XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对手
层次的强化学习与对手建模用于分布式多代理合作
摘要 - 许多现实世界的应用程序可以作为多机构合作问题，例如网络数据包路由和自动驾驶汽车的协调。深入增强学习的出现（DRL）通过代理和环境的相互作用为多机构合作提供了一种有希望的方法。然而，传统的DRL解决方案在策略搜索过程中遭受了具有连续动作空间的多个代理的高维度。此外，代理政策的动态性使训练非平稳。为了解决这些问题，我们建议采用高级决策和低级个人控制，以进行有效的政策搜索。特别是，可以在高级离散的动作空间中学习多种代理的合作。同时，低级个体控制可以减少为单药强化学习。除了分层增强学习外，我们还建议对手建模网络在学习过程中对其他代理的政策进行建模。与端到端的DRL方法相反，我们的方法通过以层次结构将总体任务分解为子任务来降低学习复杂性。为了评估我们方法的效率，我们在合作巷更改方案中进行了现实世界中的案例研究。模拟和现实世界实验都显示了我们在碰撞速度和收敛速度中的优越性。索引条款 - 多机构合作；深入的强化学习；分层增强学习
smack：语义上有意义的对手音频攻击
Smack是一种对抗性音频攻击，它利用了对韵律属性的操纵来制作对抗性语音示例。我们的工件包括源代码，用于控制语音韵律的生成模型，以及用于攻击测试的自动语音识别（ASR）和扬声器识别（SR）模型。要操作攻击框架工作，用户需要在命令行中运行程序，提供攻击类型（即针对ASR或SR系统）并指定攻击目标（即目标转录或说话者标签）。预期的结果是对抗性音频样本。考虑到SMACK中涉及的语音生成模型的复杂性，建议使用中等CPU和至少8GB VRAM的GPU的机器。请注意，运行时可能会因用户的硬件而异。我们已将所需依赖项的列表汇编成YML配置文件。
针对量子对手的 PRF 水印
我们发起了针对量子对手的软件水印研究。量子对手会以盗版软件的形式生成量子状态，从而可能从经典标记软件中删除嵌入的消息。从量子盗版软件中提取嵌入的消息非常困难，因为测量可能会不可逆地改变量子状态。在针对经典对手的软件水印中，消息提取算法关键是使用经典盗版软件的（输入-输出）行为来提取嵌入的消息。即使我们用量子安全构建块实例化现有的水印 PRF，由于上述量子特定属性，它们是否对量子对手安全尚不清楚。因此，我们需要全新的技术来实现针对量子对手的软件水印。在这项工作中，我们为量子对手（对量子对手不可移除）定义了安全水印 PRF 和 PKE。我们还介绍了两个水印 PRF 和一个水印 PKE，如下所示。
利用机器学习对手指数字配置进行脑电图解码
在本研究中，我们使用多变量解码方法来研究典型（计数和计数）和非典型手指数字配置 (FNC) 之间的处理差异。虽然先前的研究使用行为和事件相关电位 (ERP) 方法调查了这些处理差异，但传统的单变量 ERP 分析侧重于特定的时间间隔和电极位置，无法捕捉更广泛的头皮分布和 EEG 频率模式。为了解决这个问题，我们使用了监督学习分类器——支持向量机 (SVM)——来解码 ERP 头皮分布和 alpha 波段功率，用于计数、计数和非典型 FNC（整数 1 到 4）。SVM 用于测试是否可以从 EEG 数据中解码 FNC 中呈现的数字信息。使用准确率的大小和时间差异来比较三种类型的 FNC。总体而言，该算法能够预测 FNC 中呈现的数字信息，超出随机机会水平的准确度，ERP 头皮分布的准确率高于 alpha 功率。与计数和非规范配置相比，montring 的峰值准确度较低，这可能是由于处理 montring 配置的自动化导致四个数值量级（1 到 4）的头皮分布不太明显。与响应时间数据相似，montring 的峰值解码准确度时间（472 毫秒）比计数（577 毫秒）和非规范 FNC（604 毫秒）更早。结果支持 montring 配置被自动处理，有点类似于数字符号，并为处理不同形式 FNC 之间的差异提供了额外的见解。这项研究还强调了解码方法在 EEG/ERP 数字认知研究中的优势。
Zara 与竞争对手相比的有效营销策略
ASMITA SHRESTHA 1 , DR. SWATI JOHN 2 1 学生，阿米蒂全球商学院，浦那 2 副教授，阿米蒂全球商学院，浦那 摘要-本研究论文主要围绕 Zara 的营销策略展开。这项研究还有助于确定 Zara 的竞争对手 H＆M、Gap 和 Uniqlo 的营销策略。然而，该研究仅仅关注 Zara 的三个竞争对手，即 H＆M、Gap 和 Uniqlo。此外，这项研究是通过在线问卷收集受访者的原始数据进行的，这种方法有很多局限性。这项研究的目的是确定品牌认知、营销组合、品牌定位、数字营销策略以及 Zara 的营销策略相对于其竞争对手的优势和劣势。因此，它只包括时尚零售业，其他行业可能有所不同。这篇研究论文可以为想要了解更多时尚零售行业营销策略的研究人员提供参考，这无疑有助于他们在各自的视野中成长，并有效、高效地实现目标。索引术语-营销策略、零售业、社交媒体营销、竞争
