XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System并非易事
为策略游戏创造多样化和竞争性的游戏风格
摘要 — 设计能够实现不同游戏风格同时又能保持竞争水平的代理是一项艰巨的任务，尤其是对于研究界尚未发现超人表现的游戏，如策略游戏。这些游戏要求人工智能处理大动作空间、长期规划和部分可观察性，以及其他众所周知的使决策成为难题的因素。除此之外，使用通用算法实现不同的游戏风格而不降低游戏实力并非易事。在本文中，我们提出了用于玩回合制策略游戏 (Tribes) 的具有渐进式反剪枝的组合蒙特卡洛树搜索，并展示了如何对其进行参数化，以便使用质量多样性算法 (MAP-Elites) 来实现不同的游戏风格，同时保持竞争水平。我们的结果表明，即使对于超出用于训练的游戏级别范围的大量游戏级别，该算法也能够实现这些目标。
简单的性能特征自动检测...
海军负责遵守一系列适用于海洋哺乳动物和其他海洋保护物种的联邦环境法律和法规，包括《濒危物种法》（ESA）和《海洋哺乳动物保护法》（MMPA）。作为与这些法案相关的监管合规流程的一部分，海军负责实施海洋物种监测计划，以评估舰队和系统司令部（SYSCOM）军事准备活动的潜在影响，这些活动涉及主动声纳和爆炸物和爆炸弹药的水下爆炸。被动声学监测（PAM）是一种行之有效的方法，可通过水下麦克风（称为水听器）检测和分类发声活跃的海洋哺乳动物以及多种鱼类。然而，解释通过这些方法收集的原始数据并非易事，通常需要主题专家的参与。需要开发、测试和评估适合具有相对较少或没有主题专业知识的用户的新的或现有的 PAM 信号处理系统。
用于到达和接近的 4D 轨迹协商协议...
最后，由于到达阶段环境条件的变化（主要是天气条件），需要采取后续空中交通管制行动来解决由飞机预测的 4D 轨迹上的意外变化引起的冲突。对这些控制行动进行自动决策并非易事，而且超出了本文的目标。一些作者（即14 ）提出了基于模糊逻辑方法的战术行动。但是，为了最大限度地减少进近区的战术控制，可以通过在飞机到达上述区域之前执行的第二个谈判过程（进近谈判）来方便地制定新的战略行动。根据以前关于进近区飞机调度的工作，在外部米定位点和米定位点之间定义了一个新的时间边界（冻结范围）。15 冻结地平线用作新的时间限制，ATC 控制可以在此时间限制内启动新的地空协商，以便将飞机的预定到达时间 (STA) 更改为仪表定位点，并将其他合并点更改为进近区域。
利用基因组预测检测数量性状的微进化变化
通过观察个体育种值随时间的变化来检测微进化对自然选择的反应是一项挑战。收集合适的数据集可能需要很多年，而且理清环境和遗传对表型变化的贡献并非易事。此外，基于谱系的获取个体育种值的方法存在已知偏差。在这里，我们应用基因组预测方法来估计索艾羊 (Ovis aries) 35 年数据集中成年体重的育种值。与传统的基于谱系的方法进行了比较。在研究期间，成年体重下降，但体重的潜在遗传成分增加，但增加的速度不太可能归因于遗传漂变。因此，可能发生了成年体重增加的隐秘微进化。基因组和基于谱系的方法给出了基本一致的结果。因此，使用基因组预测来研究野生种群的微进化可以消除对谱系数据的要求，可能为类似研究开辟新的研究系统。
用于神经形态部署的二进制通信网络中的超参数优化
摘要 — 训练神经网络以用于神经形态部署并非易事。已经提出了多种方法来调整适合训练的反向传播或类似反向传播的算法。考虑到这些网络通常具有与传统神经网络非常不同的性能特征，因此通常不清楚如何设置网络拓扑或超参数以实现最佳性能。在这项工作中，我们引入了一种贝叶斯方法来优化用于训练可部署到神经形态硬件的二进制通信网络的算法的超参数。我们表明，通过针对每个数据集优化此算法的超参数，我们可以在每个数据集上实现此算法比以前最先进的准确度的提高（高达 15%）。这种性能飞跃继续强调将传统神经网络转换为适用于神经形态硬件的二进制通信时的潜力。索引术语 — 超参数优化、神经网络、贝叶斯优化、神经形态
![arXiv:2005.13635v1 [cs.AI] 2020 年 5 月 27 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9e84e1eeb3e21de3231d6303124bae5b0c6d7257.png)
arXiv:2005.13635v1 [cs.AI] 2020 年 5 月 27 日
摘要。人工智能系统以越来越自主的方式做出影响我们日常生活的决策。他们的行为可能会导致事故、伤害，或者更普遍地说，违反法规——无论是有意还是无意。因此，人工智能系统可能被视为各种事件的嫌疑人。因此，将特定事件与人工智能、其所有者和其创造者联系起来至关重要。鉴于来自多个制造商的大量人工智能系统可能被其所有者更改或通过自学而改变，这似乎并不是一件容易的事。本文讨论了如何识别对事件负责的人工智能系统以及它们可能“设计恶意”的动机。除了概念化之外，我们还进行了两个基于强化学习和卷积神经网络的案例研究，以说明我们提出的方法和挑战。我们的案例表明，“捕捉人工智能系统”似乎往往并非易事，需要丰富的机器学习专业知识。强制在人工智能系统运行期间收集强制性信息的立法措施以及唯一识别系统的方法可能会缓解这一问题。
智能机场：改变乘客体验以蓬勃发展...
