XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System细粒度
occworld：学习一个自主驾驶的3D占用世界模型
摘要。了解3D场景如何发展对于在自动驾驶中做出决策至关重要。大多数现有方法通过预测对象框的运动来实现这一目标，该对象框的运动无法捕获更细粒度的场景信息。在本文中，我们探讨了在3D占用空间中学习世界模型OCCWorld的新框架，以同时预测自我汽车的运动和周围场景的演变。，我们建议学习基于3D占用率的世界模型，而不是3D边界框和分割图，原因有三个：1）表现力。3D占用可以描述场景的更细粒度的3D结构； 2）效率。3D占用率更为经济（例如，从稀疏发光点点）。3）差异。3D占用率可以适应视力和激光雷达。为了促进世界发展的建模，我们在3D占用率上学习了基于重建的场景令牌，以获得离散的场景令牌
基于混合的数据增强综述
CUB200-2011 [ 177 ] 图像对象定位 [ 4 , 16 , 96 , 100 , 110 , 210 ] 细粒度图像分类 [ 61 , 109 , 110 , 209 ] iNaturalist [ 168 ] 图像不平衡图像分类 [ 32 , 100 , 110 ] FGVC-Aircraft [ 116 ] 图像细粒度图像分类 [ 61 , 96 , 100 , 109 , 110 ] UCI [ 3 ] 图像表格数据分类 [ 44 , 209 , 212 ] MR [ 113 ] 图像句子分类 [ 46 , 47 , 103 ] TREC [ 129 ]图像句子分类 [ 46 , 47 , 67 , 82 , 103 , 147 , 207 ] SST [ 153 ] 文本句子分类 [ 46 , 47 , 67 , 82 , 103 , 147 ] Subj [ 128 ] 文本句子分类 [ 46 , 47 , 67 , 82 , 103 ] GLUE [ 179 ] 文本自然语言理解 [ 159 , 204 , 207 , 216 ] Google 命令 [ 183 ] 音频分类 [ 52 , 71 , 94 , 212 ]
RCM 中的人工智能和数据科学
• 现代工作流程意味着更细粒度的数据收集 • 基于云的系统允许实时数据分析 • 平台提供商（AWS、Google、Microsoft）支持嵌入式 ML • BI 工具（Tableau、PowerBI、Quicksight）支持定制 • RPA 平台解决集成问题并且易于编程
客户体验的Oracle解决方案
单独，缺乏仅捕获相关活动的精度。传统审核还具有单独的审核跟踪以及其定制格式，适用于数据库保险库（以及细粒度审核）的不同组件。因此，合并并在多个传统审核步道上提供审计信息的全面视图
受量子启发的匹配网络与语言学理论相结合，用于隐喻检测
摘要 让机器具备识别和理解隐喻的能力是实现人工智能的关键一步。在语言理论中，隐喻可以通过隐喻识别程序（MIP）或选择偏好违背（SPV）来识别，这两者通常被视为自然语言处理领域的匹配任务。然而，由于词语的语义不确定性和字面意义的模糊性，MIP 的实现面临挑战。同时，SPV 往往难以识别传统的隐喻。受到用于建模语义不确定性和细粒度特征匹配的量子语言模型（QLM）的启发，我们提出了一种用于隐喻检测的量子启发匹配网络。具体而言，我们使用密度矩阵来显式地表征 MIP 的目标词的字面意义，以建模词语字面意义的不确定性和模糊性。这使得 SPV 即使面对传统的隐喻也能有效工作。然后通过细粒度特征匹配实现 MIP 和 SPV。实验结果最终证明了我们的方法具有强大的竞争力。
在非循环时空中嵌入循环信息论结构：不确定因果关系的不成立结果
量子信息和时空物理学界所采用的因果关系概念是截然不同的。虽然经验告诉我们，这些概念在物理实验中以兼容的方式一起发挥作用，但它们的一般相互作用在理论上却鲜为人知。因此，我们开发了一个理论框架，将这两个因果关系概念联系起来，同时也清楚地区分它们。该框架描述了通过反馈回路进行的量子操作组合，以及将由此产生的可能循环的信息理论结构嵌入非循环时空结构中。然后，相对论因果关系（禁止超光速通信）作为这两个结构之间的图论兼容性条件。通过证明量子信息界广泛研究的不确定因果顺序 (ICO) 过程可以在我们的框架内表述，我们阐明了不确定因果关系和循环因果关系之间的联系，以及有关它们的物理性的问题。具体来说，有几项实验声称在闵可夫斯基时空中实现了 ICO 过程，这提出了一个明显的理论悖论：不确定的信息论因果结构如何与确定的时空结构相一致？我们通过不定理来解决这个问题，表明作为相对论因果关系的结果，(a) ICO 过程的实现必然涉及时空中系统的非局部化，(b) 仍然可以在更细粒度的层面上用确定的、非循环的因果顺序过程来解释。这些结果是通过引入细粒度概念实现的，细粒度概念允许在不同细节层面上分析因果结构。这完全解决了明显的悖论，并对 ICO 实验的物理解释具有重要意义。我们的工作还阐明了时空中量子信息处理的极限，并对固定时空范围内外不确定因果关系的操作意义提供了具体的见解。
