XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System近似
培训数据归因与近似展开
1。它可以为多阶段培训管道（例如，基础模型和持续学习）提供TDA分析。2。它可以将算法选择纳入分析中（例如SGD与Adam）。3。即使隐式分化假设失败（例如，非构成参数），它也保持与反事实预测的密切联系。•与以前的展开方法不同，来源可以实现这些好处，同时仅需要少量的模型检查点C（例如，C = 5），而不是存储整个训练轨迹。
时间谐波最佳控制问题的确切而近似的Schur补体方法
在[1，7]中的时间依赖性通过截短的傅立叶膨胀来处理，这使我们能够为每个频率获得单独的线性系统。在那里，提出了有效的求解线性系统的预处理方法，其中预核心是具有区块 - diagonal的，并且是较低的三角形形式。在[2]中使用了完整的两二个块结构的预处理，进一步称为PRESB，在续集中定义。[3]中的研究提供了不同结构的预处理（遮挡型，块 - 三角形和PRESB形式）之间的比较。比较是根据相应预处理矩阵及其数值性能的光谱正确的。数值实验表明，相对于正则化参数的频率范围，问题大小和值，PERB形式的预处理更加健壮。可以在[10]中找到对这些预调节器和一些修改形式的信息。[9]研究中的工作又是块形式形式的另一个预处理，并分析了双重预处理，适合于离散状态的向量形式。在[8]中考虑了（2）的非线性形式，其中为线性化问题提出了完整的两乘两块形式的预处理，可以将其分解和解决，以块 - 二进制预处理的成本，并且相对于问题大小和测试频率的范围是可靠的。
您的AI代理会得到您吗？一个可从基于论点的对话轨迹近似人类模型的可靠框架
可解释的AI越来越多地采用论证方法来促进AI代理和人类用户之间的互动解释。虽然现有方法通常依赖于预定的人类用户模型，但在交互过程中动态学习和更新这些模型仍然存在一个关键的差距。在本文中，我们提出了一个框架，使AI代理可以通过基于论证的对话来调整对人类用户的理解。我们的方法称为角色，借鉴了前景理论，并将概率加权函数与贝叶斯信念更新机制相结合，该机制优化了基于交换论点的可能性人类模型的概率分布。通过与人类用户的经验评估在应用的论证环境中，我们证明了人物有效地捕捉人类信念不断发展的信念，促进个性化的侵入性，并胜过最先进的方法。
连续近似示例
连续的近似是一种在心理学中通过逐渐增量的步骤来塑造行为的强大技术。它涉及将复杂的行为分解为可管理的块并加强一路上的进步。这种方法已在各个领域被广泛采用，包括教育和行为修改。该概念首先是B.F. Skinner作为他在操作调节方面的工作的一部分，自成立以来就经历了重大发展。让我们首先将复杂的行为分解为较小的步骤。例如，训练狗可能始于让它躺在指挥下。第3步是关于加固的 - 奖励主题越来越接近所需的行为。一旦当前掌握了当前的步骤，请继续进入下一步。该过程一直持续到达到最终目标。塑造心理学在此过程中起着至关重要的作用，这涉及加强逐渐接近预期结果的行为。这就像在行为上玩“温暖，温暖”的游戏。连续近似具有许多应用，包括行为修改和治疗。例如，帮助某人克服对高度的恐惧可能始于看高大的建筑物的照片，然后发展到观看视频，站在脚凳上等等。这种技术在技能获取和学习中也很有用，无论是学习弹吉他还是掌握蛋奶酥制作的艺术。在教育环境中，教师使用连续的近似来帮助学生解决具有挑战性的学科。这不仅是人类 - 连续近似也广泛用于动物训练中，从教导海豚到执行技巧到训练服务犬。该技术具有其优势，例如有效地塑造复杂的行为并适应不同的情况，但它也需要耐心，一致性和仔细的管理。有可能考虑的潜在陷阱，例如加强错误的行为或以操纵方式使用该技术。在整个过程中，同意是一个重要的道德考虑。**在现实情况下使用连续的近似**与不熟悉过程的个人合作时，细微的方法至关重要。让我们探索在行动中连续近似的切实实例，其中理论以迷人的方式与实践融合。*** Skinner的乒乓鸽**：在具有里程碑意义的实验中，Skinner使用连续的近似来教鸽子玩乒乓球。最初将啄在球上并逐渐完善其行为，这些鸟类学会了来回射击。