XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System长尾
注意域间隙：测量实际驱动开发的现实世界和合成点云之间的域间隙
摘要由于典型的长尾数据分布问题，模拟无域间隙合成数据对于机器人技术，摄影测量和计算机视觉研究至关重要。基本挑战涉及可靠地衡量真实数据和所谓数据之间的差异。这样的措施对于安全至关重要的应用（例如自动驾驶）至关重要，在这种应用中，在此驾驶中可能会影响汽车的感知并造成致命事故。以前的工作通常是为了在一个场景上模拟数据并在不同的现实世界中分析性能，阻碍了来自网络缺陷，类别定义和对象代表的域差距的不相交分析。在本文中，我们提出了一种新的方法，用于测量现实世界传感器观测值和代表相同位置的模拟数据之间的域间隙，从而实现了全面的域间隙分析。为了测量这种域间隙，我们引入了一种新型的公制狗PCL和评估模拟点云的几何和语义质量的评估。我们的实验证实了引入的
人工智能研究的 X-Risk 分析
人工智能 (AI) 有可能极大地改善社会，但与任何强大的技术一样，它也伴随着更高的风险和责任。当前的人工智能研究缺乏对如何管理人工智能系统的长尾风险（包括推测性的长期风险）的系统讨论。考虑到人工智能的潜在好处，有人担心构建更加智能和强大的人工智能系统最终可能会导致比我们更强大的系统；有人说这就像玩火，并推测这可能会带来生存风险（x-风险）。为了提高准确性并为这些讨论提供依据，我们提供了如何分析人工智能 x-风险的指南，该指南由三部分组成：首先，我们回顾如何使当今的系统更安全，借鉴危害分析和系统安全中经过时间考验的概念，这些概念旨在引导大型流程朝着更安全的方向发展。接下来，我们讨论对未来系统安全产生长期影响的策略。最后，我们讨论通过改善安全性和一般能力之间的平衡来使人工智能系统更安全的关键概念。我们希望本文档以及所提出的概念和工具能够成为理解如何分析 AI x-risk 的有用指南。
dalk：LLM和KG的动态共调解，以科学文献回答阿尔茨海默氏病问题
大型语言模型（LLM）的最新进步已在各种应用程序中实现了有希望的表现。nonthe sell，整合长尾知识的持续挑战继续阻碍了专业人士中LLM的无缝采用。在这项工作中，我们介绍了dalk，又称d ynamic的共同体LMS和K g，以解决这一局限性，并证明其研究阿尔茨海默氏病（AD）的能力，生物医学专业的亚场和全球健康优先级。With a synergized frame- work of LLM and KG mutually enhancing each other, we first leverage LLM to construct an evolving AD-specific knowledge graph (KG) sourced from AD-related scientific literature, and then we utilize a coarse-to-fine sampling method with a novel self-aware knowledge re- trieval approach to select appropriate knowl- edge from the KG to augment LLM inference capabilities.实验结果是在我们构建的AD问题答案（ADQA）基准的基准上进行的，强调了Dalk的效果。此外，我们执行了一系列详细的分析，这些分析可以为相互增强KG和LLM的新兴主题提供有价值的见解和准则。
![arxiv：2305.04536v2 [CS.CV] 2024年6月18日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\954ae78a6188e649adb8f41247881a246a455e8d.webp)
arxiv：2305.04536v2 [CS.CV] 2024年6月18日
