的问题，以便可以为“简单”问题保存数据和计算资源。本文开发了与数据相关的程序，这些过程与实例相关的信心区域进行评估和优化马尔可夫决策过程中的策略。值得注意的是，我们的过程仅需要黑框访问实例 - 最佳算法，然后重复使用估计算法本身中使用的样品。由此产生的数据依赖性停止规则适应了问题的实例特异性，并允许提早终止有利结构的问题。我们通过一些数值研究强调了这种早期停止规则的好处。关键字：强化学习，策略评估，信心间隔，实例依赖性，实例最佳性
APT32F1023 数据手册V1.9
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“AI+R”树：实例优化的 R 树
摘要 — 新兴的实例优化系统类别已显示出通过专门针对特定数据和查询工作负载实现高性能的潜力。特别是，机器学习 (ML) 技术已成功应用于构建各种实例优化组件（例如，学习索引）。本文研究了利用 ML 技术来增强空间索引（特别是 R 树）的性能，以适应给定的数据和查询工作负载。由于 R 树索引节点覆盖的区域在空间中重叠，因此在搜索空间中的特定点时，可能会探索从根到叶的多条路径。在最坏的情况下，可以搜索整个 R 树。在本文中，我们定义并使用重叠率来量化范围查询所需的无关叶节点访问程度。目标是提高传统 R 树对高重叠范围查询的查询性能，因为它们往往会产生较长的运行时间。我们引入了一种新的 AI 树，将 R 树的搜索操作转换为多标签分类任务，以排除无关的叶节点访问。然后，我们将传统的 R 树扩展到 AI 树，形成混合的“AI+R”树。“AI+R”树可以使用学习模型自动区分高重叠查询和低重叠查询。因此，“AI+R”树使用 AI 树处理高重叠查询，使用 R 树处理低重叠查询。在真实数据集上的实验表明，“AI+R”树可以将查询性能提高到传统 R 树的 500% 以上。
半程离散对数问题某些实例的有效量子算法
半程离散对数问题（SDLP）是在有限半群中的半飞行乘积g⋊端（g）中标准离散对数问题的以下类似物。给定的g∈G，σ∈End（g），对于某些整数t，sdlp（g，σ），h = q t - 1 i =0σi（g），g和h要求确定t。由于Shor的算法至关重要地取决于通勤性，因此认为不适用于SDLP。以前，SDLP最著名的算法是基于Kuperberg的子分数时间量子算法。仍然，该问题在半独立产品密钥交换家族中某些提议的密码系统的安全性中起着核心作用。这包括最近提出的称为SPDH-SIGN的签名协议。在本文中，我们表明SDLP在某些重要的特殊情况下更容易。具体而言，对于有限的G组，我们描述了g⋊aut（g）中SDLP的量子算法（g）的两类实例：第一个是g可以溶解，第二个是g是矩阵组，而g是一个矩阵组，并且具有多物质上的小指数是g的内部自动化。我们将结果进一步扩展到由这些类别的因素组成的组。的结果是，在上述情况下，SPDH-SIGN和类似的加密系统基于SDLP假定的硬度，这是针对量子攻击的不安全。我们所依赖的量子成分并不是什么新鲜事物：这些是Shor的保解和离散的对数算法和众所周知的概括。
Sisyphean劳动实例化设备（幻灯片）
图8：原型中的最终硬件组件。软件组件经过了几次迭代来测试变体，这些变化在幻灯片的LCD屏幕和基于浏览器的接口上显示了不同的信息。这些变化考虑了参与者对原型原型的反应。