XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相似性
fast：在黑盒生成模型中弱学习的功能相似性阈值
摘要 - 强调对深层生成模型的调节，这是由于与隐私和遵守监管框架有关的关注所升级，强调了对这些模型的精确控制机制的必要需求。这种紧迫性尤其强调，在这种情况下，生成模型产生的输出涵盖了可观的，令人反感的，令人反感的或可能有害的内容。在响应中，已经出现了机器，以选择性地忘记特定的知识或从预训练的模型中删除不良数据子集的影响。但是，现代机器未学习方法通常会在学习过程中访问模型参数和架构细节，这并不总是可行的。在多种下游任务中，这些模型充当黑框系统，具有无法访问的预训练参数，体系结构和训练数据。在这种情况下，过滤不需要的输出的可能性成为一种实用的选择。我们提出的方法功能特征意识相似性阈值（快速）通过系统地编码潜在空间中不需要的特征来有效地抑制不希望的输出。我们采用用户标记的正和负样本来指导此过程，利用潜在空间固有的能力来捕获这些不受欢迎的表示形式。在推断期间，我们使用潜在空间中的此确定的表示形式来计算带有新采样的潜在向量的投影相似性指标。随后，我们精心应用一个阈值以从输出中排除不可用的样品。我们的实施可从https://github.com/subhodip123/weak-unlearning-gan-gan
以人为中心的意识无人机轨迹计划在搜救任务中采用多目标加固学习，并基于AHP和基于相似性的经验重播*
摘要 - 将无人驾驶汽车（UAV）整合到搜救（SAR）任务中提出了提高运营效率和有效性的有前途的途径。但是，这些任务的成功不仅取决于无人机的技术能力，还取决于他们的接受和与人类在地面上的互动。本文探讨了以人为中心因素对SAR任务的无人机轨迹计划的影响。我们介绍了一种基于分析层次结构过程增强的强化学习和基于新颖的相似性的经验重播，以优化无人机轨迹，平衡运营目标与人类舒适性和安全考虑因素。另外，通过一项全面的调查，我们研究了性别线索和拟人化设计对无人机设计对公众接受和信任的影响，从而揭示了对SAR中无人机互动策略的重大影响。我们的贡献包括（1）无人机轨迹计划的增强学习框架，该框架动态整合了多目标考虑因素，（2）对人类对性别和拟人化无人机的看法在SAR上下文中的分析，（3）基于相似性的经验重播的应用，以在复杂的SAR场景中提高学习效率。这些发现为设计无人机系统提供了宝贵的见解，这些系统不仅在技术上熟练，而且还与以人为本的价值观保持一致。
作者校正：细菌和真核先天免疫的保护和相似性
In the version of the article initially published, in the “Effector-triggered immunity” sec- tion, the sentence now reading “Bacteria detect phage by monitoring transcription using a constitutively produced antitoxin ToxI, which is depleted when phage inhibit transcription, releasing the RNase ToxN that aborts phage infection” read “Bacteria link phage detection to cell death by monitoring transcription using组成性产生的抗毒素毒素，当噬菌体抑制转录，释放毒素并杀死细胞时会耗尽。”这已在本文的HTML和PDF版本中进行了纠正。
超越人类相似性 - 研究门户 - 班戈大学
摘要 我们试图复制和扩展以前的研究，以表明机器人看起来越像人类，人们就越愿意赋予它类似心智的能力并与之进行社交。42 名参与者在接受功能性神经成像的同时，与人类、人形机器人、机械机器人和计算机算法玩游戏。我们证实，代理越像人类，参与者就越会将心智归因于它们。然而，探索性分析表明，代理的感知社会性对于心智归因似乎同样重要，甚至更重要。我们的研究结果表明，在探索非人类代理的心智归因时，自上而下的知识线索可能与自下而上的刺激线索同样或可能更具影响力。虽然现在需要进一步研究来直接检验这一假设，但这些初步发现对于机器人设计以及理解和测试人们与人工智能体互动时人类社会认知的灵活性具有重要意义。
