XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System琐碎
消费者使用和对生成AI的理解，包括财务和债务建议
通常与技术和AI有关，而不是与AI代相关。•大多数头脑的风险更具社会性，包括失去人类互动（这有助于担心信息可能不如人类专家提供的信息准确或以对个人需求不敏感的方式提供或交付），以及通过AI代替人类以前所做的工作的工作损失。•利益与使用技术，特别是时间和成本效率的个人体验更加相关。•探测时，认为使用欺诈行为的特定风险（例如Gen AI）可能会对消费者进行不准确的产出，但不足以防止使用或超越个人福利，尤其是在更常见的用户中。•消费者正在使用AI Gen AI的旅程，首先要在家中进行实验，然后扩展到工作和更细微的用例中。具体来说，消费者：•首先在家中使用AI Gen AI来“尝试”新技术通常是出于娱乐目的，符合现有证据。•扩展到工作中的时间，以节省琐碎任务的时间，包括电子邮件的文本生成或在线内容的字幕。•一旦尝试过，该样本中的少数使用AI进行了更复杂的任务，例如向AI Gen询问心理健康建议。•无论使用Gen AI的使用点，AI都被视为更广泛，更长的过程的一个阶段，而不是本身的解决方案，消费者声称对其产出进行进一步的尽职调查。
在空中主动ris辅助网络中进行资源分配的元加强学习，并具有速率分类多个访问
摘要 - 在无人驾驶汽车（UAV）上安装可重构的智能表面（RIS）有望改善传统的地面网络性能。与在无人机上部署被动性RIS的调用方法不同，这项研究探讨了空中活性RI（AARIS）的效率。特别是，研究了AARIS网络的下行链路传输，在此，基站（BS）利用速率拆分多个访问（RSMA）进行有效的干扰管理，并借助AARIS支持AARIS以共同扩大和反射BS的发射信号。考虑到有效RI的非琐碎能源消耗和无人机的能源储能有限，我们提出了一种创新的元素选择策略，以优化主动RIS元素的ON/OFF状态，该元素的ON/OFF状态可以自适应地管理系统的功耗。为此，提出了一个资源管理问题，旨在通过共同优化BS处的发射界限，元素激活，相移，相位移位和Active RIS的放大因子，用户的RSMA共同数据速率以及无聊的无人机的发电率来最大化系统能量效率（EE）。由于无人机和用户移动性的动态性质，深入的增强学习（DRL）算法设计用于资源分配，利用元学习来适应快速时变的系统动力学。根据模拟，整合元学习的系统EE会显着增加36％。此外，用AARIS代替固定的陆地活性RI会导致EE增强26％。
视觉变压器的移动友好线性注意力
Vision Transformers（Vits）在计算机VI-SION任务中出色，因为它们能够捕获令牌之间的全局上下文。但是，它们的二次复杂性o（n 2 d）就令牌数字n和功能尺寸d限制了移动设备上的实际使用，因此需要更加移动友好的VIT，并减少延迟。多头线性注意事项正在成为有前途的替代品，具有线性复杂性o（ndd），其中d是每个头尺寸。仍然需要更多的计算，因为d变得较大，以达到模型的准确性。降低D可以提高移动友好性，而牺牲了过度小头弱，但在学习有价值的子空间方面，最终阻碍了模型能力。为了克服这一效率难题，我们提出了一种新型的移动意见设计，并具有通过信息流赋予的头部竞争机制，这防止了过分强调琐碎的头部上的不太重要的子空间，同时保留了必要的子空间，以确保变压器的能力。它通过支持一个小尺寸d的小型动作效率来实现移动设备上的线性时间复杂性。通过移动注意事项替换VIT的标准注意力，我们优化的VIT在一系列计算机视觉任务中实现了增强的模型容量和竞争性的表现。特定的，我们已经在iPhone 12上实现了延迟的显着降低。代码可从https://github.com/thuml/mobileattention获得。
区分解决方案和悬浮>的实验方法