长尾的多标签视觉识别（LTML）任务是由于标签共发生和不平衡的数据分布，这是一项极具挑战性的任务。在这项工作中，我们为LTML提出了一个统一的框架，即促使特定于班级的嵌入损失（LMPT）进行调整，从而通过结合文本和im im Im operational数据来捕获语义功能相互作用，并在头部和尾部同步改进型号。具体来说，LMPT通过班级感知的软边距和重新投资介绍了嵌入式损失函数，以学习特定的班级上下文，并带有文本描述（字幕）的好处，这可以帮助建立类之间的语义关系，尤其是在头和尾部之间。fur-hoverore考虑到类失样的类别，分配平衡的损失被用作分类损失函数，以进一步提高尾部类别的性能而不会损害头部类别。在VOC-LT和可可-LT数据集上进行了广泛的实验，这表明我们的方法显着超过了先前的最新方法，而LTML中的零拍夹。我们的代码在https：//github.com/richard-peng-xia/lmpt上完全公开。
迈向开放词汇学习：调查| dr-ntu
摘要 - 在视觉场景理解的领域，深层神经网络在各种核心任务（例如细分，跟踪和检测）方面取得了令人印象深刻的进步。但是，大多数方法都基于封闭式假设，这意味着该模型只能识别培训集中存在的预定类别。最近，由于视觉语言预训练的快速进步，开发了开放的词汇环境。这些新方法旨在定位和识别带注释的标签空间以外的类别。与弱监督和零拍的设置相比，开放的词汇方法更一般，实用和有效。本文彻底回顾了开放式学习，总结和分析了该领域的最新发展。特别是，我们首先将开放性词汇学习与类似的概念并置，例如零拍学习，开放式识别和分布外检测。随后，我们检查了分割和检测领域内的几个相关任务，涵盖了长尾问题，很少射击和零照片设置。作为我们方法调查的基础，我们首先阐明了在近距离场景中的检测和分割的基本原理。接下来，我们研究了采用开放词汇学习的各种环境，这些环境指出了反复出现的设计元素和中心主题。这是对常用数据集和基准中最新检测和分割方法的比较分析。我们的
TECH-GB.2318. 2020 年秋季数字战略教授 Hila ...
摘要和目标 我们正处于一场信息革命之中，信息技术正在重新定义商业模式、改变行业、创造新市场并产生一个全新的“空间”，新的人类社区、行为、规范和机器才刚刚开始碰撞。此外，我们目前正在全球范围内经历 COVID 大流行，其中管理者和组织的数字战略制定能力已成为一项关键资产。我的目标是通过培养您分析和制定新数字战略的能力来增强您应对这些变化和当前危机的能力。在过去更稳定的“工业时代”行业中，商业模式相对稳定，数字技术投资成功的核心基础是使其与互补的组织和流程变化保持一致。然而，当数字技术改变一个行业时，它会重新调整行业的结构和边界，并改变有效的基本商业模式。该课程既注重理论，也注重实践。实践部分将由实践领导者的客座讲座和互动课堂练习以及案例讲授。目标是最终形成一个框架，学生会发现它有助于概括信息技术改变商业和世界性质的各种背景。重点关注新兴颠覆性因素，包括社交网络、平台竞争、长尾效应、数据挖掘、众包和搜索的经济影响。
美国潜艇
3 目录、提交截止日期 4 美国海军第六舰队国家官员 6 选定的美国海军第六舰队... 联系人和委员会 6 退伍军人事务服务官员 6 牧师寄语 7 地区和基地新闻 7 （改变节奏）约翰和吉姆 8 美国海军第六舰队地区和区域 9 为什么船被称为“她”？ 9 过去和现在 10 更多基地新闻 11 有人知道吗... 11 “我怎么看”编辑寄语 12 2017 年奖项评选 13 “与海豚一起的守护天使” 14 致编辑的信 18 船友死后获表彰... 20 蝎子和长尾鲨 -（EP 上的我们的“核弹”） 22 更换指挥官 23... 我们的兄弟 24 一名船手... 100 年生命 26 2018 年选举：个人简介 41 2018 年正式选票 43 …更高权力的存在 44 船舶重聚 47 Kap(SS)-4-Kid(SS) 48 永恒巡逻中的潜艇 49 遗产：F 级潜艇 51 永恒巡逻中的船友 52 船舶赞助计划 (BSP) 56 美国六国潜艇新成员 60 “黄色潜艇” 61 美国六国潜艇申请 62 美国潜艇广告时间表 63 （杂志“帮助”页面）
数字经济是否赋能旅游高质量发展？来自中国的理论与实证研究