金融合成数据生成的生成对抗网络：评估统计相似性和质量评估
摘要：生成合成数据是一项复杂的任务，需要准确复制原始数据元素的统计和数学属性。在财务，利用和传播实际数据进行研究或模型开发等部门中，由于包含敏感信息，可能会带来很大的隐私风险。此外，真实的数据可能很少，尤其是在获得足够，多样和高质量数据的专业领域很困难或昂贵。这种稀缺性或有限的数据可用性可以限制机器学习模型的培训和测试。在本文中，我们解决了这一挑战。尤其是，我们的任务是合成具有与股票市场的输入数据集相似的数据集。输入数据集是匿名的，由很少的列和行组成，包含许多不一致之处，例如缺失的行和重复项，其值不标准化，缩放或平衡。我们探讨了一种深入学习技术的生成对抗网络的利用，以生成合成数据并评估其质量与输入库存数据集相比。我们的创新涉及生成模仿输入元素的统计属性的人工数据集，而无需透露完整的信息。例如，合成数据集可以捕获原始数据集中观察到的股票价格，交易量和市场趋势的分布。生成的数据集涵盖了更广泛的方案和变化，使研究人员和从业人员能够探索不同的市场状况和投资策略。这种多样性可以增强机器学习模型的鲁棒性和概括。我们根据平均值，相似性和相关性评估我们的综合数据。
I2P注册通过学习从像素到点相似性的基本对齐特征空间
摘要 - 对于自动地面车辆，带有3D激光雷达的全球定位是导航等任务中必不可少的一部分。通常，使用LIDAR的全球定位细分为两个子问题，即位置识别和全球注册。为了获得位置识别，基于深度学习的最新新兴方案要么依赖于具有高复杂性的3D卷积，要么需要从各种前瞻性角度学习特征。为此，我们提出了一个具有滚动式yaw不变性的模型，该模型代表点云为概率的体素，并从鸟眼的视图中产生占用网格，从而通过从固定的角度学习聚集的嵌入来实现稳健的位置识别。对于低重叠的全球注册，基于传统的手工艺特征的方法主要限于密集的对象级别云，而基于最新的学习方法通常依赖于复杂的3D卷积和其他功能关联学习。为了在一定程度上填补这一空白，我们建议通过拟合和对齐点云的接地平面来估计相对滚动角度和垂直翻译，并通过匹配其预计的占用率网格来确定水平翻译和偏航角。广泛的实验证实了我们位置识别模型的出色召回和概括能力，以及我们3D注册方法的高级成功率和准确性。尤其是在认识和注册硬样品时，我们的结果远远超过了我们的结果。为了确保完整的可重复性，相关代码和数据可在https://cslinzhang.github.io/gloc/gloc/gloc.html上在线提供。
基于邻里覆盖范围和相似性的自动驾驶汽车的几个场景测试
摘要 - 在大规模部署之前，必须调查和评估自动驾驶汽车（AV）的安全性能。实际上，特定AV的测试场景数量受到严格限制的预算和时间受到严格限制。由于严格限制的测试施加的限制，现有的测试方法通常会导致明显的不确定性或难以量化评估结果。在本文中，我们首次提出了“少数测试”（FST）问题，并提出了一个系统的框架来应对这一挑战。为了减轻小型测试方案集中固有的可观不确定性，我们将FST问题作为优化问题，并根据社区覆盖范围和相似性搜索测试方案集。具体而言，在AVS设置的测试方案更好的概括能力的指导下，我们动态调整了该集合以及每个测试方案对基于覆盖范围的评估结果的贡献，利用了替代模型（SMS）的先前信息。通过SMS上的某些假设，建立了评估误差的理论上上限，以验证给定数量有限的测试中评估准确性的充分性。与常规测试方法相比，剪切方案的实验结果表明，我们方法的评估误差和方差显着降低，尤其是对于对场景数量严格限制的情况。索引术语 - 射击测试，自动驾驶汽车，SCENARIO覆盖范围，测试方案集
