XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System标签集
SABLE：TTS 标记的标准
各种应用对语音合成 (TTS) 技术的需求日益增加，包括电子邮件阅读、通过网络访问信息、辅导和语言教学应用以及残疾人辅助工具。毫无疑问，使用特定 TTS 系统 A 开发的应用程序无法移植到新的 TTS 系统 B，除非进行大量额外工作，原因很简单，因为用于控制系统 A 的标签集与用于控制系统 B 的标签集完全不同。因此，TTS 系统使用的标签集种类繁多，这对该技术的扩展使用是一个问题，因为开发人员通常不愿意花费精力将他们的应用程序移植到新的 TTS 系统，即使新系统的质量明显高于他们当前使用的系统。1
SABLE：TTS 标记的标准
各种应用对语音合成 (TTS) 技术的需求日益增加，包括电子邮件阅读、通过网络访问信息、辅导和语言教学应用以及残疾人辅助工具。毫无疑问，使用特定 TTS 系统 A 开发的应用程序无法移植到新的 TTS 系统 B，除非进行大量额外工作，原因很简单，因为用于控制系统 A 的标签集与用于控制系统 B 的标签集完全不同。因此，TTS 系统使用的标签集种类繁多，这对该技术的扩展使用是一个问题，因为开发人员通常不愿意花费精力将他们的应用程序移植到新的 TTS 系统，即使新系统的质量明显高于他们当前使用的系统。1
机器学习引导 - aqfep-a-fast-fast-fastic-absolute- ...
输入：目标函数f（x），采集函数α，替代模型ˆ f（x）和某些化学库d选择随机批次s⊂d评估目标f（x），以生成s∈S初始化的标签y s初始化，标记的数据（y y s）的标签集（y y s）用于t←1 to
太阳能转型计划绩效报告#4
并非所有发电站都与电力和水务公司的中央系统建立了回程数据链路，但所有 SETuP 站点都安装了这些链路以支持数据收集。在 SETuP 站点，选定的站点电气性能数据趋势（标签）被压缩并从 HMI 计算机传输到中央企业 OSI PI 数据历史数据库。数百个标签被传输，包括所有仪表的频率、功率、电压和电流读数以及许多警报和其他参数。在具有类似控制系统的站点之间，标签集尽可能保持一致。PI 链路通常配置为仅在值变化超出指定偏差参数时发送读数，这意味着历史数据库中的结果数据不在固定间隔内。
同时间隔数 - 滴
我们通过称为同时间隔号的图形宽度参数提出了一种概括间隔图等级的新方法。此参数与间隔图的同时表示问题有关，并定义为标签的最小数字D，使得该图允许d-相对的间隔表示，即间隔和标签集的分配到顶点的分配，以便在相应的间隔相对间隔内仅相邻两个角度，以及它们的实验室集合，以及它们的实验室集合。我们表明，此参数是NP -HARD来计算并给出参数的几个边界，特别表明它夹在路径宽和线性中的MIM宽度之间。对于具有有界参数值的图类类别，假设该图配备了带有恒定标签数量的同时间隔表示，我们为集团，独立集和主导集合问题提供了FPT算法，以及独立支配集合和着色问题的硬度结果。独立集和统治集的FPT结果是同时间隔数和解决方案大小。相比之下，已知两个问题都是线性含量宽度加上溶液尺寸的hard。
与视觉模型识别人类作用识别的共形预测
摘要 - 人类在循环（HITL）框架上是许多现实世界中的计算机视觉系统的特征，使人类操作员能够在AI帮助的情况下做出明智的决定。共形预测（CP）为标签集提供了严格的基于地面真相包容概率的保证，最近已成为HITL设置中有价值的工具。一个关键的应用领域是视频监视，与人类行动识别（HAR）紧密相关。这项研究探讨了CP在使用广泛预先训练的视觉模型（VLMS）的最先进的方法上的应用。我们的发现表明，CP可以显着减少候选类别的平均数量，而无需修改基础VLM。但是，这些减少通常会导致长尾巴的分布。为了解决这个问题，我们引入了一种基于调整VLM的温度参数以最小化这些尾巴的方法而无需其他校准数据的方法。我们的代码可在github上通过地址https://github.com/tbary/cp4vlm提供。索引项 - 符合预测，温度调整，视觉语言模型，人类行动识别。
Open3DSG：带有可查询对象和开放式关系的点云的开放式vocabulary 3D场景图
3D场景图预测的当前方法依赖于标记的数据集来训练固定的对象类和关系类别的固定模型。我们提供Open3DSG，这是一种在开放世界中学习3D场景图预测的替代方法，而无需标记的场景图数据。我们将3D场景图预测主链的功能与功能性开放世界2D Vision Language Foundation Models的功能空间相结合。这使我们能够通过从开放的词汇查询对象类，并以零摄像的方式从3D点云中预测3D场景图，并从接地的LLM中预测与场景图fea的接地LLM相对的关系，并查询对象类作为上下文。Open3DSG是第一个3D点云方法，不仅可以预测显式开放式唱机对象类，而且还可以预测不限于预定标签集的开放式关系 - 使得在预测的3D场景图中表达稀有物以及特定的对象和关系。我们的实验表明，Open3DSG可以有效地预测Arbitary对象类别及其复杂的对象间关系，描述了空间，支持性，语义和比较关系。
脑机接口的不同集合域自适应：一种标签对齐方法
摘要 — 脑机接口 (BCI) 系统通常需要为每个新主题/任务进行长时间的校准会话以调整其参数，这阻碍了它从实验室到实际应用的转变。域自适应利用来自辅助主题/任务（源域）的标记数据，已证明其在减少此类校准工作方面的有效性。当前，大多数域自适应方法都要求源域具有与目标域相同的特征空间和标签空间，这限制了它们的应用，因为辅助数据可能具有不同的特征空间和/或不同的标签空间。本文考虑了 BCI 的不同集域自适应，即源域和目标域具有不同的标签空间。我们为 BCI 介绍了一种实际的不同标签集设置，并提出了一种新颖的标签对齐 (LA) 方法来将源标签空间与目标标签空间对齐。它具有三个理想特性：1）LA 只需要来自目标主题的每个类别的一个标记样本；2）LA 可用作不同特征提取和分类算法之前的预处理步骤； 3）LA 可以与其他领域自适应方法相结合，以实现更好的性能。在两个运动想象数据集上的实验证明了 LA 的有效性。