XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测试模型
使用MDPFUZZ（可复制性研究）（摘要）
但是，与该方法的算法相比，我们确定了原始实现中的严重错误以及显着的差异（稍后详细介绍）。我们联系了作者讨论这些差异（在电子邮件对话中）。最后，我们担心其功能复杂性，这对于有效的测试至关重要。的确，该框架通过基于高斯混合模型（GMM）的覆盖范围来指导测试过程，这是计算重量的任务。确切地说，MDPFUZZ的想法是指导一个生成和突变输入测试的模糊过程。测试是通过维护（1）揭示正在测试模型中弱点的输入池（即鲁棒性）和（2）被认为发现的测试结果的基于覆盖的指导）。Pang等。提议计算由两个GMM的测试用例产生的状态序列上的输入覆盖率，这需要计算1 + 2 | 푀|概率密度（푀是序列的长度）。额外的覆盖范围指南旨在以新颖的方式行使正在测试的模型，从而更有可能发现故障。Pang等。用四种用例检测，GMMS指导效率，故障分析和政策改进（RETRANE）评估了他们的工作。特别是，他们表明mdpfuzz发现
量子图像Denoising：通过Boltzmann机器，QUBO和Quantum退火
我们通过受限的玻尔兹曼机器（RBMS）研究了二进制图像denoing的框架，该机器（RBMS）引入了二次无约束的二进制优化（QUBO）形式（QUBO）形式的降解目标，并且非常适合用于量子退火。通过平衡训练有素的RBM所学的分布与噪音图像派生的罚款术语来实现dieno的目标。假设目标分布已得到很好的近似，我们得出了惩罚参数的统计最佳选择，并进一步提出了经验支持的修改，以使该方法适合该理想主义假设。我们还在其他假设下表明，我们方法获得的denocer映像严格接近无噪声图像的图像比嘈杂的图像更接近无噪声图像。当我们将模型作为图像剥夺模型时，可以将其应用于任何二进制数据。由于QUBO公式非常适合在量子退火器上实现，因此我们在D-Wave Advantage机器上测试模型，并且还通过通过经典的启发式方法近似Qubo溶液来测试对于电流量子退火器太大的数据。
系统成本、总容量结构和区域上限
摘要 容量扩展模型 (CEM) 是用于国家至大陆规模的长期能源规划的优化模型。它们通常需要大量计算，因此需要简化，其中一种简化就是减少时间表示。本文研究了使用代表性周期来减少 CEM 中的时间表示会如何扭曲结果（与按整年顺序排列的基准模型相比）。测试模型是适用于欧洲的通用 CEM。我们在风能和太阳能渗透率达到 90% 的情况下测试了简化模型的性能。使用三个准确度指标：(i) 系统成本、(ii) 总容量组合和 (iii) 区域容量。我们发现：（i）系统成本在 10 个代表日内就能很好地表示出来（与基准的偏差约为 5%），（ii）容量组合在 50 个或以上的代表日内通常能很好地表示出来（偏差约为 20%），（iii）区域容量组合在 250 个代表日内与基准的偏差较大（> 50%）。我们得出结论，建模者在展示这三个方面的结果时应该注意误差幅度。
战略选择，属性和结果之间的联系
如今，企业雾化的想法被拒绝，公司被视为嵌入在组织间关系及其配置中的企业，包括二元组和网络。战略管理中的关系观点促使对公司的关系策略进行研究。本文考虑了该差距，考虑了公司之间组织间关系的战略选择和属性之间的联系，以及与不同利益相关者群体的合作实现的差距。我们根据对在波兰和国际市场运营的400家企业的代表性样本进行的研究测试模型。The results of structural equation modeling show that 1) the outcomes of collaboration reflect market benefits and are dependent on the durability of the inter-organizational relationships and the heterogeneity of the supply chain relation- ships, 2) durability as an attribute of the relational strategy depends on the choice of how to create and appropriate value, and 3) in turn, the attribute of heterogeneity of the relational strategy depends on what type of partners are选定。因此，我们就如何创建关系策略来实现关系租金并改善公司的市场地位的管理策略具有管理意义。
信息技术和人们通过供应链协作参与组织绩效
摘要目的 - 供应链协作（SCC）对组织绩效（OP）有益。尽管它很复杂，但也很难在供应链领域实施和衡量协作计划。本研究旨在通过调解供应链协作的调解来研究信息技术（IT）和人们参与OP的作用。设计/方法论/方法 - 本研究使用了演绎和定量方法来检验研究假设。数据是从在各种制造公司工作的249名供应链专业人士那里收集的。发现 - 这项研究发现IT对供应链协作产生了重大影响。同样，人们参与（PI）也对供应链协作产生了重要影响。对于调解假设，SCC显着介导了两个自变量（IT和PI）和OP之间的关系。此外，发生了SCC的完整调解。独创性/价值 - 这项研究提供了一个强调制造公司实践的框架，SCC和OP。使用基于资源的视图作为支持理论，在经过测试模型中发现了“人参与”。研究发现可以利用从事供应链业务流程以改善OP的专业人员。
