XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无隐式
开幕式开所式
Vassiliki Boussiotis，哈佛医学院Kenji Chamoto，CCII，CCII，京都大学希尔德·切罗特（Hilde Cheroutre），拉霍亚（La Jolla）免疫学研究所，圣裘德儿童研究医院Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina，Stanford University，Stanford Univelsi哈格瓦尔，京都大学塔苏科大学，CCII，CCII，京都大学（开幕词）Juliana Idoyaga，加利福尼亚大学圣地亚哥卡尔大学，宾夕法尼亚大学nobuuki kakiuchi大学，托马斯·科普斯，托马斯·基普斯大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚州kipps京都大学田纳西亚大学，卡利奥尼亚大学旧金山克劳斯·潘特尔大学，大学医学中心，汉堡 - 埃潘多夫大学，约翰·霍普金斯医学Eliane Piaggio大学面具塔吉马大学，CCII，京都大学Yosuke Togashi，冈山大学Suzane Louise Topalian，Johns Hopkins Medicine Hans Guaderel，Memorial Slon Kettering癌症中心圣地亚哥Zelenay，癌症研究
推荐基于隐式反馈
摘要。推荐系统已证明是在各种应用程序域中进行过滤，排名和发现的有价值的工具，例如电子商务，媒体存储库或基于文档的信息，其中包括本书中讨论的各种社交信息访问的方案。此类系统成功的一个关键在于对用户偏好的精确获取或估计。虽然一般推荐系统研究通常依赖于个性化的明确偏好陈述，但在现实世界中，此类信息通常非常稀疏或不可用。信息使我们能够通过用户的行为和行为（隐式反馈）间接评估某些项目的相关性，而相比之下。在本章中，我们将不同类型的隐性反馈类型分类，并在推荐系统和社交信息访问应用程序的背景下查看它们的使用。然后，我们将分类方案扩展到适合最近的应用域。最后，我们提出了最先进的算法方法，讨论在使用隐式反馈信号方面，特别是关于受欢迎程度偏见的挑战，并讨论了文献中的最新作品。
量子隐式神经表征
摘要 隐式神经表征已成为表示图像和声音等信号的强大范例。这种方法旨在利用神经网络来参数化信号的隐式函数。然而，在表示隐式函数时，传统神经网络（例如基于 ReLU 的多层感知器）在准确建模信号的高频分量方面面临挑战。最近的研究开始探索使用傅里叶神经网络 (FNN) 来克服这一限制。在本文中，我们提出了量子隐式表示网络 (QIREN)，一种新的 FNN 量子泛化。此外，通过理论分析，我们证明了 QIREN 比经典 FNN 具有量子优势。最后，我们在信号表示、图像超分辨率和图像生成任务中进行了实验，以展示 QIREN 与最先进 (SOTA) 模型相比的卓越性能。我们的工作不仅将量子优势融入隐式神经表示中，而且还揭示了量子神经网络的一个有希望的应用方向。我们的代码可在 https://github.com/GGorMM1/QIREN 获得。
针对隐式拒绝的Kleptographic攻击
鉴于其在诸如Crystals-Kyber之类的现代加密系统中不可或缺的作用，Fujisaki Okamoto（FO）变换将很快成为我们安全通信基础架构的中心。围绕FO变换的持久辩论是当解次失败时是否使用显式或隐式拒绝。目前，在晶体 - 凯伯（Crystals-kyber）中实施的隐性拒绝受到了一系列论点的支持。因此，了解其在不同攻击者模型中的安全含义至关重要。在这项工作中，我们通过新颖的镜头来研究隐式拒绝，即从Kleptography的角度研究。具体而言，我们考虑了一个攻击者模型，在该模型中，攻击者可以颠覆用户的代码以损害安全性，同时无法检测到。在这种情况下，我们提出了三项攻击，这些攻击大大降低了FO转换的安全水平，并具有隐式拒绝。
（隐式）细节中的魔鬼
