XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模型结构
使用机器学习对陨石反射光谱进行分类。 S. Saha 1，T。H。Burbine 2,3和M. D. Dyar 2,3，1计算机科学系
模型结构：我们的方法利用火箭（随机卷积内核变换）算法[4]从陨石光谱中提取数值特征。虽然火箭在时间序列分类中的有效性被广泛认可，但其能力与本研究中光谱分类的挑战非常吻合。反射光谱虽然不是传统的时间序列，但在与时间序列数据具有相似性的波长跨波长中显示顺序模式。火箭的计算效率和对噪声的鲁棒性使其成为此任务的理想选择，在这种任务中，捕获微妙的光谱模式至关重要。它将大量随机初始化的卷积内核应用于光谱，每个卷积内核都有随机参数，例如长度，扩张，偏置和填充物。这种随机化使火箭列出了数据的局部和全局特征，这对于区分光谱模式至关重要。
机器学习中的分布算法的估计
摘要 - 能够解决监督学习，特征选择，聚类和强化学习问题的机器学习模型的自动诱导需要，需要精心解决的智能搜索程序。这些搜索通常是在可能的模型结构空间中执行的，从而导致了共同优化问题，以及在参数空间中进行的，需要解决连续优化问题。本文回顾了如何使用分布算法的估计（一种进化算法）来解决这些问题。主题包括预处理，采矿协会规则，选择变量，寻找最佳监督学习模型（概率和非稳态模型），发现最佳的层次结构，分区或概率集群，以增强核心学习的最佳策略，以实现良性学习和结构性学习的最佳策略。还提供了该领域未来工作的有趣指南。
国防与安全盛大挑战：AI安全 - 要求...
2。模型安全理论和实践保证对AI/ML系统的安全性和鲁棒性需要深入了解模型结构，例如神经网络层，激活功能等以及该结构对模型行为的影响。结构的选择 - 通常是为了追求最佳性能而选择的 - 从攻击易感性到数据暴露风险，可能会具有一系列安全含义。2.1表征，评估和保证我们可以针对潜在的安全问题测试模型结构，并且我们可以以保存（非侵入性）方式进行隐私吗？我们将研究某些组成部分和设计模式的存在（或不存在）是否表示攻击的脆弱性；以及此类分析是否可用于AI/ML模型安全保证。2.2训练进化，深度学习理论的最新突破使人们对复杂模型行为，从第一次初始化和整个优化过程中进行了一些了解。我们的问题是这些工具，例如模型函数近似器神经切线内核（NTK）可用于在训练动力学期间对安全性发表声明。例如，梯度流中是否存在更高或更低的安全性区域？我们可以检测到它们，甚至可以针对高安全性的区域吗？2.3模型反转这是从训练有素的模型函数的预图像中获取表示或样本的能力。我们可以在数学上说什么（大约）解决AI/ML的反问题？2.5稳定性和可信度是模型稳定性是一种良好的信任度量吗？我们可以保证反转稳健性，以及哪些结构性特征可以允许这种保证？2.4灵敏度和攻击检测的几何形状可以使用几何工具（特别是热带几何形状）来表征模型对新数据点的敏感性以及存在邪恶数据的存在，例如有毒样本或对抗性示例？不稳定的模型更容易受到对手的影响？例如，可以定义一个稳定性语句，例如Lipschitz（使用距离距离的度量标准，例如Gromov-Hausdorff），可以用来对安全声明？2.6效率的安全性含义是使非常大的模型可进行，我们经常转向降低复杂性的方法，例如稀疏，替代模型，修剪，定量等。这通常会降低任务性能，
跨国公司战略管理实证分析
摘要：在本研究中，我们提出了一个战略变革理论模型，并在政府间组织的背景下对其进行了实证验证。我们采用了调查方法，并使用探索性和验证性因素分析来测试我们的模型假设。传统的战略管理模型主要是为私营部门创建的。因此，验证模型结构是否适合当前结构至关重要，尤其是这些类型的组织，例如联合国机构的组织，在变革方面面临着重大挑战。我们发现项目有显著的重新分组，这导致有必要重新制定结构，因为我们的研究背景有显著不同。我们发现，体制压力对战略变革有显著影响，并受到战略制定的影响。我们还发现，战略压力对战略意图没有任何影响。我们的研究理论模型和结果为未来的研究方向和从事变革管理的政府间组织从业者提供了许多见解。