溶液[1,2]是自发形成[3]（混合的负吉布斯自由能，∆ g mix <0）的单相系统，而悬浮液[4,5]是具有亚稳态的两相系统[6]（∆ g mix> 0）。溶液的平衡性能[7,8]遵守等库热力学。 [9]悬浮液已通过Der- Jaguin – Landau – Verwey-Overbeek（DLVO）理论成功解释，[8,10]也可以琐碎地修改以建模一些解决方案。 [2,4,5,11]鉴于混合的自由能（∆ g混合）是形成溶液的关键驱动力，因此已广泛使用量热法来准确测量与溶剂中混合分子相关的热力学量化。 缓慢的沉降提供了一种可视化悬架系统中相对不稳定性的简便方法。 [12]然而，对于纳米尺度对象，例如纳米颗粒以及生物大分子，尤其是蛋白质，溶液和悬浮液之间的区别变得非常复杂。 量热标志通常太小而无法现实地测量，并且同样的分散时间变为多年，因此观察到它在实验上是不合理的（例如，因为可能发生其他现象，例如降解等其他现象）。 因此，按单次确定纳米尺度中具有特征大小的物体的分散是否形成解决方案或悬架仍然是一个开放的研究问题。 这对于纳米材料和蛋白质尤为重要。 关于该主题有大量文献。 Bergin等。 lin等。 Yang等人也采用了一种激光散射方法。溶液的平衡性能[7,8]遵守等库热力学。[9]悬浮液已通过Der- Jaguin – Landau – Verwey-Overbeek（DLVO）理论成功解释，[8,10]也可以琐碎地修改以建模一些解决方案。[2,4,5,11]鉴于混合的自由能（∆ g混合）是形成溶液的关键驱动力，因此已广泛使用量热法来准确测量与溶剂中混合分子相关的热力学量化。缓慢的沉降提供了一种可视化悬架系统中相对不稳定性的简便方法。[12]然而，对于纳米尺度对象，例如纳米颗粒以及生物大分子，尤其是蛋白质，溶液和悬浮液之间的区别变得非常复杂。量热标志通常太小而无法现实地测量，并且同样的分散时间变为多年，因此观察到它在实验上是不合理的（例如，因为可能发生其他现象，例如降解等其他现象）。因此，按单次确定纳米尺度中具有特征大小的物体的分散是否形成解决方案或悬架仍然是一个开放的研究问题。这对于纳米材料和蛋白质尤为重要。关于该主题有大量文献。Bergin等。lin等。Yang等人也采用了一种激光散射方法。[13]使用扫描探针显微镜证明碳纳米管（CNT）可以在稀释后自发去角质。这可能表明CNT正在解决方案中，但是总是很难排除热能的效果。[14]使用动态光散射来确定金纳米颗粒中热驱动的溶解/降水循环的可逆性（AUNPS）。他们发现该过程在温度[15]中完全可逆，并得出结论认为他们的AUNP正在溶液中。测量CDSE-稳定性纳米晶体 - 配体复合物的溶解度。[16]可再现和完全可逆的温度驱动的尖锐浊度变化（±1 K之内）表明它们的颗粒正在溶液中。Centrone等。[17]使用光密度测量来确定其AUNP的饱和浓度。此测量还意味着颗粒在溶液中。Doblas等。 [18]Doblas等。[18]
掩盖图像建模前进3D医学图像分析
最近，由于它能够从大量未标记的数据中学习，因此蒙版的图像建模（MIM）引起了很大的关注，并且已被证明对涉及自然IM的各种视觉任务有效。同时，由于数量的未标记图像以及质量标签的费用和困难，预计自我监督的学习3D医学图像的潜力预计将是巨大的。但是，MIM对医学图像的适用性仍然不确定。在本文中，我们证明了掩盖的进度建模方法除自然图像外，还可以推进3D医学图像分析。我们研究掩盖图像建模策略如何从3D医疗图像段的角度利用绩效，作为一项代表性的下游任务：i）与天真的对比度学习相比，掩盖的图像建模ap-par-ap-par-ap-par casge casge casge casgence convelence contergencience convergence contressed of被监督的火车的融合甚至更高（1.40×）得分（1.40×），并最终会产生较高的股票; ii）预测具有较高遮盖比和相对较小的斑块大小的原始体素值是用于医学图像的非琐碎的自我监督借口任务； iii）重建重建的轻量级解码器或投影头对3D医疗图像的掩盖图像模型非常可靠，该图像可以加快训练并降低成本； iv）最后，我们还研究了应用不同图像分辨率和标记的数据比率的不同实际情况下的MIM方法的有效性。匿名代码可在https：//github.com/zekaichen/mim-med3d上找到。