数字经济如何赋能旅游高质量发展成为学者们共同关注的问题。鉴于此，本研究明确了数字经济赋能旅游高质量发展的理论内涵，研究发现：微观方面，数字经济通过规模经济和马太效应降低平均成本，范围经济满足多样化需求，长尾效应完善供需匹配机制，促进旅游企业效率提升；中观方面，数字经济可通过产业数字化、数字产业化推动旅游产业结构转型升级，通过跨界融合形成新的旅游产业形态和价值链；宏观方面，数字经济可激发市场主体创新能力和灵活性，增加旅游业新的要素投入，提高要素配置效率，促进旅游市场宏观调控。据此，本研究基于2011—2020年中国大陆31个省份的面板数据进行实证检验。研究结果表明：①数字化转型对高质量发展具有正向影响，且各子维度均对高质量发展产生正向影响；②数字化转型对高质量发展的影响呈现异质性，且表现出空间溢出效应。最后，研究得出数字化转型促进高质量发展的有效路径：“推动数字基础设施建设、加快旅游数字化转型、加强融合创新发展、破解旅游企业难题”。
fleetio：使用多代理强化学习管理多租户云存储
云平台一直在虚拟化存储设备，例如基于Flash的固态驱动器（SSD），以有效利用存储资源。他们启用了软件隔离的实例或硬件分离的实例，以促进多租户应用程序之间的存储共享。然而，几十年来，他们必须与性能隔离和资源利用率之间的基本打击作斗争。他们遭受由较弱的隔离或由于强隔离而引起的储存较低的长尾潜伏期。在本文中，我们介绍了Fleetio，这是一个基于学习的存储虚拟化框架，该框架采用强化学习（RL）来管理虚拟化SSD。fleetio探索了RL的独特功能，以处理应用程序工作负载和存储状态的动态更改，并将存储计划集成到RL决策过程中。它通过在共处的应用程序实例中实现动态细粒度收获，同时可以实现性能隔离和改进的存储利用率，同时最大程度地减少其对服务级目标（SLO）的负面影响。Fleetio簇工作负载分为不同类型（例如，基于运行时收集的I/O痕迹的延迟敏感和带宽密集型），并为每种类型的工作负载进行微调RL奖励功能。我们在真实的可编程SSD板上实施机队，并通过不同的云应用程序对其进行评估。我们表明，与最先进的存储共享方法相比，Fleetio将共享SSD的总体存储利用提高了1.4倍，并将I/O请求的尾巴潜伏期平均降低1.5倍。
附件 3.4
0106.3200 --鹦鹉形目（包括鹦鹉、长尾小鹦鹉、金刚鹦鹉和凤头鹦鹉） 6 Y0 0106.3300 --鸵鸟；鸸鹋（Dromaius novaehollandiae） 6 Y0 0106.3900 --其他 6 Y0 - 昆虫： 0106.41 --蜜蜂： 0106.4110 --- 用于害虫防治的蜜蜂 Apis mellifera 6 Y0 0106.4120 --- 大黄蜂 Bombus terrestris 6 Y0 0106.4190 --- 其他 6 Y0 0106.4900 -- 其他 6 Y0 0106.90 -- 其他： 0106.9010 -- 智利蛙（Calyptocephalella gayi 或 Caudiverbera caudiverbera） 6 Y0 0106.9020 -- 鸡蜘蛛（Mygalomorphae，Araneae 亚目） 6 Y0 0106.9090 -- 其他 6 Y0 02.01鲜或冷藏牛肉。 0201.1000 -胴体及半胴体 6 Y0 0201.2000 -其他带骨切块 6 Y0 0201.3000 -去骨： 6 Y0 02.02 冻牛肉。 0202.1000 -胴体及半胴体 6 Y0 0202.2000 -其他带骨切块 6 Y0 0202.3000 -去骨： 6 Y0 02.03 鲜、冷藏或冷冻猪肉。 - 新鲜或冷藏： 0203.1100 --胴体和半胴体 6 Y0 0203.1200 --带骨火腿、肩肉及其切块 6 Y0 0203.1900 --其他 6 Y0 - 冷冻： 0203.2100 --胴体和半胴体 6 Y0 0203.2200 --带骨火腿、肩肉及其切块 6 Y0 0203.29 --其他 0203.2910 ---带肉层的脂肪 6 Y0 0203.2920 ---夹有高比例脂肪的五花肉 6 Y0 0203.2930 ---无骨 6 Y0 0203.2990 ---其他 6 Y0 02.04 羊肉或山羊，新鲜、冷藏或冷冻 0204.1000 - 鲜或冷藏的羔羊胴体及半胴体 6 Y0 - Th