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World File Search System原则性的
混合预测编码：推断，快速和慢
预测性编码是皮质神经活动的影响模型。它提出，通过依次最大程度地减少“预测误差”（预测数据和观察到的数据之间的差异）来提供感知信念。该提案中隐含的是成功感知需要多个神经活动的循环。这与证据表明，视觉感知的几个方面（包括对象识别的复杂形式）来自于在快速时间标准上出现的初始“ feedforward扫描”，该快速时间表排除了实质性的重复活动。在这里，我们建议可以将馈电扫描理解为摊销推断（应用直接从数据映射到信念的学习函数），并且可以将经常处理的处理理解为执行迭代推理（依次更新神经活动以提高信念的准确性））。我们建立了一个混合预测编码网络，该网络以原则性的方式结合了迭代和摊销的推论，通过描述单个目标函数的双重优化。我们表明，可以在生物学上合理的神经体系结构中实现了结果方案，该神经体系结构近似使用本地HEBBIAN更新规则，近似于贝叶斯的推理。我们证明，混合预测性编码模型结合了摊销和迭代推断的好处 - 对熟悉数据的快速和计算廉价的感知推断，同时保持上下文敏感性，精度和迭代推理方案的样品效率。此外，我们展示了我们的模型如何固有地敏感其不确定性和适应性地平衡迭代和摊销的推论，以使用最低计算费用获得准确的信念。混合预测编码为视觉感知期间观察到的前馈活动和经常性活动的功能相关性提供了新的观点，并提供了对视觉现象学不同方面的新见解。
生成品牌选择-Kevin Lee
预测对新产品的需求在市场上是一个重要且具有挑战性的问题，尤其是对于品牌是主要驱动力的产品类别而言。在这些设置中，观察到的产品属性不能很好地解释选择模式，这使得预测新产品的销售是营销组合变量可棘手的变量。为了解决这个问题，我开发了一个可扩展的框架，该框架丰富了具有大语言模型（LLM）的结构需求模型，以预测新品牌的消费者偏好。在使用结构模型估算了现有品牌的偏好之后，我使用LLM从品牌和消费者的文本描述中对这些品牌实用程序进行预测。在对这些数据进行微调时，我表明，调整后的LLM能够推广到以前看不见的品牌，这些品牌被排除在培训样本之外。相比之下，基于文本嵌入的常规模型返回与实际实用程序无关的预测，并且通用LLM也是无信息的。我的微调LLM的预测与固定偏好的相关性是0.52的相关性，而相互信息的相关性是基于嵌入的模型的相关性。即首次可以从文本中对新品牌的消费者偏好做出丰富的预测。要了解为何调整LLM工作的原因，我修改了LLM的各种组件，并测量预测误差的变化。然而，LLM的参数适应的方式至关重要，我通过理论分析支持。着眼于LLM从文本中提取有用的功能及其主观先验的能力，这些功能是从功能到结果的映射的，我发现在预先训练的LLM以初始训练的LLM初始初始化的值改善了功能和结果映射。最后，我将仪器变量方法的价格效应的因果估计与LLM预测相结合，以实现与定价相关的反事实。通过将LLM的强大概括能力与原则性的经济建模相结合，我的框架可以使新产品的营销组合获得明智的决定。更广泛地说，这种方法说明了如何通过使用现代LLM的能力系统地将定性数据的丰富性与定量数据的精确度相结合，如何回答新的问题。
人类的学习和认知
策略 - 2025年春季概述：这个每周三个小时的课程侧重于大脑，结构和机制，尤其是在人们与人们如何以对记忆和语言的特殊关注的方式联系在一起。该课程有两个要涵盖的主要领域。其中的第一个是学习和内存组件。第二部分围绕大脑结构和功能，因为它更具体地与语言有关。在这里，我们将研究语言的不同元素，以及如何通过大脑结构和功能来解释它们。实际上，我们正在寻找本课程中的方法，以整体，原则性的方式将最新的大脑，记忆和语言研究结合在一起。目标：该课程的这一目标是为学生提供一个基于大脑研究的学习和记忆的一些新理论的机会，这些理论几乎可以肯定会对语言学，第二语言学习以及最终在近期的语言教学方面产生巨大影响。与往常一样，课程的目标围绕所涵盖的概念的编码和存储以及在语言教室中使用的实际检索和应用。在课程结束时，学生应该对当前大脑理论进行牢固，连贯的概述，尤其是在记忆，语言和认知方面。文本和材料在本班的整个书籍中使用整个书籍，就像其中一些一样好，在这种审查课程中我们试图将想法联系在一起是非常有限的。此外，学生应该能够采用这些新知识，并利用它来为与这些新想法相对应的语言发展的教学，材料设计和课程计划来制定知情的方法，从而产生更大的整体效果。相反，我们将少量使用各种相当多的书籍和材料。这些将以扫描的形式提供给学生，以每周的单板滑雪。课堂文本这些是我们在课堂上使用的不同文本材料，它们包括课程所需的读数。Banich，M。（2004）。 认知神经科学和神经心理学（第2版）。 波士顿：霍顿Banich，M。（2004）。认知神经科学和神经心理学（第2版）。波士顿：霍顿
英国税收策略
ge vernova |英国税务战略GE Vernova Inc.（GEV）是一家从事电力行业的全球公司，其产品和服务可产生，转移，转换和存储电力。我们设计，制造，交付和服务技术来创建更可靠，更可持续的电力系统，使电气化和脱碳，并为我们服务的社区的进步和繁荣提供了基础。我们是一家专门建造的公司，其范围和范围的解决方案可以加速能源过渡。本英国税收战略声明适用于最终由GEV控制的非英国公司的英国公司和永久性机构，并符合2024年12月31日的财政年度的《 2016年《 2016年财务法》第19（2）段发布。对英国税风险管理的方法GEV的行为准则阐明了我们以道德，正直和遵守所有适用法律和法规的指导原则。我们的行为守则是建立原则性的税收实践和责任，侧重于治理，流程和控制的基础，以确保遵守税法法规和及时确定税收风险。日常监督和税务的决定是由适当水平的人员进行的，并得到了执行管理层的审查和批准。英国子公司的董事会将得到了解，审查并最终决定材料业务交易和策略。我们的内部控制程序旨在识别，监控，报告和解决税收问题和风险，此类程序应经过定期审查和有效性评估。此外，我们寻求外部税务顾问的建议，以补充我们的内部专业知识，并与税法立法发展保持一致，以确保其及时合规。对税收计划的态度影响英国税收符合GEV的行为准则，我们尊重并遵守税法法规，并支付由我们在管辖区内的商业交易造成的所有适用税款。我们的税收结构与我们的业务运营和交易保持一致，并支持我们的业务运营和交易，我们既没有从事避税计划，也不将避税天堂管辖权用作我们的税收策略或政策的一部分。我们努力通过要求税收裁决，提前定价协议或管辖权法律提供的其他行政程序来减少税法适用税法的不确定性和不一致。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。