absinthe 2 0

白酒消耗第一大省山东省—聊城市一个白酒品牌，改写了“全世界十大高度酒排名”  从古到今，中国人都喜欢喝酒，红事喝酒，白事也喝酒，没事喝个闲酒，忙了喝个赏酒，累了喝个解乏酒，胆小了喝个酒壮胆，成功了喝庆功酒，冷了喝个酒暖和暖和，总之，怎么也得喝点，白酒成了人们日常生活中离不开的东西了，放眼全国，白酒消耗量排名中，山东省一直位居前几名，山东大汉喝酒的名号也越来越响，山东省只是喝酒有名，但山东生产的酒中却一直没有能排的上名，叫的上号的，直到聊城市一个白洒品牌出了一款巴铁原浆，酒精度为75%VOL的白酒，却超过“全世界十大高度酒排名”排名第十的衡水老白干（酒精度：67%VOL），一子改写了“全世界十大高度酒排名”。巴铁原浆—75度，敢试试吗！有图为证！ 原全世界十大高度酒排名第一名：Spirytus（酒精度：96%VOL）波兰精馏伏特加，经过了70回以上的蒸馏，达到了96%的酒精度数。第二名：Everclear&GoldenGrain（酒精度：95%VOL）Everclear是美国首类可以瓶装出售的95%的烈性酒。第三名：RiverAntoineRoyaleGrenadianRum（酒精度：95%VOL）格林纳达朗姆酒。第四名BruichladdichX4QuadrupledWhiskey（酒精度：92%VOL）苏格兰四次蒸馏威士忌。第五名：HapsburgGoldLabelPremiumReserveAbsinthe（酒精度：89.8%VOL）苦艾酒。第六名：PincerShanghaiStrength（酒精度：88.8%VOL）苏格兰伏特加。第七名：BalkanVodka（酒精度：86%VOL）保加利亚巴尔干伏特加。第八名：JohnCrowBattyRum（酒精度：80%VOL）牙买加朗姆酒，以诗人JohnCrowBatty的名字命名。第九名：Bacardi151（酒精度：75.5%VOL）波多黎各Bacardi151。第十名衡水老白干（酒精度：67%VOL）衡水老白干是河北名酒之一，历史悠久。这一切是一个集群游戏吗？--基于嵌入空间聚类的分布外检测探索对于深度神经网络的安全关键应用来说，确定新的输入何时与训练时的分布明显不同是至关重要的。在本文中，我们利用训练数据的语义相似嵌入的聚类来探索这个图像分类的分布外（OOD）检测问题，并利用分布内和分布外数据与这些聚类之间的距离关系的差异。我们研究了嵌入空间中集群的结构和分离情况，发现有监督的对比学习导致了分离良好的集群，而其自我监督的对应方法却不能做到这一点。在我们对不同的训练方法、聚类策略、距离度量和阈值方法的广泛分析中，我们发现没有明显的赢家。最佳的方法取决于模型结构和选定的分布内和分布外的数据集。虽然我们可以在CIFAR-10上重现对比训练的出色结果，但我们发现在CIFAR-100上训练时，标准的交叉熵与余弦相似性搭配的对比训练方法优于所有对比训练方法。与昂贵的对比训练方法相比，交叉熵提供了有竞争力的结果。《Isitallaclustergame?--ExploringOut-of-DistributionDetectionbasedonClusteringintheEmbeddingSpace》论文地址:网页链接西安车友群的人来说句公道话，昨天早上楼主发了视频在群里，我给大家还原一下，短距离内20码的速度，地面环境是环氧地坪并且有水，从OBD检测数据来看，踩了60%多的电门后，发现自己离墙很近，才踩的刹车，并且是急刹，车辆急刹都触发ABS了，还说打方向车轮打死，我们群里都在说这是自己操作失误的问题，所有人都在说这个，楼主根本不认，非说是车的问题，并且我们也给他找了很多环氧地坪地面湿滑车辆失控打滑的视频，死活不信，大家公正客观了解下具体的情况就行了，不要被这个标题带节奏Heine程华为问界M5刹车失灵，导致事故#人工智能##深度学习#由于机器人技术，增强现实和图像检索中的许多应用，最近3D对象检测已变得很流行。我们引入Objectron数据集以提高3D对象检测的最新水平，并促进新的研究和应用，如3D对象跟踪，视图合成和改进的3D形状表示。该数据集包含以对象为中心的短视频，这些视频带有针对9个类别的姿势注释，并且在14,819个带注释的视频中包含400万个带注释的图像。