XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System表示
可刺激性，确切的可分辨率和表示理论
血浆分散系统的正频和负频率分支，以及来自等离子体频率ωp的状态密度的差异。最强的共振发生在与直接带间跃迁相关的调制频率的调制频率下。高阶共振与相关机制相关，但调制频率较低。管理这些共鸣的数学形式主义是希尔的方程式。我们证明了各种周期性调节方案的这些共振，并提供了一个通用的扰动公式（从山丘方程理论的角度来看，它本身就具有弱调制振幅的限制，在损失的情况下，共振宽度限制了。我们发现使用时间调节的等离子介质来增强光学增益的信息。
认知表示格式：计算帐户
1。引言表示是主流认知科学和人工智能（AI）中的基础概念（Burge 2010; Cummins 1989; Neander 2017; Shea 2018）。吸引对生物和人造系统内部的表示形式，为我们提供了帮助解释认知和智力的关系性质的工具：具有认知和智能的方式是，以保护和进一步的利益，满足其需求，并保留其存在（以及偶尔在其群体中）与复杂的环境相互作用，并保留其生存（偶尔是该组合的环境）。表示形式的定义特征是它们的性质，也就是说，表示代表与其本身以外的事物有关。地图可能是区域的空间布局；一个句子可以是当前的天气。同样，内部表示是与自身之外的状态，过程和事件有关的生物和人工系统中的状态和过程，通常在体内，
tameside表示业务网络和支持
2024/25 • 13 th September – Tameside Means Business Networking Event – Denton Golf Club • 30 th October – Manufacturing Forum • November - Innovation Event • 6 th December – Tameside Means Business Road to Net Zero Festival – The Vale, Mossley • 10 th January 2025 – Tameside Means Business Network Event – Mossley FC • 21 st February – Finance/Growth Event – Clarendon 6 th Form College Theatre
表示评估自我监督学习
自我监督学习（SSL）旨在学习没有标签的数据的界限。尽管具有di-verse SSL体系结构，但投影头始终在改善下游任务性能中起着重要作用。在这项研究中，我们系统地研究了投影头在SSL中的作用。我们发现投影头靶向统一方面，该方面将样品映射到统一的分配中，并使编码器能够专注于提取语义特征。借鉴了这种见解，我们在SSL模型中提出了一个表示评估设计（RED），其中建立表示和投影向量之间的快捷方式连接。我们对各种数据集上不同体系结构（包括SIMCLR，MOCO-V2和SIMSIAM）进行的广泛实验表明，Red-SSL在下游任务中始终优于其基线对应物。此外，红色SSL学到的表示形式表现出与以前看不见的增强和分发数据相比的较高鲁棒性。
ClearClip：分解密度的剪辑表示...
摘要。尽管大规模预处理的视觉模型（VLM）尤其是在各种开放式播放任务中的剪辑，但它们在语义细分中的应用仍然具有挑战性，从而产生了带有错误分段区域的嘈杂分段图。在本文中，我们仔细地重新调查了剪辑的架构，并将残留连接确定为降低质量质量的噪声的主要来源。通过对剩余连接中统计特性的比较分析和不同训练的模型的注意力输出，我们发现剪辑的图像文本对比训练范式强调了全局特征，以牺牲局部歧视，从而导致嘈杂的分割结果。在响应中，我们提出了一种新型方法，该方法是分解剪辑的表示形式以增强开放式语义语义分割的。我们对最后一层介绍了三个简单的修改：删除剩余连接，实现自我关注并丢弃馈送前进的网络。ClearClip始终生成更清晰，更准确的绘制图，并在多个基准测试中胜过现有的方法，从而确认了我们发现的重要性。
视觉导航的体积环境表示
Vision语言导航（VLN）要求代理在基于视觉观察和自然语言说明的3D环境中导航。很明显，成功导航的关键因素在于全面的场景理解。以前的VLN代理使用单眼框架直接提取透视视图的2D特征。虽然很简单，但他们为捕获3D几何和语义而努力，导致部分不完整的环境代表。为了实现具有细粒细节的全面3D表示，我们引入了体积环境（VER），将物理世界脱氧于结构化的3D细胞中。对于每个单元格，通过2D-3D采样将多视图2D特征归纳到如此统一的3D空间中。通过对VER的粗略到纤维特征进行推断和多任务学习，我们的代理人可以共同预测3D占用率，3D房间布局和3D边界框。基于在线收集的vers，我们的代理构成了体积状态估计，并构建情节内存以预测下一步。实验结果表明，我们从多任务学习的环境表示导致了VLN的可观绩效提高。我们的模型在VLN基准（R2R，Reverie和R4R）之间实现了最新的性能。
机器人空间感知的场景表示
机器人及时通过传感器数据构建持久，准确且可操作的模型的能力是自主操作的范围。在将世界表示为点云可能足以进行本地化时，避免障碍物需要更密集的场景表示形式。另一方面，更高级别的语义信息通常对于分解必要的步骤来完成一项复杂的任务，例如烹饪，自主是至关重要的。因此，迫在眉睫的问题是，手头机器人任务的合适场景表示是什么？这项调查提供了对关键方法和框架的全面回顾，这在机器人空间感知领域推动了进步，并特别关注了代表的历史演变和当前的趋势。通过将场景建模技术分类为三种主要类型（公式，公式和指标 - 语言流行），我们讨论了空间启示框架正在从构建世界的纯几何模型转变为更高级的数据结构的方式，这些模型包括更高级别的概念，例如对象实例和位置的概念。特别重点是实时同时定位和映射（SLAM）的方法，它们与深度学习的集成，以增强了鲁棒性和场景的理解，以及它们处理场景动态性的能力，作为当今驾驶Robotics研究的一些最热门的主题。我们在讨论方面的挑战和未来的研究方向的讨论中进行了结论，以建立适合长期自治的强大而可扩展的空间感知系统。
