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World File Search System变形金刚
Sunnica Energy Farm-国家基础设施计划
▪太阳能光伏（PV）面板； ▪光伏模块安装结构； ▪逆变器； ▪变形金刚； ▪开关设备； ▪电缆（包括高电压电缆）； ▪在Sunnica East A，Sunnica East Site B和Sunnica West Site a上，一个或多个电池储能系统（预计由存储电能的锂离子电池形成）； ▪一个由变电站和控制建筑物组成的现场变电站（Sunnica East A，Sunnica East Site B和Sunnica West Site仅A）； ▪BurwellNational Grid变电站扩展； ▪办公室/仓库建筑物（Sunnica East A和Sunnica East B仅）； ▪围栏和安全措施； ▪排水； ▪内部通道和停车场； ▪美化环境，包括栖息地创造区； ▪施工铺设区域
对粒子系统和神经网络应用的一般可控性
摘要。存在许多具有对称性的系统的示例，并且可以通过具有对称性的控件进行监视。由于沿进化保留了对称性，因此不可能完全可控，并且必须将可控性视为具有相同对称性的状态的内部。我们证明，具有对称性的通用系统在这个意义上是可以控制的。该结果具有多种应用，例如：（i）当粒子之间相互作用的内核扮演均值场控制的作用时，粒子系统的一般可控性； （ii）在具有边界的歧管上对向量场的家庭的一般可控性； （iii）具有“通用”自发型层的神经网络体系结构的通用介绍 - 在最近的神经网络体系结构中，例如在变形金刚体系结构中的一种无处不在的层。我们开发的工具可以帮助解决模棱两可系统控制的其他各种问题。
带有延迟跟踪的图形语言
摘要 - 量子电路或ZX-微积分（例如，已成功地）代表作用于有限数量的量子数的量子计算。同时，在经典环境（笛卡尔数据类型）中，已将延迟轨迹用作表示流中有限记忆计算的图形方法。我们合并了这两种方法，并描述了一种通用结构，该结构将任何图形语言扩展到了有限记忆计算的图形语言。为了处理诸如ZX-Calculus之类的案例，该案例是针对后选择后的量子力学完成的，我们将延迟的痕量形式主义扩展到了因果案例之外，从而确定了流媒体变形金刚的因果关系的概念。我们设计了基于状态形态序列的流语义，并在某些假设下显示了普遍性和完整性结果。最后，我们研究了框架的链接与以前有关笛卡尔数据类型，信号流图和带有记忆的量子通道的链接。
![arxiv：2503.01909v1 [cs.lg] 2025年2月28日](/simg/4\48e9f703c321b23474e2b95a016ebf345fed1602.webp)
arxiv：2503.01909v1 [cs.lg] 2025年2月28日
变形金刚可以学会在以前看不见的输入/输出域中可靠地执行算法麦克风任务吗？虽然预先训练的语言模型在结合算法推理的基准标记上显示出稳定的准确性，因此，这些结果的可靠性必须具有清除记忆中清洁模型功能功能的能力。在本文中，我们提出了一个算法基准，该基准构成了无限输入域的六个任务，在该域中，我们还可以分离并追踪任务所需的正确，可靠的算法。这使我们能够评估（i）模型的外推能力，以外地观察到的输入类型，包括新的长度，价值范围或输入域，以及（ii）通过其注意图的镜头评估最近模型中功能机制的鲁棒性。我们将公开可用的所有任务和互操作性方法提出。1
Hybridna：一种混合变压器 - 马巴2远程DNA语言模型
变形金刚 - mamba2体系结构，将注意机制的优势与选择性状态空间模型无缝整合。这种杂种设计使杂种能够通过单核苷酸的分辨有效地处理长度高达131KB的DNA序列。Hybridna在从弯曲，GUE和LRB基准中策划的33个DNA了解数据集中实现了最新的性能，并在产生具有所需属性的合成顺式顺式调节元件（CRE）方面表现出了出色的能力。此外，我们表明Hybridna遵守预期的规律，并且随着模型尺度从300m到3B和7B参数，性能始终如一地提高。这些发现强调了Hybridna的多功能性及其推进DNA研究和应用的潜力，为理解和工程“生活语言”的创新铺平了道路。
大规模基础模型的原则
1。基础模型的数学原理：我开发了一个连贯的作品，该作品建立了理论基础，即覆盖概括，训练动力学和可识别性分析，用于基础模型的一系列自我监督学习（SSL）范式。这些包括自动锻炼[30]，重建性[12，22]，对比度[4，6]，非对抗性[14]，预测[11]接近，在图理论框架中，我将它们统一并表征它们。对于诸如变形金刚之类的骨干网络，我提出了有关其特征传播的动态分析[2，19，16，29]。从内在的学习角度来看，我率先提出了LLMS自校正能力的第一个理论解释（对于OpenAI O1中的测试时间推理至关重要），并在ICML'24 ICL研讨会上赢得了最佳纸张奖。
2024 年清洁能源特写
与此同时，在更广泛的时尚行业中，对公平的日益关注凸显了为实现这些目标采取集体行动的必要性。变形金刚基金会呼吁品牌和制造商为转型支付公平的份额 7 。时尚商业杂志-麦肯锡《2024年时尚状况》报告强调了气候灾难给时尚行业带来的日益增加和未来的成本。这些灾难已经对工人造成了伤害，到2030年可能危及价值650亿美元的服装出口并导致近一百万个工作岗位消失 8 。Remake的《2024年时尚责任报告》强调了时尚供应链中最脆弱的人群——工人——的风险和回报之间的危险差距，他们面临着越来越艰苦的工作条件，而工资仍然远低于最低生活工资 9 。
可以捕获空间关系
对象之间的空间关系代表关键场景信息，以使Humans理解和与世界互动。研究熟悉计算机视觉系统识别物理扎根的空间关系的能力，我们首先提出了确切的关系定义，以允许始终如一地注释基准数据集。尽管这项任务显然与识别文献中其他任务相关的简单性，但我们观察到现有方法在此基准上的表现较差。我们提出了新的方法，利用了变形金刚的远程注意力能力，并评估关键设计原理。我们确定了一个简单的“相关”体系结构，并证明它的表现优于所有当前方法。据我们所知，这是第一种令人信服的在野外环境中空间关系预测的幼稚基线的方法。代码和数据集可在https://sites.google.com/view/spatial-realation中找到。
加密货币价格预测指标-IJRPR
此方法提供了[1]有见地的信息，可促进在极其不可预测的比特币市场中改善风险管理和决策。实验结果[2]表明，SVR模型对于加密货币价格预测的准确性可以通过综合学习模型有效地改进。这是通过考虑[3]长期任期内存（LSTM）和变形金刚神经网络来完成的，这些术语（LSTM）和使用历史差异以及使用历史差异以及这些型号的技术指示器以及这些模型（ELNCO）（ELNCO）（ELNCO）（ELNCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BIT）（BITCO）（BT） Litecoin（LTC）。我们的实验表明，[4]脊回归模型优于更复杂的预测模型，例如RNN和LSTM，在预测确切的关闭价格时。另一方面，LSTM可以比其他人更好地预期加密货币价格的方向。