XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System表示方法
学科名称：人工智能原理
建模和搜索。问题表示方法（状态空间表示、问题分解、约束满足问题、逻辑表示），使问题可以被视为路径查找问题。路径查找问题的图形表示。AND/OR 图。搜索系统的总体方案。搜索系统的控制策略和启发式方法。启发式搜索。著名的不可撤销策略：爬山搜索、禁忌搜索、模拟退火算法。尝试性策略：回溯算法和图搜索算法（A*、B、EMA* 等）。进化算法。双人游戏。游戏的表示。获胜策略。子树评估：极小最大算法和 alpha-beta 剪枝。机器学习简介。监督学习和一些示例（k-最近邻方法、决策树、随机森林、深度学习）。无监督学习和一些示例（k-均值算法、主成分分析）。
人工智能系统的质量模型
摘要：分析了人工智能系统（AIS）需求规范的复杂因素及其对AIS创建和现代化的验证。统一AIS特性定义并建立AIS特性层次结构对于规范标准化技术和工具的开发以及在AIS创建和实施过程中对需求的评估和提供至关重要。本研究旨在基于特性的定义和排序，开发和演示人工智能（AI）、人工智能平台（AIP）和AIS质量模型的使用。证实了AI质量模型开发的原则及其顺序。给出了制定AIS特性定义的方法、依赖关系表示方法和特性层次结构。提出了 AI 和 AIP 的 46 个特征之间的层次关系的定义和协调选项。描述了以分析、表格和图形形式呈现的 AI、AIP 和 AIS 的质量模型。介绍了具有最重要特征的简化集的所谓基本模型。描述了用于无人机视频导航系统和用于诊断疾病的决策支持系统的 AIS 质量模型示例。
量子启发的表示，用于长尾词感官歧义
数据不平衡，也称为数据的长尾分布，是数据驱动模型的重要挑战。在“意义上的歧义”（WSD）任务中，单词感官分布的长尾现象更为普遍，这使得很难有效地表示和识别长尾感官（LTSS）。因此，探索不严重依赖训练样本量的表示形式是对抗LTSS的重要方法。考虑到许多新状态，即叠加状态，可以从量子力学中的几个已知状态构建，因此超级态态提供了从从较小的样本量中学到的下较低表示中获得更准确的表示的可能性。受量子叠加状态的启发，提出了一种在希尔伯特空间中的表示方法，以赋予对大样本量的依赖性，从而使LTSS对抗。理论上证明了该方法的正确性，并在标准WSD评估框架下验证其有效性并获得最新性能。fur-hoverore，我们还测试了构建的LT和最新的跨语言数据集，并取得了令人鼓舞的结果。
视频摘要技术：全面评论
技术的快速进步已将摄像机整合到许多设备中，从而在人们在社交媒体上捕捉和分享他们的日常生活时，导致视频内容的利用（Pritch等，2008）。传统的视频表示方法，例如连续查看框架，努力达到现代多媒体服务（例如基于内容的搜索，检索和导航）的范围。为了应对这些挑战，已经开发了自动视频内容摘要和索引技术，从而使视频内容更有效地访问和分类（Pritch等，2008）。如图1所示。视频摘要方法可以广泛地将其分为静态，基于事件和个性化方法。静态摘要选择代表重要场景或事件的密钥帧，而基于事件的方法则集中于汇总特定的指标，例如在体育视频中（Banjar等，2024）。个性化摘要根据用户偏好量身定制内容，生成与主题相关的摘要以满足个人需求（Zhu等，2023）。深度学习的最新进展通过注意力机构和强化学习来汇总视频摘要，使Mod-
SMTC 会议录 Word 模板（2004 年修订版）— 标题 Times New Roman，粗体，18 号，左对齐
1 全球工程与材料公司，2 西北大学工程科学与应用数学 本文表达的观点为作者观点，不应被视为官方观点或反映指挥官或美国海军的观点。 摘要 本文概述了我们最近增强的 Abaqus 3D 扩展有限元工具包 (XFA3D)，用于评估块载荷下焊接铝结构的疲劳损伤。 为了减轻在焊接引起的残余应力场下任意裂纹的插入和扩展所带来的计算负担，将节点丰富位移场与水平集描述相结合，与混合隐式和显式裂纹表示方法相结合。 实现了简化的残余应力表征，而无需在裂纹扩展的每个步骤中调用两个单独的分析。 采用应力比相关的疲劳损伤累积模型来计算任意多块载荷谱下的疲劳损伤累积。首先对孔板和多孔梁中曲线疲劳裂纹扩展预测的模拟进行能力验证，然后将其应用于三个具有初始缺陷的焊接部件，包括对接焊缝拉伸试样、具有半椭圆表面缺陷的十字形拉伸试样和具有贯穿厚度裂纹的焊接 T 型接头。
