XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System深舱
不断发展的深神经网络
深度学习的成功取决于找到架构以符合任务。随着深度学习的扩展，构建结构变得很难手工设计。本文提出了一种自动化方法，即CodeEpneat，以通过进化来优化深度学习体系结构。通过将现有的神经进化方法扩展到拓扑，组件和超参数，此方法可实现与对象识别和语言建模中标准基准测试中最佳人工设计相当的结果。它还支持在杂志网站上构建自动图像字幕的现实应用程序。鉴于可用的计算能力的预期增加，深网的演变是将来构建深度学习应用程序的一种有前途的方法。
提高光电吊舱指向精度的六自由度复合控制技术研究
摘要 较高的视线指向精度是提高光电干扰吊舱激光对抗能力的前提。传统光电吊舱中电视跟踪时延降低了系统相位裕度、系统稳定性及视线指向精度。针对这一不足，在两轴四框架结构的内框架位置环中引入归一化LMS算法来补偿电视摄像机时延，使吊舱避免系统相位裕度降低，同时采用快速反射镜系统来提高视线指向精度。首先，提出一种归一化LMS算法；其次，设计了一种外框架模拟控制器和内框架滞后超前控制器的复合控制结构；最后，分析了FSM波束控制精度。实验结果表明，归一化LMS算法几乎没有时延；而且，其方位角和俯仰波束控制精度较传统光电吊舱分别提高15倍和3倍。
果蝇大脑的植物学下区域的结构和发展。 ii。感觉舱
图2幼虫SEZ的感觉域：长度截面视图。（a，b）幼虫晚期SEZ的示意性侧面视图（a）和腹侧视图（b）。感觉隔室的颜色编码如（a）底部的钥匙所述。进入神经胶质的神经是阴影灰色的；神经组边界和柱状神经胶质结构域由孵化线表示。（c - e）用PEB-GAL4> UAS-MCD8-GFP（绿色；感觉轴突）标记的第三龄幼虫标本的共聚焦部分的Z-Projections。抗神经毒素（洋红色）标记次生谱系和区域； Neuropil在所有面板中均由抗DN-钙粘蛋白（蓝色）标记。（c）中央神经胶质结构域的副臂板z预测。（d，e）表面水平的水平投影（d；神经皮腹面上方约10米）和中央水平（E;腹表面上方约20 l m;参见面板H）。孵化的线划分柱神经型结构域的边界，如随附的纸张所定义（Hartenstein等，2017）。在PEB-GAL4阳性区域的（E）点中的箭头从CSC感觉域继续向前向中央trito-Cerebrum前进； （e）中的箭头指示通过触角神经进入的感觉传入，然后绕过触角（Al）到达tritoceRebrum。（f，g）。第三龄幼虫SEZ晚期的副臂切片（F）和数字旋转的额叶（G）的Z-projctions显示了PEB-GAL4阳性感觉末端（绿色）和纵向轴突段与Anti-Fasticlin II（Magenta）标记的纵向轴突。绿色孵化线表示（d）和（e）中显示的水平平面。（H）幼虫SEZ的示意性横向视图，说明了该图和图3中的面板（d，e）中显示的Z射击平面。Blue hatched lines, oriented perpendicularly to the neuraxis and roughly parallel to neuromere boundaries (grey hatched lines), represent frontal planes at level of anterior half of prothoracic segment (T1ant), posterior half of prothoracic segment (T1post), tritocerebrum (TR), mandibula (MD), maxilla (MX), and labium （lb），图3的面板（a - f）中显示。bar：25 L m（c - g）
“人工智能改变法律和社会——深入思考不久的将来”
自治作为受到平等对待和尊重的成员身份 / 自治作为“自己生活的作者”应享有的能力的目标 / 两种自治的互补性 / 自治作为集体自律 < /div>
使用复合的深钢筋学习来优化投资比率
摘要：在这项研究中，使用复合深度强化学习优化了投资比率，并学习了使用过去汇率的财务交易策略。当前，关于机器学习到财务的应用的研究正在如火如荼地进行。复杂的兴趣加强学习是一种旨在学习最大化利润率的复杂利益影响的增强学习的框架。在复合利息增强学习中，存在称为投资比率的新参数，并且可以通过将投资比率设置为最佳价值来最大化，从而最大程度地提高了利率的复合效果。先前的研究提出了一种在复合深度强化学习和复合深度强化学习中优化投资比率的方法。在这项研究中，使用复合兴趣的财务交易策略深入了解，以学习一种方法来优化投资比率，并以涉及行动的方式使用美元汇率的实际汇率。
DNA条形码揭示了深...
Batyypolypus和Muusoctopus的分类学长期以来一直被原始的差异和难以区分形态学分类而困惑。我们的目的是将DNA条形码与物种划界技术和成熟雄性的形态学鉴定结合在一起，以鉴定北部亚特兰氏菌中存在的沐浴型和muusoctopus物种，并提供有关物种分布的其他信息。From 298 specimens collected during biannual Deepwater Timeseries cruises and other aligned surveys undertaken by Marine Scotland onboard MRV Scotia between 2005–19, we identified Bathypolypus arcticus, B. ergasticus, B. bairdii, B. sponsalis, B. pugniger, Muusoctopus normani and M. johnsonianus as well as an unidentified我们得出的结论可能是一种新物种。我们显示了DNA条形码在识别难以区分的物种（例如深海章鱼）方面的实用性。像我们这样的研究对于对此类群体的分类法的清晰度至关重要，并确定其中物种的真实多样性和分布。
