XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System过载的
超载的打字
超载包括使用相同的符号来指代几个函数，或者相同以指代几个常数。超载在数学中无处不在。它也以许多编程语言出现，这些语言可以静态地解决过载，而不是在程序执行过程中依赖动态调度的语言。因此，一个关键问题是如何确定每次出现超载符号的函数所指的函数。过载的静态分辨率与TypeChecking固有地交织在一起。的确，超载分辨率取决于类型，但是超载符号的类型取决于它们的解决方式。这项工作介绍了第一个用于静态分辨率过载的算法：（1）不仅通过函数参数来指导分辨率，还通过预期结果类型来指导分辨率，（2）支持多态类型。此外，我们的算法支持像传统ML Typechecker一样推断的类型 - 我们仅排除了多态性的推理。我们说明了算法对传统数学公式进行打字的实用性，以及使用文字，函数，构造函数和记录字段名称的过载的ML代码进行打字。
用于电动汽车充电网络控制的有效分布式多代理增强学习
摘要 - 采用电动汽车（EV）的增加趋势将显着影响住宅电力需求，从而导致分配网格中变压器过载的风险增加。为了减轻这种风险，迫切需要开发有效的EV充电控制器。当前，大多数EV电荷控制器都是基于管理单个电动汽车或一组电动汽车的集中式方法。在本文中，我们介绍了一个分散的多代理增强学习（MARL）充电框架，该框架优先确定电动汽车所有者的隐私。我们采用了集中的培训，分散的执行确定性策略梯度（CTDE-DDPG）方案，该方案在培训期间为用户提供有价值的信息，同时在执行过程中保持隐私。我们的结果表明，CTDE框架通过降低网络成本来提高充电网络的性能。此外，我们表明总需求的峰值与平均比率（PAR）减少了，进而降低了峰值时间内变压器过载的风险。索引术语 - 合作MARL，EV充电网络控制，分布式控制，需求端管理
实验/演示 div>
1。热休克是一种通常导致陶瓷材料失败的机制。许多用于陶瓷的用途涉及高温。如果陶瓷的温度迅速改变，可能会发生故障。在快速冷却或快速加热期间可能发生热休克故障。为例，考虑快速冷却，这更容易可视化。如果将陶瓷材料冷却，则表面材料将接近凉爽环境的温度。这样做，它将经历热违反。因为下面的材料仍然很热，所以皮肤材料会伸展，因此会经历拉伸压力。如果所得的应变足够高（大多数陶瓷对于0.01％至0.1％），则陶瓷将从表面失败，裂纹将向内传播。即使这些裂纹不会立即导致失败，陶瓷也会严重削弱，并可能因机械过载的力通常会承受。
人工智能与机器学习：骨科医生入门
选择 [1]、现有证据和外科医生的经验可指导与患者的决策讨论。手术和康复的预后可称为“失败率”，这也是基于对现有文献的理解和外科医生的临床经验。由于临床决策并不总是线性的，而且常常受到文献中尚未明确证实的因素的影响，因此这种格式塔被称为“医学的艺术”。机器学习和人工智能可以帮助临床医生掌握这门“医学艺术”。自动放射学诊断、推荐合适的治疗方法以及预测治疗后的结果都属于人工智能的范围。此外，与我们自己的能力相比，人工智能在准确性方面往往表现得一样好，甚至更好 [4、6、14–16、18、20]。虽然我们的目标不是取代临床医生，但提高我们提供最佳患者护理的能力的可能性却很重要，而且这些发展应该被视为可以补充临床专业知识并帮助我们掌握信息过载的工具。
低水平和高水平脑力负荷之间的转换可以提高多任务处理能力
职业应用 复杂而动态的环境包括军事行动、医疗保健、航空和驾驶，要求操作员在不同程度的心理工作负荷之间无缝转换。然而，人们对工作负荷增加的速度如何影响多任务处理性能知之甚少，尤其是在现实任务中。我们评估了无人机 (UAV) 指挥和控制试验台的动态多任务环境中工作负荷的逐渐增加和突然增加，并将其与恒定工作负荷进行了比较。与工作负荷保持在低或高水平时相比，发现工作负荷转换可以提高响应时间和准确性。这些结果表明，工作负荷转换可以让操作员更好地调节心理资源。这些发现还可以为操作和技术的设计提供信息，以协助操作员管理认知资源，包括消除低工作负荷期间警惕性下降和高工作负荷期间数据过载的不利影响。
佐治亚州2023-2033的十年网络开发计划
在正常状态下，所有系统变量均在正常范围内，并且没有设备过载。系统以安全的方式运行，并能够承受意外情况而不会违反任何约束。这意味着电力系统中有足够的生成储量以及足够的传输系统储备。系统符合N-1，G-1和N-G-1条件。如果安全水平降至一定的充分限制，或者由于恶劣的天气条件（例如严重风暴的接近），系统进入谨慎状态。在这种状态下，所有系统变量仍在可接受的范围内，并且满足所有约束。但是，该系统已被削弱到偶然性可能导致设备过载的水平，使该系统处于紧急状态。如果干扰非常严重，则可能直接由警报状态导致极端状态（或极端紧急状态）。可以采取预防措施，例如发电转移（安全调度）或增加的储备金，以将系统恢复到正常状态。如果恢复性步骤未成功，则系统仍处于警报状态。
生成大型建议模型
在信息过载的时代，推荐系统在过滤数据和提供个性化内容中起着关键作用。功能交互和用户行为模式方面的最新进展显着增强了这些系统的回忆和排名过程。随着大语言模型（LLM）的兴起，已经出现了新的机会，以进一步改善推荐系统。本教程探讨了整合LLMS的两种主要方法：LLMS增强建议，这些建议利用了一般LLMS的推理能力，以及生成性的大建议模型，重点是缩放和精致。虽然前者在现有文献中得到了广泛的覆盖，但后者仍然没有被忽视。本教程的目的是通过提供有关大型建议模型的全面概述，包括其最近的进步，挑战和潜在的研究方向，以填补这一差距。关键主题包括数据质量，缩放定律，用户行为挖掘以及培训和推理的效率。通过与本教程互动，参与者将洞悉该领域的最新发展和未来机会，从而有助于学术研究和实际应用。此探索的及时性质