![ISSN 1330-3651（印刷版），ISSN 1848-6339（在线版） https://doi.org/10.17559/TV-20240123001285 原创科学论文 基于多媒体数据分析和人工智能的智能体育教学跟踪系统 徐嘉辉*，齐大陆，刘爽 摘要：近年来，体育环境已经意识到身体和心理特征的重要性。体育工作人员、运动员和教练员已经表明，新的理论和治疗方法可用于增强心理。个人社会生活中的基本需求是城市公共体育。本文在均等化公共服务的基础上，提供了均等化公共体育的城市设施。国家一致的规则可以提供城市公共体育产品和服务，这些产品和服务对公民来说是基本的，考虑到他们的生计和娱乐需求。本文提出利用语义多层次结构方程模型（SMSEM）来评估城市公共体育服务的运动心理需求，目的是紧密围绕群众的体育需求，提高政府城市公共体育服务供给的质量和效率，推动城市体育休闲城市建设，让更多人享受城市公共体育，保障人民群众的基本体育权利。积极心理学的成长具有广泛的理论和应用领域，丰富了新的体育心理学理论和应用。心理监测与体育锻炼的关系最密切的是竞技体育领域。心理指导正朝着系统化、专业化的方向发展。在未来的应用中，从体育心理学中获得的成果更具适用性。关键词：人工智能；多媒体数据分析；语义；运动心理；城市公共体育1引言运动员的运动表现由心理、身体和社会因素来评价[1]。教练员认为，通过提高运动员的心理能力可以提高运动员的运动成绩[2]。心理干预对游泳、足球、垒球、滑冰、高尔夫和网球等多项运动的运动员表现有积极影响 [3]。高水平表现研究比较了不同的运动员，报告了成功运动员的理想心理特征，包括：焦虑的自我调节、高度集中、高度自信、焦虑控制、积极的运动关注和决心以及参与度 [4]。研究表明，运动员具有获得成功的敏锐心理能力 [5]。心理因素的相似性，多维结构和运动员表现的提高与心理技能和心理韧性密切相关[6]，即“自然或既定的心理优势”。一般来说，体育运动的多项要求都要求运动员比对手表现得更好。要比对手更加稳定、一致和有控制力[7]。这些运动员除了发展心理韧性外，还采用了心理技能来保持这种心理韧性[8]。运动员可以学习特定技能如何改善心理稳定性的发展和维持[9]。体育心理学家已经启动了与体育运动有关的心理能力的心理测量特性，这些特性已经确定并测量了运动员的心理状态，以方便进一步咨询[10]。此外，问卷还测量了特定领域的因素，例如焦虑和PSIS（运动心理技能清单）团队因素、ACSI-28（运动应对技能量表-28）、APSI（运动心理技能清单）应对技能以及在绩效策略测试中的表现改进[11]。对运动员的心理支持主要包括以下几个方面：](/simg/5/5ce585af5254d19f2677b947d93cac6fcb629134.png)
ISSN 1330-3651（印刷版），ISSN 1848-6339（在线版） https://doi.org/10.17559/TV-20240123001285 原创科学论文 基于多媒体数据分析和人工智能的智能体育教学跟踪系统 徐嘉辉*，齐大陆，刘爽 摘要：近年来，体育环境已经意识到身体和心理特征的重要性。体育工作人员、运动员和教练员已经表明，新的理论和治疗方法可用于增强心理。个人社会生活中的基本需求是城市公共体育。本文在均等化公共服务的基础上，提供了均等化公共体育的城市设施。国家一致的规则可以提供城市公共体育产品和服务，这些产品和服务对公民来说是基本的，考虑到他们的生计和娱乐需求。本文提出利用语义多层次结构方程模型（SMSEM）来评估城市公共体育服务的运动心理需求，目的是紧密围绕群众的体育需求，提高政府城市公共体育服务供给的质量和效率，推动城市体育休闲城市建设，让更多人享受城市公共体育，保障人民群众的基本体育权利。积极心理学的成长具有广泛的理论和应用领域，丰富了新的体育心理学理论和应用。心理监测与体育锻炼的关系最密切的是竞技体育领域。心理指导正朝着系统化、专业化的方向发展。在未来的应用中，从体育心理学中获得的成果更具适用性。关键词：人工智能；多媒体数据分析；语义；运动心理；城市公共体育1引言运动员的运动表现由心理、身体和社会因素来评价[1]。教练员认为，通过提高运动员的心理能力可以提高运动员的运动成绩[2]。心理干预对游泳、足球、垒球、滑冰、高尔夫和网球等多项运动的运动员表现有积极影响 [3]。