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基于流的生成模型 - 它们的工作方式以及如何使用
词汇在讨论的其余部分中：noising/正向过程：从时间t = 0到时间t = 0到n（0，i）在时间t = t向前分布：p t = x t生成/向后过程的定律：从n（0，i）从时间t = 0到时间t = t = t = t = t = t = t = t = t。向后分布：q t = p t -t
关于流动性风险管理的建议指引通知...
1. 简介 1.1 本指导通知根据《2017 年金融部门监管法》（2017 年第 9 号法案）第 141 条的规定发布，应与《FSI 6 - 流动性风险管理》审慎标准、《印度政府 3 - 保险公司风险管理和内部控制》以及《印度政府 3.1 - 保险公司自身风险偿付能力评估》（ORSA）结合阅读。 1.2 本指导通知的目的是就与流动性风险管理有关的审慎标准和治理与运营标准（GOI）的应用向保险公司和再保险公司提供指导。 1.3 本指导通知并未提供有关流动性风险管理的详尽指导。因此，保险公司有责任了解其面临的流动性风险（即市场和资金），并根据其性质、规模、复杂性和风险状况应用指导，以确保遵守《2017 年保险法》及其颁布的标准。 2. 背景 2.1 传统上，保险公司通常依靠保费、投资收入和其他来源来获得流动性。尽管如此，保险公司必须保持足够的流动性来履行预期和意外的支付义务和融资需求。因此，流动性风险管理对保险公司的运营、保单持有人的保护和财务稳定至关重要。 2.2 过去的经验表明，如果不审慎管理流动性，即使是有偿付能力的保险公司也可能遭遇重大财务困境，包括破产。此外，尽管保险公司的大部分负债都是长期性的或取决于某一事件的发生，但某些活动可能会产生重大且意想不到的流动性需求。因此，流动性不足的保险公司在面临压力事件时可能被迫采取补救措施，而这些措施可能会加剧或加速整个金融系统的压力。2.3 流动性风险是指保险公司虽然有偿付能力，但无法在到期时或不产生重大意外成本的情况下履行其财务义务的风险。流动性与偿付能力有着根本的不同，因为虽然两者都是保险公司保持持续经营的关键，但流动性具有偿付能力可能没有的“实时”维度。2.4 流动性不足可能导致原本有偿付能力的保险公司破产。因此，保险公司的资本管理框架可能不足以应对流动性风险。流动性风险不是通过资本持有来缓解的，而是通过投资流动资产和拥有应急资金来源来缓解的。2.5 保险公司通常通过两个投资组合来管理流动性风险，即股东投资组合和保单持有人投资组合。2.6 保单持有人投资组合描述如下：
使用基于流的可逆生成模型进行神经编码和解码
摘要 — 得益于具有强大表示的深度神经网络的最新进展，视觉神经编码和解码的最新研究取得了重大进展。然而，仍然存在两个挑战。首先，当前基于深度生成模型的解码算法总是与信息丢失作斗争，这可能会导致模糊重建。其次，大多数研究分别对神经编码和解码过程进行建模，忽略了这两个任务之间固有的对偶关系。在本文中，我们提出了一种新颖的神经编码和解码方法，该方法采用基于两阶段流的可逆生成模型来解决上述问题。首先，训练卷积自动编码器来连接刺激空间和特征空间。其次，训练对抗性跨模态正则化流以建立图像特征和神经信号之间的双射变换，并对潜在空间施加局部和全局约束以呈现跨模态对齐。该方法最终通过基于流的生成器和自动编码器的组合实现视觉刺激和神经响应的双向生成。基于流的可逆生成模型可以最大限度地减少信息损失，并将神经编码和解码统一到单一框架中。对包含脉冲信号的不同神经信号和功能磁共振成像的实验结果表明，我们的模型在比较模型中实现了最佳的综合性能。
链式流：基于流的LLM代理框架，用于连续上下文感测和共享