TSC 利用最新的 AI 知识管理超越 IT 竞争对手
预测 IT 模型 科罗拉多州卡本代尔 – 2023 年 7 月 25 日 – 领先的托管技术服务提供商 (MTSP) TSC 今天宣布，该公司正在利用人工智能 (AI) 知识管理来改变其客户体验。多年来，TSC 在客户体验方面建立了如此良好的声誉，是因为他们不断关注技术前景并寻找创新方法来改善他们本已卓越的客户服务。许多组织一直在听说人工智能的最新发展，ChatGPT 等服务在各地成为头条新闻，每个人仍然想知道如何将这些基于人工智能的工具应用于他们的业务，以改善他们的客户体验并在他们的行业中获得竞争优势。TSC 是基于人工智能的解决方案的先驱，尤其是在网络安全领域，现在正在向企业展示他们将如何使用人工智能知识管理作为另一个强大的工具，将技术人员的专业知识统一到一个中央数据库中，加速客户
Function4 利用最新的 AI 知识管理超越 IT 竞争对手
德克萨斯州糖城——2023 年 7 月 25 日——领先的托管技术服务提供商 (MTSP) Function4 今天宣布，该公司正在利用人工智能 (AI) 知识管理来改变其客户体验。多年来，Function4 在客户体验方面建立了如此良好的声誉，是因为他们不断关注技术前景并寻找创新方法来改善他们本已出色的客户服务。许多组织一直在听取人工智能的最新发展，ChatGPT 等服务成为各地的头条新闻，每个人仍然想知道如何将这些基于人工智能的工具应用到他们的业务中，以改善他们的客户体验并在他们的行业中获得竞争优势。Function4 是基于人工智能的解决方案的先驱，尤其是在网络安全领域，现在正在向企业展示他们将如何使用人工智能知识管理作为另一个强大的工具，将技术人员的专业知识统一到一个中央数据库中，通过预测性洞察加速客户支持，并继续为最终用户提供世界一流的客户体验。
对手工引导手术机器人的入学控制器的定性和定量评估
许多手术任务需要总刀具运动，其中工具的移动和定位在宏观尺度（约1厘米）的精度上；例如，将工具插入套筒，交换工具，清洁工具。也存在主要需要这种宏观动作的程序，例如，将安装在机器人上的超声扫描仪移动[1]和牙齿辅助[2]。传统的手术机器人，例如DA Vinci手术系统（Intuitive Surgical，USA），不可用的背态被动被动机制作为工具持有人，并允许外科医生将工具固定。这样的被动机器人可以限制外科医生使其简单而准确的总工具移动的能力，尤其是对于沉重而笨重的工具。作为替代方案，更新的特定和通用宏机器人使用主动的串行机器人和控制器，使外科医生可以手工指导工具。例如，Mako Robot-Arms（美国Stryker）进行膝盖手术，允许手动引导并限制外科医生沿预先计划的手术路径的运动，以确保安全性和准确性。除了这种干预特定的机器人之外，市场上还有通用医学宏观机器人，可以安全的物理人类机器人互动（PHRI），例如，Kuka LBR IIWA Med（Kuka ag ag，kuka ag，德国奥格斯堡，德国）。可以在此类机器人上安装不同的工具；例如，在Laserosteothome [3]中，使用超声扫描[1]和放射治疗[4]。但是，其他针对PHRI安全的宏机器人也用于外科应用研究中；例如，熊猫（德国弗兰卡·埃米卡（Franka Emika））进行牙科辅助[2]和中耳手术[5]或UR 5（UR 5（UNI-VERSAL ROBOTS，丹麦））进行针插入[6]。
高级抄表基础设施 (AMI) 对手...
Asp 先生拥有北达科他州立大学电气工程学士学位和明尼苏达州圣保罗圣托马斯大学工商管理硕士学位。他在电力合作社和公共电力系统的通信规划和业务开发方面拥有 40 多年的经验，是全国公认的评估和提供电力公用事业宽带通信系统建议的专家。
对抗南太平洋不受欢迎的战略竞争对手：堪培拉眼中的印度和太平洋岛屿国家在实现澳大利亚印度-太平洋利益中的作用
印度-太平洋概念在澳大利亚战略思想中变得越来越突出，但宣言性政策对这一术语的接受度在实际操作上并没有得到匹配。这种不匹配明显体现在对印度洋和太平洋岛国的不平衡态度上。南太平洋岛国仍然是澳大利亚外交和国防政策的焦点，人们对地缘战略竞争的担忧日益增加，比印度洋问题更受关注。澳大利亚独特的战略文化等潜在因素解释了澳大利亚外交政策的这种连续性以及向真正的印度-太平洋视角的缓慢转变。高层对威胁的持续认知和对不受欢迎的战略竞争对手的习惯性否认策略，在堪培拉对中国试图谈判在南太平洋建立基地协议的反应中得到了证实。这凸显出澳大利亚外交政策的重点不太可能在中期内彻底转向印度洋。