多年来，黑洞已被证明是更好地理解推定的量子重力理论（QG）的原理的主要来源之一。尤其是，霍金的《黑洞辐射鹰》（1976）的计算以及围绕黑洞信息悖论（BHIP）和页面时间悖论（PTP）的辩论的随后发展在阐明他们对我们对物理学的深入影响的影响方面发挥了关键作用。虽然黑洞是研究曲线时期和半经典重力中有关量子场理论的许多技术问题的理想操场，但它们作为催化剂的催化剂起着更为关键的作用，可以更好地了解QG。为了表现出色，霍金认为bhip表明QG必须是非自然的鹰（1976），而AMPS认为，它表明在Horizon Almheiri等人的地平线上违反了等效原则。（2013）。哲学家并没有忽略黑洞概念研究的重要性。这种类型的作品是华莱士（2020）和Belot等。（1999）。然而，这两个文献都涉及BHIP和PTP的变化，这些变化围绕着Hawking的最初想法，即黑洞物理可能是非一般的（以及避免这种结论的方法）。纤毛悖论，也称为Almheiri等人的缩写的缩写。（2013），扮演着核心角色。（2019）; Penington（2019）; Almheiri等。（2020，？）似乎至关重要的是这种策略。Nevertheless, most contemporary high-energy physicists are not usually concerned with the unitarity of black hole physics (which especially among string theorists is taken to follow from the AdS/CFT duality Maldacena ( 1999 ); Ammon and Erdmenger ( 2015 ), where unitarity is a standard feature of the boundary CFT), but rather with the struc- ture of the interior of the black hole.我们作为物理学哲学家的目标是研究弯曲悖论的概念基础，并探索如何放弃对时空结构的隐含假设，我们称之为时空的独特性，可以解决它。尤其是，我们通过查看具体的物理示例，即有关卷曲壁式悖论帕帕多迪玛斯和Raju（2013年）的最新讨论（2013年）的最新讨论； Maldacena和Susskind（2013）； Papadodimas和Raju（2016）; Hayden and Penington（2019）； Almheiri等。当然，我们没有声称我们的讨论以任何方式详尽地解决了陷入困境的悖论。1我们也在本文中，与适当的定义和理解黑洞有关的各种哲学问题
通过...连接显式和隐式深度生成模型
深度生成模型有两种类型：显式和隐式。前者定义了一种显式密度形式，允许似然推断；而后者则针对从随机噪声到生成样本的灵活转换。虽然这两类生成模型在许多应用中都表现出强大的能力，但单独使用时，它们都有各自的局限性和缺点。为了充分利用这两种模型并实现相互补偿，我们提出了一种新颖的联合训练框架，该框架通过 Stein 差异连接显式（非规范化）密度估计器和隐式样本生成器。我们表明，我们的方法 1) 通过核 Sobolev 范数惩罚和 Moreau-Yosida 正则化引入了新颖的相互正则化，2) 稳定了训练动态。从经验上讲，我们证明，与训练单个对应方相比，所提出的方法可以促进密度估计器更准确地识别数据模式并引导生成器输出更高质量的样本。当训练样本受到污染或有限时，新方法也显示出有希望的结果。
含有隐式干细胞的骨膜
摘要：骨膜被称为覆盖大多数骨表面的薄结缔组织。从第一世纪的研究中证实了其膨胀的骨骼再生能力。最近，揭露了具有独特生理特性的骨膜中的多能干细胞。存在于动态环境中，受复杂的分子网络调节，骨膜干细胞出现是具有强大的增殖和多重分化能力。通过对研究的持续探索，我们现在开始更深入地了解骨膜在骨形成和原位或异位修复中的巨大潜力。不可否认的是，骨膜正在进一步发展为一种更有希望的策略，可以在骨组织再生中利用。在这里，我们总结了骨膜，细胞标记物以及骨膜干细胞的生物学特征的发育和结构。然后，我们审查了它们在骨修复和基本分子调节中的关键作用。对骨膜相关的细胞和分子含量的理解将有助于增强骨膜的未来研究工作和应用转化。
至少有sgd的隐式正规化的好处...
