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神经网络权重作为新数据模式
范围。过去十年中持续的深度学习革命带来了在各种数据集中受过培训的数亿个神经网络（NNS）。同时，最近的基础模型的兴起导致公开可用的神经网络模型数量迅速增加。单独拥抱面孔，有超过一百万个型号，每天增加数千个型号。结果，数据中包含的丰富知识，通过培训学到的抽象以及受过训练的模型的行为本身存储在训练有素的NNS的架构和参数中。尽管这种大量增长，但对处理模型权重的研究很少，很少被认为是数据模式。该研讨会旨在通过将已经与模型权重相互作用的分散的子社区汇集在一起，以建立一个围绕体重空间学习的社区，并将民主化模型权重作为适当的数据方式进行民主化。
深层网络：基于深度学习的自动分类和
摘要：地衣是真菌与光自养藻伴侣之间的共生关联，在印度表现出广泛的多样性，记录了约2300种。在这项研究中，提出了一种新颖的深度学习方法，称为LICHENNET，以从印度西高止山脉收集的地衣分类。最初，收集的图像用明亮的对比度动态直方图均衡（BCDC）滤波器进行分解，以增强图像质量，并将这些图像增强以增加数据集中的图像。使用的区域（ROI）方法用于通过除非重叠段来生成图像贴片。扩张的Linknet与局部和全局采样集成在一起，以提取精美的功能，而鹈鹕优化（PEO）算法选择分类的最佳功能。所提出的LICHENNET的分类准确性为99.26％。XGBoost，SIFT和CNN的总体准确度分别为2.19％，4.29％和14.36％。关键字：地衣物种；深度学习；补丁提取本地和全局功能；鹈鹕优化算法；扩张的Linknet恢复：LosLíquenesson unaasociaciónimsbióntrehongos y algas y algasfotoautótrofasque que展览una gran Gran diversidad en India，con Alredor de 2.300 Espececies Registradas。en esta resportion se propone un nuevométodode aprendizaje profundo conocido conocido como como lichennet para la la la la laclasificacióndeLíquenesrecolectados en los los los ghats en los ghats en los ghats coscidentales de India。se aplicaelMétododeregióndeInterés（ROI）para通用羊皮de imagen dimen dividiendo los segmentos no superpuestos。最初，用明亮的对比度动态历史均衡过滤器（BCDC）收集的图像减少噪声，以提高图像质量并增加数据集中的图像量。 div>扩张的链接网与局部和全局采样集成以提取精细的特征，而鹈鹕优化算法（PEO）选择了分类的最佳功能。 div>拟议的地层达到了99.26％的分类精度。 div>此外，拟议的地层分别为XGBoost，SIFT和CNN的一般精度分别为2.19％，4.29％和14.36％。 div>关键词：地衣种；深度学习；提取补丁；本地和全球特征；鹈鹕优化算法。 div>
GAO-23-105508，药物管制：国家药物管制政策办公室满足一些战略要求，但需要绩效评估计划
2022 年战略及其随附文件在遵守特定法定要求的程度上有所不同。该战略完全满足了一些要求，包括与全面、长期、可量化的目标以及实现这些目标的具体目标相关的要求。该战略部分满足了其他选定的要求，包括与确定用于治疗物质使用障碍的资源相关的要求。该战略没有解决一些法定要求，包括一些与未来规划相关的要求。例如，该战略将包含一项增加数据收集的系统计划，包括实现对药物管制威胁的实时监控。然而，截至 2022 年 12 月，ONDCP 尚未制定这样的计划。GAO 在 2019 年建议 ONDCP 定期实施一种方法来满足 2020 年战略和未来迭代的要求。这样做将使 ONDCP 能够更好地确保未来的战略完全满足所有法定要求。
文晔科技股份有限公司及子公司合并财务报告暨会计师核阅 ...
本期综合损益总额 - - - - - - - 1,688,408 4,490,417 - 6,178,825 57,569 6,236,394 111 年度盈余指拨及分配 提列法定盈余公积 - - - - - 768,307 - ( 768,307) - - - - - 提列特别盈余公积 - - - - - - 1,564,387 ( 1,564,387) - - - - - 普通股股东现金股利 - - - - - - - ( 3,812,065) - - ( 3,812,065) - ( 3,812,065) 特别股股东现金股息 - - - - - - - ( 270,000) - - ( 270,000) - ( 270,000) 员工执行认股权 六(十八)(十九) 30,450 - 2,860 - 103,261 - - - - - 136,571 - 136,571 注销限制员工权利新股 六(十八)(十九) ( 480) - - - 480 - - - - - - - - 限制员工权利新股变动 六(十九)(二十一) - - - - ( 2,245 ) - - - 2,245 - - - - 认列对子公司所有权权益变动 六(十九) - - - - - - - ( 831) - - ( 831) - ( 831) 股份基础给付酬劳成本 六(十七) - - - - 56,208 - - - 27,947 - 84,155 - 84,155 非控制权益减少 六(二十二) - - - - - - - - - - - ( 817) ( 817) 赎回权负债之其他权益增加数 六(二十一) - - - - - - - - 86,470 - 86,470 - 86,470
