XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System细粒
朝着基础模型中的开放框架
7多模式系统不仅包含LLM。例如，诸如Midjourney，稳定扩散和DALL-E之类的文本到图像模型是多模式的，但缺乏语言模型组件。术语“多模式”可以参考各种场景，包括用于输入和输出的不同模态（文本到图像，图像到文本），多模式输入（文本和图像）的处理或多模式输出的生成。因此，FMS的细粒分类法可能是有用的，以及相应的技术堆栈和缓解措施的变化。
3832072.pdf - Hindawi.com
本文进行了一项实验分析，重点是利用一种特定的测量技术来确定收缩的发展情况，并监测细粒水泥基复合材料在老化过程中的结构变化。设计并验证了先进的测量设备和程序，可以同时测量长度变化、质量损失、声学响应和温度发展。进行的实验的主要范围是寻找所研究特性之间的关系，同时保持统一的测试设置。为了进行实验测量，设计和制造了三种细粒水泥复合混合物。这些混合物的水灰比 (w/c) 和增塑剂的用量不同。测量输出以图表的形式呈现，显示了所研究参数之间的关系，例如复合材料固化过程中的相对长度变化、质量损失、温度变化和声发射 (AE) 活动。测量结果显示所检查的特性之间存在密切的关系。相对长度变化的进展以及质量损失和温度发展的进展都反映在 AE 活动中。先进的测量程序和技术提供了有关水泥基复合材料在早期凝固过程中的行为的宝贵信息
算法物理学-Samuel Epstein
本手稿对算法信息理论与各个物理学领域的交集的已发表和未发表的材料进行了调查，包括量子力学，治疗方法，牛顿物理学，黑洞和建筑构造理论。如果一个人可以访问停止序列，则信息可以在空格事件之间传递。探索了算法信息与量子测量之间的关系。使用量子力学压缩经典信息没有好处。本手稿介绍了“半古典子空间”的概念，其中可以测量部分信号并可能发生部分信息克隆。令人惊讶的结果之一是，在进行反谐后，绝大多数的非分子量子（纯和混合）状态将导致经典概率而没有算法信息。因此，大多数非量子量子状态将其切成白噪声。至于热力学，引入了算法粗粒和细粒度熵的新定义。在动力学过程中，算法细粒熵函数振荡。小型幻影是常见的，较大的波动更为罕见。粗粒熵被证明是对细粒熵的极好近似。详细介绍了无同步定律，它说随着时间的流逝而演变的单独和孤立的物理系统不能具有同步的热力学算法熵。对于牛顿物理学，引入了一种典型的度量，该测量值在牛顿空间中得分算法的典型性水平。在围绕质量点的轨道过程中，典型性将振荡。此外，不是异国情调的两个轨道不能具有同步的典型度量。黑洞的Kolmogorov复杂性已详细介绍，并描述了其与复杂性/体积对应关系的关系。独立性假设与许多世界理论和构造者理论相抵触。
石墨 - 美国地质调查局出版物库
根据矿石的结晶度、粒度和形态，石墨可分为“结晶”（“片状”或“块状或碎片”）和“结晶”（“片状”或“块状或碎片”）。当今开采的所有石墨矿床都是由碳质沉积岩变质形成的，矿石类型由地质环境决定。热变质煤是无定形石墨的常见来源。分散结晶片状石墨是从碳质变质岩中开采出来的，而块状或碎片石墨是从高级变质区域的矿脉中开采出来的。由于石墨具有化学惰性和无毒，因此与石墨开采相关的主要环境问题是吸入细粒粉尘，包括硅酸盐和硫化物矿物颗粒，以及在开采和加工矿石过程中产生的碳氢化合物蒸气。合成石墨由碳氢化合物源通过高温热处理制成，生产成本比天然石墨更高。
lethe：便携式，异步安全删除-CRSS
加密擦除是一种替代，有效的安全删除技术；它在存储数据并通过删除关联的密钥来擦除数据之前，将用户数据加密。数据块上细粒的加密擦除片段对幼稚的加密擦除的不切实际存储要求；不仅需要存储每个密钥，而且每个密钥都必须擦除。最新的安全删除系统使用大型擦除存储的技术解决此问题，该技术在树层次结构中递归使用加密擦除，以将所需量的键存储量减少到单个键。不幸的是，由于其同步管理加密密钥和数据以避免数据损坏，因此现有的最新安全删除系统患有高IO潜伏期。这些现有的安全删除系统也不灵活，因为它们在块层管理加密，并且无法使用存储系统使用的文件系统抽象（例如，云存储，网络文件系统和保险丝存储系统）。
从文本数据>的高保真3D重建的生成方法