随机梯度下降（SGD）在实践中表现出强大的算法正则化效率，该算法在现代机器学习方法的概括中起着重要作用。在这项工作中，我们试图在线性回归的更简单设置（包括众多和参数化的政权）中理解这些问题，我们的目标是对（未注册）平均SGD与Ridge Regres-Sion的显式正规化提供（未注册的）平均SGD的隐性正规化比较。对于一系列最小二乘问题实例（在高维度中是自然的），我们显示：（1）对于每个问题实例和eviry Ridge参数（（未进行定制）SGD），当在对数上提供的样品提供的样本比提供给山脊算法更糟糕的ridge songe（提供的常量）的样本（概括）不变的步骤（概括了SGD的常数）（概括） （2）相反，存在最佳调整的山脊回归需要的样本比SGD更多的样本以具有相同的概括性能。总的来说，我们的结果表明，到对数因素，SGD的概括性能总是不比Ridge回归的多种过度参数化的问题差，实际上，对于某些问题实例来说可能会更好。更普遍地，我们的结果表明，即使在更简单（过度参数化）凸设置中，算法正则化如何产生重要的后果。
使用基于脑电图的隐式人类反馈
摘要 - 用人类反馈的提供强化学习（RL）代理可以极大地改善学习的各个方面。但是，以前的方法要求人类观察者明确地给出输入（例如，按钮，语音界面），在RL代理的学习过程的循环中为人提供负担。此外，不断提供明确的人类建议（反馈）并非总是可能或过于限制，例如自主驾驶，残疾人康复等。在这项工作中，我们以与错误相关电位的形式（ERRP）的形式调查了捕获人类的内在反应，作为隐式（和自然）的反馈，为人类提供了一种自然而直接的方式，使人类改善RL剂量的学习。因此，可以通过隐式反馈与RL算法进行整合，以加速RL代理的学习。我们开发了三个合理复杂的2D离散导航游戏，以实验评估拟议工作的整体绩效。和将ERR作为反馈的动机也通过主观实验来验证。我们工作的主要贡献如下，（i）我们提出并在实验中验证了错误的错误学习，其中一个游戏可以学习错误，并转移到其他未见的游戏中，（ii）我们提出了一个新颖的RL框架，以通过err rl and grouns and Spart和II，与II级别的人类相比，与人类的反馈相比，与人类的反馈相比，与II相比，与II相比，与II相比，与II相比，与II相比，与II相比，与Firical Inf（II I Iff）相比，与Firical Inf（IS）相比（将错误应用于合理复杂的环境，并通过真实的用户实验来证明我们的方法可以加速学习的重要性。
您的扩散模型是隐式合成图像检测器-Lix
摘要。扩散模型的最新发展，尤其是在潜在扩散和无分类器指导的情况下，产生了可以欺骗人类的高度实现图像。在检测域中，跨不同生成模型的概括的需求导致许多人依靠频率指纹或痕迹来识别合成图像，因此通常会损害对复杂图像降解的鲁棒性。在本文中，我们提出了一种新的方法，该方法不依赖于频率或直接基于图像的特征。相反，我们利用预先训练的扩散模型和采样技术来检测假图像。我们的方法论基于两个关键见解：（i）预先训练的扩散模型已经包含有关真实数据分布的丰富信息，从而通过策略性抽样实现了真实和假图像之间的区分； （ii）文本条件扩散模型对无分类器指导的依赖性，再加上更高的指导权重，可以实现真实和扩散产生的假imperigens之间的识别性。我们在整个Genimage数据集中评估了我们的方法，并具有八个不同的图像发生器和各种图像降解。我们的方法证明了它在检测多种AI生成的合成图像的功效和鲁棒性，从而设置了新的最新状态。代码可在我们的项目页面1