XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索任务
用于图形搜索问题的基于学习的算法
我们考虑了Banerjee等人最近提出的图表搜索问题。（2023）。在此问题中，从某个顶点r开始的代理必须穿越A（可能未知的）图G以找到隐藏的目标节点G，同时最小化总距离。我们研究一个设置，在该设置中，在任何节点V中，代理都会收到从V到G的距离的嘈杂估计。我们在未知图上为此搜索任务设计算法。我们在未知的加权图上建立了第一个正式保证，并提供了下限，表明我们提出的算法对预测误差具有最佳或几乎最佳的依赖性。此外，我们执行的数值实验表明，除了对对抗误差鲁棒性外，我们的算法在误差是随机的典型情况下表现良好。最后，我们在Banerjee等人的算法上提供了更简单的性能界限。（2023）对于在已知图表上进行搜索的情况，并为此设置建立新的下限。
用于图形搜索问题的基于学习的算法
我们考虑了Banerjee等人最近引入的预测图形搜索问题。（2023）。在此问题中，从某个顶点r开始的代理必须使用A（可能未知的）图G找到隐藏的目标节点G，同时最小化总距离。我们研究一个设置，在该设置中，在任何节点V中，代理都会收到从V到G的距离的嘈杂估计。我们在未知的图表上为此搜索任务设计算法。我们在未知的加权图上建立了第一个正式保证，并提供了下限，表明我们提出的算法对预测误差具有最佳或几乎最佳的依赖性。此外，我们进行了数值实验，证明除了对对抗性误差造成反对，我们的算法在误差是随机的典型情况下都很好地形成。最后，我们在Banerjee等人的属性上提供了更改的天然简单性能界限。（2023）对于在已知图表上进行搜索的情况，并为此设置建立新的下限。
后视觉途径的参与与通过虚拟现实/眼睛跟踪范式检测到的儿童中风患者的高阶视觉障碍相关
儿童中风造成的脑损伤会增加高阶视觉处理（HOVP）缺陷的风险，例如脑视觉障碍（CVI），如果未治疗，这会导致严重的行为和学习障碍。使用基于虚拟的现实搜索任务和结构磁共振成像分析，我们评估儿童中风患者的功能视觉缺陷程度和潜在的解剖相关性。方法：20名儿童中风患者和38个健康对照组完成了动态视觉搜索任务，该任务使用虚拟现实/眼睛跟踪（VR/ET）范式来量化2021年至2024年之间的功能视觉能力（中风后平均7.34年）。使用统计比较方法和线性回归模型分析了同类人群之间的虚拟现实评估措施，中风成像特征（视觉途径参与）和神经心理结局。结果：所有童年中风患者都可以完成VR/ET任务，其指标与视觉注意力和处理速度的神经心理学测试相关，如成功率和任务符合性以同等程度与控制措施所证明的那样。但是，在我们的患者队列中观察到对任务负荷变化的敏感性较低，对任务负荷变化的敏感性较小，并且在启动对目标的响应时会受到更大的损害。涉及后视觉途径的MRI病变分析损伤，特别是视觉辐射，下纵向筋膜或上部纵向筋膜，与较慢的反应时间相关，以在VR测试时控制目标时固定在目标上时固定在目标上。结论：受到中风影响的儿童的床边VR/ET评估可以检测到神经心理学测试证实的HOVP缺陷迹象。成像表明诊断时的后视觉途径参与与后来生活中视觉跟踪能力受损的发展密切相关。虽然HOVP缺陷的检测依赖于3至6岁之间的当前标准临床和神经心理学评估，但我们的研究表明，中风发作时成像的损伤模式可以帮助识别出患有HOVP缺陷风险的儿童。这可能使早期监控和及时的适应能力促进功能视觉发展，这对于学习和技能掌握至关重要。关键词：儿童中风，功能视觉，脑视觉障碍，高阶视觉处理，视觉辐射，后视觉途径
新加坡和日本科学家发展技术 -
新加坡，2025年1月6日，新加坡和日本科学家开发了技术来控制来自南洋技术大学，新加坡（NTU新加坡），大阪大学和海洛希玛大学的机器人昆虫群的科学家，开发了一种先进的Swarm Swarm Navergation Angorigh algorg，可阻止它们成为遇到挑战的领域的机器人。发表在《自然通讯》上，新算法代表了群体机器人技术的重大进步。它可以为救灾，搜索任务和基础设施检查的应用铺平道路。Cyborg昆虫是真正的昆虫，背面配有微小的电子设备 - 由光学和红外摄像机，电池和用于通信的各种传感器组成 - 使其动作受到特定任务的遥控控制。2008年，来自NTU新加坡机械和航空航天工程学院的Hirotaka Sato教授首先证明了单一幼体昆虫的控制。然而，单一昆虫不足以进行诸如搜索和救援任务的操作，地震幸存者被散开，并且有一个最佳的72小时窗口来定位它们。
体验性心理负荷、可用性感知、二者的相互作用及其对任务绩效的影响
过去在 HCI 领域的研究已经产生了许多评估交互系统可用性的程序。在这些程序中，人们倾向于忽略用户的特征、上下文的各个方面以及任务的特殊性。建立一个包含这些特征的凝聚模型并不是一件容易的事情。在人为因素中，一个被大量引用的概念是人类的心理负荷。对它的评估是预测人类表现的基础。尽管可用性和心理负荷有多种用途，但对它们之间的关系的探索却不多。这项实证研究的重点是 I）对这种关系的研究和 II）对这两个概念对人类表现的影响的研究。进行了一项用户研究，参与者在三个流行的网站上执行一组信息搜索任务。对可用性和心理负荷进行了深入的相关性分析，分析了任务、用户和客观任务表现类别 (I)。基于不同的学习策略，采用了多种监督机器学习技术来构建模型，旨在预测任务表现类别 (II)。研究结果有力地表明，可用性和心理工作量是两个不重叠的结构，它们可以联合使用来大大提高对人类表现的预测。
