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3D空间多模式内存
我们提出了3D空间多模式内存（M3），这是一种多模式存储系统，旨在通过视频源保留有关中型静态场景的信息，以供视觉感知。通过将3D高斯脱衣技术与基础模型集成在一起，M3构建了能够跨粒度呈现特征表示的多模式内存，其中包括广泛的知识。在我们的探索中，我们在以前的特征劈叉上确定了两个关键挑战：（1）在每个高斯原始原始原始原始的存储高维纤维中的计算限制，以及（2）蒸馏功能和基础模型之间的未对准或信息损失。为了解决这些挑战，我们提出了M3的主要场景组件和高斯记忆注意的关键组成部分，从而实现了有效的训练和推理。为了验证M3，我们对特征相似性和下游任务以及定性可视化进行了全面的定量评估，以突出显示高斯记忆注意的像素痕迹。我们的方法包括各种基础模型，包括视觉模型（VLM），感知模型以及大型多模式和语言模型（LMMS/LLMS）。此外，为了演示现实世界的适用性，我们在四足机器人的室内场景中部署了M3的功能字段。值得注意的是，我们声称M3是在3D功能蒸馏中挑战核心压缩挑战的第一项工作。
Div conherence意味着信息增益
deconmenon的现象 - 我们将其定义的意思是减少量子系统密度矩阵的量化元素的幅度，在某些可观察到的一些首选的量子系统中，毫无疑问，毫无疑问，这是过去量子机械化的基础中最重要的概念发展。尽管辩论一直在辩论是否本身是否解决了测量问题[1，2]，但它确实提供了对系统与环境相互作用时可能发生的量子系统转化性质的深刻见解[3-6]。被广泛认为，将变形表示从系统到其环境的信息损失[7，8]。在这里，我们挑战了这种观点，实际上表明了消融性是关于信息从环境中流入系统而不是相反的信息。我们的结果是一般的，独立于系统环境相互作用的确切性质。纸张的组织如下。首先，我们研究了传统的观点，即消毒意味着信息丢失。al-尽管这种广泛持有的观点是基于似乎是令人信服的推理线，但我们指出，传统论点中有一些广告，当纠正时，这会导致相反的结论。通常的观点是，由于系统的von Neumann熵随着系统的变化而增加，因此这意味着信息从系统中丢失。问题是von Neumann的熵不涉及发生折叠发生的首选基础。这个我们表明，如果量子系统的状态在基于首选的可观察到的基础上获得有关其扩展的信息，则系统的密度矩阵必然在可观察的基础上进行分解。
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。
![arxiv：2502.04628v1 [CS.CV] 2025年2月7日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e62c82b565d6cc8945b22d0eaa9569d70c13f527.webp)
arxiv：2502.04628v1 [CS.CV] 2025年2月7日
训练后量化（PTQ）已成为减少视觉变压器（VIT）的存储和计算成本的承诺解决方案。最近的进步主要是对制作量化器进行制作量化，以处理以VIT为特征的特殊激活。然而，大多数现有方法未列出重量序列产生的信息损失，从而导致严重的性能恶化，尤其是在低位案例中。此外，量化VIT后施加后激活的一种常见实践是对对数转换的影响，不幸的是，这对零左右的信息值较少。这种方法引入了其他冗余，最终导致了次序量化功效。为了处理这些内容，本文为VIT量身定制的创新PTQ方法称为AIQVIT（用于VIT S的训练后的训练后Q）。首先，我们设计了一个知情的低级补偿机制，其中引入了可学习的低级权重以补偿由权重量化引起的降解。第二，我们设计了动态的聚焦量化器，以适应后敏化后激活的不平衡分布，该分散量是为了动态地介绍更高量化的最有价值的间隔。对五个视觉任务的广泛实验，包括图像分类，对象检测，实例分割，点云分类和点云部分分割，证明了AIQVIT优于最先进的PTQ方法。