我们还提出了一种新的评估指标，即3D物体上方的3D交集。通过提供在此数据集上训练的基线模型，我们证明了我们的数据集在3D对象检测任务中的有用性。paper:Objectron:ALargeScaleDatasetofObject-CentricVideosintheWildwithPoseAnnotationsabs:网页链接github:网页链接低维数据下的变异自动编码器：景观和隐性偏见变异自动编码器（VAEs）是最常用的生成模型之一，特别是对于图像数据。训练VAE的一个突出困难是数据被支持在一个较低维度的流形上。Dai和Wipf（2019）最近的工作表明，在低维数据上，生成器将收敛到一个方差为0的解决方案，该解决方案正确地支持地面真值。在本文中，通过理论和经验结果的结合，我们展示了这个故事更加微妙。确切地说，我们表明，对于线性编码器/解码器，这个故事大部分是真实的，VAE训练确实恢复了一个支持度等于地面真相流形的生成器，但这是由于梯度下降的隐性偏见，而不仅仅是VAE损失本身。在非线性情况下，我们表明VAE训练经常会学习到更高维的流形，这是地面真实流形的一个超集。《Variationalautoencodersinthepresenceoflow-dimensionaldata:landscapeandimplicitbias》论文地址:网页链接#头条抽奖#INNO7为何受欢迎？除了续航百公里，智能化操作，还有啥？外观亮眼时尚感爆棚，绅节精致的INNO7整车外壳一体化程度很高，采用ABS材质天然环保无异味，内侧面板使用PP色母注塑工艺，高保色、防剐蹭，天然本真、历久弥新。INNO7的灯光系统设计感十足，采用悬浮式的天使眼大灯和侧面呼吸灯，爱心日行灯与后尾灯遥相呼应，给人一种时尚潮流感。超续航110公里INNO7搭载48V26Ah汽车级磷酸铁锂电池，超2000次循环次数，质保5年，实测一次充满电后，续航里程达到110公里。智能操控快人一步INNO7还有人机相互的功能，下载专属APP，可以查看车辆状态、北斗/GPS双重精准定位、体贴入微的电池管理及侧翻异动提醒等功能。让你的出行更智能！#电动车推荐##电动车黑科技#转发此微头条，并关注@绿源电动车，12月3日@头条抽奖平台将抽出1名粉丝，送出绿源定制头盔[耶]抽奖详情终于明白了为啥二手法系车便宜了，原来都折在修理费上我修过很多车，从这个角度看一下，标致雪铁龙的车上刹车系统全是博世的（油壶、卡钳、esp、abs泵等等），节气门西门子，自动空调的所有步进电机都是beier，德国产，倒车镜里面的电机EIN牌？（没记清楚，写着madeinholiand），车上轴承基本都是进口的skf，就连容易挂的后轴承都是skf的。对了，前天看到了预张紧安全带忘记品牌了，看做工非常好。发电机是法雷奥的，大灯也是，这么多年了，也没有变黄。车上的球头换下来的，基本都是trw的。还有玻璃升降器，bose？查了下，也是大名鼎鼎的车窗系统厂家，4个车门都是一键升降的，电机上面都是6根线？比那些就两三根线的贵好几倍。等等，修车的时候，稍微留心下，就会发现很多很多。法国车是个很奇怪的产品，他们造车不接受市场的建议，只把他们认为要有的就必须装。。。。导致法国车的八万的小两箱车助力转向系统代价高昂（一般都是25W的车才会用这种助力转向）。ABS向来是最高版本（10来W的车用奥迪A6一个级别的ABS感觉很滑稽）。预测可持续设计中的建筑能源使用情况的零点拍摄学习2030年挑战的目的是在2030年之前使所有新建筑和主要的翻新工程实现碳中和。迎接这一挑战的潜在解决方案之一是通过创新的可持续设计战略。为了制定这样的战略，重要的是在设计时就了解各种建筑因素如何影响建筑的能源使用。近年来，人工智能（AI）的发展提供了一个前所未有的机会，通过从现有数据中学习建筑因素之间的复杂关系来推进可持续设计。然而，基于人工智能的解决方案需要丰富的训练数据集来实现良好的预测精度。不幸的是，在许多现实世界的应用中，获得训练数据集既耗时又昂贵。在这些原因的推动下，我们解决了准确预测新的或未知建筑类型的能源使用的问题，即那些没有任何训练数据的建筑类型。我们提出了一种基于零点学习（ZSL）的新方法来解决这个问题。我们的方法使用来自建筑能源模型专家的侧面信息来预测给定的新的/未知的建筑类型的最接近的建筑类型。