XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System度量标准
SILVR：可伸缩的LIDAR-VISUAL-VISUAL RETUSTRUTION，具有机器人检查的神经辐射场
摘要 - 我们提出了一个基于神经场的大规模重构系统，该系统融合了激光雷达和视力数据，以生成几何准确的高质量重建，并捕获光真逼真的纹理。该系统适应了状态的神经辐射场（NERF）表示，还结合了LiDAR数据，该数据在深度和表面正常上增加了强大的几何约束。我们利用轨迹从实时激光雷达大满贯系统来引导结构 - 从运动（SFM）程序进行启动，以显着降低组合时间，并提供对大暴力深度损失至关重要的度量标准。我们使用沉积将系统扩展到在长轨迹上捕获的大规模环境。我们通过来自多台摄像机，LIDAR传感器套件的腿部机器人的数据，在扫描600米的扫描建筑场景时进行手持式机器人，并在船上进行空中机器人，调查多层模拟模拟灾难现场建造的空中机器人。网站：https：//ori.ox.ac.uk/labs/drs/nerf-mapping/
评估指标用于评估糖尿病预测模型的性能
日期：6 06,2024摘要：评估指标在评估糖尿病预测模型的性能中起着至关重要的作用。这些模型旨在根据年龄，体重，家族病史和血糖水平等各种因素来预测个体发展糖尿病的可能性。对这些模型的准确评估对于确保其有效性和可靠性至关重要。本文概述了常用的评估指标，以评估糖尿病预测模型的性能。本文讨论的评估指标包括准确性，灵敏度，特异性，精度，接收器操作特征（ROC）曲线，ROC曲线下的面积（AUC）（AUC），F1分数和Matthews相关系数（MCC）。定义了每个度量标准，并解释了其计算方法，解释和局限性。本文强调了考虑模型的目标和应用以及不同指标之间的权衡的重要性，以选择最合适的评估方法。此外，本文重点介绍了模型评估中的其他考虑因素，例如用于模型概括，偏见和公平评估以及预测校准的交叉验证。这些因素有助于全面的评估过程，并确保糖尿病预测模型的可靠性和公平性。
社交网络位置是蚂蚁行为，菌群组成和脑基因表达的主要预测指标
au：PleaseconfirmthatalleadinglevelsarreepressedCorrected：社会生物的生理和行为与其社会环境相关。但是，由于社交环境通常会被年龄和物理环境（即空间位置和相关的非生物因素）混淆，因此这些相关性通常很难解释。例如，个人的社会环境与其基因表达模式之间的关联可能是由于年龄或行为驱动的两个因素所致。同时测量相关变量和这些变量之间的相关性的量化可以指示关系是直接（可能是因果关系）还是间接。在这里，我们将人口统计学和自动化的行为跟踪与穆尔氏症方法相结合，以剖析社会和身体环境，年龄，行为，脑基因表达和微生物群中的相关结构之间的相关结构。生理和行为的变化与社会环境最密切相关。此外，在控制社会环境时，脑基因表达与微生物群，身体环境，年龄和行为之间的看似很强。与此一致，机器学习分析表明，从脑基因表达数据中，个人的社交环境可以比任何其他行为度量标准更准确地预测。这些结果表明社会环境是行为和生理学的关键调节者。
在JIF（28.905）的第65级排名中的电化学能量评论
大学，由Springer Nature and Hanghai University出版。 eer是《 IAOEES》的旗舰评论杂志，仅发布高质量的科学评论文章，该文章是电化学能源科学和技术季刊的高级材料的最前沿。 自2018年3月出版了第一卷以来，已经发表了86篇高质量审查文章的14期，其中涵盖了科学研究的结果，从而导致了通过电化学能源科学和技术转换的能量存储，转化。 文章已下载超过270,000次。 电化学能源评论编辑委员会由国际知名的科学家和相关领域的专家组成。 EER中发表的所有论文均通过双盲匿名评论系统进行了同行评审。 发表论文后，可以从Springer网站（https://www.springer.com/journal/41918）免费下载。 学术期刊的影响因素（如果）或期刊的影响因素（JIF）是由Clarivate计算出的科学计量指数，它反映了Clarivate的Web of Science索引的过去两年中过去两年中发表的每年平均列表的平均引用数量。 作为期刊级别的度量标准，它经常被用作其在其领域内期刊相对重要性的代理；与具有较低值的期刊相比，具有较高影响因子值的期刊通常被认为更重要，或者在各自的领域具有更多的内在声望。