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BOFA Finance LLC自动兑现的应急优惠券（带有内存）屏障注释与Vaneck®金矿矿工ETF相关
总结可自动兑现的应有优惠券（带有内存）屏障注释与Vaneck®金矿矿工ETF相关的屏障注释，2026年8月（“注释”）是我们的高级无抵押债务证券。票据上的付款是由BAC充分而无条件的。票据及相关保证未由联邦存款保险公司或抵押品保证。票据将与美国银行财务的所有其他不安全和不符合条件的义务同等排名，除非遵守法律的任何优先级或偏好的义务，且相关担保将同等地与BAC的所有其他不安全和未达成的义务，除了遵守法律和优先级和高级责任外，均遵守所有其他义务。票据上应付的任何付款，包括任何偿还本金的付款，都将受到美国银行财务的信用风险，作为发行人和BAC作为担保人。如果在适用的季度票务观察日期大于或等于优惠券的票房，则票据将在适用的息票付款日期支付适用的优惠券付款日期（带有内存）的日期，即vaneck®金矿矿工ETF（“基础基金”）。应有的息票付款（包括内存）在任何优惠券付款日期支付日期，请按照以下公式在“票据条款 - 持续优惠券付款（带有内存）”中所描述的公式计算。如果任何呼叫观察日的基础基金的观察值等于或大于其呼叫值，则将自动调用票据。请参阅下面的“注释条款”。如果您的票据被调用，您将在适用的电话付款日收到电话付款，并且票据中无需支付其他金额。如果您的票据未在成熟度中调用，如果基本基金的结尾值大于或等于门槛值，则您将收到本金金额加上最终应有的优惠券付款（带有内存）；否则，您的票据将受到1到1个下行曝光的约束，以减少基础基金的起始价值，最多可占原状的100.00％。票据上的所有付款都将根据每单位的10美元本金计算，并取决于基础基金的绩效，但要遵守我们和BAC的信用风险。票据的经济条款是基于BAC的内部资金率，这是通过发行与市场挂钩票据的发行以及某些相关的套期保值安排的经济条款借入资金所支付的税率。BAC的内部融资率通常低于发行常规固定或浮动利率债务证券时所支付的费率。资金率的这种差异以及与套期望相关的承保折扣和成本将减少票据的经济条款以及定价日期票据的最初估计价值。由于这些因素，您购买票据的公开发行价格将大于票据的初始估计值。
具有高带宽内存的微调LLM的效果
近年来，NLP模型的快速发展主要是通过Google和多伦多大学研究人员开发的变压器体系结构[2] B。变压器体系结构最初用于翻译语言，但是由于其出色的计算性能（通过并行处理所有输入），而不是先前使用的体系结构，因此在几种情况下已经探索了它。此外，由于它在独特的下游应用程序中取得了成功（文本摘要，自动完成，聊天对话生成等。），多年来NLP模型中的参数数量迅速增加，如图1所示。该图显示了自2017年以来模型大小的演变，从变压器模型开始于2017年6月Google宣布的6500万参数。使用虚线描绘了大于1万亿的型号。我们包含的最大模型可以实现以上的参数大小，因为它们使用稀疏激活的结构，在推断期间，只有LLM的一部分神经元的一部分被激活，而不是全部。但是，它们的广泛采用受到复杂性，沟通成本和培训不稳定性等因素的阻碍[15]。尽管存在这些障碍，但它们的建筑设计应被视为未来模型缩放的有力候选人。此外，诸如GPT-4和Gemini之类的模型以其多模式功能而闻名，这不仅可以处理文本，还可以处理诸如Image，Video和Audio之类的视觉和听觉输入。图1基于参考文献[1]中的信息。
通过动态稀疏分布式内存
摘要高保证加密术的领域很快就已经成熟，但对于端到端的端到端验证了效果有效的加密实现，仍然缺失了尚未确定的基础框架。为了解决此差距，我们使用COQ证明助手正式连接三个现有工具：（1）Hac-特定的紧密加密规范语言； （2）用于效果，高保证加密实现的茉莉语； （3）模块化加密证明的Ssprove基础验证框架。我们首先将HACSPEC与Ssprove连接起来，通过设计了从HACSPEC规范到命令式Ssprove代码的新译本。我们通过考虑从HACSPEC到纯粹的功能性COQ代码的第二次，更标准的翻译来验证这一翻译，并生成两个翻译产生的代码之间的等价性的证明。我们进一步定义了从茉莉蛋白到ssprove的翻译，这使我们能够在ssprove中正式推理有关茉莉蛋白中有效的加密信息。我们证明，相对于Jasmin的操作语义，在COQ中正确地证明了这一翻译。最后，我们通过给出有效的AES的基础端到端COQ证明，证明了方法的有用性。在此案例研究中，我们从使用硬件加速的AE的现有茉莉实现开始，并证明它符合HACSPEC编写的AES标准的规格。我们使用Ssprove基于AES的Jasmin实施来形式化加密方案的安全性。