测试同型加密分割模型LLMS的鲁棒性
摘要。时锁拼图是独特的加密原始图，它使用计算复杂性将信息保密在一段时间内保持秘密，此后安全性到期。不幸的是，在引入的二十五年之后，当前的时间锁定原料的分析技术没有提供合理的机制来构建多方加密原始的原始系统，这些密码原始的原始系统将到期的安全性用作建筑块。正如在同行评审的文献中重新指出的那样，当前对此问题的尝试缺乏合成性，完全一致的分析或功能。本文介绍了一个新的基于理论的复杂性框架和新的结构定理，以分析具有完整通用性和组成的定时原则（这是中央模块化协议设计工具）。该框架包括一个基于细粒度的复杂性的安全模型，我们称之为“剩余复杂性”，该模型可能会在定时原语上泄漏。我们针对多方计算协议的定义通过考虑细粒度的多项式电路深度来概括文献标准，以模拟可行时间到期的计算硬度。我们的组成理论依次又导致（细粒度）安全性降解，因为项目的组成。在我们的框架中，模拟器具有计算深度的多项式“预算”，在组成中，这些多项式相互作用。最后，我们通过典型的拍卖应用演示如何应用我们的框架和定理。在第一次，我们证明可以以完全一致的方式证明，具有虚假的假设 - 基于漏水，温和安全的组件的多方应用程序的属性。因此，这项工作显着地将可证明的密码学扩展到了独立的任意多项式安全性的世界，再到经常出现在实践中的小时域的领域，在实践中，组件的安全性到期，而较大的系统仍然安全。
Macquarie Park创新区 - 第1阶段重新分区
麦格理公园计划的关键要素是在获得基础设施和开放空间的地区引入了住宅开发。第1阶段的重新分区建议包括新的公共开放空间，细粒度的道路网络，通过改进的连续骑行和行人路径增强的便利和连通性，社区的大型多用途室内设施以及主动娱乐场所的开放空间，以支持现有和未来的Macquarie Park人口。
装备：生成增强检索
在043 A高维空间中启用其语义相似性。044但是，此相似性计算过程045面临几个挑战。首先，查询与文档047之间的复杂SE-046摩西关系映射到标量相似性，该标量相似性无法重新触及足够的信息，并且很难在049架上持平（Brito and Iser，2023）。第二，当与长期文档进行交易时，例如具有256、051 512或更多令牌的文件，确定了与查询最相关的第052节，并且对相似性最大的053贡献最高的053是非常可取的，但挑战是挑战 - 054（Luo等人），2024; Günther等。，055 2024）。此外，许多NLP任务，例如SEN- 056 TENCE选择，搜索结果突出显示，针头057在干草堆中（Liu等人。，2024b; An等。，2024; 058 Wang等。，2024）和细粒度引用（Gao 059等人，2023;张等。，2024），需要对文本的深度和060细粒度的理解。061鉴于需要对细粒度的理解的需求，062只是将整个文档与查询保持一致的双重编码器似乎不足，因为它的召开对比损失主要强调全局065语义（Khattab和Zaharia，2020年）。com-066 pllement re-067 Triever的核心定位能力，我们提出了一个新颖而充满挑战的乐趣 - 068 damental问题：我们可以增强和整合069现有070检索器的信息本地化能力而无需牺牲其固有检索能力吗？首先，083072为了应对这些挑战，我们提出了一个073新颖的方法齿轮（ge neration-a u摘要074 r etrieval）。具体来说，我们将数据构建为075（查询文档信息）的三元组，但仍使用076对比度学习来优化相似度为-077 deween the查询和文档。在相同的078时间，我们设计了一个文本解码器，以在文档080中生成Rel-079 Evant Evant Evant-evant Ever-Graining信息，以增强RE-081 recy-081 threval和本地化功能。尽管082概念很简单，但仍有许多挑战。
