XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System香草
通过meta- ...
摘要 - 该论文考虑了通过元强化学习的无人机（UAV）的轨迹设计问题。假定无人机可以在不同的方向上移动以探索特定区域并从该区域的地面节点（GNS）收集数据。无人机的目标是到达目的地，并最大程度地提高轨迹轨迹期间收集的总数据，同时避免与其他无人机发生碰撞。在有关无人机轨迹设计的文献中，香草学习算法通常用于训练特定于任务的模型，并为GNS的特定空间分布提供了近乎最佳的解决方案。但是，当GNS的位置变化时，此方法需要从头开始重新审查。在这项工作中，我们提出了一个元加强学习框架，该框架结合了模型 - 静态元学习方法（MAML）。而不是训练任务特定模型，我们为GNS和不同的通道条件的不同分布进行了共同的初始化训练。从初始化中，适应具有不同GN分布和通道条件的不同任务只需要几个梯度下降。此外，我们还探讨了何时优选提出的MAML框架，并且可以优于比较算法。
![arxiv：2003.07289v6 [CS.CV] 2025年1月19日](/simg/2\27dd3a84356cb21c518092d2b6807858fc701105.webp)
arxiv：2003.07289v6 [CS.CV] 2025年1月19日
最近的基于学习的方法在单拍摄像机本地化领域取得了令人印象深刻的结果。，如何最好地融合多种方式（例如，图像和深度）以及处理降级或缺失的输入的方法较少。特别是我们注意到，先前的深融合方法的性能并不比采用单个模式的模型要好得多。我们猜想这是因为通过求和或串联采用了幼稚的方法，这些方法没有考虑到每种模态的不同强度。为此，我们提出了一个称为VM-loc的端到端框架，将不同的传感器输入融合到一个由基于注意力的融合的各种杂货店（POE）中，将不同的传感器输入融合到一个共同的潜在空间中。与以前的多模式变分作品直接适应了香草变分的自动编码器的目标函数，我们展示了如何通过基于重要性权重的无偏见的ob效函数来准确估算摄像机局部ization。我们的模型在RGB-D数据集上进行了广泛的评估，结果证明了我们的模型的功效。源代码可在https://github.com/kaichen-z/vmloc上获得。
银河气体如何成为 Brainrot 时代的标志性高潮 | GQ
Galaxy Gas 是一氧化二氮，也被称为笑气、nos、nangs、whippet（不是狗的品种）。这种药物已被医生和牙医用作麻醉剂，青少年则将其用作娱乐，以寻求快速的兴奋感。它还用于厨房快速制作泡沫和鲜奶油，Galaxy Gas 声称这是他们的商业模式。该品牌目前已暂停销售，但由于它在烟草店和主流零售商中广泛销售，并且有芒果冰沙、草莓奶油和香草纸杯蛋糕等儿童友好型口味，因此广受欢迎。2010 年代中期，当我上高中时，人们从装满一氧化二氮的大金属罐中吸出气球中的气体。廉价、肮脏的气罐的形象令人反感。现在，这种体验就像从彩色罐子里喝下几口甜甜的鲜奶油一样无害。它基本上就是一氧化二氮的 JUUL：具有 Instagram 可爱光泽的药物。
多样性引导的搜索探索通过FRENET空间编码
自动驾驶汽车（SDC）的兴起提出了重要的安全性，以在动态环境中解决。虽然现场测试是必不可少的，但当前方法在评估关键的SDC方案方面缺乏多样性。先前的研究引入了基于仿真的SDC测试，Frenetic是一种基于FRENET空间编码的测试生成方法，获得了以自然平滑曲线为特征的有效测试（约50％）的相对较高百分比。“最小距离距离”通常被视为适应性函数，我们认为这是一个亚最佳度量。替代，我们表明，深度学习的香草变压器模型可以学习导致越界状况的可能性。我们将这种“固有学习的度量”与遗传算法结合在一起，该算法已显示出很高的测试。为了验证我们的方法，我们对包含1,174多个用于挑战SDCS行为的模拟测试案例进行了大规模的经验评估。我们的调查表明，我们的方法表明，在SDC测试执行过程中生成非valiD测试案例，增加的多样性和高度准确性。
![[公式省略] -nn基于注意的视频视觉变压器用于动作识别](/simg/d\d6038d88dd575663e6609d90c04b80f4010ad2ab.webp)
[公式省略] -nn基于注意的视频视觉变压器用于动作识别
行动识别旨在理解人类行为并预测每个行动的标签。最近，Vision Transformer（VIT）在动作识别方面取得了出色的性能，该识别对视频中的空间和时间索引上的长序列进行了建模。完全连接的自我发言层是香草变压器的基本密钥。但是，视觉变压器模型的冗余体系结构忽略了视频框架贴片的局部性，这涉及非信息令牌，并可能导致计算复杂性的提高。为了解决此问题，我们提出了一个基于注意的视频视觉变压器（𝑘 -Vivit）网络以进行动作识别。我们对视频视觉变压器（Vivit）而不是原始的自我注意力采用𝑘 -NN的注意，这可以优化训练过程并忽略输入序列中无关或嘈杂的令牌。我们在UCF101和HMDB51数据集上进行实验，以验证我们的模型的有效性。实验结果表明，与这些动作识别数据集中的几个最新模型相比，所提出的Vivit具有优越的精度。
