XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System显式
intrinsicavatar：通过显式射线跟踪
我们提出了intincavatar，这是一种新的方法，是一种从单眼视频中照亮的，包括几何形状，反照率，材料和环境的内在特性。基于人类的神经渲染的最新进展已使来自单眼视频的穿着人类的高质量几何形状和外观重建。然而，这些方法烘烤了内在特性，例如反照率，材料和环境照明成一个单一的纠缠神经表示。另一方面，只有少数作品可以解决估计单眼视频中穿衣人类的几何形状和分离的外观特性的问题。，由于通过学习的MLP对次要阴影效应的近似值，他们通常会获得有限的质量和分离。在这项工作中，我们建议通过蒙特卡罗射线跟踪明确地对次级阴影效应进行建模。我们将衣服的人体的渲染过程建模为体积散射过程，并将射线跟踪与人体的作用相结合。我们的方法可以从单眼视频中恢复服装人类的高质量地理，反照率，材料和照明特性，而无需使用地面真相材料进行监督的预训练。fur-hoverore，因为我们明确地对体积散射过程和射线追踪进行了建模，所以我们的模型自然而然地形成了一般 -
将电机工作记忆链接到显式和隐式运动学习
虽然已经广泛研究了显式和隐式运动学习，但在最近运动（MWM）的近期运动记忆中，对这些过程的贡献尚不清楚。先前的研究表明，视觉空间的工作记忆可能有助于明确的运动学习，但对隐式学习没有参与或有害。在这里，我们询问这些发现是否以及如何扩展到非视觉MWM。基于最近指向独立效应和效应特异性的MWM代码的工作，我们假设：（1）明确的运动学习过程将与效应无关的MWM相关，（2）隐式运动学习过程将与效应特异性MWM相关。为了检验这些假设，人类参与者既完成MWM任务又完成了视觉运动适应任务。我们的结果表明，与效应子无关的MWM质量与显式运动学习程度之间存在显着相关性，从而扩展了有关视觉空间工作记忆的先前发现。此外，我们提供了支持我们的第二个假设的证据，该假设是效应特异性MWM与隐式运动学习相关的。
具有任意调制的连续变量量子键分布的显式渐近秘密密钥率
，我们对连续变量量子键分布的渐近秘密密钥率建立了一个分析下限，并通过对相干状态进行任意调制。以前，此类边界仅适用于具有高斯调制的协议，并且在简单的相移 - 键调制的情况下存在数值界限。后者是作为凸优化问题的解决方案获得的，我们的新分析结合匹配Ghorai等人的结果。（2019），最多可达数值精度。由于其大量相干状态，无法使用先前的技术来分析更相关的正交振幅调制（QAM）情况。我们的界限表明，相对较小的星座大小（例如64个状态）基本上足以获得接近真正的高斯调节的性能，因此是大规模部署连续可变量子键分布的有吸引力的解决方案。当调制由任意状态组成，不一定是纯净时，我们也会得出相似的界限。
通过显式能量景观优化进行蛋白质序列设计
摘要蛋白质设计问题是确定折叠成所需结构的氨基酸序列。鉴于安芬森的折叠热力学假设，这可以改写为找到一个氨基酸序列，其中最低能量构象是该结构。由于这种计算不仅涉及所有可能的氨基酸序列，还涉及所有可能的结构，因此大多数当前方法都侧重于更易处理的问题，即为所需结构找到最低能量的氨基酸序列，通常在第二步通过蛋白质结构预测检查所需结构确实是设计序列的最低能量构象，并丢弃在许多情况下并非如此的大部分设计序列。这里我们表明，通过将梯度通过 trRosetta 结构预测网络从所需结构反向传播到输入氨基酸序列，我们可以直接优化所有可能的氨基酸序列和所有可能的结构，并在一次计算中明确设计预测折叠成所需结构而不是任何其他结构的氨基酸序列。我们发现，考虑了完整构象景观的 trRosetta 计算比 Rosetta 单点能量估计更能有效地预测从头设计蛋白质的折叠和稳定性。我们将通过景观优化进行的序列设计与 Rosetta 中的标准固定骨架序列设计方法进行了比较，并表明前者的结果对竞争低位状态的存在很敏感，而后者则不然。我们进一步表明，通过结合这两种方法的优势，可以设计出更具漏斗形的能量景观：低分辨率 trRosetta 模型用于排除替代状态，高分辨率 Rosetta 模型用于在设计目标结构处创建深度能量最小值。意义计算蛋白质设计主要侧重于寻找在目标设计结构中能量非常低的序列。然而，在折叠过程中最相关的不是折叠状态的绝对能量，而是折叠状态与最低位替代状态之间的能量差。我们描述了一种可以捕捉整个折叠景观的深度学习方法，并表明它可以增强当前的蛋白质设计方法。
HR0011ST2025D-02缓解显式和隐性偏见...
