XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System平滑度
与生成对抗网络密度估计的收敛速率
在这项工作中，我们对香草生成对抗网络（GAN）的非反应性特性进行了详尽的研究。与先前已知的结果相比，我们证明了基础密度P ∗与GAN估计值之间的Jensen-Shannon（JS）差异的甲骨文不平等。我们界限的优势在应用于非参数密度估计的应用中变得明确。我们表明，GAN估计值和P ∗之间的JS差异与（log n/ n）2β/（2β + d）的速度快速衰减，其中n是样本大小，β决定了p ∗的平滑度。这种收敛速率与最佳的密度相吻合（至对数因素）与最佳的密度相一致。关键字：生成模型，甲骨文不平等，詹森 - 香农风险，最小值率，非参数密度估计。
新型眼球运动康复计划的有效性......
1 引言眼球运动障碍对日常生活活动有重大影响，患者强烈渴望治愈。先前的研究发现，37% 的脑损伤患者会出现一定程度的眼球位移，36% 的病例有复视表现 ［1］。在急性期或恢复期康复病房工作的临床医生会遇到许多患有眼球运动障碍的患者。通常的治疗方法是监测他们的病程约 6 个月，同时研究用眼罩遮住一只眼、使用棱镜眼镜和补偿性头部位置变化的益处；如果此时没有明显改善，则考虑手术或其他干预措施 ［2］。干预性研究报告称，使用计算机编程练习基本眼球运动是有效的 ［3–8］，并且已被证明可以改善眼球运动范围和眼球平滑度
扩散模型的概率流量
扩散模型通过学习扭转扩散过程来将噪声转换为新的数据实例，已成为当代生成建模的基石。在这项工作中，我们在离散时间内开发了基于流行的基于扩散的采样器（即概率流ode Sampler）的非反应收敛理论，假设访问（Stein）得分函数的ℓ2-2-准确估计值。对于R d中的分布，我们证明D/ε迭代（模拟一些对数和低阶项）足以将目标分布近似于ε总变化距离。这是为概率流ode采样器建立几乎线性维依赖性的第一个结果。仅对目标数据分布的最小假设（例如，没有施加平滑度假设），我们的结果还表征了ℓ2分数估计误差如何影响数据生成过程的质量。与先前的作品相反，我们的理论是基于基本而多功能的非反应方法而开发的，而无需求助于SDE和ODE工具箱。
muxhand：使用时间划分的多重电动机
摘要 - 机器人灵巧的手负责抓握和灵巧的操纵。电动机的数量直接影响了此类系统的敏捷性和成本。在本文中，我们提出了Muxhand，这是一种使用时间分割多路复用电动机（TDMM）机制的机器人手。该系统允许仅4电动机独立控制9条电缆，从而显着降低了成本，同时保持高敏度。为了提高抓握和操纵任务期间的稳定性和平滑度，我们将磁接头整合到了三个3D打印的手指中。这些关节具有出色的影响力和自我测量能力。我们进行了一系列实验，以评估Muxhand的抓握和操纵性能。结果表明，TDMM机制可以精确控制连接到手指接头的每个电缆，从而实现强大的抓握和灵活的操作。此外，指尖载荷能力达到1.0 kg，磁接头有效地吸收了冲击和校正未对准而不会损坏。
扩散模型的低维适应
本文研究了分解生成模型如何利用（未知）低维结构来加速采样。着眼于两个主流采样器 - denoing Di ti timion隐式模型（DDIM）和denoing Di ti usion概率模型（DDPM） - 并进行准确的分数估计值，我们假设他们的迭代复杂性不超过某些二号差异的距离（最高限度），而K/ε（最高限度）是二的差异，是ε的依赖性，是ε的依赖性，ε是ε的范围。 分配。我们的结果适用于广泛的目标分布家庭，而无需平滑度或对数洞穴假设。此外，我们开发了一个下限，这表明Ho等人引入的系数的（几乎）必需。（2020）和Song等。（2020）在促进低维适应性方面。我们的发现提供了第一个严格的证据，证明了DDIM型采样器对单个低维结构的适应性，并改善了有关总DDPM关于总变化收敛性的最先进的DDPM理论。
