XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System集中学习
发现黑盒优化的表示
黑盒优化中解决方案的编码是一种微妙的、手工平衡，既要考虑表达能力和领域知识，又要考虑探索各种解决方案和确保这些解决方案有用。我们的主要见解是，这个过程可以通过使用质量多样性算法（此处为 MAP-Elites）生成高性能解决方案的数据集，然后从该数据集中学习生成模型（此处为变分自动编码器）的表示来实现自动化。我们的第二个见解是，这种表示可用于将质量多样性优化扩展到更高维度，但前提是我们要仔细混合使用学习到的表示生成的解决方案和使用传统变分算子生成的解决方案。我们通过学习一千个关节平面臂的逆运动学的低维编码来展示这些能力。结果表明，学习到的表示使得能够以比标准 MAP-Elites 少几个数量级的评估来解决高维问题，并且一旦解决，生成的编码可用于快速优化新颖但相似的任务。所提出的技术不仅可以将质量多样性算法扩展到高维，而且表明黑盒优化编码可以自动学习，而不是手动设计。
考试蓝图对学生表现的影响
这项研究是在洛法县利比里亚佐尔佐尔的埃斯特·培根护理学院和助产士进行的。本质上，考试蓝图在教育计划的行为中非常重要。al-Shahrani，（2019年）发现，考试蓝图对学生的影响与许多学术挑战有关，例如研究行为不佳（不阅读每天阅读），记住由于蓝图可用性而引起的考试，得分更高，但不记得材料。有些学生是一些学生得分较低的学生，而另一些学生由于考试蓝图的准备不佳而得分不佳，由于学习习惯不佳而在等待考试蓝图的同时，与其他学生的互动不足。考试蓝图对考生和审查员很有价值，因为它列出并区分了如果构造良好的考试类别。考试蓝图用于帮助学生在准备考试时集中学习。学生的表现仍然是教育工作者的重中之重。它是为了在当地，地区，全球和全球上产生改变。教育工作者，培训师和研究人员长期以来一直有兴趣通过多种方式探索有效促进学习者表现质量的变量，在考试前，哪种方式可以提供考试蓝图。
![arxiv：2412.07102v1 [q-bio.nc] 2024年12月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\af424c332c188877ed0f4600c61c55e0e93a150c.webp)
arxiv：2412.07102v1 [q-bio.nc] 2024年12月10日
颜色恒定（cc）是人类视觉系统稳定感知物体颜色的重要能力，尽管光线颜色有很大变化。在越来越多的神经科学领域的证据支持视觉系统的多个级别有助于CC的实现，但主要的视觉皮层（V1）如何在CC中起作用。在V1中的特定，双重（DO）神经元中被认为有助于实现一定程度的CC，但计算机制尚不清楚。我们构建了一个基于电生理的V1神经模型，以从具有地面真相照明的自然图像数据集中学习光源的颜色。基于对学到的模型神经元的响应特性的定性和定量分析，我们发现学到的模型神经元的接收场的空间结构和色权重与简单的简单和DO神经元的神经元非常相似。在计算上，DO细胞的性能比V1中的简单细胞更强大，以进行照明预测。因此，这项工作提供了计算证据，支持V1 DO神经元通过编码发光剂来实现色彩恒定，
闭环错误 - 纠正学习加速了热电材料的实验发现
考虑到大型材料空间，热电材料的探索挑战，再加上掺杂和合成途径的多样性所带来的自由度的增加。在这里，已合并历史数据，并通过使用错误纠正学习（ECL）进行实验反馈进行更新。这是通过从先验数据集中学习而实现的，然后将模型调整为合成和表征的差异，这些差异很难参数化。This strategy is thus applied to discovering thermoelectric materials, where synthesis is prioritized at temperatures < 300 ○ C. A previously unexplored chemical family of thermoelectric materials, PbSe:SnSb, is documented, finding that the best candidate in this chemical family, 2 wt% SnSb doped PbSe, exhibits a power factor more than 2 × that of PbSe.本文的研究表明，与由最先进的机器学习（ML）模型提供动力的高通量搜索相比，闭环实验策略减少了所需的实验数量，以将优化材料数量高达3×。还可以观察到，这种改进取决于ML模型的准确性，以表现出减少回报的方式：一旦达到了一定的精度，与实验途径相关的因素开始主导趋势。
闭环错误 - 纠正学习加速了热电材料的实验发现
考虑到大型材料空间，热电材料的探索挑战，再加上掺杂和合成途径的多样性所带来的自由度的增加。在这里，已合并历史数据，并通过使用错误纠正学习（ECL）进行实验反馈进行更新。这是通过从先验数据集中学习而实现的，然后将模型调整为合成和表征的差异，这些差异很难参数化。This strategy is thus applied to discovering thermoelectric materials, where synthesis is prioritized at temperatures < 300 ○ C. A previously unexplored chemical family of thermoelectric materials, PbSe:SnSb, is documented, finding that the best candidate in this chemical family, 2 wt% SnSb doped PbSe, exhibits a power factor more than 2 × that of PbSe.本文的研究表明，与由最先进的机器学习（ML）模型提供动力的高通量搜索相比，闭环实验策略减少了所需的实验数量，以将优化材料数量高达3×。还可以观察到，这种改进取决于ML模型的准确性，以表现出减少回报的方式：一旦达到了一定的精度，与实验途径相关的因素开始主导趋势。