变量：可变图像大小的视觉变压器
Vision Transformers（VIT）已成为代表学习中最新的架构，利用自我注意的机制在各种任务中脱颖而出。vits将图像分为固定尺寸的补丁，将其限制为预定义的大小，并需要进行预处理步骤，例如调整大小，填充或裁剪。这在医学成像中构成了挑战，尤其是在肿瘤等不规则形状的结构中。一个固定的边界盒子量产生的输入图像具有高度可变的前景与地面比率。进行医学图像可以降低信息并引入人工制品，从而影响诊断。因此，对感兴趣区域的裁缝量化作物可以增强特征代表能力。此外，大图像在计算上是昂贵的，尺寸较小，风险信息损失，表现出计算准确性的权衡。我们提出了Varivit，这是一种改进的VIT模型，该模型制定了用于处理可变图像尺寸的同时保持连贯的贴片大小。varivit采用新颖的位置嵌入调整大小方案，用于可变数量的斑块。我们还将在变量内实施一种新的批处理策略，以降低计算复杂性，从而导致更快的培训和推理时间。在我们对两个3D脑MRI数据集的评估中，变量超过了胶质瘤基因型预测和脑肿瘤分类中的香草vits和重新连接。它的F1得分分别为75.5％和76.3％，学习了更多的判别特征。与常规体系结构相比，我们提出的批处理策略将计算时间最多减少了30％。这些发现强调了图像表示学习中变量的功效。关键字：视觉变压器，建筑，表示，肿瘤分类
卑尔根指标：用于使用欧洲模拟评估气候模型性能的综合误差指标
摘要。误差指标可用于评估模型的表现，并已在气候变化研究中广泛使用。尽管文字中有大量的错误指标，但大多数研究仅使用一个或两个指标。由于每个度量标准都评估了参考数据和模型数据之间关系的特定方面，因此将比较限制为仅一个或两个指标限制了从分析中得出的见解范围。本研究提出了一个称为卑尔根指标的新框架和复合误差指标，以总结气候模型的整体性能并减轻多个误差指标结果的相互作用。卑尔根指标的框架工作是基于P规范的，并且选择了第一规范来评估气候模型。框架工作包括将非参数聚类技术应用于多个错误指标，以减少误差指标的数量，而信息损失最小。通过将欧洲欧元倡议可提供的大型区域气候模拟集合应用于卑尔根指标的检查。这项研究计算了38个不同的误差指标，以评估89种欧洲降水和温度的气候模拟的性能。将非参数聚类技术用于这38个指标，以减少欧洲八个不同子区域用于卑尔根指标中使用的指标数量。这些提供了有关不同区域中误差指标的性能的有用信息。结果表明，在检查单个模型时，可以观察到误差指标之间的矛盾行为。因此，该研究还强调了采用多个指标的重要性，具体取决于特定用例，以彻底了解模型行为。
可逆逻辑门和应用程序
近年来，可逆的逻辑门引起了人们的重大兴趣，因为它们有可能减少能源消耗并满足对低功率计算系统的不断增长的需求。与传统的逻辑门不同，可逆逻辑门确保在计算过程中不会发生任何信息损失，从而可以逆转整个计算过程。这种独特的特征为开发节能数字电路开辟了新的途径。本评论论文通过解决有关可逆逻辑门的现有文献中明显的差距，是对该领域的重要贡献。这项研究不仅全面分析了可逆的逻辑门，而且也强调了其实际应用和意义。它涵盖了各种可逆的逻辑大门，包括Toffoli Gates，Fredkin Gates和Newer Innovations。发现Toffoli门在门数和量子成本降低方面表现优于量子，使其成为量子电路优化的首选选择。此外，弗雷德金门在特定应用中显示出非凡的性能，例如数据交换和量子状态控制。数字电路等数字电路，例如加法器，多路复用器，ALU等。是使用HNG，DKG等可逆大门成功设计的。这项研究填补的显着差距在于需要对最先进的可逆逻辑门及其现实世界实用程序进行整合和深入分析。虽然先前的研究已经单独讨论了这些大门，但本文通过对其性能，量子成本，门计数和实际应用进行整体评估，从而采用一种新颖的方法，从而为该领域的研究人员，工程师和设计师提供了全面的资源。这种创新的贡献在塑造节能和量子计算系统的进度以及为各种应用中优化VLSI芯片设计方面起着关键作用，并特别强调增强加密和数据处理能力。本综述的发现旨在刺激可逆计算中的进一步研究和开发，从而有助于提高节能和提供信息的计算系统。