用于生物网络的Riemannian混合
生物网络通常用于生物医学和健康保健领域，以有效地模拟复杂的生物系统与与生物实体联系的相互作用的结构。但是，由于它们具有高维度和低样本量的特征，直接在生物网络上应用深度学习模型通常会面临严重的过度拟合。在这项工作中，我们提出了R-Mixup，这是一种基于混合的数据增强技术，该技术适合具有优化训练效率的生物网络的邻接矩阵的符号正定（SPD）属性。R-Mixup中的相互关系过程利用了Riemannian歧管的对数 - 欧几里得距离指标，从而有效地解决了香草混合物的肿胀效果和任意错误的标签问题。我们通过五个现实世界的生物网络数据集在回归和分类任务上演示了R-Mixup的有效性。此外，我们得出了一个普遍忽略的必要条件，用于识别生物网络的SPD矩阵，并密切研究其对模型性能的影响。代码实现可以在附录E中找到。
性二态的青少年轨迹前额叶内源性内源性突触可塑性在成年中均衡，由内源性大麻素系统基因表达反射
摘要性别如何通过青春期影响PFC的突触发育尚不清楚。在这里，我们描述了从青春期到成年的大鼠PFC中性别特异性细胞和突触轨迹。与其他发育阶段相比，成年女性PFC 5层的兴奋性较低。与长期增强或MGLUR3-LTD不同，内源性大麻素介导的长期抑郁（ECB-LTD）的发育过程是性二态的。 ECB-LTD在少年女性中表达，但仅出现在男性青春期中。eNdovanilloid TRPV1R或欧洲央行受体在LTD期间以顺序和性二态性方式参与。欧洲央行/香草素系统的基因表达是顺序的，性别是特定的。ltd-无能的少年男性的CB1R相互作用抑制蛋白CRIP1A和2AG降解酶ABHD6的表达水平升高。对ABHD6或MAGL的药理抑制作用，在年轻男性中启用了Ltd，而AEA降解的抑制作用无效。这些结果揭示了大鼠PFC的成熟轨迹的性别差异。
vit-ae ++：改进自我视觉变压器自动编码器...
自我监督的学习吸引了越来越多的关注，因为它在没有注释的情况下从数据中学习了数据驱动的代表。基于视觉变压器的自动编码器（VIT-AE）（He等人，2021）是一种最近的自我监督的学习技术，它采用补丁掩盖策略来学习有意义的潜在空间。在本文中，我们专注于改善VIT-AE（绰号为VIT-AE ++），以更有效地表示2D和3D医疗信息。我们提出了两个新的损失功能，以增强训练阶段的表示。第一个损失术语旨在通过考虑建立依赖性并间接改善表示形式来改善自我重建。第二损失项的利用对比损失，以直接从两个随机掩盖的视图中优化表示形式。作为独立的贡献，我们将Vit-ae ++扩展到3D fash-im，以进行体积医学图像。我们在自然图像和医学图像上广泛评估VIT-AE ++，这表明对香草Vit-Ae的持续改善及其优于其他对比学习方法。我们的代码可在https://github.com/chinmay5/vit_ae_plus_plus.git关键字：表示;自学学习；蒙版视觉变压器
花园水疗
颜色黄色对应于太阳神经丛，并与增加的信心和自信有关。通过选择置信仪式，您选择踏上一场旅程，外部世界的压力和忧郁逐渐消失，以揭示生命的先天亮度和清醒性。使用蜂蜜和喜马拉雅盐的保湿混合物有助于去除皮肤干燥，使您放射和发光有助于去除干燥的皮肤。温暖的油在乳香，柠檬和香草中充满浓郁的香气，然后在您的身体上毛毛雨，然后减轻压力的全身按摩有助于释放所有肌肉张力。在光，中压和深压之间交替，使用不同的笔触来伸展肌肉纤维，增加氧气流量并根除紧身的结。现在，您在接受刺激性的手按摩之前将滋养的D3黄色身体包完全包裹，从而减轻了压力和张力。与此同时，柔和的黄色光将横向您的太阳神经丛，有助于巴西柠檬油的治愈能力。这种集中的颜色疗法将使您更加放松，最后您将完全摆脱担心和怀疑，好像有一阵阳光进入了您的世界。
大语言扩散模型
自回旋模型（武器）被广泛地成为大型语言模型（LLMS）的基石。我们通过介绍LLADA挑战了这一概念，这是一种扩散模型，该模型在训练和监督的细调（SFT）范式下从头开始训练。llada通过向前数据掩盖过程和反向过程进行分散模型，该过程由香草变压器参数列出以预测掩盖的令牌。通过操作可能性结合的可能性，它为概率引发提供了一种限制的生成方法。在广泛的基准测试中，Llada表现出强大的可伸缩性，表现优于我们的自我建造的手臂基线。明显地，LLADA 8B具有强大的LLM，例如LLAMA3 8B在秘密学习中，并且在SFT之后，在诸如多转变型号之类的案例研究中表现出令人印象深刻的跟随能力。此外，Llada解决了诅咒，在逆转诗的完成任务中超过了GPT-4O。我们的发现将扩散模型建立为武器的可行且有前途的替代方案，挑战了上面讨论的关键LLM功能固有地与武器相关的假设。项目页面和代码：https：//ml-gsai.github.io/llada-demo/。