XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System语义上
利用语义相似性解释人工智能对疾病进展的预测
摘要 神经退行性疾病的复杂性促使人们开发人工智能方法来预测损伤和疾病进展的风险。然而，尽管这些方法取得了成功，但它们大多是黑箱性质，阻碍了它们在疾病管理中的应用。可解释的人工智能有望通过对模型及其预测进行解释来弥合这一差距，从而促进用户的理解和信任。在生物医学领域，鉴于其复杂性，可解释的人工智能方法可以从将模型与领域知识的表示（本体）联系起来中受益匪浅。本体提供了更多可解释的特征，因为它们在语义上丰富且情境化，因此最终用户可以更好地理解；它们还对现有知识进行建模，从而支持探究给定的人工智能模型结果如何与现有科学知识相吻合。我们提出了一种可解释性方法，利用丰富的生物医学本体全景来构建基于语义相似性的解释，将患者数据和人工智能预测情境化。这些解释反映了人类的基本解释机制——相似性——同时解决了数据复杂性、异质性和规模的挑战。
提取：通过提取可转移机器人技能的有效政策学习
增强学习（RL）代理，配备有使用的时间扩展的技能可以更轻松地学习新任务。基于技能的RL的事先工作要么需要进行外部监督来定义有用的技能，要么通过启示录从离线数据中创建非语义上的技能，这对于下游RL代理来说很难用于学习新任务。取而代之的是，我们的方法，提取，介绍了验证的视觉模型，从离线数据中提取一套离散有意义的技能，每个技能都通过连续参数进行参数，而无需人为监督。此技能参数化使机器人只需要学习何时选择特定技能以及如何为特定任务修改其参数，从而更快地学习新任务。我们通过在模拟和现实世界中进行的稀疏奖励，基于图像的机器人操纵环境进行的实验来证明，这些措施比以前的基于技能的RL更快地学习了新任务，其样品效率最高为10倍。
基于连续单词大小的音频令牌的生成语言模型
在NLP中，已知基于单词或子字的文本语言模型表现优于其基于字符的同行。然而，在语音社区中，口语LMS的标准输入为20ms或40毫米的离散单元（比音素短）。从基于文字的LM中汲取灵感，我们基于单词大小连续值的音频嵌入来引入生成性口语模型（GSLM），该模型可以产生多样化和表现力的语言。这是通过用词汇嵌入函数代替词汇类型的查找，通过对比度损失的横熵损失以及k-nn Sampling的多项式采样。最终的模型是基于单词大小连续嵌入的第一个属性语言模型。其性能与自动指标和主观人类判断衡量的发电质量的离散单位GSLM相当。此外，由于其200ms的大型单元，它的内存效率高五倍。此外，词汇嵌入器之前和之后的嵌入在含明确和语义上是可解释的。1
脑机隐喻之争毫无意义
人们普遍认为，脑科学中“计算机”一词的使用反映了一种隐喻。然而，目前对“计算机”一词的使用并没有单一的定义。事实上，根据“计算机”一词在计算机科学中的用法，计算机只是一些理论上可以计算任何可计算函数的物理机器。根据这个定义，大脑实际上是一台计算机；没有隐喻。但是，这与“计算机”一词在其他学科中的用法不同。根据计算机科学以外的定义，“计算机”是人造设备，它对输入进行顺序处理以产生输出。根据这个定义，大脑不是计算机，而且可以说，计算机只是大脑的一个弱隐喻。因此，我们认为反复出现的脑机隐喻之争实际上只是语义上的分歧，因为大脑要么是真正的计算机，要么显然根本不像计算机，这取决于个人的定义。我们建议，最好的解决方法就是停止争论，而是让研究人员明确他们在工作中使用的定义。在某些情况下，人们可以使用计算机科学中的定义，并简单地问，大脑是什么类型的计算机？在其他情况下，重要的是使用其他定义，并阐明我们的大脑与现代生活中我们周围的笔记本电脑、智能手机和服务器的根本区别。
频谱归一化对比对比的 -
现有的图像到图像（I2i）翻译方法通过将斑块的对比度学习置于生成性对抗网络中，从而实现最先进的性能。然而，斑块的对比度学习仅关注局部内容的相似性，但忽略了全球结构的结合，这会影响生成的图像的质量。在本文中，我们提出了一个基于双重对比的正则化和光谱归一化的新的未配对I2I翻译框架，即SN-DCR。为了维持全局结构和纹理的一致性，我们分别使用不同的深度特征空间设计了双重对比正则化。为了改善生成图像的全局结构信息，我们制定了语义上对比的损失，以使生成的图像的全局语义结构类似于语义特征空间中目标域中的真实图像。我们使用革兰氏矩阵从图像中提取纹理样式。同样，我们设计样式的对比损失，以改善生成图像的全局纹理信息。此外，为了增强模型的稳定性，我们在发电机的设计中采用了光谱归一化卷积网络。我们进行了全面的实验来评估SN-DCR的有效性，结果证明了我们的方法在多个任务中实现了SOTA。
分支机构和QUBO求解器
