XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System构图
通过机器瞄准生产性构图空间……
分子式YAg 0.65 In 1.35 质量(g mol -1 ) 314.03 空间群; ZP 6/ mmm ; 1 a (Å) 4.801(2) c (Å) 3.576(1) V (Å 3 ) 71.38(4)
通过文本到图像RGBA实例生成生成构图场景
文本到图像扩散生成模型可以以繁琐的及时工程为代价产生高质量的图像。可以通过引入布局条件来提高可控性，但是现有方法缺乏布局编辑能力和对对象属性的细粒度控制。多层生成的概念具有解决这些局限性的巨大潜力，但是同时生成图像实例与场景组成限制了控制对细粒对象属性的控制，在3D空间和场景操作能力中相对定位。在这项工作中，我们提出了一种新型的多阶段生成范式，该范式专为细粒度的控制，灵活性和互动性而设计。为了确保对实例属性的控制，我们设计了一个新颖的训练范式，以使扩散模型适应带有透明度信息的RGBA图像，以生成孤立的场景组件。为了构建复杂的图像，我们采用了这些预生成的实例，并引入了一个多层复合生成过程，该过程平滑地组件在现实的场景中。我们的实验表明，我们的RGBA扩散模型能够生成具有对对象属性的精确控制的多样化和高质量实例。通过多层组成，我们证明了我们的方法允许从高度复杂的提示中构建和操纵图像，并通过对物体外观和位置进行精细的控制，从而获得比竞争方法更高的控制程度。
人工智能与人类构图之间的感知差异
人工智能 (AI) 在音乐领域能做什么和不能做什么是音乐研究人员和人工智能专家都感兴趣的重要话题之一。本研究在人工智能技术在音乐创作中日益重要的作用及其对创作过程的影响的背景下提供了重要的分析。它通过将人工智能定位为作曲家创造力的补充工具并增强对文化适应过程的理解，为文献做出了贡献。该研究旨在确定人工智能和作曲家作品之间的感知差异，研究这些差异的音乐和文化基础，并揭示影响听众体验的因素。在研究设计中，采用了混合方法，结合了定性和定量研究方法。在定量阶段，采用双盲实验设计，以确保参与者公正地评价作曲家和人工智能作品。在定性阶段，收集参与者的意见。参与者是 10 名年龄在 19 至 25 岁之间的人，具有不同的文化和教育背景；6 人接受过正规音乐教育，4 人是普通听众。数据收集工具包括结构化访谈表和音乐作品感知因素评估量表。在研究过程中，每位参与者在 20 分钟的标准化聆听环节中评估了两部人工智能和两部作曲家作品。所有聆听环节均使用专业音频设备进行。分析显示，作曲家作品在所有类别中的得分明显高于人工智能作品（p <.05）。观察到了显著的差异，特别是在情感深度（X 作曲家 = 4.6，X AI = 3.1）和记忆性（X 作曲家 = 4.4，X AI = 3.2）类别中。研究得出结论，作曲家作品在情感深度、结构连贯性和文化共鸣方面比人工智能作品更有效。此外，文化背景和音乐教育成为影响感知差异的重要因素。未来的研究应扩大参与者范围并结合神经认知数据，以促进对感知机制的更深入了解。此外，音乐人工智能系统的发展应包括融合基于Transformer和RNN的高级学习模型、实现传统音乐理论原理、增强情感表达能力、提高文化适应能力、完善实时交互机制等。
乐团：通过单个LORA网关和基于生成扩散模型的指纹构图
在果园中，机器人的树级定位对于智能农业应用至关重要。但是，先前的解决方案无法提供足够的准确性。我们开发了我们的系统，这是一种基于固定识别的本地化系统，可以仅使用一个Lora网关提供树级的精度。我们提取在八个频道上显示的通道状态信息（CSI）作为填纸。为了避免用于构建和更新Fifgerprint数据库的劳动密集型站点调查，我们设计了CSI生成模型（CGM），该模型（CGM）了解CSIS及其相应位置之间的关系。使用静态LORA传感器节点的CSI进行CGM进行构建，以构建和更新Fifgerprint数据库。在两个果园中进行了广泛的实验，这是我们系统在以最小的开销和增强机器人导航准确性来实现树级定位方面的有效性。
学习机器人想象的学习构图世界模型
文本对视频模型在机器人决策中表现出了实质性的潜力，从而使未来的现实计划以及准确的环境模拟实现了现实计划的想象。但是，此类模型中的一个主要问题是一般化 - 模型仅限于综合视频，但受到与培训时间相似的语言指令约束的视频。这在决策中严重限制，我们寻求一个强大的世界模型来综合对象和行动的不显示的计划，以便在新环境中解决以前看不见的任务。为了解决此问题，我们介绍了Robodreamer，这是一种通过分配视频生成来学习组成世界模型的创新方法。我们利用语言的自然组成性将说明解析为一组低级原始词，我们调节一组模型以生成视频。我们通过允许我们制定新的自然语言教学作为先前看到的组成部分的组合来说明这种分解如何自然地实现组成的重新化。我们进一步展示了这样的分解如何使我们能够添加附加的多模式目标，从而使我们能够指定一个我们希望同时给定自然语言指令和目标图像生成的视频。我们的AP-PRACH可以成功地合成RT-X中看不见的目标的视频计划，在仿真中成功执行机器人，并且在视频生成方面实质上优于单片基线方法。
工程块共聚物材料用于构图超级...
