XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模型结构
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。
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
转换rat离子。在不久的将来，最后一次为公共汽车事件提供了Potenti Al，率先支撑着社会范围内的运动，该运动范围超出了该领域，从而创造出了持久的和持久的影响力，并改变了Busine SS Mode LS LS LS LS，并与Inno vati一起创造了所有利益利益的人。共享的最佳实践是可以确定的关键的可能性，与Bu siness Model tr ansformat离子一样。主要是应用4 t的详细行动图，目的是确定两个价值链的同伴群体中每个利益相关者的主要策略挑战和行动领域。得出结论，改变会议行业暗示了不同的业务模型结构以创建替代价值主张。带有沉浸式体验的虚拟和混合事件平台体现了破坏性的业务模型。采用再生方法，连接当地社区，促进跨部门生态系统是转型的一些关键领域。
水电潜力和发展机会
水文水平衡模型旨在计算流入鲁韦鲁湖子系统的所有水量以及湖泊与 RRFHP 之间的水量。所应用的降水径流模型（COSERO 模型）是在学术领域开发的，AFRY 的主要专家参与了开发过程 [2]。该模型已广泛应用于世界许多气候区，其中包括尼日尔和赞比西河流域 [3, 4]。COSERO 的概念结构类似于著名的 HBV 模型，并通过详细的河流路由和湖泊模块进行了扩展。该模型的输入是降水和气温数据。潜在蒸散量是根据经验关系从气温计算出来的。该模型通过使用一系列线性水库组件来考虑截留损失、土壤过程和径流生成。在径流计算中考虑了快速和慢速成分，反映了地表流、中间流和基流的不同响应时间。通过模拟路径、洪泛区洪水衰减和湖泊过程，沿河流网络聚集径流。模型结构示意图如下所示。
农业水管理
农业经济学水理计划模型（WPM）发现，水稀缺地区的灌溉者对水价有相当无弹性的反应，从而使水价对节水的成本保护作用。我们认为，由于将赤字灌溉排除在常规WPM中的代理商可用的一组决策变量之外，由于模型结构问题的预测，定价的预测性能被大大低估了。为了检验我们的假设，我们开发了一个模型，该模型将连续的农作物生产功能整合到一个积极的多属性WPM中，这使我们能够通过赤字灌溉评估代理人对定价的适应性响应。该模型用应用于西班牙的El Salobral-Los llanos灌溉区域。我们的结果表明，将赤字灌溉纳入适应选项，与替代模型设置相比，水需求曲线的弹性明显更大，在该模型设置中排除了赤字。我们得出的结论是，忽略赤字灌溉可能会导致对节水对节水的成本效益的明显低估。
基于移动的零信任人工智能模型
摘要 - 本文研究了通过模型动物园和文件传输机制分发AI模型的挑战。尽管有安全措施的进步，但漏洞仍存在，需要采取多层方法来有效地减轻风险。模型文件的物理安全性至关重要，重新确定了严格的访问控制和攻击预防解决方案。本文提出了一种新的解决方案结构，该结构由两种预防方法组成。第一个是内容解除和重建（CDR），它的重点是解除序列化攻击，使攻击者在加载模型后立即运行恶意代码。第二个是通过使用移动目标防御（MTD）来保护模型体系结构和权重，以免受攻击，警告模型结构并提供验证步骤以检测此类攻击。本文重点介绍了高度可利用的泡菜和Pytorch文件格式。它证明了100％的解除武装率，同时验证了Huggingface模型动物园的已知AI模型存储库和实际恶意软件攻击。