人工智能（AI）教学指导
1.0 什么是人工智能？ 1.1 人工智能 (AI) 是机器执行通常与人类智能相关的任务的能力，例如学习和解决问题。人工智能应用包括生成或创作工具（例如 ChatGPT 和 AI art ）、高级网络搜索引擎（例如 Google Search ）、推荐系统（YouTube、Amazon 和 Netflix 使用）、理解人类语音（例如 Siri 和 Alexa ）、自动驾驶汽车（例如 Waymo ）以及参加国际象棋和围棋等战略游戏。 1 1.2 生成式人工智能 (GenAI) 是指“旨在创建未由人类明确编程或提供的新内容、数据或信息的人工智能系统和算法。相反，这些人工智能系统根据它们在训练期间从大型数据集中学习到的模式、规则和示例自主生成内容。这些系统可以创建文本、图像、音乐、代码等，通常在生成过程中表现出类似人类的创造能力。” 2 大型语言模型 (LLM) 是一种 GenAI 系统，它经过大量文本数据的训练，可以对用自然语言编写的提示生成合理的文本响应。1.3 人工智能与其他技术之间的界限很模糊，人工智能越来越多地以用户不可见或不明显的方式融入数字系统。
如何在小型数据集上训练视觉变压器？
Vision Transformer（VIT），与卷积神经网络的根本不同的架构具有多种优势，包括设计简单，鲁棒性和在许多视觉任务上的表现。然而，与卷积的旋转网络相反，视觉变压器缺乏固有的感应偏见。因此，对此类模型的成功培训主要归因于在大规模数据集上的预训练，例如具有1.2m的Imagenet或具有300m图像的JFT。这阻碍了小规模数据集的Vi-Sion变压器的直接适应。在这项工作中，我们表明可以直接从小规模数据集中学习自我监督的偏见，并作为微调的有效权重初始化方案。这允许在没有大规模预训练的情况下训练这些模型，更改模型体系结构或损失功能。我们提出了在五个小型数据集上成功训练整体石器和非孔子视觉转换器的thor outh实验，包括CIFAR10/100，CINIC10，SVHN，SVHN，Tiny-ImageNet和两个细粒度的数据集：飞机和汽车。我们的方法始终如一地提高视觉变压器的性能，同时保持其特性，例如关注显着区域和更高的鲁棒性。我们的代码和预培训模型可在以下网址获得：https：//github.com/hananshafi/vits-for-small-scale-datasets。
不确定性意识到的偏好一致性从人类反馈学习
从人类反馈（RLHF）中学习的最新进展通常是通过最大程度地提高观察到的人类偏好的可能性来对重新功能进行建模。但是，由于个体的不同背景，这些偏好信号本质上是随机的。在奖励和政策更新过程中，首选项中的这种固有的不确定性可能会导致不稳定或不安全的行为。在这项工作中，我们通过学习分布式奖励模型和来自离线偏好数据集的风险敏感政策来介绍RLHF中不确定性的优先对齐。具体来说，我们提出了最大的后验（地图），以更新与轨迹相关的奖励。此更新过程在人类偏好中的不确定性之前包含了一份信息。利用此更新的奖励样本，我们开发了一个生成奖励模型来表示奖励分布。在奖励模型中固有的随机性驱动下，我们利用了离线分销钟声操作员和有条件的危险价值（CVAR）度量标准，从离线数据集中学习了对风险敏感的策略。实验结果表明，风险敏感的RLHF代理可以有效地识别并避免具有重大随机性的状态，从而在不同任务中实现规避风险的控制。
成年人诊断偏头痛（有或没有光环）的人工智能：系统评价
使用机器学习（ML）或深度学习（DL）的数据驱动方法正在医疗领域进行测试，以避免归因于人为因素的偏见。人工智能（AI）模型加速了来自多个来源和感兴趣领域的相关医疗数据的识别和解释15。ml方法分析了大量的“训练”案例，以对测试用例的给定输入产生正确的输出。根据他们打算解决的任务类型，基本的ML算法大致分为两类：受监督和无监督。“监督”算法从预先标记的数据集中学习，以对特定结果进行分类（例如，在当前研究的背景下存在或不存在偏头痛）。较新的“无监督”的AI系统（例如DL分析）未标记的数据发现了先前未认可的模式中的复杂共同关系（例如，将主成分分析用于特征选择）。监督模型可能会达到高精度，因为用于培训的数据已经被标记。可以使用不同的结果度量，例如准确性，接收器操作特征曲线（AUC），召回（灵敏度），精度（正面预测值）和校准（拟合的好处）等不同结果度量进行评估。虽然准确性和AUC是最常报告的性能指标，但如果孤立地考虑它们，它们可能并不总是反映模型16的真实性能。
雷达系统中的生成AI
*（sevcan.cakan@outlook.com）摘要 - 在当代技术进步时代，将生成人工智能（AI）与雷达系统融为一体，已成为一种开创性的方法，以提高雷达数据的质量和清晰度。这种融合为数据准确性和解释的重大改善铺平了道路，并扩大了雷达技术在各个行业中的潜在应用；包括国防，气象，航空和自动驾驶汽车。生成的AI算法通过其从广泛的数据集中学习并生成高分辨率雷达图像的能力，彻底改变了雷达数据的处理和分析。本文对应用于雷达系统的当前最新生成的AI技术进行了全面调查，突出了关键的方法论，例如深度学习模型和神经网络，这些方法在实现这些进步方面具有重要作用。此外，它探讨了集成过程中面临的挑战，包括数据隐私问题，计算需求以及能够处理现实世界可变性的强大模型的需求。通过对最近的案例研究和实验结果的详细分析，这项调查强调了生成AI对增强雷达数据质量和清晰度的变革性影响，从而提供了对未来方向和现场潜在突破的见解。关键字 - 雷达，gan，vae，sar，sar，图像融合，信号产生