XiaoMi-AI文件搜索系统
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带有触觉传感的机器人手的通用滑动检测
滑动检测是要识别抓握过程中对象是否保持稳定，这可以显着增强操纵灵量。在这项研究中，我们探索了能够执行各种掌握类型的五指机器人手的滑移检测，并在整个五个手指上检测到滑移，而不是专注于单个指尖。首先，我们构建了一个在六种抓地力类型的日常生活中收集的数据集，其中包括200 k个数据点。第二，根据深重下降的原理，我们为不同的抓握类型（USDConvnet-dg）设计了一个轻巧的通用滑动检测网络，以对掌握状态进行分类（无触摸，打滑和稳定的抓紧）。通过将频率与时域特征相结合，该网络的计算时间仅为1.26 ms，平均精度在验证和测试数据集上的平均精度超过97％，表明了强大的概括功能。此外，我们在现实世界中的实时掌握力调整中验证了提出的USDConvnet-DG，表明它可以有效地提高机器人操作的稳定性和可靠性。
空间旋转：带有Spintronics实施的基于空间辍学的二进制贝叶斯神经网络
摘要 - 机器学习系统在实时，关键的决策领域（例如自动驾驶和工业自动化）中获得了突出性。他们的实现应通过不确定性估计来避免过度自信的预测。贝叶斯神经网络（Baynns）是估计预测不确定性的原则方法。但是，它们的计算成本和功耗阻碍了它们在Edge AI中的广泛部署。利用辍学作为后验分布的近似值，将贝恩的参数进行二进制，以及在基于Spintronics基于旋转的计算中（CIM）硬件阵列中实现它们的进一步，可以提供可行的解决方案。但是，设计用于卷积神经网络（CNN）拓扑的硬件辍学模块是具有挑战性且昂贵的，因为它们可能需要大量的辍学模块，并且需要使用空间信息来删除某些元素。在本文中，我们引入了MC-SpatialDropout，这是一种基于空间辍学的近似贝恩，带有Spintronics的新兴设备。我们的方法利用Spintronic设备的固有随机性与现有实现相比有效地实现了空间辍学模块。此外，每个网络层的辍学模块的数量减少了9倍，能量消耗量为94。11×，同时与相关工作相比仍能实现可比的预测性能和不确定性估计。
AI模型调制，带有逻辑重新分布-Zihan Wang
大型型号通常适用于满足模型所有者和用户的各种要求。但是，维护多个专门版本的模型效率低下。 在响应中，我们提出了AIM，这是一种新型的模型调制范式，使单个模型能够表现出各种行为能够满足特定的最终需求。 AIM启用两个关键调制模式：实用程序和焦点调制。 前者为模型所有者提供了对输出质量的模型控制，以提供不同的实用程序级别，后者为用户提供了精确的控制，以移动模型的集中输入功能。 AIM介绍了以培训数据不合时宜的方式和无重新训练方式运行的逻辑再分配策略。 我们建立了正式的基础，以确保AIM的监管能力，以通过关节概率分布来订购的统计特性。 我们的评估证实了AIM对AI模型调制的实用性和多功能性，任务涵盖了IMEGE分类，语义细分和文本生成，以及包括Resnet，Segformer和Llama在内的普遍体系结构。但是，维护多个专门版本的模型效率低下。在响应中，我们提出了AIM，这是一种新型的模型调制范式，使单个模型能够表现出各种行为能够满足特定的最终需求。AIM启用两个关键调制模式：实用程序和焦点调制。前者为模型所有者提供了对输出质量的模型控制，以提供不同的实用程序级别，后者为用户提供了精确的控制，以移动模型的集中输入功能。AIM介绍了以培训数据不合时宜的方式和无重新训练方式运行的逻辑再分配策略。我们建立了正式的基础，以确保AIM的监管能力，以通过关节概率分布来订购的统计特性。我们的评估证实了AIM对AI模型调制的实用性和多功能性，任务涵盖了IMEGE分类，语义细分和文本生成，以及包括Resnet，Segformer和Llama在内的普遍体系结构。
带有随机样本大小和部分恢复的标签优惠券收集器问题
I。 [8] - [12]。最近已将其用于DNA中数据存储的组合编码研究[13] - [17]。最初以从统一和独立样本收集不同的优惠券来构建，CCP研究了收集所有不同优惠券所需的样品数量的分布。传统上，CCP涉及n个不同的均衡优惠券，在每个样本中，单个优惠券都会重复。在这种情况下，至少一次对每个优惠券进行采样所需的预期样本数为n·hn≈nlog n，其中h n是n -th谐波数。CCP的变体已出现以建模复杂的现实世界系统。 这样的变体[7]是每个优惠券具有其自己的采样概率p i的位置。 另一种变体是仅重新要求r差异优惠券[18] - [21]，而不是所有n张优惠券。 此问题称为部分CCP，在几种情况下进行了探索，特别是用于优化收集过程或估计优惠券亚集的概率。 