***克服恐惧症**：连续的近似有助于征服令人衰弱的恐惧。一个值得注意的案例涉及一名妇女，通过逐步接触疗法，经过数周的治疗后能够抚摸一只小狗，克服了严重的狗恐惧症。***体育教练**：教练利用连续的近似来帮助运动员掌握复杂的动作。体操运动员，例如，从基本的翻滚到向后的掷骰，背面弹簧，最终是完整的背面弹片。格言走了，“你怎么吃大象？**扩展地平线**随着我们的展望，连续的近似应用程序继续多样化：**人工智能**：研究人员正在利用这项技术来训练机器学习算法。***环境保护**：正在使用连续的近似来促进可持续行为。***神经科学交叉点**：科学家正在研究该技术如何影响大脑可塑性和神经途径，并可能解锁神经系统疾病的新疗法。**新兴趋势*****整合技术**：将连续近似与评估条件结合起来，以形成态度和偏好。***个性化教育**：将连续的近似值纳入自适应学习算法中，以创造量身定制的学习体验。**持久的影响**连续的近似超越了其心理根源，证明自己是理解行为，学习和改变的有效工具。从谦虚的开端到深远的应用程序，这项技术提醒我们，即使是最复杂的挑战也可以通过耐心和持久性克服，这是一次可控的一步。一次咬人！”最终，连续的近似不仅仅是塑造行为，这是关于改变生活，一次是一小步。连续的近似值（也称为塑造）是从操作条件中得出的过程，涉及通过奖励越来越类似于期望的结果来逐渐改变行为的过程。这样做，我们可以有效地指导行为取得积极的结果，一次促进学习和成长。这种方法允许个人以渐进的步骤朝着目标目标发展，每一次奖励的行动都使他们更接近最终目标。在每个步骤中提供的加固都会加强行为，使其更有可能再次发生，并最终导致达成最终所需的行为。这个过程在诸如动物训练之类的领域至关重要，在动物训练等领域，教练们使用连续的近似来教授复杂的行为，从而奖励对目标行动的逐步改进。通过奖励沿途的进步，将复杂的任务分解为较小的步骤，使个人更容易学习新技能，无论是狗取球还是掌握写作的孩子。该技术还用于教导儿童发育挑战和物理疗法，以恢复中风的患者，从而逐渐帮助他们恢复能力。连续近似示例心理学。ADC0804是连续近似ADC的一个示例。连续的近似CBT示例。ADC连续近似示例。皮卡德的连续近似示例。连续的近似ABA示例。连续近似示例的方法。8位连续近似ADC示例。连续的近似模型示例。连续的近似ADC解决了示例。以下哪一项是连续近似的示例。
得分近似，低维数据上扩散模型的估计和分布回收
扩散模型在各种一代任务中实现了最新的表现。但是，他们的理论基础远远落后。本文研究了在未知的低维线性子空间上支持数据时，扩散模型的得分近似，估计和分配恢复。我们的结果提供了使用扩散模型的样本相结合范围，用于分布估计。我们表明，通过选择性选择的神经网络体系结构，得分函数可以准确地近似且有效地估计。此外，基于估计的分数函数的生成的分布会结合数据几何结构并收敛到数据分布的近距离。收敛速率取决于子空间维度，这意味着扩散模型可以规避数据环境维度的诅咒。
物理化学、近似组成和微生物质量
摘要 随着对健康食品的需求不断增长，酸奶的配方也更多地转向活性益生菌发酵剂牛奶发酵和添加植物性食品成分来改善风味和营养成分。用益生菌发酵并添加益生元食品成分的合生元酸奶因其经科学证明的生物活性化合物可促进人体肠道健康并缓解菌群失调而成为非常受欢迎的功能性食品。因此，本研究的目的是评估添加富含花青素和生物活性多酚的新型紫叶茶 (Camelias sinensis) 泥的配制酸奶中益生菌的理化、营养近似组成和活力。全脂牛奶用 CH Hansens Limited 的益生菌发酵剂（嗜酸乳杆菌 (LA-5)、动物双歧杆菌乳亚种 -ABT 5）发酵。随后，在肯尼亚卡拉蒂纳大学食品与茶科学研讨会上，酸奶被一种新型紫茶泥强化。对配制的益生菌酸奶（PYFPT）和不含茶泥的对照酸奶的近似组成和理化性质（pH 值和矿物盐谱）进行了分析。使用 De Man、Rogosa 和 Sharpe (MRS) 厌氧菌选择性培养琼脂培养基确定益生菌菌落形成微生物的活力。