Ian Goodfellow等。 （2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。 lvmin Zhang等。 （2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。 它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。 Christian Ledig等。 （2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。 它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。 Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Ian Goodfellow等。（2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。lvmin Zhang等。（2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。Christian Ledig等。（2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Xuebin Qin等。（2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。
hogwallow扁平的沉积和成岩硫酸盐和
摘要火星2020年的漫游车已经检查了Hagksbill Gap的Hogwallow Flats成员和Nukshak角的YORI Pass成员的富含硫酸盐的碎屑岩石。两个地层都位于Jezero Crater Western Fant上，在岩性和地层上都是相似的，并且已分配给Shenandoah地层。原位分析表明，这些是由苯硅酸盐，赤铁矿，碳硫酸盐，Fe-mg-硫酸盐，硫酸盐，可能是氯化物盐组成的细粒砂岩。硫酸盐矿物质既可以作为沉积颗粒和成岩成分特征，包括晶间水泥以及静脉和脉络液。在这里，我们描述了各种硫酸盐阶段的可能性，以根据地球上富含模拟的硫酸盐岩石的发现来保留流体和固体夹杂物中古环境条件的记录。应检查从Hogwallow Flats中收集的样品，Hageltop和Bearwallow，以及Yori Pass的Kukaklek，应检查返回地球后的这种潜在的生物签名和环境指标。
抓紧的无实际监督的细粒度分割
自动从单个深度进一步检测可抓地的区域是布操作中的关键要素。布料变形的巨大变异性促使当前大多数方法专注于识别特定的握把而不是半偏零件，因为当地区域的外观和深度变化比较大的区域更小，更易于建模。但是，诸如折叠或辅助敷料之类的任务需要识别较大的细分市场，例如语义边缘带有更多信息，而不是点。因此，我们首先仅使用深度图像来解决变形衣服中细粒区域检测的问题。我们实施了T恤的方法，并最多定义了多达6个不同程度的语义区域，包括领口，袖袖和下摆的边缘，以及顶部和底部的握把。我们引入了一个基于U-NET的网络，以细分和标记这些部分。我们的第二个贡献与培训拟议网络所需的监督水平有关。大多数方法都学会
超细粒子间质自由钢的摩擦搅拌焊接
除了机械性能之外，超细粒材料的焊接对于结构使用也很重要。如果将融合焊接应用于超纤维砂岩材料，则很容易发生晶粒生长，并且强度降低。另一方面，摩擦搅拌焊接（FSW）可以抑制晶粒的生长，因为在FSW期间输入了较低的热量。8–12）因此，与融合焊接相比，FSW应该是一种更好的焊接金属的焊接方法。fsw主要用于铝合金，因为高熔化温度材料（例如钢）很难FSW。但是，钢是最常用的结构材料。这项研究的目的是阐明FSW在SPD制造的超纤维颗粒钢中的机械性能和微观结构的变化。还研究了具有中间尺寸的退火钢，还研究了超纤维和常规晶粒尺寸之间的中间大小，以阐明初始晶粒尺寸对FSW接头机械性能的影响。
20250221_dr jingcai guo-香港
效率AI在必须使用有限的资源（例如培训数据不足，计算能力或两者兼而有之）的情况下完成学习/建模的方案中起着至关重要的作用。它进一步启用并促进了广泛应用程序的资源有效和低延迟解决方案。在本演讲中，演讲者将专注于数据方面，并介绍一系列高效且稳健的细粒零照片学习（ZSL）技术。谈话将从将视力组件从低水平分解为高水平开始，从而从功能和网络的角度重构学习。然后，它将深入到语义扩展，通过生成模型，提示和LLM来丰富ZSL侧面信息。此外，它探讨了跨模式相互作用，作为缩小可见成分和看不见的组合物之间域间隙的一种手段，从而增强了ZSL的整体鲁棒性和适用性。一些应用程序也将被勾勒出来。