涉及实体中资源竞争的情况可以由竞争性的多军强盗（CMAB）问题来建立，该问题与社会问题有关，例如最大化总成果并实现个人之间最公平的资源回音。在这些方面，量子状态的固有随机性和全局特性为获得最佳解决方案提供了理想的工具。基于先前对双臂案例中的CMAB问题的研究，本文介绍了找到极化 - 纠结的N-Photon状态所需的理论原则，这些原理可以优化总资源输出，同时确保玩家之间的平等。通过使用数值模拟来重现现实配置，并找到了克服玩家的极化测量系统之间潜在的未对准的最佳策略，将这些原理应用于两，三，四和五人情况。尽管此处未介绍N-玩家情况的一般公式，但提出了一般推导规则和验证算法。本报告以有限的概率资源来证明量子状态在集体决策中的潜在可用性，这可以作为迈向基于量子的资源分配系统的第一步。
navprog：构图体现的视觉导航，没有训练
大型语言模型（LLMS）正在彻底改变AI，并在组合模块中表现出出色的推理能力，以执行基于图像的复杂任务。在本文中，我们提出了一种方法，该方法通过LLMS的图像扩展了程序组成的概念，旨在将它们整合到体现的代理中。具体来说，通过将PointGoal Navigation模型视为指导代理商通过世界的基础原始模型，我们幻想了单个模型如何无需其他培训即可解决不同的任务。我们将原始成分委托给LLM，只有少数在提示的示例。我们评估了三个体现的AI任务的方法：对象目标导航，实例图像目标导航和体现的问题答案，证明了竞争性结果，而没有任何特定的微调和在零拍情上的效力。
构图复杂的相位稳定性和磁性n = 2 Ruddlesden – Popper Perovskites
摘要：已经研究了四个新的构图复杂的钙棍蛋白酶，其中有多个（四个或更多）阳离子的钙钛矿位点。材料具有通用公式LA 0.5 SR 2.5（M）2 O 7-δ（M = Ti，Mn，Fe，Fe，Co和Ni），并已通过常规的固态合成合成。这些化合物是第一个报道的成分复杂n = 2 ruddlesden- popper perovskites的示例。使用粉末X射线衍射，中子衍射，能量分散X射线光谱，X射线光电子光谱和磁力测定法确定了材料的结构和性能。材料是同源性的，并采用具有以下单位细胞参数的原型I 4/ mmm空间群：A〜3.84Å和C〜20.1Å。能量分散X射线光谱的测得的组合物为LA 0.51（2）SR 2.57（7）Ti 0.41（2）Mn 0.41（2）Fe 0.39（2）CO 0.39（2）CO 0.38（1）Ni 0.34（1）Ni 0.34（1）O 7-δ，La 0.59（La 0.59（4）fe Co co co 0.55（6）Ni 0.42（4）O 7 -δ，LA 0.54（2）SR 2.49（13）MN 0.41（2）Fe 0.81（5）CO 0.39（3）Ni 0.36（3）NI 0.36（3）O 7 -δ和LA 0.53（4）SR 0.53（4）SR 2.55（19）SR 2.5（19）Mn 0.67（6） O 7 - δ。在中子衍射数据中未观察到磁性贡献，并且磁力测定法指示在低温下自旋玻璃转变。
构图复杂的相位稳定性和磁性n = 2 Ruddlesden – Popper Perovskites
摘要：已经研究了四个新的构图复杂的钙棍蛋白酶，其中有多个（四个或更多）阳离子的钙钛矿位点。材料具有通用公式LA 0.5 SR 2.5（M）2 O 7-δ（M = Ti，Mn，Fe，Fe，Co和Ni），并已通过常规的固态合成合成。这些化合物是第一个报道的成分复杂n = 2 ruddlesden- popper perovskites的示例。使用粉末X射线衍射，中子衍射，能量分散X射线光谱，X射线光电子光谱和磁力测定法确定了材料的结构和性能。材料是同源性的，并采用具有以下单位细胞参数的原型I 4/ mmm空间群：A〜3.84Å和C〜20.1Å。能量分散X射线光谱的测得的组合物为LA 0.51（2）SR 2.57（7）Ti 0.41（2）Mn 0.41（2）Fe 0.39（2）CO 0.39（2）CO 0.38（1）Ni 0.34（1）Ni 0.34（1）O 7-δ，La 0.59（La 0.59（4）fe Co co co 0.55（6）Ni 0.42（4）O 7 -δ，LA 0.54（2）SR 2.49（13）MN 0.41（2）Fe 0.81（5）CO 0.39（3）Ni 0.36（3）NI 0.36（3）O 7 -δ和LA 0.53（4）SR 0.53（4）SR 2.55（19）SR 2.5（19）Mn 0.67（6） O 7 - δ。在中子衍射数据中未观察到磁性贡献，并且磁力测定法指示在低温下自旋玻璃转变。