深水的深度学习：海洋科学专家的机器学习框架
摘要：在数据的空前可用性的驱动下，机器学习已成为行业和科学的普遍性和变革性技术。其对海洋科学的重要性已被赋予了联合国海洋十年的目标之一。虽然收集了增加数量的声学海洋数据以进行研究和监测目的，并且机器学习方法可以实现自动处理和分析声学数据，但它们需要由专家注释或标记的大型培训数据集。因此，解决标记数据的相对稀缺性，除了增加数据分析和处理能力外，还有主要推力区域之一。解决标签稀缺的一种方法是专家在循环的方法，它允许对有限和不平衡数据有效分析。它的优势是通过我们新颖的基于学习的深度专家框架来证明的，用于自动检测Echo Sounder数据中的湍流唤醒签名。使用机器学习算法，例如本研究中提出的算法，大大提高了分析大量声学数据的能力。这将是实现海洋科学中越来越多的声学数据的全部潜力的第一步。
AECA 对 2024 年 IEPR 更新草案的评论
• 预计在可预见的未来，电费涨幅将持续高于通胀水平，并将继续上升。加州所有三大 IOU 都有待处理的一般电费案例申请，其提议或批准的电费涨幅平均每年为 10% 或更多，而野火缓解是主要推动因素。 • 到 2040 年，用于支持电气化增加的电网投资预计将增加 400 多亿美元。AECA 认为，这些估计严重低估了未来二十年的实际成本。 • 加州公用事业委员会批准的野火缓解成本，包括 PG&E 臃肿而昂贵的地下化计划，仅在 2025 年就将使全州成本增加至少 90 亿美元，未来十年将增加数十亿美元。根据加州公用事业委员会的 SB 695 报告，“野火成本现在是公用事业总收入的很大一部分。到 2023 年底，野火相关成本将达到 100 亿美元，而 2025 年将达到 100 亿美元。
通过生成对抗网络通过合成数据生成增强组织病理学图像分类
摘要：乳腺癌是全球第二常见的癌症，主要影响女性，而组织病理学图像分析是用于确定肿瘤恶性肿瘤的可能方法之一。关于图像分析，近年来，深度学习的应用变得越来越普遍。但是，一个重要的问题是可用数据集的不平衡性质，有些类的图像比其他类别的图像更多，这可能会由于较差的概括性而影响模型的性能。避免此问题的可能策略是用最多的图像来缩小课程来创建平衡数据集。尽管如此，小型数据集不建议使用这种方法，因为它可能导致模型性能差。取而代之的是，传统上使用了诸如数据预言之类的技术来解决此问题。这些技术应用了简单的转换，例如翻译或旋转到图像，以增加数据集中的可变性。另一种可能性是使用生成对抗网络（GAN），该网络可以从相对较小的训练集中生成图像。这项工作旨在通过使用GAN而不是传统技术应用数据扩展来提高模型性能在组织病理学图像中进行分类。
使用忆电感器的神经形态计算
i。在国际单位制中，电感的单位是亨利 (H)。如图 1 所示，通过在线圈内添加由铁磁材料（例如铁）制成的磁芯，来自线圈的磁化通量会在材料中感应出磁化，从而增加磁通量。铁磁芯的高磁导率可以使线圈的电感比没有铁磁芯时增加数千倍 [1]。变形虫等生物表现出原始的学习以及记忆、计时和预测机制。它们的自适应行为可以通过基于忆阻器的 RLC 电路模拟 [2]。受这项工作的启发，我们将设计一种基于忆阻器的神经形态架构，该架构可根据外部刺激频率以自然的方式自行调整其固有谐振频率。与之前的研究相比，我们的创新之处在于，该架构使用独特的记忆电感器来增加其时间常数，然后降低其谐振频率以匹配刺激频率。我们的目的是利用这种架构来帮助更好地研究原始智能的细胞起源。这也是这类研究的意义所在，不仅可以理解原始学习，还可以开发一种新颖的计算架构。
使用忆电感器的神经形态计算
i。在国际单位制中，电感的单位是亨利 (H)。如图 1 所示，通过在线圈内添加由铁磁材料（例如铁）制成的磁芯，来自线圈的磁化通量会在材料中感应出磁化，从而增加磁通量。铁磁芯的高磁导率可以使线圈的电感比没有铁磁芯时增加数千倍 [1]。变形虫等生物表现出原始的学习以及记忆、计时和预测机制。它们的自适应行为可以通过基于忆阻器的 RLC 电路模拟 [2]。受这项工作的启发，我们将设计一种基于忆阻器的神经形态架构，该架构可根据外部刺激频率以自然的方式自行调整其固有谐振频率。与之前的研究相比，我们的创新之处在于，该架构使用独特的记忆电感器来增加其时间常数，然后降低其谐振频率以匹配刺激频率。我们的目的是利用这种架构来帮助更好地研究原始智能的细胞起源。这也是这类研究的意义所在，不仅可以理解原始学习，还可以开发一种新颖的计算架构。
用于增强网格安全性的量子计算
式公用事业在通过传统的电网结构提供可靠和负担得起的电源方面取得了很大的成功。然而，由于新的客户开发技术的出现，这种结构正在发生变化，由于气候变化，自然灾害的越来越多的可再生和无碳生成的变化以及越来越多的自然灾害的频率和频率。随着网格的现代化，即更多的分布式，数字化和脱碳，数据的作用在网格可观察性和可控性中变得越来越重要[1]。因此，更多的数据等同于增加数据分析提取信息的需求。在很大程度上被忽略的是，当前的计算技术可能不足以满足现代化网格的需求。一个示例是网格安全分析，该分析受当前计算技术的功能的限制。本文通过投资采用量子计算来确保安全，弹性和可靠的网格的重要性，从而为这一新出现的研究领域做出了贡献。提出了一种基于门的量子算法来解决网格安全问题；系统操作员需要一致解决的一个重要问题。