patchnr：通过贴平归一化流正规化从极少数图像中学习
摘要 - 在无人驾驶汽车（UAV）上安装可重构的智能表面（RIS）有望改善传统的地面网络性能。与在无人机上部署被动性RIS的调用方法不同，这项研究探讨了空中活性RI（AARIS）的效率。特别是，研究了AARIS网络的下行链路传输，在此，基站（BS）利用速率分类的多个访问（RSMA）进行有效的干扰管理，并从AARIS支持AARIS的支持下，以共同扩大和反射BS的发射信号。考虑到有效RI的非琐碎能源消耗和无人机的能源储能有限，我们提出了一种创新的元素选择策略，以优化主动RIS元素的ON/OFF状态，该元素的ON/OFF状态可以自适应地管理系统的功耗。为此，提出了一个资源管理问题，旨在通过共同优化BS处的发射界限，元素激活，相移，相位移位和Active RIS的放大因子，用户的RSMA共同数据速率以及无人自由的RSMA共同数据速率，以及无人用的IAV的发电率来最大程度地提高系统能量效率（EE）。由于无人机和用户移动性的动态性质，深入的增强学习（DRL）算法设计用于资源分配，利用元学习来适应快速时变的系统动力学。根据模拟，整合元学习的系统EE会显着增加36％。此外，用AARIS代替固定的陆地活性RI会导致EE增强26％。
stpotr：同时使用非自动回形变压器进行机器人跟随
摘要 - 在本文中，我们通过开发神经网络模型来大大扩展了机器人执行后续任务和该任务的变化的能力，从而从观察到的人类运动历史上预测未来的人类运动。我们提出了一个非自动回忆的变压器架构，以利用其并行性质，以便在测试时更容易训练和快速，准确的预测。所提出的结构将Human运动预测分为两个部分：1）人类轨迹，这是髋关节随时间的3D位置，以及2）人类姿势，这是所有其他关节在时间上相对于固定髋关节的3D位置。我们建议同时做出两个预测，因为共享表示可以改善模型性能。因此，该模型由两组编码器和解码器组成。首先，应用于编码器输出的多头注意模块改善了人类轨迹。第二，应用于与解码器输出相连的编码器输出的另一个多头自我发项模块有助于学习时间依赖性。我们的模型在测试准确性和速度方面非常适合机器人应用，并且相对于最先进的方法进行了比较。我们通过机器人后续任务证明了我们作品的现实适用性，这是我们提议的模型充满挑战而实用的案例研究。我们的模型预测的人类运动使机器人可以在情况下进行详细的人类运动，例如静止不动，即站立。它还使简单的控制策略能够琐碎地概括到人类关注的许多不同变化，例如后续行动。我们的代码和数据可在以下github页面上获得：https：//github.com/mmahdavian/stpotr
超导体 - 触发器系统中的Andreev and Majorana结合状态的非热零能量
在有限长度的超导型杂种系统中，Majorana结合状态的出现已预测以振荡能水平的形式发生，而奇偶校验横梁围绕零能量。每次零能量交叉都有望产生量化的零偏置电导峰值，但有几项研究报告了电导率峰值固定在零能量的一系列Zeeman领域，但其起源并不清楚。在这项工作中，我们考虑在Zeeman场下与旋转轨道耦合的超导系统，并证明，由于与Ferromagnet Lead的耦合，非富裕效应引起了Majorana和Trivial Andreev结合状态的零能量。我们发现，这种零能量固定效应是由于形成了被称为异常点的非弱势光谱退化性的，其出现可以通过非热性的相互作用，应用的Zeeman Fierd和化学势来控制。此外，根据非热空间空间验证，我们发现非热性会改变单点赫尔米尔拓扑相变为受到多个低能水平的特殊点的特殊点界定的零能量线。这种看似无辜的变化显着使差距截断远低于Hermitian拓扑相过渡，这原则上可以简单地实现。此外，我们揭示了将主要和琐碎的Andreev结合状态与准核定状态分开的能量差距对于产生零能量固定效应的值仍然是强大的。因此，我们的发现对于理解Majorana设备中微不足道和拓扑状态的零能量固定可能很有用。尽管合理的非热性价值确实可以是有益的，但非常强大的非热效应可能会破坏超导性。
