XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System随机干扰
利用类似睡眠的慢波预测注意力不集中
注意力缺失很常见，与走神有关，走神是指注意力转移到与正在进行的任务和环境需求无关的想法上，或者与大脑空白有关，大脑空白是指意识流本身停止。为了了解注意力缺失背后的神经机制，我们研究了健康参与者在执行任务时的行为、主观体验和神经活动。随机干扰促使参与者将他们的精神状态表示为专注于任务、走神或大脑空白。使用高密度脑电图，我们在此报告空间和时间局部慢波，这是一种神经活动模式，是睡眠过渡的特征，它伴随着行为标记的缺失，并先于走神和大脑空白的报告。慢波的位置可以区分迟钝和冲动行为，以及走神和大脑空白。我们的结果表明，注意力缺失有一个共同的生理起源：清醒大脑中出现局部睡眠样活动。
经验学习 - 一个适合探索未知
1仪器科学和光学学院 - 北京信息科学技术大学，北京，中国摘要：一个新颖的机器学习框架 - 经验学习（EL），用于观察新对象和掌握新技能，通常可以应用于探索未知的人工智能机器人（空中）。与传统方法不同，不必在模型培训之前准备大型培训样本。取而代之的是，通过不断观察或刺激研究对象并记录这些经验来建立经验链，这是受早期人类学习行为启发的。通过连续观察和尝试，经验链被更新，并逐渐收敛于研究对象的实际输出概率。当前的经验单元是EL判断的基础，而过去的经验可以使用忘记系数丢弃。使用两个简单示例说明了此框架的应用模式。猫和狗的生成器实验代表了对新物体的自我探索。虚拟篮球机实验展示了这种方法学习新技能并有效减轻随机干扰的能力。比较，分析了所提出的方法与相关算法之间的相似性和差异。最终，这种方法证明在使人工智能系统能够研究和探索未知领土方面有价值。关键字：经验学习，自我 - 探索算法，否 - 先验 - 数据算法，人工智能框架
白皮书 - 高性能纯铅（HPPL）
在日益数字化的世界中，保护数据中心是储能系统的重要应用，因此是Hoppecke高性能HPPL纯电池开发的重点。安装在UPS系统中，用于消除欧洲标准EN62040-3中分类的网络干扰。这些包括倾角，峰值，电压波动和瞬态（短期，随机干扰）。在电源供应暂时完全失败的情况下，电池使用其存储的能量来确保IT负载和关键基础设施组件的连续运行。通常选择十到15分钟的备份时间。如果电源延长中断，则应提供足够的备用时间，以便可以将负载的供应转移到诸如柴油机发生器之类的紧急电源系统中。但是，如今，可以打开发电机并提高发电机的速度要快得多，因此可以将负载转移到紧急电源系统中，速度要比以前要快得多。从储能的角度来看，这在具体术语中是什么意思，HPPL与经典AGM技术相比，HPPL具有哪些特殊功能？您如何从使用此存储技术中受益？在以下白皮书中，我们将尝试回答这些问题。
体验学习——适合探索未知的人工智能框架
1 北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院，北京 摘要 ：针对观察新对象、掌握新技能的问题，提出了一种新的机器学习框架——经验学习（EL），可应用于探索未知领域的人工智能机器人（AIR）。与传统方法不同，在模型训练之前不需要准备大量的训练样本集。而是通过不断观察或刺激研究对象并记录这些经验来建立经验链，这是受人类早期学习行为的启发。通过不断的观察和尝试，经验链不断更新，并逐渐收敛到研究对象的实际输出概率。当前经验单元作为EL判断的依据，过去的经验可以通过遗忘系数丢弃。通过两个简单的例子说明了该框架的应用方式。猫狗生成器实验代表了对新物体的自我探索。虚拟篮球机实验证明了该方法能够学习新技能并有效减轻随机干扰。通过比较，分析了所提方法与相关算法的异同。最终，该方法在使人工智能系统能够研究和探索未知领域方面具有价值。关键词：经验学习，自我探索算法，无先验数据算法，人工智能框架
Bragg从随机电势-CIQM
单色光或进入特定周期性培养基的物质波显示出尖锐的bragg散射到特定的角度。然而，随机干扰完美的晶格位置会导致布拉格峰之间的弥散散射。随着分散体的增加，弥散散射最终占主导地位，最后，布拉格峰消失了。弥散散射是结构化的，在介质中揭示了相关性。例如，用于在水中X射线散射[1,2]，可见光在单分散聚苯乙烯珠的无序堆积中的散射[3,4]，这对相关函数具有宽峰，具有特征长度尺度，这又在结构函数中产生宽峰。在无序培养基的研究中，布拉格峰与周期性结构有关[5,6]。但是，没有预期的是，在任何规模上没有完美顺序的随机介质可以产生尖锐的散射角度，但我们在这里报告了这样的情况。对于我们选择的潜力，空间自相关函数具有宽峰，因为原子对相关函数在水中，但散射角度仍然非常清晰。这很令人震惊；下面定义的随机电势中的散射就像是在周期性电势中的布拉格散射，而不是相关液体中的散射。最接近的类似物（尽管不是完美的类似物）是粉末衍射，许多随机定向的微晶被密切包装。下面定义的电势没有这样的“微晶”，但它具有bragg峰。但是，散射的时间演变与Fermi的黄金法则不兼容，如下所述。我们通过检查电势的傅立叶成分来计算散射矩阵元素或等效地来解释这一惊喜。我们考虑以下形式的随机电势
通过形式抽象的非高斯噪声的动态系统的强大控制
在安全 - 关键设置中运行的动态系统的控制器必须解释随机干扰。这种干扰通常被建模为动态系统中的过程噪声，并且常见的假设是潜在的分布是已知和/或高斯。但是，在实践中，这些假设可能是不现实的，并且可能导致真实噪声分布的近似值差。我们提出了一种新型控制器合成方法，该方法不依赖于噪声分布的任何明确表示。特别是，我们解决了计算一个控制器的问题，该控制器可在安全达到目标时提供概率保证，同时避免了状态空间的不安全区域。首先，我们将连续控制系统抽象为有限状态模型，该模型通过离散状态之间的概率过渡捕获噪声。作为关键贡献，我们根据有限数量的噪声样本来调整方案方法的工具，以计算这些过渡概率的近似正确（PAC）。我们在所谓的间隔马尔可夫决策过程（IMDP）的过渡概率间隔中捕获了这些界限。此IMDP具有用户指定的置信度概率，可抵抗过渡概率的不确定性，并且可以通过样本数量来控制概率间隔的紧密度。我们使用最先进的验证技术在IMDP上提供保证，并计算一个保证将这些保证置于原始控制系统的控制器。此外，我们开发了一种量身定制的计算方案，该方案降低了IMDP上这些保证的合成的复杂性。现实控制系统上的基准测试显示了我们方法的实际适用性，即使IMDP具有数亿个过渡。