XiaoMi-AI文件搜索系统
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技能培训者：通过技能混合
摘要：人形机器人由于其灵活性和类似人类的文化而在各种环境和任务中跨越人类具有巨大潜力。然而，鉴于高维动作空间和双足体系统的固有不稳定，全身控制仍然是一个重大挑战。以前的作品通常依赖于具有计算昂贵的优化的精确动态模型，也可以通过广泛的奖励调整进行特定于任务的培训。在这项工作中，我们介绍了Skillblender，这是一个层次的强化学习框架，首先使用预先设计的密集奖励开发了一系列原始技能，然后重新使用并融合了这些技能，以完成更复杂的新任务，需要最小的特定于任务的奖励工程。我们对两个复杂的机车操作任务进行的模拟实验表明，我们的方法显着胜过所有基础，同时自然地将行为正规化以避免奖励黑客攻击，从而导致更可行的人类样运动。网站：https：//sites.google.com/view/wcbm-skillblender/。
稳定驱动的McKean-Vlasov Sdes
摘要。我们考虑了一般的McKean-Vlasov随机分化方程，该方程是由旋转变体α-稳定过程驱动的，α∈（1，2）。我们假设分支系数是身份矩阵，并且漂移是有界的，并且在某种意义上，相对于空间和测量变量，Hölder是连续的。这项工作的主要目标是证明相关均值相互作用粒子系统的混乱估计值的新弱传播。我们还对一个粒子的密度与限制麦基恩 - 维拉索夫SDE的密度之间的差异建立了一个重点控制。我们的研究依赖于与麦凯恩·维拉索夫（McKean-Vlasov）随机差异方程相关的正规化支持和半群的动力学，该方程的作用于在pβ（r d）上定义的函数，概率的空间在r d上具有r d的概率测量空间。更准确地说，半群的动力学是由在条[0，t]×pβ（r d）上定义的向后的kolmogorov偏差方程来描述的。
食管癌中药物治疗和耐药性的机制
最近的研究表明，大脑功能连通性障碍是在阿尔茨海默氏病（AD）以及轻度认知障碍（MCI）的情况下发生的早期事件。我们将大脑作为基于图的网络建模，以研究这些障碍。在本文中，我们使用基于图理论的功能磁共振（FMR）图像的特征提出了一种新的诊断方法，以使用不同的分类技术来区分AD，MCI和健康对照（HC）受试者。这些技术包括线性支持向量机（LSVM）和正规化的极限学习机（RERM）。我们使用成对的Pearson基于相关的功能连接来构建大脑网络。我们使用阿尔茨海默氏病神经影像计划（ADNI）数据集比较了大脑网络的分类性能。node2Vec图嵌入方法用于将图形特征转换为特征向量。实验结果表明，与其他分类技术相比，具有LASSO特征选择方法的SVM具有更好的分类精度。
歧视性和一致表示蒸馏
知识蒸馏（KD）旨在将知识从大型教师模型转移到较小的学生模型。虽然对比学习通过创建歧视性表示表现出了在自我监督学习中的希望，但其在知识蒸馏中的信息仍然有限，并且主要涉及歧视，忽略了教师模型捕获的结构关系。为了解决这一限制，我们提出了d Iscriminative and C On Consistent d Istillation（DCD），它采用了对比损失以及一致性正规化，以最大程度地减少教师和学生代表分布之间的差异。我们的方法引入了在训练过程中适应这些互补目标的可学习温度和偏置参数，以取代对比度学习方法中常用的固定超平衡器。通过CIFAR-100和Imagenet ILSVRC-2012的广泛实验，我们证明DCD实现了状态的表现，学生模型有时会超过教师的准确性。此外，我们表明DCD的所学表示形式将转移到小型成像网和STL-10 1时表现出较高的跨数据集泛化。
通过机器学习预测德国的衰退
本文使用机器学习来预测德国经济中的业务周期，其中具有73个指标的高维数据集，主要来自经合组织的主要经济指标数据库，涵盖了1973年至2023年的时间段。顺序浮动前进选择（SFF）用于选择最相关的指标并构建紧凑，可解释和性能模型。因此，使用正规化回归模型（Lasso，Ridge）和基于树的分类模型（随机森林和Logit Boost）用作挑战者模型，以优于包含术语扩展作为预测指标的概率模型。所有模型均经过1973 - 2006年的数据培训，并从2006年开始对持有样本进行了评估。研究表明，建模衰退所需的指标较少。使用SFF构建的模型最多有11个指标。此外，研究环境表明，许多指标在时间和业务周期之间都是稳定的。机器学习模型被证明在定量宽松期间（术语传播的预测能力减少时）在预测衰退时特别有效。这些发现有助于对在经济预测中使用机器学习的持续讨论，尤其是在有限和不平衡数据的背景下。
双重机器学习的因果混合建模
摘要。混合建模将机器学习与科学知识相结合，以增强对自然定律的解释性，概括和遵守。尽管如此，等于等待和正则化偏见在混合建模中构成挑战，以实现这些目的。本文介绍了一种通过因果推理框架估算混合模型的新方法，该方法专门采用双机器学习（DML）来估计因果关系。我们在两个与二氧化碳通量有关的问题上展示了它对地球科学的使用。在Q 10模型中，我们证明了基于DML的杂种建模在估计因果参数方面优于最终深度神经网络（DNN）方法，证明效率，正规化方法对偏见的稳健性以及稳固性。我们的方法应用于碳通量分配，在适应异质因果效应方面具有灵活性。这项研究强调了明确定义因果图和关系的必要性，并倡导这是一种一般的最佳实践。我们鼓励在混合模型中继续探索因果关系，以使知识指导的机器学习更加可解释和值得信赖。
机会性流体天线通过团队访问...
