XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System约束
受约束的数据尺度∗
3为了使符号简单，我们不会区分随机变量及其实现，除非在期望的情况下，我们指出了带有HAT的随机变量。例如，e p（x）f（ˆ x，z）是关于从分布p（x）绘制的随机变量X的期望，其实现值z被视为参数。4分布q（y）的熵为-p y q（y）ln q（y）。我们在整个论文中应用标准约定0 ln 0 = 0。5我们假设Q包含至少一个分布q（x，z），以便q（x）= q 0（x），其支持是p（x，z）支持的子集。然后确保优化器的存在。此分布实现了至少达到此值的有限值和一组可行分布。由于该集合的目标是连续的，因此解决方案存在。请注意，supp（q 0（x））⊆supp（p（x））意味着代理不能用q 0绘制的数据来反驳模型p。
对安全强化学习中约束配方的调查
在将强化学习（RL）应用于现实世界问题时至关重要。作为一种疾病，Safe RL已成为一种基本而有力的范式，用于优化代理人的政策，同时纳入安全概念。一种安全的RL方法是基于一个受约束的标准，该标准旨在最大程度地提高预期的累积奖励。尽管最近努力提高RL的安全性，但对该领域的系统理解仍然很困难。这一挑战源于约束表示的多样性和对其相互关系的探索。为了弥合这一知识差距，我们对代表约束表述进行了全面的综述，以及专门针对每个公式设计的算法选择的选择。此外，我们阐明了理论基础，这些基础揭示了共同问题之间的数学相互关系。我们在讨论安全加强学习研究的当前状态和未来方向的讨论中结束。
前夕：有效的零击基于文本的视频编辑，带有深度地图指南和时间一致性约束
以图像扩散模型的出色性能为动机，越来越多的研究人员努力将这些模型扩展到基于文本的视频编辑任务。然而，当前的视频编辑任务主要遭受高调成本与有限发电量之间的困境。与图像相比，我们猜测视频需要更多的限制来保留编辑期间的时间一致性。朝着这一目标，我们提出了夏娃，一种坚固而富的零射击方法。在深度图和时间一致性约束的指导下，EVE通过负担得起的计算和时间成本得出令人满意的视频编辑结果。更重要的是，认识到没有公开可用的视频编辑数据集进行公平比较，我们构建了一个名为ZVE-50数据集的新基准。通过全面的实验，我们验证了夏娃在绩效和效率之间取得令人满意的折衷。代码，数据集和视频编辑演示可在https://github.com/alipay/alipay/ant-multi-modal- framework/blob/ain/main/prj/eve上使用。
规模差距 - 持有的金融市场约束...
要应对这一挑战，欧洲需要通过加深资本市场并培养风险投资现场来支持其对创新的支持。消除投资障碍并实施有针对性的公共干预措施可以产生一个良性周期，将投资从机构投资者重定向到该战略市场领域。使用赠款，商业天使和种子资本，风险投资和风险投资债务，欧盟在支持业务增长方面具有良好的良好记录。诸如欧洲技术冠军倡议（ETCI）之类的计划提供了支持公司在关键规模阶段的支持。欧洲投资银行（EIB）集团以支持创新公司和扩大新技术的成功而闻名，可以发挥催化作用，从而有助于欧洲的全球竞争力。
通知：此意见受V.R.A.P.下的后期动议的约束。 40以及佛蒙特州报告发表之前的正式修订。 re
4原告尚未提出故意的不当行为。5审判法院和州被告正确地观察到这些案件主要基于大流行初期的医疗机构对医疗机构的非谋生指控。他们不涉及涉嫌掩盖对策的承保人员所谓的错误。虽然是正确的，但我们认为巡回法院本身提供的更清晰的区别是：PREP法案完全抢占一项索赔，但如果被告可以确定其豁免权，则可以在州法院提供完整的辩护。
在Bbox之外思考：无约束的生成对象合成
生成的AI模型和社交媒体的兴起引发了图像编辑技术的广泛兴趣。现实且可控的图像编辑现在对于内容创建，营销和娱乐等应用是必不可少的。在大多数编辑过程中的一个关键步骤是图像合成，无缝地将前景对象与背景图像集成。然而，图像构成的挑战带来了许多挑战，包括结合新的阴影或反射，照明错位，不自然的前景对象边界，并确保对象的姿势，位置和刻度在语义上是连贯的。以前关于图像合成的作品[5,30,32,59,61]专注于特定的子任务，例如图像融合，协调，对象放置或阴影一代。更多的方法[9,36,50,62]表明，可以使用扩散模型同时处理一些单独的组合方面（即，颜色协调，重新定位，对象几何调整和阴影/反射生成）[18,46]。这种方法通常以自我监督的方式进行训练，掩盖地面真相图像中的对象，并将蒙版的图像用作输入[9,62]，或者在反向扩散过程中仅在掩模区域内deno [9,50]。因此，在本文中，我们提出了一个生成图像合成模型，该模型超出了掩码，甚至使用空掩码，在这种情况下，模型将自然位置在适合尺度的自然位置中自动合成对象。我们的模型是图像合成的第一个端到端解决方案，同时解决了图像合成的所有子任务，包括对象放置。因此，在推理过程中需要掩模作为输入，导致了几个限制：（i）对普通用户进行精确掩码可能是不乏味的，并且可能会导致不自然的复合图像，具体取决于输入蒙版的位置，规模和形状； （ii）掩模区域限制了生成，其训练数据不考虑对象效应，从而限制了合成适当效果的能力，例如长阴影和反射； （iii）物体附近的背景区域往往与原始背景不一致，因为该模型在面具覆盖的情况下不会看到这些区域。为了实现此目的，我们首先使用图像介绍来创建包括图像三重态的训练数据（前景对象，完整的背景图像和
