XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System通用的
通用的时键量子量子随机数生成器，带有未表征的设备
基于量子力学的抽象随机数生成器（RNG）由于其安全性和与常规发电机相比的安全性和不可预测性而引人注目，例如pseudo-random编号生成器和硬件随机数字生成器。这项工作分析了可提取量的随机性的演变，并增加了希尔伯特空间维度，状态制备子空间或测量子空间中的一类半脱位独立量子RNG，其中界定状态的重叠是核心假设，是基于准备和测量方案的核心假设。我们进一步讨论了这些因素对复杂性的影响，并在最佳场景上得出结论。我们研究了定义各种输入（状态准备）和结果（测量）子空间的定义各种输入（状态准备）的通用情况，并讨论最佳场景以获得最大的熵。对几种输入设计进行了实验测试，并分析了其可能的结果布置。我们通过考虑设备的缺陷来评估他们的性能，尤其是检测器的后脉冲效果和黑暗计数。最后，我们证明了这种方法可以增强系统熵，从而导致更可提取的随机性。
通过风格增强和双重规范化实现通用的跨模态医学图像分割
对于医学图像分割，想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练，那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何？这种设置，即具有临床潜力的通用跨模态分割，比其他相关设置（例如域自适应）更具挑战性。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型，该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言，给定一个源域，旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化，我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后，为了充分利用这两种类型的增强，我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后，我们提出了一种基于风格的选择方案，在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集（即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集）上进行的大量实验表明，我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。
通用的神经解码器，用于跨参与者进行转移学习和记录方式
摘要。目的：神经解码的进步使脑部计算机界面能够执行越来越复杂且与临床相关的任务。但是，这些解码器通常是针对特定参与者，天数和记录网站量身定制的，从而限制了其实际的长期使用。因此，一个基本的挑战是开发可以对汇总，多参与者数据进行稳固训练并推广到新参与者的神经解码器。方法：我们介绍了一个新的解码器HTNET，该解码器使用具有两个创新的卷积神经网络：（1）Hilbert Transform在数据驱动的频率下计算光谱功率，以及（2）将电极水平数据投射到预先确定的脑区域上的层。投影层与颅内皮质摄影（ECOG）进行了严格的应用，其中电极位置未标准化，并且在参与者之间差异很大。我们培训了HTNET，使用来自12名参与者中的11名的合并ECOG数据来解码ARM运动，并在看不见的ECOG或脑电图（EEG）参与者上测试了性能；随后对每个测试参与者进行了这些预告片的模型。主要结果：在对看不见的参与者进行测试时，HTNET的表现优于最先进的解码器，即使使用了不同的记录方式。通过对这些广泛的HTNET解码器进行研究，我们实现了最佳量身定制的解码器的性能，其中只有50个ECOG或20个EEG事件。我们还能够解释HTNET训练有素的重量，并证明其提取与生理相关的特征的能力。引人注目：通过将新参与者概括和记录方式，鲁棒处理电极放置的变化以及允许参与者使用最小数据的参与者进行调整，HTNET适用于与当前的现有状态解码的更广泛的新型新型解码应用程序相比。
远程瘤：一种用于移动操纵的模块化和通用的远程操作系统
摘要 - 在机器人技术中限制模仿学习的关键瓶颈是缺乏数据。在移动操作中，此问题更为严重，由于缺乏可用且易于使用的远程操作界面，收集演示比固定操作更难。在这项工作中，我们演示了Telemoma，这是一种通用和模块化的移动操纵器近亲界面的界面。Telemoma统一了多个人类界面，包括RGB和深度摄像机，虚拟现实控制器，键盘，操纵杆等，以及其任何组合。在其更容易访问的版本中，Telemoma使用Simply Vision（例如RGB-D摄像头）进行了作品，从而降低了人类提供移动操作演示的入口栏。我们通过在模拟和现实世界中详细介绍了几个现有的移动操纵器（Pal Tiago ++，Toyota HSR和Fetch）来证明远程信息瘤的多功能性。我们通过训练模仿学习政策，用于涉及同步全身运动的移动操纵任务，证明了用远程瘤收集的示范质量。最后，我们还表明，Telemoma的Teleperation Channel可以在现场进行远程操作，查看机器人或遥控器，通过计算机网络发送命令和观察，并进行用户研究以评估新手用户学习与我们系统启用人类接口组合的不同组合的新手用户的容易。我们希望电视瘤成为社区使研究人员能够收集全身移动操作演示的有用工具。有关更多信息和视频结果，https://robin-lab.cs.utexas.edu/telemoma-web/。