抽象学习神经网络仅使用很少的可用信息是进口研究主题，具有巨大的应用潜力。在本文中，我们引入了一个强大的正规化程序，用于成像中反问题的变异建模。我们的常规器称为贴剂归一化流动器（PatchNR），涉及在很少的图像的小斑块上学习的归一化流。尤其是训练独立于考虑的逆问题，因此可以适用于在同一类图像上作用的不同远期操作员。通过研究斑块的分布与整个图像类别的分布，我们证明我们的模型确实是最大的后验方法。低剂量和限量角度计算机断层扫描（CT）以及材料图像的上溶质的数值示例表明，我们的方法提供了非常高质量的结果。该训练集仅包含六个用于CT的图像和一张用于超分辨率的图像。最后，我们将PatchNR与内部学习的想法结合在一起，直接从低分辨率观察中执行自然图像的超分辨率，而无需了解任何高分辨率图像。
学学演
在统计和人工智能的交集中，这是突破理论和应用界限的深刻机会。在本演讲中，我将分享我的研究旅程，以推进AI的统计基础，该基础结构为三个相互联系的部分，每个部分都解决了预测性AI和生成性AI中的关键挑战。第1部分探讨了我在动态定价方面的工作，这是预测AI的基石。通过开发基于强盗的框架，始终有效的推理和高维正规化的自适应定价模型，我解决了动态决策固有的探索 - 探索探索权衡。这些模型可以在电子商务和广告等行业中统计严格，隐私感知和实时应用程序，以证明统计方法如何在复杂市场中取得影响力。第2部分的重点是隐私审核，桥接预测性AI和生成AI的领域。本研究利用统计假设测试来设计数据驱动的框架，以量化和减轻隐私风险，包括成员推理攻击和生成模型中的数据复制。通过将理论保证（例如差异隐私）与实际评估相结合，我旨在提供可行的工具，以将隐私保存与分析效用保持一致，从而解决现代AI中最紧迫的问题之一。
自 2020 年 4 月 1 日起实施标准收费，含 20% 增值税
单独确定的费用 如果您打算进行的工作未列为标准费用，则费用将单独确定。这种确定费用的方法主要涉及较大的计划，包括以下类型的工作； 涉及多栋建筑的建筑工程。 包括对非住宅物业进行改建（扩建除外）的建筑工程，且工程价值超过 100,000 英镑 包括非住宅扩建的建筑工程，且内部建筑面积超过 200 平方米 包括在非住宅物业中安装 20 个以上窗户的建筑工程。 申请需缴纳复归费。 正规化费用 对于非住宅工作，正规化费用是根据正常的“全平面图”费用 + 40% 得出的。这个额外的百分比是为了考虑引用旧的文件和法律以及现场额外的工程。重要提示 当局规定的收费基于建筑工程不包含创新或高风险建筑技术，或/以及从开工到竣工的工期不超过 12 个月。收费还基于设计和建筑工程由有能力进行相关设计和建筑工程的个人或公司承担。当局提供有关选择有能力的建筑商的指导。如果当局需要进行额外工作，则申请可能会产生附加费用。
使用多个机器学习算法预测2024年美国总统选举
摘要美国总统大选的结果是影响全球舞台上贸易，投资和地缘政治政策的最重要事件之一。它还为未来几年设定了世界经济和全球政治的方向。因此，这不仅对美国人口，而且要塑造全球群众的未来福祉至关重要。因此，本研究的目的是在2024年总统选举中预测现任政党候选人的普选份额。这项研究应用了基于正规化的机器学习算法，以选择影响选民的最重要的经济和非经济指标。Lasso确定的变量进一步与LASSO（正则化），随机森林（包装）和梯度提升（增强）机器学习技术一起预测，以预测2024年美国总统选举中现任政党候选人的普选份额。调查结果表明，六月的盖洛普评级，平均盖洛普评级，丑闻评级，石油价格指标，失业指标和犯罪率影响现任当事方候选人的普选投票份额。拉索的预测是对普选投票份额预测的最一致的估计。基于拉索的预测模型预测，民主党候选人卡马拉·哈里斯（Kamala Harris）将在2024年美国总统大选中获得47.04％的普选份额。1。简介