对3D对象表示和识别的评论
基于模型的对象识别系统从世界的图像中找到了现实世界中的对象，使用对象模型[Jain et ai。，1995]。对象识别过程是计算机视觉中最困难的问题之一。人类毫不费力，瞬间地执行对象识别，但是对机器实施的此任务的算法描述非常困难。自从我们的人生涉及3D空间以来，重要的是要有一个能够识别3D对象的系统。但是，与“ Flat” 20识别系统相比，开发3D对象识别系统要困难得多。Bliker＆Hartmann [Bliker and Hartmann，1996]强调了3个原因，指的是此问题。首先，3D场景的处理允许在太空中的物体方向进行其他自由度。第二个对象可以部分遮挡，第三个对象，从任何给定的角度都可以看到对象的一侧，有时不足
单体类别，表示差距和密码学
是公开的。然后党A选择私人a∈Z，而党B选择私人b∈Z。party a通信g a，b发送g b，常见的秘密是（g b）a = g ab =（g a）b。第三方C可以访问N，G，G A和G B，但是从已知数据中找到G AB很困难，只要P -1在其因素中包含很大的素数。有很多想法，并且有广泛的文献来构建来自非交通性群体和单体的加密协议（Monoids gen-gen-generallents of consemains of of toce of ofers of of ofers ofers of ofers of ofers ofers of ofers of ofers ofers of ofers ofers of ofers ofers of ofers of ofers of ofers ofers ofers of ofers ofers of ofers ofers of ofers of ofers of of tosepsss，我们从现在开始说），请参见例如。[msu08]，[msu11]及其中的参考。此类示例是Magyarik – Wagner公共密钥协议[WM85]，Anshel – Anshel – Goldfeld密钥交换[AAG99]，KO – Lee等。密钥交换协议[KLC + 00]和shpilrain – zapata公共密钥协议[SZ06]。在文献中，协议中使用的单体s通常称为平台组/单体。在[MR15，第4节]中有大量各种协议和平台单体列表，包括但不限于上述列表。有时这些限制在组或基质组中，有时可以使用一般的单体。本文的一个典型示例是Shpilrain -Ishakov（SU）密钥交换协议，例如[MSU08，第4.2.1节]，其工作如下。公共数据是一个单体s，两个集合的通勤元素和g∈S的a，b。party a选择私人a，a'∈A，而party b选择私人b，b'∈A。party a通信Aga'，B发送BGB'，常见的秘密是ABGB'a'= baga'b'。不使用通勤元素的另一个示例是Stickel的秘密钥匙交换（ST）[ST05]。g，h∈S带有gh̸= hg是公开的，party a pick a，a'∈Z≥0，p partion b picks a，a'∈Z≥0，a发送g a h a'，b sends g a h a'，b sends g b h b b'，常见的秘密是g a g b b b b b b b b b b b'h a'''= g b g a a h a h a h a h a h h a'''。 请注意，在这些协议中，S可以是任意的单体。 S的复杂性决定了从公共数据中找到共同秘密的困难。 如Myasnikov和Roman'kov [MR15]所示，也基于早期的作品，SU和ST协议以及其他精神，上面包括的两个段落，如果S承认S小型非平地代表，则可以成功地受到攻击。 简称这称为线性分解攻击或线性攻击。 线性攻击的后果之一是，有限的非交通性群体可能不适合加密目的，因为它们承认了中等大小的非平凡代表。 在玩具示例中，对称组S N具有N！ 元素，但承认忠实的（n-1）维度表示。 该代表的维度在组的大小上小于对数，而对称组对于各种标准非交通性组协议来说将是一个糟糕的选择。 同样，有限的简单谎言类型组通常会接受（通常）与大小相比的（通常）小维度的表示。 少数例外，包括与经典和宽容的协议有关的主要阶阶循环群，对于其他有限的简单组也是如此。g，h∈S带有gh̸= hg是公开的，party a pick a，a'∈Z≥0，p partion b picks a，a'∈Z≥0，a发送g a h a'，b sends g a h a'，b sends g b h b b'，常见的秘密是g a g b b b b b b b b b b b'h a'''= g b g a a h a h a h a h a h h a'''。请注意，在这些协议中，S可以是任意的单体。S的复杂性决定了从公共数据中找到共同秘密的困难。如Myasnikov和Roman'kov [MR15]所示，也基于早期的作品，SU和ST协议以及其他精神，上面包括的两个段落，如果S承认S小型非平地代表，则可以成功地受到攻击。简称这称为线性分解攻击或线性攻击。线性攻击的后果之一是，有限的非交通性群体可能不适合加密目的，因为它们承认了中等大小的非平凡代表。在玩具示例中，对称组S N具有N！元素，但承认忠实的（n-1）维度表示。该代表的维度在组的大小上小于对数，而对称组对于各种标准非交通性组协议来说将是一个糟糕的选择。同样，有限的简单谎言类型组通常会接受（通常）与大小相比的（通常）小维度的表示。少数例外，包括与经典和宽容的协议有关的主要阶阶循环群，对于其他有限的简单组也是如此。也就是说，这些群体相对于它们的顺序承认了小维度的非平凡表示。因为任何有限的G级别都可以在某些有限的简单组上，从而减少了问题