在资源约束设备上部署机器学习模型：案例研究
在现代，机器学习和人工智能系统在执行各种任务的能力方面成倍增长，但是在开发训练阶段和最终设备上的推理阶段的能源需求中。这引起了人们对它们对全球温室气体排放的影响的严重关注。期望ML的新时代停止解决这些环境问题是不现实的，因此，有必要探索提高这些ML模型以减少资源的效率的方法。本文探讨了此过程的一些潜在改进，即在资源受限的物联网设备上部署机器学习模型，减少训练这些模型所需的数据量，并最大程度地减少开发它们所需的神经元数量。对于研究的实际方面，我们将探索使用Edge Impulse在云上开发机器学习以在云上进行运动分类的最有效的方式，并在Thing thing thaty 52上部署了该模型，这是北欧半导体的小物联网设备。，我们将探讨减少所需训练数据的量，训练时期的数量，隐藏层和神经元的数量，尽管培训因素减少了，并且随着Thing the Things 52的限制资源，并讨论了遇到的各种问题和潜在的未来改进，以汇聚在可接受的模型上。
气候服务 - NERC开放研究档案对全球海洋生物碳泵的观察和数值建模约束
摘要这项研究表征了海洋生物碳泵指标，在区域碳循环评估和过程的第二次迭代中（RECCAP2）项目。此处的分析重点介绍了颗粒有机碳（POC）生产中的全球和生物组尺度区域模式的比较，并从RecCap2海洋生物地球化学模型集合中与源自卫星遥感，沉积物陷阱和地球化学方法衍生的观测产物的观测产物从RECCAP2海洋生物地球化学模型集合中下沉。在平均大规模空间模式中通常存在良好的模型数据一致性，但在模型集合和观察产物中具有大量分布。全球综合的集合均值出口产生，被视为在100 m（6.08±1.17 pg c yr -1）下的下沉POC通量，并且出口比定义为下沉量除以净初级产量（0.154±0.026）（0.154±0.026），都在较低的估计估计量下降。与观察性约束的比较还表明，模型整体可能低估了高生产率区域中的区域生物学CO 2下水道和Air -Sea Co 2通量。在1,000 m（0.65±0.24 pg c yr -1）中发现了合理的模型数据一致性，用于全球融合的，合奏均值下沉的POC通量，并在1,000 m上通过100 m（0.122±0.041）（0.122±0.041）（0.122±0.041）分配为1,000 m的转移效率，并在两种情况下进行变化。RECCAP2分析提出了用于评估生物地球化学模型技能的标准海洋生物碳泵指标，对于进一步建模的努力至关重要，这些指标至关重要，以解决涉及海洋物理学与生物地球化学之间系统水平相互作用的剩余不确定性。
对全球海洋生物碳泵的观察和数值建模约束
摘要这项研究表征了海洋生物碳泵指标，在区域碳循环评估和过程的第二次迭代中（RECCAP2）项目。此处的分析重点介绍了颗粒有机碳（POC）生产中的全球和生物组尺度区域模式的比较，并从RecCap2海洋生物地球化学模型集合中与源自卫星遥感，沉积物陷阱和地球化学方法衍生的观测产物的观测产物从RECCAP2海洋生物地球化学模型集合中下沉。在平均大规模空间模式中通常存在良好的模型数据一致性，但在模型集合和观察产物中具有大量分布。全球综合的集合均值出口产生，被视为在100 m（6.08±1.17 pg c yr -1）下的下沉POC通量，并且出口比定义为下沉量除以净初级产量（0.154±0.026）（0.154±0.026），都在较低的估计估计量下降。与观察性约束的比较还表明，模型整体可能低估了高生产率区域中的区域生物学CO 2下水道和Air -Sea Co 2通量。在1,000 m（0.65±0.24 pg c yr -1）中发现了合理的模型数据一致性，用于全球融合的，合奏均值下沉的POC通量，并在1,000 m上通过100 m（0.122±0.041）（0.122±0.041）（0.122±0.041）分配为1,000 m的转移效率，并在两种情况下进行变化。RECCAP2分析提出了用于评估生物地球化学模型技能的标准海洋生物碳泵指标，对于进一步建模的努力至关重要，这些指标至关重要，以解决涉及海洋物理学与生物地球化学之间系统水平相互作用的剩余不确定性。
约束违规的时间表 - ...
•通常，不合格（NC）约束和单位坡道率约束之间没有冲突，因为NC约束将单位/互连设置为其初始MW和坡道速率围绕初始MW绑定。但是，如果具有零maxavail和零目标的快速启动单元在非零级别生成，则触发NC约束以将单元设置为其initialMW。同时，由于Maxavail零Maxavail和Pass 1中的非零目标，快速启动单元被重新命令（每个DI），忽略了FS不稳定的配置文件。NC约束因CVP（现有）较低而违反了单位坡道速率约束和Maxavail约束的CVP总和。选择当前的CVP值以确保在这种情况下不会违反NC约束。