无内存的双静态ISAC
摘要 - 本文以双静态雷达为特征的集成传感和通信（ISAC）系统的基本限制，其中雷达接收器位于发射器附近，并根据发射机的通道输入和反向散射信号估算或检测状态。考虑了两个模型。在第一个模型中，无内存状态序列是根据固定分布分布的，雷达接收器的目的是重建以最小可能的失真为例。在第二个模型中，根据p s或q s分配无内存状态，雷达的目标是检测此基本分布，以便错过检测误差概率具有最大的指数衰减率（最大Stein指数）。与以前的结果相似，我们的基本限制表明，传感和交流之间的权衡仅源于传播的代码字的经验统计，从而影响了这两种性能。主要的技术贡献是两个有力的相反证明，这些证明具有通信误差的所有概率ϵ和过度延伸的概率或误报概率Δ求和到小于1，ϵ +Δ<1。这些证据基于典型序列集的两个平行更改参数，一个量化的更改以获取所需的通信速率绑定，第二个用于绑定传感性能。
COVID-19 解释和整合基因组检验会导致临床癌症护理：概述和实际指导 人脑膜瘤细胞对细胞周期蛋白的敏感性 - 小型尖峰的内存计算和路由 - 连续靶向策略中断胶质母细胞瘤中Akt驱动的亚克隆介导的进展 最初发表于：韦伯，拉莫纳； Chang，Chung-Te（2024）。人DDX6调节不高效转移的mRNA的翻译和衰减。 Elife， 在BRAF中获得的耐药性耐药性的体内建模 使用来自小麦的转基因的转基因的生物营养真菌病原体的耐用性
印度的独立研究员印度印度C raiganj政府医学院和医院C内科医学院，Rutgers Health Community Medical Center，Toms River，NJ，美国新泽西州汤姆斯河D，美国纽约州Bronxcare Health System，美国纽约州Bronxcare Health System，美国E纽约州纽约州e，哈佛大学，美国医学院/BIDMC，BOSTON，美国波士顿，美国医学院。印度勒克瑙（Lucknow），HO OO Bogomolets国家医科大学，基辅，乌克兰I内科学系，德克萨斯理工大学健康科学系，美国德克萨斯州埃尔帕索市，美国J.华沙医科大学药理学，临床前研究与技术中心，华沙，波兰n心脏病学系，奥地利维也纳医科大学印度印度C raiganj政府医学院和医院C内科医学院，Rutgers Health Community Medical Center，Toms River，NJ，美国新泽西州汤姆斯河D，美国纽约州Bronxcare Health System，美国纽约州Bronxcare Health System，美国E纽约州纽约州e，哈佛大学，美国医学院/BIDMC，BOSTON，美国波士顿，美国医学院。印度勒克瑙（Lucknow），HO OO Bogomolets国家医科大学，基辅，乌克兰I内科学系，德克萨斯理工大学健康科学系，美国德克萨斯州埃尔帕索市，美国J.华沙医科大学药理学，临床前研究与技术中心，华沙，波兰n心脏病学系，奥地利维也纳医科大学
稳定的Hadamard内存
部分可观察到的环境中有效的决策需要强大的内存管理。尽管他们在监督学习方面取得了成功，但当前的深度学习记忆模型在强化学习环境中挣扎，这些学习环境是可以观察到的，这些模型是可以观察到的。他们无法有效地捕获相关的过去信息，灵活地适应不断变化的观察结果，并在长剧集中保持稳定的更新。我们从理论上分析了统一框架内现有内存模型的局限性，并引入了稳定的Hadamard内存，这是一种用于增强学习剂的新型内存模型。我们的模型通过不再需要经验并在计算上有效地加强至关重要的体验来动态调整内存。为此，我们利用Hadamard产品来校准和更新内存，专门设计用于增强记忆能力，同时减轻数值和学习挑战。我们的方法极大地超过了基于最先进的内存方法，这些方法在挑战的部分可观察的基准（例如元提升学习，长期的信用分配和流行音乐）上表现出了在处理长期和不断发展的环境中的出色表现。我们的源代码可在https://github.com/thaihungle/shm上找到。