如今，太多航空公司和机场未能提供卓越的客户体验，未能以有意义的方式细分客户群，也未能明智地投资于未来的服务模式和解决方案。重新构建乘客体验并非易事。它需要纪律、投资和对乘客的更深入了解，包括人口统计、行为、态度和需求。航空公司和机场之间更深入的合作可以为乘客创造更强大、更完整的价值主张，涵盖整个旅程，而不是局限于机场的边界。这种合作取决于航空公司与机场共享乘客数据。虽然航空公司共享乘客数据似乎是一件令人厌恶的事情，但它将使两个实体更深入地了解乘客需求，并帮助他们设计和提供乘客愿意支付的新服务和产品。思科互联网业务解决方案集团 (IBSG) 认为，这将为收入、增长和竞争定位创造重大机会。
使用 OpenCV 和 Mediapipe 的 AI 虚拟画家
摘要 — 手势识别对于人机交互 (HCI) 非常重要。与整个人体相比，人的手非常小，连接复杂，因此识别人手并非易事。通过使用手势识别，可以检测到手的点/坐标，从而实现许多不可能的事情。我们的工作表明了这样一个发现，即虚拟画家。在我们的项目中，主要目标是在显示器屏幕上显示我们在网络摄像头前空中书写的文字。这是通过计算机的普通网络摄像头识别人手来实现的，并使用 MediaPipe Python 库检测手势点。使用检测到的手势点存储张开的手指数。当食指和中指张开时，表示处于选择模式，而当只有食指张开时，则处于绘图模式。在选择模式下，我们可以从屏幕上显示的颜色列表中选择要绘制的颜色。绘图模式是将现场在摄像机前书写的内容绘制在监视器屏幕上。这种实现方式可以应用在许多需要立即执行或解释的地方。
无辅助量子位的多对数深度控制非门
受控操作是量子算法的基本组成部分。将 n 个控制非门 (C n (X)) 分解为任意单量子比特和 CNOT 门是一项重要但并非易事的任务。本研究引入的 C n (X) 电路在渐近和非渐近范围内的表现优于以前的方法。提出了三种不同的分解：一种是使用一个借用的辅助量子比特的精确分解，电路深度为 ΘðlogðnÞ3Þ，一种没有辅助量子比特的近似分解，电路深度为 OðlogðnÞ3logð1=ϵÞÞ，以及一种具有可调深度电路的精确分解，该电路的深度随着可用辅助量子比特的数量 m ≤ n 而减少，即 Oðlogðn=bm=2cÞ3+logðbm=2cÞÞ。由此产生的指数加速可能会对容错量子计算产生重大影响，因为它可以改善无数量子算法的复杂性，应用范围从量子化学到物理学、金融和量子机器学习。
2023 年年度报告
arXiv 对开放科学界来说是一项非常重要的服务，我很自豪康奈尔科技学院能成为如此重要的研究和创新催化剂的所在地和管理者。科学在 arXiv 上实时发生，我们做出的每一个决定都基于我们对关键社区资源负责的认识。确保 arXiv 能够可持续发展并继续满足全球研究界的需求并非易事。机器学习和人工智能向 arXiv 提交的文章数量呈爆炸式增长，这让扩大规模、构建弹性技术系统和驾驭不断变化的学术交流格局成为巨大且极其重要的挑战。2023 年，arXiv 从西蒙斯基金会和国家科学基金会获得了慷慨的额外资金，这对于 arXiv 应对这些挑战至关重要。 arXiv 的教职主任 Ramin Zabih 在领导 arXiv 的早期取得了巨大进步，包括监督 arXiv 员工的增长和雄心勃勃的项目，例如 arXiv 的实验性 HTML，为所有能力的研究人员改进 arXiv。我也感谢西蒙斯基金会以及我们所有成员和捐助者的坚定支持。我非常感谢社区确保 arXiv 在未来蓬勃发展。