9 Zacks小型研究
提醒您，较早的测试结果是通过使用Exopten的结果引发了我们对公司的热情，因为在我们看来，最初的测试结果是真正出色的。这不是一种潜在的治疗方法，该治疗方法是在大学级别开始的，并在2017年1月至2020年5月之间进行的研究开始，包括测试使用载有siRNA的间充质干细胞驱动的鼻内给药的使用（以下更详细地描述了这一过程）。测试针对大鼠的完整脊髓横断，这是最严格的动物测试模型，成功地证明了功能恢复的显着恢复。该公司指出，该技术在其他临床前研究中已成功证明，表明鼻内给药可导致运动的重大改善，感觉恢复和更快的尿反射恢复。如前所述，该研究始于大学级别，该公司已获得Technion and Tel Aviv University的全球独家许可，其中包括一项专利申请，以开发和商业化该技术。此外，该公司已经开发了自己的知识产权，现在拥有五个专利系列。
评估BERT和CHATGPT模型中的推断，释义和相似性任务
摘要。本文的目的是研究在机械工程领域的Chatgpt和Bert模型的应用。在机器学习的背景下，ChatGPT和BERT模型可以应用于各种自然语言处理任务，例如根据文档的特定版本分析技术文档和构建说明，诊断出故障或客户服务。本文讨论了Bert和Chatgpt模型的基本特征，其起源，还研究了主要的建筑特征，并确定了模型的主要优势和缺点。论文分析并选择各种自然语言处理任务，以测试模型在机器学习中理解自然语言的能力。选定的标准任务分为语义组，以在三个领域的每个领域中识别Chatgpt和Bert模型的功能：逻辑推理任务，释义任务和文本相似性任务。本文还讨论了操作设计的概念，该概念涉及开发指导模型产生所需输出的输入。本文定量分析并比较了基于BERT和CHATGPT模型的性能。发现和研究了自然语言理解任务中Chatgpt模型瓶颈的原因。考虑使用Mivar方法对CHATGPT模型性能的可能改进。
根本原因分析的不对称沙普利值的理论评估
摘要 - 在这项工作中，我们检查了不对称的沙普利谷（ASV），这是流行的Shap添加剂局部解释方法的变体。ASV提出了一种改善模型解释的方法，该解释结合了变量之间已知的因果关系，并且也被视为测试模型预测中不公平歧视的一种方法。在以前的文献中未探索，沙普利值中的放松对称性可能会对模型解释产生反直觉的后果。为了更好地理解该方法，我们首先展示了局部贡献如何与降低方差的全局贡献相对应。使用方差，我们演示了多种情况，其中ASV产生了违反直觉归因，可以说为根本原因分析产生错误的结果。第二，我们将广义添加剂模型（GAM）识别为ASV表现出理想属性的限制类。我们通过证明有关该方法的多个理论结果来支持我们的学位。最后，我们证明了在多个现实世界数据集上使用不对称归因，并使用有限的模型家族进行了使用梯度增强和深度学习模型的结果进行比较。索引术语 - 解释性，摇摆，因果关系
使用机器学习预测利率预测的预测模型：比较分析和实际应用Abdorwf A Mohamed Salem 1
摘要预测利率是财务计划，投资策略和决策的基本任务。传统统计模型虽然广泛使用，但通常无法充分捕获复杂的非线性关系和财务数据固有的时间依赖性。本研究通过探索机器学习模型的潜力来提高利率预测的准确性和可靠性来解决这些局限性。这项研究的主要目标是评估和比较多个机器学习模型的性能，包括线性回归，支持向量机和深度学习技术，以预测利率趋势。历史数据跨越了二十年，并进行了预处理，以确保数据质量和一致性。使用明确定义的评估指标（例如平均绝对误差和均方根误差）在该数据集上训练和测试模型，以确保稳健的性能评估。结果表明，机器学习方法，尤其是深度学习模型，优于捕获复杂模式并提供更准确的预测方面的传统方法。这些发现进一步讨论了在现实世界财务环境中实施机器学习技术的实际含义，从而强调了机遇和挑战。总而言之，本研究提供了可行的见解和强大的框架，可以将机器学习整合到利率预测中，从而有助于财务预测建模的发展。
使用卷积神经网络（CNN）和转移学习技术的原始研究论文遥感图像分类
摘要：本研究研究了描绘变速箱，森林，农田和山脉的航空图像的分类。要完成分类工作，使用卷积神经网络（CNN）体系结构从输入照片中提取功能。然后，使用SoftMax对图像进行分类。要测试模型，我们使用90批量的ADAM优化器和0.001的学习率将其运行了十个时期。培训和评估都是使用数据集进行的，该数据集将Google卫星图像与MLRNET数据集融合在一起的图片。综合数据集包含10,400张图像。我们的研究表明，转移学习模型和MobilenetV2，对于景观分类非常有效。这些模型是实际使用的好选择，因为它们在精度和效率之间很好地结合在一起。我们的方法在内置的CNN模型上以87％的总体准确度获得了结果。此外，我们通过利用验证的VGG16和MobilenEtV2模型作为传输学习的起点，达到更高的精度。具体来说，VGG16的精度为90％，测试损失为0.298，而MobileNetV2的精度优于两个模型，其精度为96％，测试损失为0.119；结果表明，使用Mobilenetv2进行转移学习的有效性来对传输塔，森林，农田和山脉进行分类。关键字：航空图像，图像分类，卷积神经网络（CNN），转移学习