有条件扩散模型，用于生成SDSS样星系的图像
我们提出了有条件扩散模型的新应用，用于根据其物理特性创建星系的合成图像。虽然先前的工作重点是调整单个参数，但我们证明了扩散模型可以在多个物理属性上产生模型，从而使我们能够探索这些属性的组合如何与星系外观相关。我们的模型接受了Sloan Digital Sky Survey（SDSS）的数据培训，生成了以红移，恒星质量，恒星形成率和气相金属性为条件的星系图像。值得注意的是，该模型捕获了预期的人类物理趋势，例如金属性与星系颜色或形态之间的关系。然而，生成的图像不同意通过GINI系数，M 20系数和浓度 - 空气平滑度统计的SDSS验证图像，这与系统预测的弥漫性不足相一致。虽然现代生成模型能够生成逼真的图像，但将这些模型应用于天体物理学可能仍然具有挑战性。
铂纳米线/mxene纳米片/多孔碳三元纳米复合材料，用于原位监测从神经元细胞释放的多巴胺
floquet（周期性）驾驶最近已成为工程量子系统的强大技术，并实现了物质的非平衡阶段。在这种系统中稳定量子现象的核心挑战是需要防止驾驶场上的能量吸收。幸运的是，当驱动器的频率明显大于多体系统的局部能量尺度时，会抑制能量吸收。这种所谓的prethermal制度的存在敏感地取决于相互作用的范围和多个驱动频率的存在。在这里，我们报告了在钻石中强烈相互作用的偶极自旋合奏中浮质细胞化的观察，其中偶尔偶联的角度依赖性有助于减轻相互作用的长期性质。此外，我们将实验性观察扩展到具有多个不稳定频率的准浮动驱动器。与单个频率驱动器相反，我们发现prethermalization的存在对应用场的平滑度极为敏感。我们的结果打开了稳定和表征非平衡现象的大门。
室内路径的多目标进化性人工电位
摘要：路径计划对于机器人技术至关重要，使机器人可以从其当前位置到目标位置找到无碰撞的路线。人造潜力领域（APF）方法利用有吸引力的排斥性领域来指导机器人朝目标，同时避免障碍物。但是，由于局部最小值，常规APF的排斥潜在方程可能会产生次优的结果。为了解决这个问题，引入了一种称为多目标进化性人工电位场（MOE-APF）的新颖方法。MOE-APF修改了排斥电势方程，并采用膜计算和遗传算法（GA）来优化一组新的APF参数。健身函数考虑了多个目标：路径长度，平滑度，成功率和安全性。与最新方法的比较称为膜进化性人工电位场（MEMEAPF）表明，MOE-APF显着提高了各种环境之间的路径质量，优化时间和成功率。MOE-APF的多功能性使其能够应对涉及非全面机器人，多个机器人，工业操纵器和动态障碍的路径规划挑战。
通过增强的拉格朗日方法来变异泊松denoing
摘要。在本文中，我们通过在一组局部相似性措施上最小化促进平滑度的函数，以比较给定图像的平均值以及在大量子框上比较一些候选图像，从而确定了给定的嘈杂图像。相关的凸优化问题具有大量的约束，这些约束是由kullback-leibler差异引起的扩展实现功能引起的。另外，这些非线性约束可以被重新重新构成AFFINE，这使该模型看起来更加易于处理。用于对模型的两种公式的数值处理（即原始限制和具有限制的原始公式），我们提出了一种相当普遍的增强拉格朗日方法，能够处理大量约束。提供了一种独立的，无衍生的全球融合理论，可以扩展到其他问题类别。对于在我们建议的图像denoising模型的设置中解决所得子问题的解决方案，我们使用合适的随机梯度方法。为了比较配方和相关的增强拉格朗日方法，提出了几个数值实验的结果。