XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设计选择
从文本说明中生成人类运动
由于其广泛的应用范围，从文本描述中产生人类动作已引起了越来越多的研究兴趣。但是，只有少数作品将人类场景的互动与文本条件一起考虑，这对于视觉和物理现实主义至关重要。本文提出了在3D门场景中产生人类动作的任务，鉴于人类习惯的文本描述。由于文本，场景和运动的多种形式性质以及对空间推理的需求，此任务提出了挑战。为了应对这些挑战，我们提出了一种新方法，将复杂的概率分解为两个更可管理的子问题：（1）目标对象的语言接地和（2）以对象为中心的信息产生。对于目标对象的语言基础，我们利用大型语言模型的力量。对于运动生成，我们设计了一个以对象为中心的场景代表生成模型，以专注于目标对象，从而降低场景的复杂性并促进人类运动与对象之间关系的建模。实验证明了与基准相比，我们的方法的更好运动质量并验证了我们的设计选择。代码将在链接上可用。
视力神经科学的卷积神经网络
卷积神经网络（CNN）是一类机器学习模型，主要用于计算机视觉任务，可以通过从经验中学习来实现类似人类的性能。它们与灵长类动物视觉系统的结构和功能原理的惊人相似之处，可以比较这些人工网络及其生物学对应物，从而探索了视觉功能和神经表示如何与有限的计算原理中的真实大脑中出现。在考虑了CNN的基本特征后，我们将讨论认可CNN的机遇和挑战，如灵长类动物视觉系统的硅模型。特别是，我们突出了有关视觉系统的解剖学和生理特性的几个新兴概念，这些概念仍然需要系统地集成到当前的CNN模型中。这些原则包括从视网膜输入的早期阶段实施并行处理途径，以及关于信息流的序列进程的几个假设的重新考虑。我们建议设计选择和建筑约束，可以促进与生物学更紧密保持一致性，这为人工和生物学视觉系统之间的预测联系提供了因果证据。采用这种原则的观点可能会导致CNN的新研究问题和应用，而不是建模对象识别。
机构存储库 - 研究门户dépôt机构
人类通过与照料者进行交流互动来获取其母语。这些互动是有意义的，有意的，并且位于日常环境中。互动的位置和交流性质对于语言获取过程至关重要，因为语言学习者依靠交流环境提供的线索来理解他们所感知的话语。因此，他们建立的语言知识植根于语言形式，其含义和交流功能。在机器方面，语言学习的位置，交流和互动方面经常会经过。这特别适用于当今的大语言模型（LLMS），其中输入主要基于文本，以及字符组或单词的分布作为建模语言表达含义的基础。在本文中，我们认为这种设计选择在于许多重要局限性的根源，尤其是关于模型的数据饥饿，它们执行人类逻辑和务实推理的有限能力以及它们对偏见的敏感性。同时，我们为一种替代方法提出了一种理由，该方法可以通过参与定位的交流相互作用来模拟人工毒剂如何获得语言结构。通过选择实验，我们展示了所得模型中捕获的语言知识与LLMS捕获的知识的根本不同，并认为这种观点的改变为机器中更类似人类的语言处理提供了有希望的途径。
弹性设计和操作策略...
独立于地球的永久性外星栖息地系统必须在持续的破坏性条件下、地球支持极其有限和无人驾驶时间延长的情况下按预期运行。设计满足极端环境（例如剧烈的温度波动、银河宇宙射线、破坏性尘埃、流星体撞击（直接或间接）、振动和太阳粒子事件）对长期深空栖息地的要求是这项工作中最大的挑战之一。这种背景要求我们必须建立专门知识和技术来构建具有弹性的栖息地系统。弹性不仅仅是稳健性或冗余性：它是一种系统属性，它通过设计选择和维护过程来考虑预期和意外的干扰，并在运行中适应它们。我们目前缺乏在栖息地系统中实现高水平弹性所需的框架和技术。弹性外星栖息地研究所 (RETH i) 的使命是利用现有的新技术提供态势感知和自主性，从而设计出能够适应、吸收和快速恢复预期和意外中断的栖息地。我们正在建立完全虚拟和耦合的物理虚拟模拟功能，这将使我们能够探索各种潜在的深空智能栖息地配置和操作模式。
西班牙可再生电动拍卖的未来设计...