高水平表现研究比较了不同的运动员，报告了成功运动员的理想心理特征，包括：焦虑的自我调节、高度集中、高度自信、焦虑控制、积极的运动关注和决心以及参与度 [4]。研究表明，运动员具有获得成功的敏锐心理能力 [5]。心理因素的相似性，多维结构和运动员表现的提高与心理技能和心理韧性密切相关[6]，即“自然或既定的心理优势”。一般来说，体育运动的多项要求都要求运动员比对手表现得更好。要比对手更加稳定、一致和有控制力[7]。这些运动员除了发展心理韧性外，还采用了心理技能来保持这种心理韧性[8]。运动员可以学习特定技能如何改善心理稳定性的发展和维持[9]。体育心理学家已经启动了与体育运动有关的心理能力的心理测量特性，这些特性已经确定并测量了运动员的心理状态，以方便进一步咨询[10]。此外，问卷还测量了特定领域的因素，例如焦虑和PSIS（运动心理技能清单）团队因素、ACSI-28（运动应对技能量表-28）、APSI（运动心理技能清单）应对技能以及在绩效策略测试中的表现改进[11]。对运动员的心理支持主要包括以下几个方面：
ISSN 1330-3651（印刷版），ISSN 1848-6339（在线版） https://doi.org/10.17559/TV-20240123001285 原创科学论文 基于多媒体数据分析和人工智能的智能体育教学跟踪系统 徐嘉辉*，齐大陆，刘爽 摘要：近年来，体育环境已经意识到身体和心理特征的重要性。体育工作人员、运动员和教练员已经表明，新的理论和治疗方法可用于增强心理。个人社会生活中的基本需求是城市公共体育。本文在均等化公共服务的基础上，提供了均等化公共体育的城市设施。国家一致的规则可以提供城市公共体育产品和服务，这些产品和服务对公民来说是基本的，考虑到他们的生计和娱乐需求。本文提出利用语义多层次结构方程模型（SMSEM）来评估城市公共体育服务的运动心理需求，目的是紧密围绕群众的体育需求，提高政府城市公共体育服务供给的质量和效率，推动城市体育休闲城市建设，让更多人享受城市公共体育，保障人民群众的基本体育权利。积极心理学的成长具有广泛的理论和应用领域，丰富了新的体育心理学理论和应用。心理监测与体育锻炼的关系最密切的是竞技体育领域。心理指导正朝着系统化、专业化的方向发展。在未来的应用中，从体育心理学中获得的成果更具适用性。关键词：人工智能；多媒体数据分析；语义；运动心理；城市公共体育1引言运动员的运动表现由心理、身体和社会因素来评价[1]。教练员认为，通过提高运动员的心理能力可以提高运动员的运动成绩[2]。心理干预对游泳、足球、垒球、滑冰、高尔夫和网球等多项运动的运动员表现有积极影响 [3]。高水平表现研究比较了不同的运动员，报告了成功运动员的理想心理特征，包括：焦虑的自我调节、高度集中、高度自信、焦虑控制、积极的运动关注和决心以及参与度 [4]。研究表明，运动员具有获得成功的敏锐心理能力 [5]。心理因素的相似性，多维结构和运动员表现的提高与心理技能和心理韧性密切相关[6]，即“自然或既定的心理优势”。一般来说，体育运动的多项要求都要求运动员比对手表现得更好。要比对手更加稳定、一致和有控制力[7]。这些运动员除了发展心理韧性外，还采用了心理技能来保持这种心理韧性[8]。运动员可以学习特定技能如何改善心理稳定性的发展和维持[9]。体育心理学家已经启动了与体育运动有关的心理能力的心理测量特性，这些特性已经确定并测量了运动员的心理状态，以方便进一步咨询[10]。此外，问卷还测量了特定领域的因素，例如焦虑和PSIS（运动心理技能清单）团队因素、ACSI-28（运动应对技能量表-28）、APSI（运动心理技能清单）应对技能以及在绩效策略测试中的表现改进[11]。对运动员的心理支持主要包括以下几个方面：
利用深度学习探索热工水力模拟中全球桥接的局部物理相似性
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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。