然后，我们使用训练期间学到的模型获得最接近的k个建筑类型的预测能源使用量，并使用加权平均函数将预测值合并。我们在一个包含五种建筑类型的数据集上评估了我们的方法，该数据集由BuildSimHub生成，是一个流行的建筑能源建模平台。我们的方法比在已知建筑类型的整个数据集上训练的回归模型（基于XGBoost）取得了更好的平均精度。《ZeroShotLearningforPredictingEnergyUsageofBuildingsinSustainableDesign》论文地址:网页链接克服探索。复杂环境下的深度强化学习--来自时态逻辑规范的深度强化学习我们提出了一种深度强化学习（DRL）算法，用于部署在大规模复杂环境中的具有未知连续时间动态的任务引导机器人。线性时态逻辑（LTL）被用来表达丰富的机器人规范。为了克服环境挑战，我们提出了一种新的路径规划指导的奖励方案，该方案在状态空间上是密集的，特别是对由于未知的机器人动力学造成的计算几何路径的不可行性是稳健的。为了促进LTL的满足，我们的方法将LTL任务分解为使用分布式DRL解决的子任务，其中子任务是使用深度政策梯度算法并行训练的。我们的框架被证明可以显著提高机器人在大规模复杂环境中执行复杂任务的性能（有效性、效率）和探索能力。《OvercomingExploration:DeepReinforcementLearninginComplexEnvironmentsfromTemporalLogicSpecifications》论文地址:网页链接大规模MIMO系统中频谱效率预测的机器学习方法无线多输入多输出（MIMO）系统的信道解码、信道检测、信道评估和资源管理都是机器学习（ML）可以成功应用的问题实例。在本文中，我们研究了几种ML方法来解决为某个预编码方案估计频谱效率（SE）值的问题，最好是在尽可能短的时间内。就平均百分比误差（MAPE）而言，梯度提升在分类特征上获得了最好的结果，而线性模型表现出更差的预测质量。神经网络的表现与梯度提升相似，但由于超参数调整和频繁的再训练，它们更耗费资源和时间。我们在Quadriga模拟器生成的更广泛的场景中研究了所提出的算法的实际适用性。在几乎所有的情况下，使用梯度提升和神经网络实现的MAPE都低于10％。《MachineLearningMethodsforSpectralEfficiencyPredictioninMassiveMIMOSystems》论文地址:网页链接我以前发过文字讲解景品和手办的区别，而当时我特意强调了若有收藏手办的想法，不推荐去买所谓的祖国版，其实就是盗版。要说国产，大部分手办都是madeinchina的，祖国版不过是给盗版起了个好听的称呼。工艺都不同，你不可能指望盗版和正版一样精致。用料上，盗版基本上就是PVC不会有ABS树脂部分，所以看上去塑料感十足，细节与用色方面更不可同日而语。正好刚收到小破站的花魁雷姆，直观对比一下还是有明显差距的。PS：有朋友反应颜色问题，我当时拍摄是暗环境右侧打的柔光灯。为了不产生歧意，我从新拍了一张，如果还是分不清我确实也不没招了[捂脸]时变系统中的强化学习：一项实证研究最近的研究已经转向强化学习（RL），以解决具有挑战性的决策问题，作为手工调整的启发式方法的替代。强化学习可以学习好的政策，而不需要对环境的动态进行建模。尽管有这样的承诺，RL对于许多现实世界的系统问题仍然是一个不切实际的解决方案。一个特别具有挑战性的情况是，当环境随时间变化时，即它表现出非平稳性。在这项工作中，我们描述了非平稳性带来的挑战，并开发了一个框架来解决这些问题，以训练实时系统中的RL代理。这些代理必须探索和学习新的环境，而不损害系统的性能，并随着时间的推移记住它们。为此，我们的框架(1)识别现场系统遇到的不同环境，(2)为每个环境探索和训练一个单独的专家策略，(3)采用保障措施来保护系统的性能。我们将我们的框架应用于两个系统问题：减少散兵游勇和自适应视频流，并使用真实世界和合成数据对其与各种替代方法进行评估。我们表明，我们框架的每个组成部分都是应对非平稳性的必要条件。《ReinforcementLearninginTime-VaryingSystems:anEmpiricalStudy》论文地址:网页链接自然语言中固有的可解释的强化学习我们专注于创建一个本质上可解释的强化学习代理的任务--通过在执行任务时大声思考和事后分析过程轨迹以产生因果解释的能力，产生即时的定位解释。