大学，由Springer Nature and Hanghai University出版。eer是《 IAOEES》的旗舰评论杂志，仅发布高质量的科学评论文章，该文章是电化学能源科学和技术季刊的高级材料的最前沿。自2018年3月出版了第一卷以来，已经发表了86篇高质量审查文章的14期，其中涵盖了科学研究的结果，从而导致了通过电化学能源科学和技术转换的能量存储，转化。文章已下载超过270,000次。电化学能源评论编辑委员会由国际知名的科学家和相关领域的专家组成。EER中发表的所有论文均通过双盲匿名评论系统进行了同行评审。发表论文后，可以从Springer网站（https://www.springer.com/journal/41918）免费下载。学术期刊的影响因素（如果）或期刊的影响因素（JIF）是由Clarivate计算出的科学计量指数，它反映了Clarivate的Web of Science索引的过去两年中过去两年中发表的每年平均列表的平均引用数量。作为期刊级别的度量标准，它经常被用作其在其领域内期刊相对重要性的代理；与具有较低值的期刊相比，具有较高影响因子值的期刊通常被认为更重要，或者在各自的领域具有更多的内在声望。
利用零噪声外推增加测量的有效量子体积
量子体积是近期量子计算机的全栈基准。它量化了在目标设备上可以以合理的保真度执行的方形电路的最大尺寸。误差缓解是一组技术，旨在消除噪声量子计算机在计算感兴趣的期望值时计算中存在的噪声影响。有效量子体积是一种拟议的度量标准，它将误差缓解应用于量子体积协议，以评估目标设备和误差缓解算法的有效性。数字零噪声外推 (ZNE) 是一种误差缓解技术，它使用电路折叠将误差放大已知比例因子，然后将计算出的期望值外推到零噪声极限，从而估计无噪声期望值。在这里，我们证明 ZNE 与具有分数比例因子的全局和局部单元折叠以及动态解耦相结合，可以将有效量子体积增加到供应商测量的量子体积以上。具体来说，我们测量了四个 IBM Quantum 超导处理器单元的有效量子体积，得到的值大于供应商在每个设备上测量的量子体积。这是首次报告出现这样的增长。
基于GPU的快速pangenome图布局
摘要 - 计算pangenomics是一种新兴领域，使用图形结构封闭多个基因组研究遗传变异。可视化Pangenome图对于理解基因组多样性至关重要。然而，由于图布局过程的高计算需求，处理大图可能具有挑战性。在这项工作中，我们对最先进的pangenome图布局算法进行了彻底的性能特征 - 揭示了显着的数据级并行性，这使GPU成为计算加速度的有前途的选项。但是，不规则的数据访问和算法的内存性质具有重大障碍。为了克服这些挑战，我们开发了一种实施三个关键优化的解决方案：对缓存友好的数据布局，合并的随机状态和经纱合并。另外，我们提出了一个定量度量标准，用于可扩展对Pangenome布局质量的评估。对24个人类全染色体pangenomes进行了评估，我们的基于GPU的解决方案在没有布局的质量损失的情况下，在the-Art MultineReaded CPU基线上实现了57.3倍的速度，从而将执行时间从数小时减少到数分钟。索引术语 - Pangenomics，生物信息学，图形布局，GPU加速度
不确定性意识到的偏好一致性从人类反馈学习
从人类反馈（RLHF）中学习的最新进展通常是通过最大程度地提高观察到的人类偏好的可能性来对重新功能进行建模。但是，由于个体的不同背景，这些偏好信号本质上是随机的。在奖励和政策更新过程中，首选项中的这种固有的不确定性可能会导致不稳定或不安全的行为。在这项工作中，我们通过学习分布式奖励模型和来自离线偏好数据集的风险敏感政策来介绍RLHF中不确定性的优先对齐。具体来说，我们提出了最大的后验（地图），以更新与轨迹相关的奖励。此更新过程在人类偏好中的不确定性之前包含了一份信息。利用此更新的奖励样本，我们开发了一个生成奖励模型来表示奖励分布。在奖励模型中固有的随机性驱动下，我们利用了离线分销钟声操作员和有条件的危险价值（CVAR）度量标准，从离线数据集中学习了对风险敏感的策略。实验结果表明，风险敏感的RLHF代理可以有效地识别并避免具有重大随机性的状态，从而在不同任务中实现规避风险的控制。
增强环境中的综合性 - 科学 - 科学和...