校园无人驾驶小车充电和路线问题的研究
共享汽车和自动驾驶。通过采用自主驾驶技术，它可以在整个校园内实现高效的交付，到达宿舍，图书馆和教学建筑物，从而增强了教师和学生生活的便利。最初，该方法着重于共享AI车辆的组装方法和美学设计，制作了迷你车的模型结构。随后，研究研究了两个关键领域：充电机制和导航途径。通过集成真实的校园布局，将绘制出车辆的最佳路线，包括指定的对接站，并开发了用于选择路径选择的算法。利用太阳能电池和充电端口的结合，纸张既贴有充电问题，又通过极端天气条件对车辆运营状况产生的不利影响。分析表明，共享的AI车辆与将技术融入校园生活，拥有广泛的应用范围并满足社会需求的趋势相一致。
![arxiv：2401.08740v2 [cs.cv] 23 Sep 2024](/simg/g:\will\search\icon\source\3\33fbb7365131166a8cfcb2174da1735b80de7c91.webp)
arxiv：2401.08740v2 [cs.cv] 23 Sep 2024
摘要。我们提出了可扩展的插值变压器（SIT），这是建立在扩散变压器（DIT）骨架上的生成模型家族。与标准扩散模型更灵活地连接两个分歧的室内框架使得对各种设计选择的模块化进行了模块化研究，从而影响了基于动态传输的生成模型：在离散或连续的时间内学习，目标函数，interpolant，interpolant，interpolant连接分布和确定性或确定性或确定性或结构性的样本。通过使用完全相同的模型结构，参数数量和gflops，仔细地引入上述成分，SIT在条件成像网256×256和512×512基准上均匀地超过DIT。通过调查各种扩散系数，可以与学习分开调整，SIT分别达到50k的得分为2.06和2.62。代码可在此处找到：https：//github.com/willisma/sit
在...
摘要：深度学习模型在自然语言处理领域（NLP）取得了出色的表现，但是它们在实际应用中仍然面临许多挑战，例如数据异质性和复杂性，模型的黑盒本质以及在多种语言和交叉跨区域的转移学习方面的困难。在本文中，从四个角度提出了相应的改进措施：模型结构，损失功能，正则化方法和优化策略，以解决这些问题。对包括文本分类，命名实体识别和阅读理解的三个任务进行的大量实验证实了所提出的优化解决方案的可行性和有效性。实验结果表明，引入创新机制，例如多头关注和局灶性损失，以及明智地应用诸如Layernorm和Adamw之类的技术，可以显着提高模型性能。最后，本文还探讨了模型压缩技术，为在资源受限的方案中部署深层模型提供了新的见解。
通过循环深度学习对癫痫患者的脑电图记录进行脑年龄预测/分类
摘要：随着现代人口的增长和平均寿命的增加，越来越多的患者患上了痴呆症和阿尔茨海默氏症等神经退行性疾病。有癫痫、药物滥用和抑郁症等精神健康障碍病史的患者在晚年患阿尔茨海默氏症和其他神经退行性疾病的风险更大。利用从天普大学异常脑电图 (EEG) 语料库获得的患者脑电波记录，深度学习长短期记忆神经网络用于对患者的大脑年龄进行分类和预测。所提出的深度学习神经网络模型结构和脑电波处理方法使六个年龄组患者的大脑年龄分类准确率达到 90%，脑年龄回归分析的平均绝对误差值为 7 年。所取得的结果表明，使用原始患者来源的脑电波信息比使用其他脑电波预处理方法的方法具有更高的性能指标，并且优于其他深度学习模型，例如卷积神经网络。
商业活动未来的新场景和商业模式2024白皮书
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