1。在此提案中，针对哪些特定类型的偏见（例如性别，种族，文化）？答案：任何形式的社会偏见。2。的重点是否应该放在减轻培训数据，模型设计或输出中的偏见或三个？答案：这些子集。3。在缓解偏见和保持准确性之间应优先考虑什么平衡，以及这种平衡应与该提案的主要重点保持一致？答案：由表演者定义偏见准确权衡4。哪种类型的符号表示与该项目最相关（例如语法，本体，基于逻辑的系统），以及它们如何专门解决偏见？答案：其中任何一个都可以。他们如何特别解决偏见取决于表演者的提议。5。哪些神经体系结构是首选或最适用于该建议（例如变形金刚，经常性网络），为什么它们适合减轻偏见？答案：任何具有相关应用程序的模型，例如注意网络，堪萨斯州，LRMS…6。是否有任何首选数据集或应用程序域（例如，文本，图像，语音）来证明缓解偏差，还是该提案应涵盖多个域？答案：没有偏好7。概念验证是否应集中于重新训练现有的AI模型，还是提出主要修改或约束推理过程（例如解码）的方法是可以接受的？答案：两者都处于范围。8。答案：由表演者定义这些指标取决于表演者。在此提案中应如何衡量在缓解明确和隐性偏见方面的成功，并且是否建议进行评估的特定指标或基准？
b'we提出了一个以福利为中心的博览会加强学习环境，在该环境中，代理商享受一组受益人的矢量值得奖励。给定的福利函数W（\ xc2 \ xb7），任务是选择一个策略\ xcb \ x86 \ xcf \ x80，该策略大约优化了其价值函数的福利，从start s state s 0，即\ xcf \ x80 w v \ xcf \ x80 1（s 0），v \ xcf \ x80 2（s 0），。 。 。 ，v \ xcf \ x80 g（S 0）。我们发现，福利 - 最佳政策是随机的，依赖于起始国家的。个人行动是错误是否取决于政策，因此错误的界限，后悔分析和PAC-MDP学习不会容易概括为我们的环境。我们开发了对抗性的KWIK（KWIK-AF）学习模型，其中在每个时间步长，代理要么采取勘探行动或输出剥削策略，因此勘探行动的数量是有限的，并且每个剥削策略都是\ xce \ XCE \ xb5-welfare-welfare-welfare Optim。最后，我们将PAC-MDP减少到Kwik-AF，介绍公平的显式探索漏洞利用者（E 4）学习者，并证明它可以学习Kwik-Af学习。
b'we提出了一个以福利为中心的博览会加强学习环境，在该环境中，代理商享受一组受益人的矢量值得奖励。给定福利函数W（\ xc2 \ xb7），任务是选择一个策略\ xcb \ x86 \ xcf \ x80，该策略大约优化了从start state s 0，即\ xcb \ xcb \ x86 \ xcf \ xcf \ xcf \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ xmax \ xcf \ x80 w v \ xcf \ x80 1（s 0），v \ xcf \ x80 2（s 0），。。。，v \ xcf \ x80 g（s 0）。我们发现，福利最佳政策是随机的，依赖起始国家的。单个行动是错误是否取决于策略，因此错误的界限，遗憾分析和PAC-MDP学习不会容易概括为我们的设置。我们开发了对抗性的KWIK（KWIK-AF）学习模型，其中在每个时间步中，代理要么采取勘探行动或输出剥削策略，因此勘探行动的数量是有限的，并且每个利用策略都是\ xce \ xce \ xb5-Welfelfare-welfelfare-Wertal的最佳。最后，我们将PAC-MDP减少到Kwik-af，引入公平的显式探索漏洞利用者（E 4）学习者，并证明其Kwik-af学习了。
使用蜂窝结构和显式动态分析对电动汽车电池组的崩溃性评估
摘要。电池组系统对于在任何碰撞期间保护电池单位至关重要。通过合并蜂窝结构，可以改善电池组的撞车道。当前研究的目的是使用ANSYS显式动态分析评估电池包围的结构特征。进行模态分析以确定固有频率，模式形状和峰位移值。电池组的CAD模型是在CREO参数设计软件中开发的。使用蜂窝结构可以减少对电池单元的影响的影响。碰撞时，蜂窝结构将吸收最大的崩溃影响，并可以使电池单位单元不受重大伤害。带有蜂窝结构的电池组的固有频率具有较高的第一，2和3 RD固有频率。在撞击时，没有任何蜂窝结构，电池单元的内部能量为1021.8MJ，而蜂窝状晶格结构为0.80376mj。结果表明，随着蜂窝结构的融合，通过晶格结构的结合，细胞的内部能量大大减少。