环境数据科学中的社会生态不平等 - 例如，来自数据驱动的方法和机器学习（ML）的不平等现象，这是当前的问题，可能是辩论和进化。围绕所有研究和设计领域的嵌入权益的共识越来越大 - 从开始到管理，同时还解决了程序，分配和识别因素。然而，实际上这样做可能对某些人来说似乎很繁重或令人生畏。当前的观点通过为环境数据科学与社会生态不平等之间的联系提供证实，使用系统性权益框架来减轻这些类型的关注，并为在环境数据科学和ML设置中使用以股权以股权为中心的方法来正常使用范式转移。增强环境数据科学和ML的完整性只是从以股权为中心的工具开发和严格的应用程序的角度开始。为此，这种观点还通过概述了一些有意义的工具和策略，例如应用Wells-Du Bois协议，采用公平度量标准，并系统地解决不可修复的能力，从而提供了相关的未来方向和挑战；新兴需求和建议，例如解决数据偏见和支持融合研究；并建立了十个步骤的前进道路。毕竟，环境科学家和工程师的工作最终影响了我们所有人的福祉。
屋顶光伏和电池存储的最佳尺寸...
摘要：本文通过考虑通过考虑量和使用时间（TOU）的电力速率选项来研究屋顶太阳能光伏（PV）和电池储能系统（BESS）的实用最佳尺寸的比较研究。两种系统配置仅PV和PV-Bess，通过最大程度地降低了四种电力速率选择的净电力成本，从而最佳尺寸。通过考虑电网限制，电力供电，救赎价值和PV和BESS的退化，负载和太阳能的实际年数据以及当前零件的市场价格来开发一个实用模型。检查了GCHS基于规则的能源管理系统，以控制PV，BES，负载和网格之间的功率流。进行了各种灵敏度分析，以检查网格约束和电力速率对电力成本和组件尺寸的影响。尽管通常针对任何案例研究开发了容量优化模型，但在本文中，澳大利亚的一个与网格连接的房屋被认为是案例系统。发现，与其他配置和选项相比，PV-Bess配置的TO-FLAT选项达到了最低的NPC。根据两个性能度量标准，与TOU-FLAT的PV-Bess配置分别获得了屋顶PV和BES的最佳能力：分别为9 kW和6 kWh：净现在成本和电力成本。
带有生成潜在重放的剪辑-Aniello panariello
随着变压器和视觉模型（VLM）的出现，例如剪辑，微调大型预培训模型最近已成为持续学习的普遍策略。这导致发展了许多促使策略以适应基于变形金刚的模型而不会引起灾难性遗忘。但是，这些策略通常会损害预先训练的剪辑模型的原始零射击功能，并难以适应明显偏离预训练数据的域。在这项工作中，我们提出了持续的生成培训，以进行增量及时学习，这是一种简单而新颖的方法，可以减轻遗忘，同时调整剪辑。简而言之，我们采用各种自动编码器（VAE）来学习视觉编码器嵌入空间内的类调节分布。然后，我们利用这些分布来采样新的合成视觉嵌入式，并在随后的任务中训练相应的特定类文本提示。通过对不同领域的广泛实验，我们表明，这种生成的重播方法可以适应新任务，同时改善零射击功能，并使用针对CL方案量身定制的新型度量标准进行了评估。值得注意的是，进一步的分析表明，我们的方法可以通过关节及时调整弥合差距。该代码库可从https://github.com/ aimagelab/mammoth获得。