XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相对性能
支持部队过渡的交互式模拟
交互式模拟实验是评估相关场景中潜在军事结构的核心，军官们通过实验来规划和领导行动。需要一个合适的模拟平台，相关军事单位的模型必须在此平台上实施和校准。此类实验允许收集相关数据，例如通过模拟器日志文件、行动后审查和问卷调查。对收集到的数据进行分析可以揭示被测试军事结构的优势和劣势，并可以评估它们的相对性能。我们还建议将模拟系列的数据输出输入二次兰彻斯特模型，然后可用于扩展目的。在我们的方法中，军事主题专家在整个过程中发挥着重要作用，从场景开发到结果分析。
氧化铝的制备和性能......
通过热压粉末混合物，我们制造了三种以氧化铝基体为基础、体积百分比为 20% 的延展性金属（镍或铁）颗粒的复合材料。压痕和双扭转试验均表明，所有复合材料的韧性均高于母体基体，增幅从 22% 到 78% 不等。尽管压痕试验可以指示相对性能，但已概述了使用此方法的问题。对来自不同加工路线的氧化铝-铁样品进行的双扭转试验结果表明了微观结构的重要性。还指出，每种复合材料的最大韧性仅在裂纹长度相对较长（毫米级）时才实现。对裂纹轮廓的检查表明，颗粒-基体界面较弱，界面强度的提高将进一步提高复合材料的韧性。
关于辩护机的渐近特性...
本文研究了一个新型的渐近框架下的依据机器学习（DML）估计量的特性，从而提供了用于改善应用中估计量的见解。dml是一种适合经济模型的估计方法，其中感兴趣的参数取决于必须估算的未知滋扰函数。它需要比以前的方法较弱的条件，同时仍确保标准的渐近特性。现有的理论结果不能区分两个替代版本的DML估计量，即DML1和DML2。在一个新的渐近框架下，本文证明了DML2渐近统治DML1在偏差和平方误差方面，基于其相对性能的模拟结果对先前的猜想进行形式化。此外，本文提供了改善应用程序中DML2性能的指导。
在均匀采样下的随机匪徒中最佳手臂识别的最佳停止规则
摘要 - 我们考虑在随机多臂匪徒中最佳手臂识别的问题，在每个臂在每个回合中进行一次采样的情况。这种统一的抽样制度是一个概念上简单的设置，与许多实际应用相关。目的是停止并正确识别概率至少1 -δ的最佳臂，同时保持低回合的数量。我们在此设置的样品复杂性上得出了一个下限。此后，我们提出了两个自然停止规则，该规则是Bernoulli强盗的：一个基于PPR Martingale置信序列，另一个基于GLR统计数据。两个规则均显示为δ→0匹配。我们的分析和实验表明，两个停止规则的相对性能取决于强盗实例的属性。
支持部队过渡的交互式仿真
交互式模拟实验是评估相关场景中潜在军事结构的核心，军官们通过实验来规划和领导行动。需要一个合适的模拟平台，相关军事单位的模型必须在此平台上实施和校准。此类实验允许收集相关数据，例如通过模拟器日志文件、行动后审查和问卷调查。对收集到的数据进行分析可以揭示被测试军事结构的优势和劣势，并可以评估它们的相对性能。我们还建议将模拟系列的数据输出输入二次兰彻斯特模型，然后可用于扩展目的。在我们的方法中，军事主题专家在整个过程中发挥着重要作用，从场景开发到结果分析。
能源白皮书.docx
- 家庭能源评级系统 (HERS) 是衡量家庭能源效率的行业标准。它也是全国公认的检查和计算家庭能源性能的系统。 - 为了计算家庭的 HERS 指数分数，经过认证的 RESNET HERS 评级员会对您的家庭进行能源评级，并将数据与“参考住宅”进行比较 - 参考住宅是与实际住宅大小和形状相同的设计模型住宅，因此您的分数始终与您居住的房屋的大小、形状和类型有关。 - 经过认证的家庭能源评级员使用能源评级指数来评估家庭的能源效率，为其分配相对性能分数。数字越低，家庭的能源效率越高。 - 能源评级指数 - ERI
经典高效量子可扩展费米-哈伯德...
为了量化不同测试平台量子计算设备的相对性能，使用通用协议对它们进行基准测试很有用。虽然一些基准测试依赖于随机电路的性能并且本质上是通用的，但在这里我们提出并实现了一个实用的、基于应用的基准测试。具体来说，我们的协议计算 1-D Fermi Hubbard 模型中单粒子子空间中基态的能量，这个问题可以用经典方法有效解决。我们为这个问题提供了一个量子假设，可以证明它能够探测一般长度 1-D 链的完整单粒子子空间，并且可以有效地扩展门和测量的数量。最后，我们展示并分析了来自三个硬件供应商的超导和离子阱测试平台硬件上的基准性能，最多有 24 个量子比特。
生成AI模型的值得信赖的评估
生成的AI（Genai）模型最近在各种应用中取得了出色的经验性能，但是它们的评估缺乏不确定性定量。在本文中，我们提出了一种基于其相对性能差距的无偏估计器比较两个生成模型的方法。从统计学上讲，我们的估计器达到了参数收敛率和渐近正态性，从而实现有效的推理。在计算上，我们的方法是有效的，可以通过并行计算和利用预存储的中间结果来加速。在具有已知地面真相的模拟数据集上，我们显示了我们的方法有效地控制I型错误，并实现与综合使用指标相当的功率。此外，我们还以统计置信度证明了方法在评估真实图像数据集上的扩散模型时的性能。
小上限值策略Q4 2024
我们的主要股票选择工具，多因素bailard排名模型（BRM），在本季度提供了很好的积极相对性能，但总体得分在其组件因素中掩盖了巨大变化的结果。我们的收入质量因素产生了负面结果。随着价值失利，我们的相对预期偏见因素和分析师期望的偏见因素都产生了强烈的负面结果。我们的炒作（过度的投资者注意）因素产生了不同的结果，其中一个成分为阳性，而另一个则相当负。我们的修订揭示因素是该季度的救星，产生了巨大的积极回报。我们改进的，依赖路径的锚定偏置因子在此期间略微负，但是我们使用的旧锚定偏置因子也很有帮助。我们的文本情感因素也提供了强大的积极结果。
年度报告和审核财务报表
在截至2023年11月30日的12个月期间，基金以美元的总回报（基金的基本货币）为7.66％。这与MSCI新兴市场指数的总回报率为4.21％（“指数”）。该基金对小型股票的强调对相对于该指数的性能做出了积极贡献，因为小帽子股票的表现优于大型上限股票。较低的相对价格（价值）股票表现优于高相对价格（增长）股票，该基金对价值股票的强调也对相对于指数的绩效产生了积极贡献。相反，基金的可持续性考虑因素降低了相对于指数的绩效。投资组合对能源库存的体重不足，因为这些股票的表现都胜过相对性能。该指数仅用于市场上下文目的。