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World File Search System逆极图
非凸逆问题
2凸式23 2.1基础：压缩感应。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.1.1凸介：原理。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.1.2直觉。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.1.3在有限的等轴测图下保证紧密度。。。。。29 2.2低级矩阵恢复。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.2.1凸质：原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.2.2在受限的等轴测图下保证紧密度。33 2.2.3没有限制等轴测的问题。。。。。。。。。。35 2.3超分辨率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 2.3.1通过总变化规范进行凸介。 。 。 40 2.3.2无限制的等轴测特性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 43 2.3.3通过双证书正确性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4440 2.3.1通过总变化规范进行凸介。。。40 2.3.2无限制的等轴测特性。。。。。。。。。。。。。43 2.3.3通过双证书正确性。。。。。。。。。。。。。44
元逆约束增强...
逆增强学习（IRL）由于其有效性从专家的演示中恢复奖励功能的有效性，因此一直在接受大量的研究工作，这些奖励功能可以很好地解释专家的行为。在实际应用中，约束无处不在，与一组约束相比，奖励功能比单个奖励功能更好地解释了复杂的行为（Malik等，2021）。因此，提出了逆约束强化学习（ICRL）以从专家的示范中学习限制。IRL上的最新目前（Fu等，2018; Imani＆Ghoreishi，2021）和ICRL（Scobee＆Sastry，2019年）可以在不受约束的环境中学习奖励功能，或者可以推断出与获得地面真相奖励但不能推断出两者的约束。为了解决这一挑战，提出了分布式ICRL（Liu＆Zhu，2022）来学习专家的奖励功能和约束。在本文中，我们遵循（Liu＆Zhu，2022）中的ICRL的定义，这意味着学习专家的奖励功能和约束。
逆增强算法学习
Schmidt Sciences AI2050 Early Career Fellow 2024 City & State Trailblazer in Higher Education 2024 Samsung AI Researcher of the Year (awarded to 5 early-career faculty worldwide) 2023 NSF CAREER Award 2022 Cornell Tech Faculty Teaching Award of the Year (awarded to one faculty member by students) 2022 CIFAR Azrieli Global Scholar 2022 Kavli Fellow 2022 LinkedIn Faculty Research Award 2022 MIT Technology Review 35 Innovators Under 35 2021 Best Paper Award in Applied Data Science Track, KDD 2021 Google Research Scholar 2021 Best On Theme paper award, NeurIPS ML4H Workshop 2020 Forbes 30 Under 30 in Science 2019 Most impactful to society poster award, University of Michigan AI Symposium 2019 EECS Rising Star 2018 Best paper award, AISTATS 2018 Top 10 2016-2017论文监管和系统基因组学（ROCOMB/ISCB）2017 2017年最佳海报奖，ICML计算生物学2016年最佳脱口秀奖，ISMB高吞吐量Sig 2015 Rhodes 2015 Rhodes Secorning 2015 Rhodes Scholar 2014 Hertz Hertz Hertz Hertz 2014 NDSEG Allt 2014 NDSEG ALLIG 2014 NDSEG ALLID 2014 DEANS奖学金，2014年DEANS COUMPL ANTANFORD COMPAL，NINTAN FAME 2013 NINATAR DRIVATE 2013 US，US DIMATICS US，US DIMATICS US，US dnd <
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
在半导体杂体中观察四极和偶极激子
1 E. L. Ginzton Laboratory, Stanford University, Stanford, CA 94305, USA 2 SLAC National Accelerator Laboratory, Menlo Park, CA 94025 3 Research Center for Electronic and Optical Materials, National Institute for Materials Science, 1-1 Namiki, Tsukuba 305-0044, Japan 4 Research Center for Materials Nanoarchitectonics, National Institute for Materials Science, 1-1 Namiki,日本Tsukuba 305-0044†这些作者同样为这项工作做出了贡献。*电子邮件：leoyu@stanford.edu **电子邮件：tony.heinz@stanford.edu van-der-waals（vdw）材料已经通过层组装开辟了许多通过层组装发现的途径，因为表现出电气可调节的亮度亮度，浓度和exciten contensect，cortensect，contensation and Exciten cortensation and ExciteN，contensation and ExciteNtion and ExciteNtion and ExciteN，并表现出。将层间激子扩展到更多的VDW层，因此提出了有关激子内部连贯性以及在多个接口处Moiré超级峰值之间的耦合的基本问题。在这里，通过组装成角度对准的WSE 2 /WS 2 /WSE 2杂体我们证明了四极激体的出现。我们通过从两个外层之间的相干孔隧道（在外部电场下的可调静态偶极矩）之间的相干孔隧穿来证实了激子的四极性性质，并降低了激子 - 外激体相互作用。在较高的激子密度下，我们还看到了相反对齐的偶极激子的相位标志，这与被诱人的偶性相互作用驱动的交错偶极相一致。我们的演示为发现三个VDW层及以后的新兴激子订购铺平了道路。