在其最近发布的有关国家能源和气候计划的草案中（西班牙首字母缩写），西班牙政府概述了2021 - 2030年期间Res-e Auctions设计的主要要素。本文的目的是将未来拍卖的设计与西班牙过去拍卖（2016年和2017年组织）以及国际经验进行比较，并评估其优势和缺点。除了提供支持成本的功效和最小化（这也是先前拍卖中的目标）之外，促进演员多样性和派遣性的促进性也被明确提及为政府目标。发现，正如PNIEC中所设想的未来拍卖的主要设计选择需要与过去在西班牙组织的拍卖发生破裂。总体而言，与以前的拍卖相比，它们将不那么复杂，并且与国际经验更加一致。尤其是在中等和长期的能源计划策略中组织拍卖，以及拍卖的多年时间表，拍卖和报酬的生成，而不是能力，而不是能力，并明确促进了技术和参与者的多样性，这意味着相对于先前的拍卖而言是一个关键的出发，并被认为是适当的选择。但是，关于设计元素的许多细节仍然未知，因为它们将在以后的立法中提供。
ard-vae：一种统计公式，以找到变异自动编码器的相关潜在维度
变异自动编码器（VAE）[19，41]是一个人口，深，潜伏的模型（DLVM），这是由于其简单而有效的数据用于建模数据分布。优化VAE目标函数比其他DLVM更易于管理。VAE的瓶颈维度是一个至关重要的设计选择，并且对模型的性能具有很强的冲突，例如使用VAE学到的代表来找到数据集的隐藏解释因素。但是，VAE的潜在维度的大小通常被视为通过反复试验和误差经验估计的高参数。为此，我们提出了一个统计公式，以发现建模数据集所需的潜在因素。在这项工作中，我们在潜在空间中使用层次先验，使用编码数据估算潜在轴的方差，该数据标识了相关的潜在维度。为此，我们用层次的先验代替了VAE客观功能中的固定先验，使剩余的配方保持不变。我们将所提出的方法称为变异自动编码器（ARD-VAE）1中的自动相关性检测。我们证明了ARD-VAE在多个基准数据集中找到相关的LATENT尺寸及其对不同评估的效果（例如FID得分和分离分析分析）的疗效。
朝着蛋白质生成模型的强大评估
蛋白质生成模型的快速发展需要强大的原理方法进行评估和比较。随着新增加复杂性的新模型继续出现，至关重要的是要确保用于评估的指标得到了充分理解和可靠。在这项工作中，我们对常用指标进行系统研究，以评估蛋白质生成模型，重点是质量，多样性和分布相似性。我们在各种条件下检查了这些指标的范围，包括合成扰动和现实世界中的生成模型。我们的分析探讨了不同的设计选择，参数和基本表示模型，揭示了这些因素如何影响度量性能。我们确定了应用这些指标的几个挑战，例如样本量依赖性，对数据分配变化的敏感性以及计算效率的权衡。通过对两个具有控制属性的合成数据集测试指标和最先进的蛋白质发生器的输出，我们可以洞悉每个度量标准的优势，局限性和实际适用性。根据我们的发现，我们为研究人员提供了一组实用建议，以评估蛋白质生成模型时考虑，旨在为蛋白质设计领域的更健壮和有意义的评估实践做出贡献。
用于效率和退化分析的兆瓦时级电网电池系统的数字孪生
大规模并网锂离子电池正越来越多地被部署，以支持可再生能源在电网中的推广。这些电池系统由数千个单个电池和各种用于监测和控制的辅助系统组成。尽管许多研究都集中在单个锂离子电池的行为上，但系统设计选择和辅助系统控制对这些包含数千个电池的系统长期退化和效率的影响却很少被详细考虑。在这里，我们模拟了一个 1 MWh 电网电池系统，该系统由 18,900 个单个电池组成，每个电池都由一个单独的电化学模型表示，以及热管理系统和电力电子转换器。对电池间变异性、热效应和退化效应的影响的模拟运行了长达 10,000 次循环和 10 年。结果表明，电接触电阻和电池间初始容量和电阻的变化对性能的影响比以前认为的要小。相反，单个电池的退化率变化在整个生命周期内主导着系统行为。证明了谨慎的热管理系统控制的重要性，比例控制比开关方法提高了 5% 点的整体效率，并且在 10 年后将电池的总可用能量提高了 5% 点。
运输设计的未来：在自动驾驶汽车中平衡美学和功能
摘要。本研究研究了汽车设计的快速变化和竞争领域，特别关注自动驾驶汽车的引入。该研究将对话的重点从传统的汽车设计方法转移到利用自主技术机会的新型，以用户为中心的技术。此外，它评估了不同设计选择对城市内用户，保护和运输经验的潜在影响。此外，该研究还对即将到来的移动性设计的转变和变化也提供了现实的观点，从而预测了自动驾驶汽车对个人和社会交通模型的重大影响。在美学方面，设计自动驾驶汽车的建议突出显示了实用性和功效之间的平衡，而不会损害美学吸引力。建议合并可根据不同用户需求进行更改的适应性设计特征，同时还为人体工程学和改善用户交互的简单设计提供了重视。应增强车辆空气动力学，并应尽可能使用可持续材料，因为这些动作可以帮助减少排放和能源使用。此外，设计过程必须考虑到包括人工智能和机器学习在内的尖端技术的整合，以改善车辆的功能，同时验证美学改善对车辆的效率没有影响。
迈向数字产品护照，适合为循环经济做出贡献
摘要：数字产品护照（DPP）是政策界特别推动的政策工具的概念，以促进循环经济。DPP的初步设计应具有与产品相关的信息，主要由制造商编制，因此为更多的圆形产品提供了基础。鉴于对DPP缺乏科学辩论，本研究试图确定DPP的设计选择，以及这些选择如何使产品价值链中的利益相关者受益。这样做，我们介绍了DPP的概念，然后描述了关注利益相关者角色的监管和自愿产品信息工具的现有制度。这些初始结果在以参与者为中心的分析中反映了通过DPP获得的潜在优势。数据是通过台式研究和利益相关者研讨会生成的。特别是，通过探索了不同参与者的DPP角色，我们发现对各种问题的进一步研究的需求，例如，如何减少繁文tape节并增加制造商的激励措施，以使制造商提供某些信息或通过哪些数据收集工具（例如数据库）（例如，数据库）可以汇总的数据以及如何为这些数据提供的这些数据提供。我们呼吁其他研究人员缩小本文探讨的研究差距，以便在DPP上提供更好的政策指导。