通过高效有效的脑机接口
虽然搜索技术已经发展为坚固且普遍存在，但基本的互动范式数十年来一直保持相对稳定。随着大脑的成熟 - 机器接口（BMI），我们基于脑电图（EEG）信号在人类和搜索引擎之间建立了一个高效的通信系统，称为脑机搜索接口（BMSI）系统。BMSI系统提供了包括查询重新制定和搜索结果交互的功能。在我们的系统中，用户可以执行搜索任务，而无需使用鼠标和键盘。因此，对于具有严重神经肌肉疾病的用户而言，基于手动相互作用是不可行的应用程序方案很有用。此外，基于大脑信号解码，我们的系统可以为搜索引擎提供丰富而有价值的用户端上下文中的Informe（例如，实时满意度反馈，广泛的上下文信息以及对信息需求的清晰描述），这在先前的范式中很难捕获。在我们的实施中，系统可以在交互过程中实时从大脑信号中解码用户满意度，并根据用户满意度的反馈重新排列搜索结果列表。演示视频可在http://www.thuir.cn/group/~yqliu/videos/bmsisystem.html上获得。
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运动 - 涉及te l epo rta ti之类的crac ti ng ti ng ti ng ti ti是在虚拟环境环境中的共同部署的技术。al-div al natical，他们倾向于在导航时发生故障。私密的摄影作品显示了供应供应工具的cffcciivcncss。，例如小径，在这种疾病和反对的各个工具的弱点和弱点。但是。迄今为止。lhere是当1泄漏用作运动型技术时的1ool的系统比较的插孔。特别是在考虑不同任务的情况下。在1His纸中。我们比较了三种方向支撑工具的影响，即Minimap，1Rail和Heatmap。我们对48名参与者进行了Quanti1a1A1ive用户研究，以INVCS1IGATC 1HC的准确性和效率WHCN执行四个探索和搜索任务。作为因变量。任务性能，Comple 1i o 111im c。 SPACC覆盖范围，RC访问量。rcu“ ac i ng时间和mcmorability wcrc mcasurcd。总的来说，我们的结果Indi Cate 1Hat oricntation-S上的工具改善了ta sk comp lim es and revisi tir 1g bchavior。u“ ail and heatmap
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
FOIA 状态定义
状态描述 1 已确认 您的 FOIA 请求已收到，并且已为您的案件分配了 FOIA 跟踪编号。 2 分配搜索任务 USSOCOM 正在我们的记录中搜索可能响应的文件 3 分配审查任务 USSOCOM 已经确定了对您的请求的潜在响应信息，并正在转发给主题专家进行进一步处理 4 与其他机构协商 USSOCOM 已将您的请求发送给外部机构进行进一步处理 5 事后审查处理中 USSOCOM 已收到主题专家的建议，并正在整合和审查适当的 FOIA 豁免 6 处于结案的最后处理过程中 您的 FOIA 请求正在由安全和法律代表进行高管审查，以完成回复以获得最终批准 7 结案 – 最终回复已发送 您的 FOIA 请求已完成，最终回复信以及所有响应的删节记录已发送 8 上诉中 您的请求已被上诉，USSOCOM 已将案件转发给国防部隐私、公民自由和透明度部 (DPCLTD) 进行裁决 9 上诉发回 DPCLTD 已建议将请求发回 USSOCOM 采取进一步行动 10 诉讼中 您的请求目前正在与联邦法院进行诉讼
AI聊天如何改变搜索行为？
chatGPT 等生成式 AI 工具有望改变人们与在线信息互动的方式。最近，微软宣布了他们的“新 Bing”搜索系统，该系统融合了 OpenAI 的聊天和生成式 AI 技术。谷歌已宣布计划部署融合了类似技术的搜索界面。这些新技术将改变人们搜索信息的方式。本文介绍的研究是一项早期调查，旨在研究人们如何在搜索过程中使用生成式 AI 聊天系统（以下简称为聊天），以及聊天系统与现有搜索工具的结合如何影响用户的搜索行为和策略。我们报告了一项探索性用户研究，其中有 10 名参与者使用了结合使用 OpenAI GPT-3.5 API 和 Bing Web Search v5 API 的聊天+搜索系统。参与者完成了三项搜索任务。在这篇初步结果的预印本论文 1 中，我们报告了用户将 AI 聊天融入搜索过程的方式、他们对聊天系统的喜好、对聊天响应的信任以及他们对聊天系统如何生成响应的心理模型。CCS 概念