ISAM-MTL：具有可识别峰值和关联内存网络
EEG中的跨主题变异性降低了当前深度学习模型的表现，限制了脑机构界面（BCI）的发展。本文提出了ISAM-MTL，这是一种基于可识别峰值的多任务学习（MTL）EEG分类模型（IS）代表和关联内存（AM）网络。所提出的模型将每个受试者的脑电图分类视为一项独立任务，并利用跨主题数据训练来促进跨受试者的特征共享。ISAM-MTL由一个尖峰功能提取器组成，该提取器可在受试者和特定主题的双向关联内存网络中掌握共享特征，该功能受HEBBIAN学习训练，以实现高效且快速的主体内部EEG分类。iSAM-MTL将学习的尖峰神经代表与双向缔合记忆进行了交叉主体EEG分类。模型标记引导的变异推断对可识别的尖峰表示，增强了分类精度。在两个BCI竞争数据集上的实验结果表明，ISAM-MTL提高了跨主体EEG分类的平均准确性，同时降低受试者之间的性能差异。该模型进一步表现出少数射击学习和可识别的神经活动的特征，从而实现了BCI系统的快速且可解释的核心。
面向医疗应用的二值化神经网络的内存电阻式 RAM 实现
摘要 — 深度学习的出现大大加速了机器学习的发展。然而，边缘深度神经网络的部署受到其高内存和能耗要求的限制。随着新内存技术的出现，新兴的二值化神经网络 (BNN) 有望降低即将到来的机器学习硬件一代的能量影响，使机器学习能够在边缘设备上进行，并避免通过网络传输数据。在这项工作中，在介绍采用混合 CMOS - 氧化铪电阻存储器技术的实现后，我们提出了将 BNN 应用于心电图和脑电图等生物医学信号的策略，以保持准确度水平并降低内存要求。我们研究了二值化整个网络和仅二值化分类器部分时的内存-准确度权衡。我们还讨论了这些结果如何转化为 Imagenet 任务上面向边缘的 Mobilenet V1 神经网络。这项研究的最终目标是实现智能自主医疗设备。
“用于内存计算和加密应用的 RRAM 设备电气特性”博士职位（男/女/其他）
作为“材料研究”部门“自适应材料”研究团队的博士生，您将为 RRAM 设备领域做出贡献。您的任务将包括单个 RRAM 设备以及更复杂的基于 RRAM 的矢量矩阵乘法电路的特性描述。这种特性描述将侧重于寻找最佳技术和最佳编程方法，以通过使用内存计算范例优化 RRAM 设备在加密应用中的使用。在您的工作中，您必须大量使用电气特性实验室的设备和不同的软件工具来实现数据的自动化和分析。一个由 10 名科学家组成的国际团队期待着您的加入，其中包括经验丰富的科学家和几名博士生。扁平层级和相互支持对我们很重要。我们认为观点的多样性是我们团队的一大优势。
内存健身房：朝着无尽的任务进行基准测试代理的记忆能力
记忆体育馆展示了一套由2D部分可观察到的环境，即迫击炮混乱，神秘路径和灼热的聚光灯，旨在基于决策代理中的记忆能力。这些环境最初具有有限的任务，将其扩展为创新的，无尽的格式，反映了诸如“我打包我的书包”之类的累积内存游戏的不断挑战。任务设计中的这种进展将重点从仅评估样本效率转变为探测动态，延长场景中的记忆效果水平。为了解决可用的基于内存的深钢筋学习基线中的差距，我们在开源清洁库中介绍了一个实现，该库将变形金刚-XL（TRXL）与近端的pol-Pol-Pol-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cyizatization中进行了实现。这种方法采用滑动窗口技术利用TRXL作为情节内存的一种形式。我们在封闭式复发单元（GRU）和TRXL之间的比较研究揭示了我们有限和无尽任务的各种表现。trxl在有限的环境上表现出优于GRU的效果，但仅在利用辅助损失来重建观测值时。值得注意的是，Gru在所有无尽的任务中都表现出色，始终优于显着的边距TRXL。网站和源代码：https：//marcometer.github.io/jmlr_2024.github.io/关键字：深增强学习，actor-Critic-Critic，记忆，内存，变形金刚，重复