在两个实际应用程序中，在两个方面（例如项目和用户，项目和市场）之间的匹配是必不可少的任务。双方图匹配已被研究为模拟这两个方面之间的这种匹配的基本问题[1]。通常应用了两分匹配的加权变体，以从相关的权重和在两部分图上定义的某些全局目标函数方面找到最佳的匹配。个体权重可以代表各种指标，例如价格，距离，时间和概率。匹配的现实世界应用包括儿童与学校之间的匹配[2，3]，资源分配[4，5]和运输[6，7]。在另一类设置中，可以在某些概率语义上定义边缘的权重以表示直觉现象[8]。从与匹配有关的优化观点，尤其是在运输方面，使用模糊逻辑进行直觉现象的其他相关研究可以在库马尔[9，10]中找到。以前，已经研究了参与者（例如平台/服务提供商和个人用户）所需的几个全球属性，以进行双分部分匹配。一个例子是考虑与所陈述的偏好稳定匹配（例如，关于另一侧的项目的偏好）[11]。代表首选项的其他示例包括使用排名的元素列表来表示偏好和使用实用程序值来量化偏好（例如[12--14]）。
定价和促销白皮书 - 操作数
在当今的高风险零售环境中，许多所谓的“动态”定价和促销解决方案无法提供有形的底线结果。主要问题是，定价决策不存在于真空中：它们取决于企业的每个方面，从付出的支出和库存限制到竞争对手的动态和宏观经济趋势。经常，传统工具忽略了相互依赖的网络或依靠通用竞争者数据。他们可能声称自己是“自动化的”，但是他们忽略了替代产品的实时变化，并且无法将内部商店数据之间的点与迅速发展的市场条件联系起来。操作数通过部署摄入和解释所有可用信号的高度智能的代理系统来解决此问题 - 无论是广告平台指标，SKU级库存预测还是动态刮擦的竞争对手价格，以用于语义上的类似产品。在人类的层层层以进行关键监督的支持下，这些试剂确保没有相关数据被忽略。结果是一种全面的，每个月的定价和促销策略，从现实世界的条件中不断学习，并与短期利润目标和长期品牌目标保持一致。本白皮书介绍了Operand的框架如何统一强大的需求建模，多构成优化和代理数据处理，以促进不断变化的零售环境中持续的收入和利润增长。
左前额叶皮层确定编码时的相关性，并控制情节记忆形成
在前额叶皮层中的角色半球横向效果一般而言，尤其是情感上的信息，尤其是具有情感上的信息。在随机，双盲和虚假对照的设计中，健康的年轻参与者（n = 254）进行了2次编码，以分类感知，语义或情感上的价值（正面或负面）单词的特征（正面或负面），随后是免费召回和识别任务。为了解决每个半球贡献的竞争假设，我们使用经颅直流电流刺激在编码过程中调节了左或右背外侧前额叶皮层（DLPFC）活性（1 MA，20分钟）。刺激了左DLPFC，但不是右DLPFC，编码和自由召回性能的改进，特别是对于在语义上进行处理的单词，尤其是对左DLPFC的刺激。此外，增强左DLPFC活性增加了积极含量的内存形成，同时减少了负含量的含量。相比之下，促进右DLPFC活性增加了负含量的记忆形成。左DLPFC评估编码时新内存内容的语义特性，从而影响成功的新情节记忆。半球后期（更活跃的左DLPFC和较不活跃的右DLPFC）在编码阶段会移动内存痕迹的形成，而有利于正面价值的内容。
普通话中歧义的韵律和手势分辨率...
抽象的说话者使用韵律来解决歧义，但是如果韵律不能做出区分，该怎么办？我们探讨了（1）说话者如何采用韵律和手势提示来处理含义模棱两可的句子，以及（2）对歧义性提供有关交流效率和努力的视听性解决方案的见解。三十二名中国人被要求阐明22个模棱两可的普通话句子。一半可以使用韵律在语义上进行区分，而一半则不能。首先，参与者自发地阐明了所有模棱两可的句子，并向同盟国提供了解释，并揭示了他们的主要解释。其次，参与者每次都以暗示不同含义的提示指导，参与者两次表达了相同的模棱两可的句子。参与者的韵律提示和手势进行了编码和分析。结果表明，对于可以韵律区分的模棱两可的句子，参与者采用了各种韵律提示，例如暂停，音调，压力和口语率。此外，有51.85％的句子伴随着参考（标志性的指向）手势，而17.33％的句子伴随着非援助（Beat;互动）手势。然而，当韵律提示无法标记歧义时，参与者采取了更多的参考手势（97.30％），但非指南的手势却更少（1.28％）。总而言之，说话者采用多模式的方法来提高交流效率，而模式之间存在权衡。索引术语：韵律，手势，中文，权衡假设，多模式歧义，沟通效率和努力
量子声学
功能编程语言的现代理论使用单子来编码计算侧面的ff ect和侧视上下文，而超越了骨头程序逻辑。即使量子计算本质上是侧面的ff ectful（如量子测量）和上下文依赖性的（如在混合辅助状态下），但以前几乎没有对量子编程语言的支持。在这里，我们在参数化模块光谱类别上系统地分析了（CO）单元，该类别是由Grothendieck的“动机瑜伽”诱导的 - 对于当前目的而言，专门针对H C模型，并在设置索引复杂的矢量空间中进行了进一步的目的，如在同伴文章[SS23-EOS]中所讨论的。将索引矢量空间解释为量子测量结果参数的替代量子状态空间的集合，正如原始词语 - 语义上所熟悉的那样，我们发现这些（CO）单子为具有经典测量结果的“动力提升”的“动力提升”的综合自然语言提供了一种综合的自然语言。我们通过指示特异性的量子编程语言（QS）来结束，该语言（QS）在透明的do中表达了这些单调的量子e ff ects，可嵌入到最近构建的线性同拷贝类型理论（LHOTT）中，该理论（LHOTT）将其解释为参数化模块光谱。一旦嵌入了Lhott，这应该使具有线性量子类型，经典控制，动态提升的正式可验证的通用量子编程，尤其是与拓扑e ff ects（如伴侣文章[TQP]中所述）。