捆绑框架中的量子对象
1。简介。量子状态：在相对长时间的功能与滑轮，众所周知，（至少）（至少）不同区域中量子现象的数学水平之间存在很大的不同。同时，即使是先进的现代数学也无法帮助我们对长期存在的量子现象的最终（至少实际接受）分析，并对动物园的最终分类进行了分类[1]。众所周知的不完整列表如下：（l）纠缠，测量，波浪功能崩溃，反式，哥本哈根的解释，一致的历史，许多世界的解释/多元宇宙（MWI）（MWI），BOHM解释，整体解释，（dirac）自我讲义，instantane intermuntim intermuntim互动，因此，除了普朗克量表的许多基本高级问题之外，我们仍然还没有准备好为远离普朗克量表的量子设备的可靠建模和构造创建适当的理论背景。很难相信像高斯这样的琐碎简单解决方案可以消耗上述所有矛盾所需的各种可能的量子状态，这是隐藏在上面提到的列表（L）中所需的。因此，让我们提出以下（物理）假设：（H1）物理合理的真正现有量子状态不能通过函数来描述。量子状态是一个复杂的模式，需要一组/类功能/补丁，而不是一个功能以进行正确的描述和理解。自从Dirac对Monopole的描述以来，物理学家（H1）中没有什么不寻常的。更重要的是，对于在不同地区成功使用滑轮，细菌等的数学家来说，没有什么不寻常的了。绝对，引入（H1）引起了许多标准主题，其中最重要的是动机，正式（精确）定义和（至少）特定的实现。真的，为什么我们需要改变我们的意识形态
kagome金属$ r {{\ rm {v}}}} _ 6 {{\ rm {ge}}} _ 6 $
在篮子编织和宗教仪式中使用的Kagome晶格（包括几何沮丧的角落共享三角形）已成为一个令人兴奋的平台，用于研究量子物理学中物质的奇异阶段，例如量子旋转液体，Chern Magnitism，Chern Magnisism，Chiral Chiral Charge Mentive Mentive Pover和Topodic offercatipation Polidsic officalistic topicalistic topical officatipation topicalistic topical officatipation topicalistic topical officatipation。尽管对kagome化合物产生了极大的兴趣，但该晶格内强拓制绝缘子的探索仍然很少。在这项工作中，我们提出了一个新的Kagome化合物家族，R V 6 GE 6（r =稀土原子），以容纳如此强大的拓扑绝缘体阶段。此阶段的特征是反向散射的弹性表面状态，其由由于带反转而产生的散装绝缘间隙保护。希尔伯特空间中频带结构的拓扑不变性使我们能够识别不同类别的间隙带结构，并确认在r v 6 ge 6中通过从头开始计算的费米能量附近的频段存在z 2的拓扑不变。我们的调查确立了R V 6 GE 6作为Kagome化合物中强大的拓扑绝缘子家族，进一步扩大了这种异国情调的晶格几何形状中的拓扑可能性。值得注意的是，费米能量附近的电子结构以钒kagome晶格平面为主导，这为从琐碎的带中孤立地研究Kagome物理学提供了令人兴奋的机会。此外，在R V 6 GE 6中观察拓扑绝缘体阶段，其中钒价状态在D轨道中，创造了一个前所未有的机会，通过在钒层中的掺杂液中引入拓扑状态，并引入了钒站点，并引入了不合规的d -electrons。