观察性的结果
分析了收集的数据，以确定在不同的皮肤病学环境中核糖杆B5+香脂的效率。统计方法被用来比较基线和随访数据，特别注意伤口愈合率，与皮肤病相关的症状减轻以及精神病性角化病变的改善。亚组分析，以评估基于年龄和性别的结果的任何差异。这项观察性研究中的统计分析基于确定变量的经验分布，利用表格描述和图形数据表示方法。研究中的所有变量均在标称和顺序尺度上进行了MEA。要测试有关核糖杆B5+香脂在需要再生皮肤护理的患者治疗的患者中的有效性的假设，使用Wilcoxon签名式测试对两个依赖样品进行了统计测试。此分析集中在初始和随访期间以顺序尺度测量的变量，包括红斑，脱皮，色素沉着，破裂和肿胀等症状的严重程度。这种强大的方法可以彻底评估cicaplast Baume B5+ Balm再生性能，从而为其在皮肤病学上的治疗潜力提供了宝贵的见解。
liDar对象检测 /作者= hegde，deepti的时空时空的自我安排； Lohit，Suhas； Peng，Ruan-Chuan；琼斯，迈克尔·J；帕特尔（Vishal M.
抽象的流行表示方法鼓励在输入上应用的转换下的特征不变性。然而，在3D感知任务中，诸如对象定位和segmen的任务中，输出自然与某些转换（例如旋转）相等。使用训练前损失函数，鼓励在某些转换下的特征等同于特征，提供了强大的自学信号，同时还保留了传输特征表示之间的几何关系信息。这可以在下游任务中改善与此类转换一样的下游任务。在本文中，我们提出了一个时空的阶段性学习框架，通过共同考虑空间和时间增强。我们的实验表明，最佳性能是通过预训练的方法产生的，该方法鼓励了对翻译，缩放和平流，旋转和场景流量。对于空间增强，我们发现，根据转换，是对比度目标或按分类目标的对比度，可以产生最佳的要求。为了利用现实世界的对象变形和运动，我们考虑了顺序的LIDAR场景对，并开发出一个基于3D场景流量的新颖的均衡性目标，从而导致整体上的性能。我们表明，在许多设置中，3D对象检测的预训练方法优于现有的模棱两可的方法。
能源市场中储能竞价的高维竞价学习
摘要 随着可再生能源的普及，电力市场价格波动性加大。因此，对于储能系统 (ESS) 来说，利用能源市场投标的多维性质来最大化盈利能力非常重要。然而，目前的学习方法不能充分利用能源市场中高维的价格-数量投标。为了应对这一挑战，我们修改了常见的强化学习 (RL) 过程，提出了一种称为神经网络嵌入投标 (NNEB) 的新投标表示方法。NNEB 是指由具有离散输出的单调神经网络表示的市场投标。为了有效学习 NNEB，我们首先使用 RL 学习一个神经网络作为从市场价格到 ESS 功率输出的战略映射。然后，我们通过两次训练修改重新训练网络，使网络输出单调和离散。最后，神经网络等效地转换为高维投标。我们对真实世界的市场数据集进行了实验。我们的研究表明，所提出的方法比基线高出 18% 的利润，使最佳市场竞标者的利润高达 78%。关键词：电力市场、实时市场、储能系统、战略竞价、强化学习
用于多模态痴呆症诊断的高阶拉普拉斯正则化低秩表示
多模态异构数据，如结构磁共振成像 (MRI)、正电子发射断层扫描 (PET) 和脑脊液 (CSF)，可通过提供有关退化脑部疾病（如阿尔茨海默病前驱期，即轻度认知障碍）的互补信息，有效提高痴呆症自动诊断的性能。有效地整合多模态数据仍然是一个具有挑战性的问题，尤其是当这些异构数据由于数据质量差和患者退出而不完整时。此外，多模态数据通常包含由不同扫描仪或成像协议引起的噪声信息。现有方法通常无法很好地处理这些异构且嘈杂的多模态数据以进行脑痴呆症自动诊断。为此，我们提出了一种高阶拉普拉斯正则化低秩表示方法，使用逐块缺失的多模态数据进行痴呆症诊断。对来自真实阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 队列的 805 名受试者（具有不完整的 MRI、PET 和 CSF 数据）对所提出的方法进行了评估。实验结果表明，与最先进的方法相比，我们的方法在脑疾病分类的三个任务中是有效的。