对于该变体，已知样品的预期数为[19]：n·p r - 1 i = 0 1 n -i = n·（h n -h n -h n -n -r）。 部分恢复也与DNA中数据存储的RAM实现有关[22] - [24]。 我们已出现以建模复杂的现实世界系统。这样的变体[7]是每个优惠券具有其自己的采样概率p i的位置。另一种变体是仅重新要求r差异优惠券[18] - [21]，而不是所有n张优惠券。此问题称为部分CCP，在几种情况下进行了探索，特别是用于优化收集过程或估计优惠券亚集的概率。对于该变体，已知样品的预期数为[19]：n·p r - 1 i = 0 1 n -i = n·（h n -h n -h n -n -r）。部分恢复也与DNA中数据存储的RAM实现有关[22] - [24]。我们此问题的另一个概括是带有组图的CCP [25] - [27]。这种概括考虑了场景，在这种情况下，每个样本中没有收集单个优惠券，而是收集优惠券的随机子集。每个样品的大小可能是恒定k或随机变量（RV）k。一个人有兴趣表征所需的子集数量的分布，直到在这些样本中至少有一个优惠券中绘制每个优惠券为止。
带有电池和储热器的光伏纳米电网温室气体减排系统
电子邮件地址：paul.ortiz@univ-lorraine.fr (Paul Ortiz)、s.kubler@univ-lorraine.fr (Sylvain Kubler)、eric.rondeau@univ-lorraine.fr (Éric Rondeau)、jean-philippe.georges@univ-lorraine.fr (Jean-Philippe Georges)、G.Colantuono@leedsbeckett.ac.uk (Giuseppe Colantuono)、A.Shukhobodskiy@leedsbeckett.ac.uk (Alexander Alexandrovich Shukhobodskiy)
Q6Edge®3订单形式，带有TRUBalance®4定位
此订单表格包含各种各样的选择，以满足各种患者需求。的描述和部分说明（例如可选或必需），以帮助您完成订单。如果需要帮助，请致电866-800-2002与量子销售联系。通过传真（866-707-3422）或电子邮件（Quantumorders@pridemobility.com）发送完整的订单表。不完整的表格可能会延迟报价或订单。如果订单不完整或存在兼容性问题，客户服务将与您联系。如果需要特殊的订单请求，请确保“患者信息”部分已完成，或在此订单表中包含完整的物理评估表。
Quantum 1450订单形式，带有TRUBalance®减肥质
此订单表格包含各种各样的选择，以满足各种患者需求。的描述和部分说明（例如可选或必需），以帮助您完成订单。如果需要帮助，请致电866-800-2002与量子销售联系。通过传真（866-707-3422）或电子邮件（Quantumorders@pridemobility.com）发送完整的订单表。不完整的表格可能会延迟报价或订单。如果订单不完整或存在兼容性问题，客户服务将与您联系。如果需要特殊的订单请求，请确保“患者信息”部分已完成，或在此订单表中包含完整的物理评估表。
人类肠道微生物群亚种带有隐式信息
来自同一物种的微生物菌株由于其不同的基因含量而具有不同的功能特征。作为最高分辨率，菌株主要是特定于宿主的，因此掩盖了公正的关联，并阻碍了演绎研究。在这里，我们以公正的，独立的方式全面地以一致宣布的亚种分辨率定义了人类肠道微生物群，并证明我们可以在全球范围内概括到全球范围内的不同种群，同时保持特异性并提高培养基可重复性。我们开发了Panhashome，这是一种基于草图的方法，用于快速亚种量化和鉴定驱动种子内变化的基因，并表明亚种在物种水平上携带不可检测的信息。通过大肠癌荟萃分析（CRC）数据集，我们确定了与疾病相关的亚种，其兄弟姐妹亚种没有。基于亚种的机器学习CRC诊断算法通过利用唯一的亚种级信息来优于物种水平的方法。该亚种目录允许鉴定基因，这些基因将亚种之间的功能差异作为机械理解微生物组 - 表型相互作用的基本步骤。
Q6Edge®2.0订单形式，带有TRUBalance®柔性座椅
此订单表格包含各种各样的选择，以满足各种患者需求。的描述和部分说明（例如可选或必需），以帮助您完成订单。如果需要帮助，请致电866-800-2002与量子销售联系。通过传真（866-707-3422）或电子邮件（Quantumorders@pridemobility.com）发送完整的订单表。不完整的表格可能会延迟报价或订单。如果订单不完整或存在兼容性问题，客户服务将与您联系。如果需要特殊的订单请求，请确保“患者信息”部分已完成，或在此订单表中包含完整的物理评估表。