这个层次可解释强化学习代理（HEX-RL）在交互式小说（InteractiveFictions）中运行，这是一种基于文本的游戏环境，代理在其中使用文本自然语言感知世界并采取行动。这些游戏通常被构造成具有长期依赖性的谜题或任务，在这些游戏中，代理必须完成一连串的行动才能获得成功--这为测试代理解释其行动的能力提供了理想环境。我们的代理被设计为将可解释性作为一等公民对待，使用一个基于符号知识图的提取状态表示，加上一个层次图注意机制，指向内部图表示中最影响行动选择的事实。实验表明，这种代理提供的解释比强基线有明显改善，这是由一般不熟悉环境的人类参与者评定的，同时也符合最先进的任务表现。《InherentlyExplainableReinforcementLearninginNaturalLanguage》论文地址:网页链接多语言开放文本1.0。44种语言的公共领域新闻我们提出了一个包含44种语言文本的新的多语言语料库，其中许多语言在自然语言处理方面的现有资源相对较少。该语料库的第一个版本包含了从美国之音新闻网站收集的2001-2021年间发表的270多万篇新闻文章和100万个较短的段落。我们描述了我们收集、过滤和处理数据的过程。源材料属于公共领域，我们的收集工作采用了创意共享许可（CCBY4.0），所有用于创建语料库的软件都在MIT许可下发布。该语料库将随着其他文件的发布而定期更新。《MultilingualOpenText1.0:PublicDomainNewsin44Languages》论文地址:网页链接评估不精确的解除学习需要重新审视遗忘问题现有的不精确机器学习的工作重点是实现与删除集后重新训练的模型的不可分性。我们认为无差别性是不必要的，测量起来不可行，而且它的实际放松可能是不够的。我们重新定义了取消学习的目标，即在保持高效用和资源效率的同时，忘记所有特定于删除集的信息。在从模型中删除错误标签和有偏见的数据的实际应用的激励下，我们引入了一个新的测试来衡量遗忘的程度，称为类间混淆（IC）。它使我们能够分析遗忘的两个方面。(i)记忆和(ii)属性概括。尽管是黑箱测试，IC可以调查删除集的信息是否在网络的早期层被抹去。我们的经验表明，两种简单的解除学习方法，精确解除学习和灾难性遗忘网络的最后k层，与先前的解除学习方法不同，可以很好地扩展到大型删除集。总的来说，我们相信我们对取消学习的表述和IC测试将指导更好的取消学习算法的设计。《EvaluatingInexactUnlearningRequiresRevisitingForgetting》论文地址:网页链接基于Hessianeigenmap的新的局部线性嵌入方案我们对Hessian局部线性嵌入（HLLE）进行了新的解释，揭示了它本质上是实现局部线性嵌入（LLE）相同思想的一种变体方式。基于新的解释，可以做一个实质性的简化，其中"Hessian"的概念被替换为任意的权重。此外，我们通过数字例子表明，当目标空间的维度大于数据流形的维度时，HLLE可能会产生类似投影的结果，因此建议对流形维度做进一步修改。结合所有的观察，我们最终实现了一种新的LLE类型的方法，它被称为切向LLE（TLLE）。它比HLLE更简单、更稳健。《AnewlocallylinearembeddingschemeinlightofHessianeigenmap》论文地址:网页链接集美殿堂SNK 正版授权拳皇 XIV不知火舞 1/1限量雕像作  品：《拳皇XIV》不知火舞产品净重：约100kg产品毛重约：137kg制作材料：进口树脂，进口透明树脂，PU，ABS产品尺寸约：宽110cm*深100cm*高210cm外箱尺寸约：100*96*72.5cm(底座)114*104*83.5cm(云朵) 141*106*52.5cm(身体)预定时间：2021年6月13日概念设计：集美殿堂团队预计出货：2021年第四季度 