XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System教程
IEE ICIP中的教程，2024.10.27 -Xin Zhao
Xin Zhao教授于2013年获得中国科学技术大学（USTC）的博士学位。 他的研究兴趣包括视频分析和性能评估，尤其是针对对象跟踪任务。 他发表了国际杂志和会议论文，例如IJCV，IEEE TPAMI，IEEE TIP，IEEE TCSVT，CVPR，ICCV，NEURIPS，NEURIPS，AAAI，IJCAI。 最近，他主要进行了有关人类计算机视力评估的研究。 他已经建立了几个广泛使用的计算机视觉基准（即，got-10k，videocube，sotverse，biodrone等））Xin Zhao教授于2013年获得中国科学技术大学（USTC）的博士学位。他的研究兴趣包括视频分析和性能评估，尤其是针对对象跟踪任务。他发表了国际杂志和会议论文，例如IJCV，IEEE TPAMI，IEEE TIP，IEEE TCSVT，CVPR，ICCV，NEURIPS，NEURIPS，AAAI，IJCAI。最近，他主要进行了有关人类计算机视力评估的研究。他已经建立了几个广泛使用的计算机视觉基准（即，got-10k，videocube，sotverse，biodrone等）使用在线评估平台。他定期担任以下会议和期刊的计划委员会成员或同行审稿人：CVPR，ICCV，ECCV，ICML，ICML，Neurips，ICLR，IJCV，IEEE TPAMI，IEEE TPAMI，IEEE TIP，IEEE TMM，IEEE TMM等
采购订单（PO）合同教程内容：
o req编号RQ-0000 #####EU数据 - 供应商是否会提供任何数据或处理与欧盟个人有关的任何数据？ eu数据 - 根据协议，将转移或处理与个人有关的任何数据；协议下的活动是否涉及与欧盟中的个人有关的任何数据？ 交易对手联系人 - 名称，电子邮件和电话号码重要：这可以帮助加快UM与供应商之间的沟通。 附件：•咨询问卷需要预先批准的出口商品，UM徽标，网站，社交媒体服务，酒精，软件和硬件•不再需要服务协议。 而是在描述字段中提供详细信息。 该协议将以UM的条款和条件为CONGA建立。 •供应商的合同不是首选，但被接受。EU数据 - 供应商是否会提供任何数据或处理与欧盟个人有关的任何数据？eu数据 - 根据协议，将转移或处理与个人有关的任何数据；协议下的活动是否涉及与欧盟中的个人有关的任何数据？交易对手联系人 - 名称，电子邮件和电话号码重要：这可以帮助加快UM与供应商之间的沟通。附件：•咨询问卷需要预先批准的出口商品，UM徽标，网站，社交媒体服务，酒精，软件和硬件•不再需要服务协议。而是在描述字段中提供详细信息。该协议将以UM的条款和条件为CONGA建立。•供应商的合同不是首选，但被接受。
教程 9 - 使用提示符开发人工智能应用程序
摘要 本教程将探讨如何以开发人员可访问的方式创建 AI 应用程序，而无需具备 AI 模型开发方面的深厚专业知识。通过利用提示和现成的 AI API 的强大功能，参与者将学习如何利用高级 AI 功能，而无需深入研究编码和机器学习的复杂性。这种方法使 AI 开发民主化，使从初学者到经验丰富的专业人士等各个技能水平的开发人员都可以将 AI 功能无缝集成到他们的项目中。
机器学习中的拓扑方法：从业者的教程
允许将本工作的全部或一部分供个人或课堂使用的数字或硬副本授予，而没有费用，只要副本不是盈利或商业优势，并且副本带有此通知和首页上的完整引用。必须尊重他人所拥有的这项作品的组成部分的版权。允许用信用摘要。否则复制或重新出版以在服务器上发布或重新分配到列表，需要事先特定的许可和/或费用。请求权限从permissions@acm.org。
如何完成教师的Flex计划教程
•指示您想如何处理错过的测验和测试。如果您指出学生应该安排化妆测验或测试，则建议学生安排其化妆在ODS。注意：测试协议允许您指示化妆测验或测试的参数。ODS测试中心的监管者在星期五，在课程大纲中或大学学习周期间所示的部门化妆日。
MWBE 100利用计划教程 - 通用服务办公室
说明：此利用计划必须包含根据合同所提供的每个NYS认证的少数民族和妇女拥有的商业企业（MWBE）提供的供应和/或服务的详细说明。通过提交该计划，投标人/承包商承诺根据MWBE分包商，供应商和经销商的使用，按照招标/合同中包含的MBE/WBE目标的要求进行真诚努力。做出虚假陈述或包含信息，证明缺乏真诚或与之结合的信息，法律禁止使用利用计划的一部分或结合使用，并可能导致罚款，包括但不限于终止合同的损失，有资格的损失，有资格提交未来的竞标和/或与支付的持有。不执行商业有用功能的公司可能不计入MWBE利用率。必要时附加额外的床单。投标人/承包商信息MWBE目标在合同投标人/承包商名称中：NYS供应商ID：MBE％
![基于多核纤维的太空分层多路复用网络的深增强学习RMSCA [邀请教程]](/simg/a/a7dc23a2ed6945ae588b3a67352e043368864ba0.webp)
基于多核纤维的太空分层多路复用网络的深增强学习RMSCA [邀请教程]
对网络能力的不断升级的要求催化了太空层多路复用（SDM）技术的采用。随着多核光纤（MCF）制造的持续进展，基于MCF的SDM网络被定位为可行且有前途的解决方案，可在多维光学网络中实现更高的传输能力。然而，借助基于MCF的SDM网络提供的广泛网络资源带来了传统路由，调制，频谱和核心分配（RMSCA）方法的挑战，以实现适当的性能。本文提出了一种基于基于MCF的弹性光网（MCF-eons）的深钢筋学习（DRL）的RMSCA方法。在解决方案中，具有基本网络信息和碎片感知奖励函数的新型状态表示旨在指导代理学习有效的RMSCA策略。此外，我们采用了一种近端策略优化算法，该算法采用动作面膜来提高DRL代理的采样效率并加快培训过程。用两个不同的网络拓扑评估了所提出的算法的性能，其交通负荷不同，纤维具有不同数量的核心。结果证实，所提出的算法在将服务阻断概率降低约83％和51％方面优于启发式方法和最先进的基于DRL的RMSCA算法。此外，提出的算法可以应用于具有和没有核心切换功能的网络，并且具有与现实世界部署要求兼容的推理复杂性。