XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System迹图
基于CLIP模型的以图搜图方法
专门为猫与狗数据集和与铁路相关的数据集。目标是解决公共和专业领域中复杂背景和多角度摄影所带来的挑战。剪辑 - 取回剪辑模型的图像编码器作为其核心体系结构，提取图像特征，并构建一个相似性矩阵，以与不同图像之间的相似性分数。基于排序的结果，它显示最相关的图像。为了验证剪辑 - 恢复的鲁棒性和稳定性，我们进行了比较研究和干扰抗性实验。实验结果显示出显着的进度改进，表明了出色的图像检索效果。具体来说，剪辑回程有效地处理复杂的背景和构成不同数据集的变化，从而提供准确有效的检索服务。
密度算子和部分迹
在本课程的这一部分，我们将介绍一种描述量子态和操作的新方法。到目前为止，我们将量子态描述为范数为 1 的向量，将操作描述为酉矩阵。然而，这有一些局限性 - 例如，如果我测量 | + ⟩ ，然后做一个 Hadamard 门，状态会是什么？答案是 | + ⟩ 或 |−⟩，具体取决于我的测量结果。这会在我们的程序状态中创建一种分支，并且由于有许多连续的分支，跟踪程序的状态可能会很麻烦。我们可能必须这样推理：“如果我第一次测量的结果是 A，而第二次测量的结果是 B...那么我处于状态 | Ψ ⟩。现在我们来看看一种描述量子态的不同方法，称为密度算子，它有几个优点。首先，它们允许我们将我们的电线视为状态分布，从而解决了上述问题。在课程的后面，我们将看到它们还允许我们定义两种状态之间的可区分性度量 - 以限制区分器区分两种不同状态的概率。
恒定量子深度下的多元迹估计
有一种民间传说认为，需要深度为 Θ(m) 的量子电路来估算 m 个密度矩阵乘积的迹（即多元迹），这一子程序对于凝聚态和量子信息科学中的应用至关重要。我们通过构建一个恒定量子深度电路来完成这项任务，证明了这种看法过于保守，该电路受到 Shor 误差修正方法的启发。此外，我们的电路只需要二维电路中的局部门 - 我们展示了如何在类似于 Google 的 Sycamore 处理器的架构上以高度并行的方式实现它。凭借这些特点，我们的算法使多元迹估计的核心任务更接近近期量子处理器的能力。我们用一个关于用“表现良好”的多项式近似来估计量子态的非线性函数的定理来实例化后一种应用。
尾迹微物理学 - 联邦航空管理局
飞机尾迹是飞机在温度约为 −40°C 及以下时在对流层上部排放的产物，是人类对地球气候最明显的影响之一。最初，飞机尾迹的微物理特性与自然卷云不同，但随着时间的推移，飞机尾迹会失去形状并扩散，变得与自然卷云几乎无法区分，不仅在视觉上，而且在微物理特性上也是如此。飞机尾迹是消失还是发展成飞机尾卷云取决于环境相对湿度相对于冰。飞机尾迹将在充满冰的大气中持续存在。在过饱和状态下，冰晶会形成并提取过量的环境水蒸气。但是，线状飞机尾迹向卷云的转变尚不十分清楚，气候模型也没有很好地描述它。凝结尾迹的形成可以用施密特-阿普尔曼准则 (SAC) 1 来描述，这是一个简单的方程，它与大气温度和气压、燃料能量含量、排出的水蒸气量以及飞机的整体推进效率有关。SAC 预测可见凝结尾迹形成条件的可靠性已得到证实。
部分迹回归和低秩 Kraus 分解
迹回归模型是广为研究的线性回归模型的直接扩展，它允许将矩阵映射到实值输出。这里，我们介绍一个更为通用的模型，即部分迹回归模型，它是一类从矩阵值输入到矩阵值输出的线性映射；该模型包含了迹回归模型，因此也包含了线性回归模型。借用量子信息论的工具，其中部分迹算子已经得到了广泛的研究，我们提出了一个框架，用于利用完全正映射的所谓低秩 Kraus 表示从数据中学习部分迹回归模型。我们通过针对 i）矩阵到矩阵回归和 ii）半正定矩阵补全进行的合成和真实实验展示了该框架的相关性，这两个任务可以表述为部分迹回归问题。
针迹'n stem -DIY刺绣套件
我们的中心汇集了来自伦敦国王学院和我们的合作伙伴医院的科学家和医生，以利用干细胞的力量，以改善人类健康。人体包含200多种类型的细胞，这些细胞被组织成组织和器官，例如皮肤，心脏和大脑。许多（如果不是全部）的组织和器官包含干细胞 - 具有分裂和变成我们身体运作所需的专门细胞类型的细胞。在某些组织中，新细胞产生的速率很高 - 例如，我们的身体每秒产生2-300万个红细胞。在其他情况下（例如大脑）产生的新细胞很少。除了存在于我们组织中的干细胞外，还在实验室中创建了干细胞，其具有显着特性，即能够形成人体的所有不同细胞类型。它们被称为多能干细胞，可以通过通过接受生育治疗（IVF）捐赠的胚胎（胚胎干细胞）培养细胞来制成。也可以通过将DNA引入从组织培养的细胞中形成 - 这些被称为诱导多能干细胞或IPS细胞。干细胞很重要，因为如果我们可以控制其行为，我们可以刺激组织修复 - “再生” - 我们还可以解决细胞异常行为的癌症等疾病。
AI 可广泛应用于协同办公场景，利好龙头厂商