JimeiPalaceLimitedEditonSNKLicensed1:1MAISHIRANUI(TheKingofFightersXIV)Item:1:1MAISHIRANUI(TheKingofFightersXIV)N.W:100kgG.W:137kgMaterial:Highqualityresin,highqualityclearresin,PU,ABSSize:H210xW110xD100CMPackingDimension:100x96x72.5cmforBase,114x104x83.5cmforcloud,141x106x52.5cmforstatuePre-order:13thJune2021ConceptDesign:JimeiPalaceDelivery:4thquarterof2021通过信息瓶颈提炼对抗性例子中的稳健和非稳健特征由精心设计的扰动产生的对抗性例子，在研究领域引起了相当大的关注。最近的研究认为，健壮和非健壮特征的存在是对抗性例子的主要原因，并研究了它们在特征空间中的内部互动。在本文中，我们提出了一种利用信息瓶颈（InformationBottleneck）将特征表述明确地提炼为鲁棒和非鲁棒特征的方法。具体来说，我们向每个特征单元注入噪声变化，并评估特征表示中的信息流，根据噪声变化的大小，将特征单元分为稳健和非稳健两种。通过综合实验，我们证明了提炼出来的特征与对抗性预测高度相关，并且它们本身具有人类可感知的语义信息。此外，我们提出了一种攻击机制，强化了与模型预测直接相关的非稳健特征的梯度，并验证了其打破模型稳健性的有效性。《DistillingRobustandNon-RobustFeaturesinAdversarialExamplesbyInformationBottleneck》论文地址:网页链接StyleGAN的结构、方法和应用的最新进展生成对抗网络（GANs）已经成为一种普遍的图像合成方法。其中，StyleGAN提供了一个迷人的案例研究，因为它具有显著的视觉质量和支持大量下游任务的能力。这份最先进的报告涵盖了StyleGAN架构，以及自其诞生以来被采用的方式，同时也分析了其严重的局限性。它的目的是对那些希望掌握该领域的新人和那些希望看到当前研究趋势和现有工具的更有经验的读者都有帮助。StyleGAN最有趣的方面是它的学习潜质空间。尽管它是在没有监督的情况下学习的，但它的表现却出奇的好，而且明显的不纠结。结合StyleGAN的视觉质量，这些特性产生了无与伦比的编辑能力。然而，StyleGAN提供的控制本质上仅限于生成器的学习分布，而且只能应用于StyleGAN本身生成的图像。为了将StyleGAN的潜伏控制带到现实世界的场景中，对GAN反转和潜伏空间嵌入的研究已经迅速得到了普及。同时，这项研究也帮助揭示了StyleGAN的内部运作和局限性。我们通过这些调查描绘了StyleGAN令人印象深刻的历史，并讨论了使StyleGAN成为首选生成器的细节。我们进一步阐述了StyleGAN构建的视觉先验，并讨论了它们在下游判别任务中的应用。展望未来，我们指出了StyleGAN的局限性，并推测了当前的趋势和未来研究的有希望的方向，比如特定任务和目标的微调。《State-of-the-ArtintheArchitecture,MethodsandApplicationsofStyleGAN》论文地址:网页链接计算机视觉辅助的毫米波实际部署中的阻塞预测本文首次对使用视觉（RGB摄像机）数据和机器学习在毫米波（mmWave）动态链路阻塞发生前进行主动预测的实际情况进行了评估。主动预测视线（LOS）链路阻塞使毫米波/次太赫兹网络能够在链路故障发生之前做出主动的网络管理决策，如主动的波束切换和关闭）。这可以大大增强网络的可靠性和延迟，同时有效地利用无线资源。为了评估现实中的这一收益，本文（i）开发了一个基于计算视觉的解决方案，处理由安装在基础设施节点上的摄像头捕获的视觉数据；（ii）研究了基于大规模现实世界数据集DeepSense6G的解决方案的可行性，该数据集包括多模式的传感和通信数据。基于所采用的真实世界数据集，所开发的解决方案在预测未来0.1美元内发生的阻塞方面达到了约90美元的准确度，在预测1美元内发生的阻塞方面达到了约80美元的准确度，这凸显了毫米波/次太赫兹通信网络的一种有前途的解决方案。《ComputerVisionAidedBlockagePredictioninReal-WorldMillimeterWaveDeployments》论文地址:网页链接