摘要本文介绍了链接，这是一种基于LLM的框架 - 用于构建和服务上下文感知的AI代理的框架。在目标的驱动下，我们可以对LLM代理的上下文认识和之间的灵活信息共享，我们采用了基于流的设计，其中代理负责生产和转换不同类型的流，包括低级感应信号和高级语义事件。这些流可以在系统级别的不同代理之间共享，以便开发人员可以在现有流上构建新功能。可以通过集体转换流的代理来获得更丰富的特征和更高水平的智能。链式流提供了易于使用的程序接口，以促进代理开发和支持高性能可扩展代理服务的运行时系统。系统设计的灵感来自微孔和数据流计算。我们证明了链式流的可行性和有用性，并在个人资产，智能家庭和商业智能中使用了几种用例。该代码在https://github.com/mobilellm/chainstream上开放。
关于流感疫苗你需要知道的事
对任何疫苗、药物或其他任何东西 • 在过去一周内接种过任何其他疫苗。 接种疫苗后的等待时间 接种疫苗后，您需要留下来确保您感觉良好，通常为 5 到 20 分钟。如果您之前对疫苗、食物或其他东西过敏或有反应，您可能会被要求留下更长时间。您的接种员会告诉您需要等待多长时间。 记录您的疫苗接种 Te Whatu Ora 将所接种的疫苗记录在中央数据库中。这使适当的医疗保健专业人员可以访问您的疫苗接种历史记录，并帮助您及时了解疫苗接种情况。要了解我们在记录疫苗接种时如何保护您的隐私，请访问 health.govt.nz/NIS-privacy 您的 whānau 是否及时接种了疫苗？ 与您的医疗保健提供者交谈，检查您和您的 whānau 是否及时接种了疫苗。 在接种流感疫苗的同时接种其他疫苗（例如麻疹、腮腺炎、风疹、带状疱疹或 COVID-19 加强针）是安全的。请访问 health.govt.nz/immunisation 以获取有关您和您的 whānau 可能需要接种哪些疫苗的更多信息。
BARPA 的性能和基于流程的评估……
摘要：人类活动引起的气候变化正在改变控制全球和澳大利亚自然灾害特征的地球系统过程。对未来气候变化下的灾害进行模型预估对于有效适应气候变化至关重要。本文介绍了 BARPA-R（澳大利亚气象局大气区域预估），这是一个区域气候模型，旨在对澳大利亚地区的气候预估进行降尺度处理，以研究未来的灾害。BARPA-R 是一个有限区域模型，水平网格间距为 17 公里，利用了英国气象局统一模型 (MetUM) 大气模型和英国联合陆地环境模拟器 (JULES) 陆地表面模型。为了建立可信度并符合协调区域气候降尺度实验 (CORDEX) 的实验设计，BARPA-R 框架已用于降尺度 ERA5 再分析。本文对本次评估试验进行了评估。基于性能的评估结果以ERA5为基准，自由运行的BARPA-R模拟与受观测约束的再分析之间的性能相当，这被视为良好结果。首先，对BARPA-R对澳大利亚地表气温、降水和10米风场的表征进行检验，发现其总体性能良好，偏差包括每日最高气温1 ◦ C的冷偏差、昼夜温差减小以及澳大利亚内陆地区每月高达25毫米的湿偏差。每日最高气温的近期趋势与观测结果一致。
用于车辆基础结构合作3D对象检测的基于流动的特征融合
合作利用自动车辆和基础设施传感器数据可以显着增强自主驾驶感知能力。但是，不确定的时间异步和有限的通信条件会导致融合未对准并限制基础架构数据的利用。为了解决车辆基础结构合作3D（VIC3D）对象检测中的这些问题，我们提出了一个新型的合作检测框架（FFNET）。ffnet是一个基于流动的特征融合框架，它使用特征流预测模块来预测未来的特征并补偿异步。而不是从静止图像提取的特征图，而是利用顺序基础架构帧的时间连贯性。此外，我们引入了一种自我监督的训练方法，该方法使FFNET能够从原始基础架构序列中生成特征流，并具有特征预测能力。示例结果表明，我们所提出的方法的表现优于现有的合作检测方法，而仅需要约1/100的原始数据传输成本，并且在DAIR-V2X数据集中涵盖了一个模型中的所有延迟。代码可在https://github.com/haibao-yu/ffnet-vic3d上找到。