图 1 ： AI 带来 OA 功能的重构 ......................................................................................... 3 图 2 ：微软发布 Copilot .................................................................................................. 3 图 3 ：百度“如流” ........................................................................................................ 3 图 4 ： Copilot 根据要求起草邮件 .................................................................................... 4 图 5 ： Copilot 提炼邮件内容 ........................................................................................... 4 图 6 ： Copilot 对会议内容进行总结并支持提问 .............................................................. 5 图 7 ： Copilot 支持会议内容的实时总结和提问 .............................................................. 5 图 8 ： Copilot 对客户关注的领域进行扫描 ..................................................................... 5 图 9 ： Copilot 根据销售资料提供竞品分析建议 .............................................................. 5 图 10 ： Copilot 整理各类资料协作对工作内容进行梳理 ................................................. 6 图 11 ： Copilot 为接下来的会议准备相关资料 ................................................................ 6 图 12 ：泛微智能办公平台框架图 .................................................................................... 7 图 13 ：泛微智能办公平台前端技术 ................................................................................ 7 图 14 ：泛微小 e 助手查询业绩 ....................................................................................... 7 图 15 ：泛微小 e 助手智能填单 ....................................................................................... 7 图 16 ：小致语音助手技术框架 ........................................................................................ 8 图 17 ：小致语音助手使用示例 ........................................................................................ 8
通过使用辅助电线（安全颠簸和对峙针迹）
需求是由于粘合材料不良，非平板粘合表面，奇数包装情况还是仅仅是由于对高可靠性的需求；通过正确使用辅助电线，通常可以大大提高线键互连的完整性。辅助电线定义为安全线，安全凸起或隔离针迹（又称凸起的针迹）。旧的待命安全线已经成为一项资产已有几十年了，但是，这被安全颠簸所取代，安全性需要较小的第二键终止区域。此外，僵持针迹（SOS）具有更多的应用程序，并且还具有许多侧面好处，可以将其纳入电路设计中，以获得更好的电线强度性能，更少的互连（死于死亡结合）和较低的环路。隔离针键键合涉及将球碰撞放置在电线互连的一端，然后将电线与另一个球放在互连的另一端，并在先前放置的球碰撞上缝线。这会导致几乎均匀的针键键互连到颠簸，并具有固有的针键键拉力强度的改善。SOS的另一种用途是反向键（在模具键垫上的颠簸上的针键键），通常会导致比标准前向线环的较低的环轮廓，并且环路更强，因为电线尚未在球上方退火（在热影响的区域）。实施SOS的主要障碍是视觉检查员的重新培训和质量部门的批准。
利用图嵌入神经网络实现自适应布局分解
摘要 — 多重模式布局分解 (MPLD) 已被广泛研究，但到目前为止，还没有一个分解器在结果质量和效率方面胜过其他分解器。这一观察促使我们探索如何为给定的布局图自适应地选择最合适的 MPLD 策略，这是一个并非平凡且仍未解决的问题。在本文中，我们提出了一种基于图卷积网络的布局分解框架来获得布局的图嵌入。图嵌入用于图库构建、分解器选择、图匹配、针迹去除预测和图着色。此外，我们设计了一种纯粹依赖于消息传递图神经网络的快速非针迹布局分解算法。实验结果表明，与快速但非最优的启发式方法相比，我们基于图嵌入的框架可以在广泛使用的基准中实现最佳分解，并且运行时间显着下降。