co-OCC：耦合显式特征融合与体积渲染多模式3D语义占用预测的正规化 - 补充材料
图1（a）说明了对外部参数不准确引起的对齐图像和点云的挑战。很难实现直接的几何对齐。要解决因未对准而导致的错误的积累，我们提出了GSFusion。此方法搜索附近的功能，以确保几何和语义对齐，从而使每个LiDAR Voxel功能能够与融合过程中的K相邻升起的像素特征进行交互。这扩大了感知字段，从而使图像和点特征更全面，更强大。此外，图。1（b）突出显示了激光点云的稀疏性对与摄像机相互作用的影响。为了解决这个问题，渲染过程可确保LIDAR功能，相机功能或LIDAR相机功能的密集表示，如图1（c）。这确保了足够的体素相互作用并提高整体性能。
包容性教室中的直接/显式指导和社会建构主义实践
许多研究人员，例如Kurth和Mastergeorge（2010），建议患有发育障碍的学生受益于在包容性的教室而不是独立的特殊教育课堂中受益。在本文中，包容性的教室被定义为一种异质学习环境，在该环境中，患有发育障碍的学生与他们的神经型同龄人一起学习（Rasmitadila＆Boeriswati，2017年）。Kurth和Mastergeorge（2010）发现，与非包容性的教室相比，在包容性课堂中，有发育障碍的学生在数学，阅读和写作方面的得分明显更高。Szumski等。（2017）进行了一项荟萃分析，以探讨当与同龄人一起在没有发育障碍的同龄人并肩上教授学业成就。这些作者得出结论，包容性教室对没有残疾学生的学术成就没有任何重大负面影响。两种可能在课堂上取得成功的教学法是直接/明确的教学（DI/EI），它们与行为分析心理学一致（Kretlow＆Bartholomew，2010）和社会建构主义实践，与认知心理学（Knapp，2019年）和社会心理学（Raskin，Raskin，2002年）相吻合。在本文中，研究了这些教学法的影响，就每种方法纳入包容性教室时所产生的学术和非学术利益而言。包括有关在包容性教室中同时使用DI/EI和合作学习的互补效应的讨论，以及有效实施合作学习策略的实际例子。
异常的大厅晶体或Moir´e Chern绝缘子？石墨烯Pentalyers中的自发性与显式翻译对称性
原子薄材料的高度可调的Moir'E异质结构的出现振兴了二维材料中复杂订单的探索。虽然对二维电子气体（2DEGS）的研究是一种古老的，例如导致发现整数和分数量子厅效应，但由于层之间的晶格间距不匹配或层之间的旋转角度的不匹配引起的Moir'E超级突变性增加了新的复杂性。这是因为纯静电门可以用于调整与完全填充由超级晶格形成的Bloch带所需的电子密度相当的，该级别的波长通常在数十纳米中。（相反，由于少数埃斯特罗姆的晶格尺度周期性，门控能否访问显微镜结构的特征。）除了允许实验者能够在单个样本中访问宽掺杂范围，在这种状态下，传统的2DEG近似将电子分散剂视为有效质量近似中的抛物线，通常不再适当，并且需要考虑到其充实的丰富度，包括与乐队拓扑的现象相连的太多。这些系统的第二个特征是，在相互作用效果等于或超过带宽的相互作用效果中，Moir´e重建的频段通常是“窄”的。因此，Moir´e异质结构已成为探索二维相互作用和拓扑相互作用的重要平台。[2]。）该评论专门用于Moir´e名册的相对较新的参赛者：与六边形硼（HBN）硝酸盐底物对齐的菱形诉状石墨烯（R5G）。首先，让我简要总结实验设置，然后再转向本评论的主要重点：他们的理论分析。（对实验的更详细讨论是在Ashvin Vishwanath的最新评论中（JCCM，2023年12月）。）n -layer菱形石墨烯由石墨烯层组成，这些石墨烯层以楼梯状模式堆叠。沿着堆叠方向捕获物理的层间隧道式汉密尔顿式隧道是让人联想到su-schrieffer-heefer模型，因为低能电子状态是限制在堆栈顶部和底部附近的“零模式”。这些“零模式”的分散体表现出n倍带触摸和从单个石墨烯层∗继承的山谷变性。如果多层的一侧（几乎）与HBN对齐，那么石墨烯和HBN之间的轻微晶格不匹配会强烈修改频带结构，从而导致几乎平坦的频段对垂直位移位移场的应用非常敏感。（许多不同的作品都研究了Pentalyer的单粒子物理；在d的较大值下进行了R5G-HBN [1]的实验，其中单粒子计算名义上给出了Chern数字C =±5的传导带（valleys以相等的和相反的方式，以时间逆转对称性的方式获得了相等和相反的数字），但与其他频段相比隔离很差（这些频段非常小）（非常小）。这使得两个实验结果非常引人注目：