即使在冷藏 28 天后，PYFPT 的 pH 值结果（4.24 ± 0.04）与对照酸奶也没有显著差异（p<0.05）。然而，除粗纤维含量（0.01 ± 0.01%）外，近似组成记录了显著差异。对照酸奶的水分含量和粗脂质含量（88.18±0.01 和（2.11±0.02）高于 PYFPT（78.14±0.04 和 1.33±0.09）。相反，配制的 PYFPT 中粗蛋白、碳水化合物和粗矿物盐的百分比（7.96±0.27、11.17±0.25；0.81±）高于对照酸奶（4.23±0.01、5.44±0.04、0.59±0.01）。添加的紫茶泥的灰分含量曲线记录了 16 种不同的矿物盐。大分子矿物质是主要的，其中钾含量最高（282 ppm），其次是钠（121 ppm）、镁（97.2 ppm）和钙（96.4 ppm）。微生物冷藏 28 天后，PYFPT 酸奶和对照酸奶的厌氧益生菌计数（6.14 - 6.80 log CFU/ml）没有统计学和显著差异。总之，该研究表明，使用紫叶茶泥配制营养强化益生菌酸奶是可行的，具有商业化的潜力。关键词：益生菌酸奶、紫叶茶、理化性质、近似值
通用电路结构中的近似 t 设计
酉 t 设计是酉群上的分布，其前 t 矩看起来最大程度地随机。先前的研究已经建立了某些特定随机量子电路集合近似 t 设计的深度的几个上限。在这里，我们表明这些界限可以扩展到任何固定的 Haar 随机双站点门架构。这是通过将此类架构的光谱间隙与一维砖砌架构的光谱间隙联系起来实现的。我们的界限仅通过电路块在站点上形成连通图所需的典型层数取决于架构的细节。当这个数量有界时，电路在最多线性深度中形成近似 t 设计。我们给出了更强的界限的数值证据，该界限仅取决于架构可以划分成的连接块的数量。我们还根据固定架构上相应分布的属性给出了非确定性架构的隐式界限。
mltcp：一种分布式技术，用于近似机器学习的集中式流程计划
1引言有效的流程计划是网络社区中的一个重要且研究的问题[3,5,7,12,13,23,24,27]。使用启发式方法，平衡机制和网络流量的截止日期，在调度流方面有很多工作。传统上，实施流程计划有两种广泛的方法。首先是集中式的AP PROACH，其中中央控制器从所有流中收集网络数字并计算所需的流程度[3，12，13，27，49]。第二个是在分布式的方式借助数据包或开关支持[5,7,23,44]，以分布式的方式进行近似启发式方法，例如最短剩余的处理时间（SRPT）。大多数流程调度方法都集中在传统的数据中心流量上，这是爆发且短[9]。此外，传统数据中心流的到达通常是独立且无法预测的。今天，随着对基于AI的服务的需求不断增长，数据中心中的深度神经网络（DNN）培训和良好的流量已成倍增加。与传统的数据中心工作负载不同，DNN培训和微调作业具有定期的流量模式，在该模式中，每个训练迭代的开始时间都取决于之前迭代的完成，从而对流量到达时间产生依赖性[53，59，64]。我们证明，基于剩余的处理时间（即Pfabric [5]，PDQ [23]和PIAS [7]）的调度技术并不总是最适合安排DNN作业的最佳选择。直觉上，这是因为此类技术根据网络中当前流的状态做出本地调度决策，而无需考虑定期作业的流量到达模式。在DNN工作负载中，这种效果变得不利，其中在一个迭代中完成流量会影响随后迭代的完成时间。最近的研究，例如Muri [64]和Cassini [52，53]，已经证明，对于DNN工作负载，促进交流沟通需求的时间表达到了时间表网络计划。他们将交织的想法定义为一个DNN作业的通信阶段（高网络授权）与计算阶段（低网络
低功耗高精度近似乘法器使用...
摘要——本文提出了一种新颖的近似乘法器设计，该设计在保持高精度的同时实现了低功耗。所提出的设计利用近似高阶压缩器来降低部分乘积生成和累积的复杂性。通过放宽压缩器的精度要求，可以在不影响精度的情况下显著节省功耗。近似乘法器采用混合方法设计，结合了算法和电路级近似。所提出的近似乘法器适用于容错应用，例如数字信号处理、图像和视频处理以及机器学习。该设计展示了功率、面积和精度之间的最佳权衡，使其成为节能计算的有吸引力的解决方案。