CT扫描头
通过访问这些 Daman 裁决指南，您确认您已阅读并理解以下免责声明中规定的使用条款：本裁决指南中包含的信息旨在概述国家健康保险公司 - Daman PJSC（以下简称“Daman”）所采用的医疗索赔裁决程序。裁决指南并非旨在全面，不应用作治疗指南，仅应用于裁决程序的参考或指导，不应被视为结论。Daman 绝不会干涉患者的治疗，也不会对通过 Daman 裁决指南解释的治疗决定承担任何责任。患者的治疗始终是治疗医疗保健提供者的唯一责任。本裁决指南不授予 Daman 任何权利或对其施加义务。裁决指南及其包含的所有信息均“按原样”提供，不提供任何明示或暗示的保证，特此明确声明不予承认。在任何情况下，Daman 均不对任何个人或商业实体因使用、访问、无法使用或访问或依赖本裁决指南而产生的任何直接、间接、特殊、偶然、必然或其他损害承担责任，包括但不限于利润损失、业务中断、程序或信息损失，即使 Daman 已被明确告知存在此类损害的可能性。Daman 还对链接到 Daman 网站的其他网站中包含的任何材料不承担任何责任。本裁决指南受阿布扎比和阿联酋的法律、法令、通告和法规的约束。本文提供的任何信息均为一般信息，并非旨在取代或取代任何政府实体或监管机构颁布的与阿联酋实施的裁决指南相关的法律或法规，或任何其他管理 Daman 与其缔约方之间关系的书面文件。本裁决指南由 Daman 制定，归 Daman 所有，未经 Daman 书面同意，任何第三方不得复制、复印、分发或展示。本裁决指南包含现行程序术语 (CPT®)，该术语是美国医学协会 (AMA) 的注册商标，CPT 代码和说明属于 AMA。Daman 保留随时修改、变更、修订或废止裁决指南的权利，但需提前一个月通知。
疫苗接种管理 - 裁决指南
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弹性军事系统和先进的网络威胁
致国防科学委员会主席的备忘录 主题：国防科学委员会 (DSB) 弹性军事系统工作组最终报告 附件为 DSB 弹性军事系统工作组最终报告。本报告基于 24 名工作组成员的观点，他们收到了来自国防部 (DoD)、情报界 (IC)、商业部门、学术界、国家实验室和政策制定者的从业人员和高级官员的 50 多份简报。该工作组被要求审查并提出建议，以提高国防部系统对网络攻击的弹性，并制定一套指标，供国防部用来跟踪进展和确定投资重点。经过 18 个月的研究，该工作组得出结论，网络威胁十分严重，美国无法确信我们的关键信息技术 (IT) 系统能否在复杂且资源丰富的对手的攻击下正常运行，这些对手将利用网络能力以及其所有军事和情报能力（“全方位”对手）。虽然这对其他人也适用（例如盟友、竞争对手和公共/私人网络），但该工作组坚信国防部需要发挥带头作用并建立有效的应对措施，以显著提高我们对所依赖的 IT 系统（公共和私人）的信心，同时降低潜在攻击者对其破坏国防部系统能力有效性的信心。这一结论是基于多种因素得出的，包括对手成功侵入我们的网络；我们的红队在演习中利用互联网上的漏洞相对轻松地破坏或彻底击败我们的部队；国防部网络和系统的网络卫生状况薄弱。工作组认为，本报告的建议为应对这一广泛而普遍的威胁的战略奠定了基础。国防部内几乎每个可以想象到的组件都是联网的。这些联网系统和组件与国防部投射军事力量的能力和相关的任务保证密不可分。然而，国防部的网络建立在本质上不安全的架构上，这些架构由外国部件组成，而且越来越多地使用外国部件。国防部对这种脆弱技术的依赖对美国的对手来说是一种吸引力。事实上，国防部及其承包商基地已经遭受了惊人的系统设计信息损失，这些信息包含了数十年的战斗知识和经验，为对手提供了洞察虽然国防部非常注意确保其武器系统“硬件”的使用和运行，但并没有在用于支持和操作这些武器或嵌入其中的关键 IT 功能的复杂信息技术 (IT) 系统网络上投入同等程度的资源和精力。