3D可见性 - 可见的可通用的神经辐射场，用于相互作用的手
神经辐射场（NERFS）是场景，物体和人类的有希望的3D代表。但是，大多数措施方法都需要多视图输入和每场培训，这限制了其现实生活中的应用。此外，熟练的方法集中在单个受试者的情况下，留下涉及严重障碍和挑战性视图变化的互动手的场景。为了解决这些问题，本文提出了一个可见的可见性 - 可见性的NERF（VA-NERF）框架，用于互动。具体来说，给定相互作用的手作为输入的图像，我们的VA-NERF首先获得了基于网格的手表示，并提取了相应的几何和质地。随后，引入了一个功能融合模块，该模块利用了查询点和网格顶点的可见性，以适应双手的特征，从而可以在看不见的区域的功能中进行重新处理。此外，我们的VA-NERF与广告学习范式中的新型歧视者一起进行了优化。与传统的分离器相反，该官员预测合成图像的单个真实/假标签，提议的判别器生成了一个像素的可见性图，为看不见的区域提供了精细的监督，并鼓励VA-NERF提高合成图像的视觉质量。互惠2.6m数据集的实验表明，我们所提出的vanerf的表现明显优于常规的nerfs。项目页面：https：//github.com/xuanhuang0/vanerf。
17 June 2024 学术论文
研究团队开发了自适应采样器ASr，一种基于任务多样性、熵和难度动态加权的分 布生成函数，以优化元学习模型的泛化性能，并为此提出了一种通用的元学习算法。 研究团队在多个基准数据集和不同学习场景下对所提方法进行了广泛实验，包括小 样本学习、跨域学习、多域学习和增量学习等，并从多个维度对方法的有效性、泛化性 、计算效率等进行了评估和对比，结果证明了所提方法在不同网络架构和元学习框架下 的优越性能和通用性。
计划Anthony Heslehurst Mplan mrtpi
44.09公顷的土地的88.2％是最佳和最通用的质量，其中54.1％是较高的2级质量。 不认为该提案的可再生能源益处或申请人对这种选择的理由足以超过失去该最佳和最通用的土地在拟议的太阳能农场的40年期间，丧失该土地的40年期间的耕作生产潜力的不利影响，因为该土地在本年度的结局上都可以恢复到本年度的生产。 因此，提案与NPPF和核心战略政策CS6（以及随附的解释性段落）的第174B段相反。 该提案也与新兴的什罗普郡地方计划的政策DP26（第2.k部分）背道而驰，该计划指出，太阳能农场的开发项目应优先使用低级土地，而不是最优惠和最通用的土地。44.09公顷的土地的88.2％是最佳和最通用的质量，其中54.1％是较高的2级质量。不认为该提案的可再生能源益处或申请人对这种选择的理由足以超过失去该最佳和最通用的土地在拟议的太阳能农场的40年期间，丧失该土地的40年期间的耕作生产潜力的不利影响，因为该土地在本年度的结局上都可以恢复到本年度的生产。因此，提案与NPPF和核心战略政策CS6（以及随附的解释性段落）的第174B段相反。该提案也与新兴的什罗普郡地方计划的政策DP26（第2.k部分）背道而驰，该计划指出，太阳能农场的开发项目应优先使用低级土地，而不是最优惠和最通用的土地。
萨斯卡通寒冷天气策略 - 2020/21版
•可能会发出通用的天气警告，以针对没有合适的警告类型的极端天气事件发出，因为它们很少发生。•在环境易于存在的情况下易受危害的环境和任何进一步的天气可能会导致巨大危害的情况，也可能会发出通用的天气警告。例如：冰风暴之后的50 km/h风可能造成结构性风损。•也可能会发出通用的天气警告，以免事件预计不会达到警告标准值，但有一个特殊的警告原因。例如：本赛季的第一个赛事或淡季活动。
电信的大型生成AI模型：下一件大事？
摘要 - 生成人工智能（Genai）的演变构成了在不同方面重塑技术未来的转折点。无线网络特别是随着自我发展网络的开花，代表了一个丰富的领域，用于利用Genai并获得几种好处，这些收益从根本上可以改变当今无线网络的设计和操作方式。是特定的，大型的Genai模型被设想开放一个自主无线网络的新时代，在该时代中，可以微调进行多种电信数据训练的多模式Genai模型，以执行几个下游任务，消除了为每个特定任务的构建和培训型号的构建和培训的培训的需求，并为每个人提供了人工通用的通用型号（启用人工通用的工程）（启用人工通用的工程）（启用人工通用的工程）（启用人工通用）（agi og ogig of Miatsem Inter-egi）。在本文中，我们旨在展现可以从将大型Genai模型集成到电信域中获得的机会。尤其是我们首先强调了大型Genai模型在未来的无线网络中的应用，从而定义了潜在用例并揭示了对相关的理论和实际挑战的见解。此外，我们推出了6G如何通过连接多个设备大型Genai模型来打开新的机会，因此，为集体智能范式铺平了道路。最后，我们对Genai模型将成为实现自我发展网络的关键提出了前瞻性的愿景。
课程注释：密度操作员
传统上，国家向量| ψ⟩表示量子系统的状态。但是，我们将需要一个更通用的对象来表示量子状态，以研究光结合相互作用。密度运算符以比状态向量更通用的方式代表量子系统的状态，并且等效地代表了观察者的系统知识状态。在开放系统的量子理论中使用密度运算符特别重要，在开放系统的量子理论中，量子系统与进化未知的外部系统以及测量和信息的量子理论相互作用。