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大型生物质生成器的过渡支持机制：咨询 - 政府回应
通常，这些本地实例不是在生产中部署或远程部署的完全特色版本。较小的模型，例如7或80亿个参数实例，可用于管道和参数调整以及快速周转。这些实例与更大的漏洞相同。同样，在较小的模型上开发不足，然后在较大模型上部署，不仅不仅执行针对它们的完整测试套件，而且还针对较大模型的功能进行了特定的测试。分析和攻击表面评估测试也是强制性的。这意味着测试套件应是模型大小和部署目标的函数。
在寻找纳什平衡的加密硬度
（回想一下PG的运作方式，以及上次Dan演讲的减少）。点是（s'，p'，e x s）给出了SVL（PPAD -COMPLETE）的实例，并且（S'，C，E X S）给出了SVL（PLS -COMPLETE）上DAG的实例。
![arxiv：2108.03891v1 [cs.lg] 2021年8月9日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ab5c6b9f24c174db80cdd30d1204cc0bfb6ff701.webp)
arxiv：2108.03891v1 [cs.lg] 2021年8月9日
ACS的想法是分布每个类的实例数，以便以最低的要求实例达到一定级别的分类性能[2，p。 29]。[10]中介绍的工作（另请参见[9]）提到了不同的技术来确定此类的收购块。首先，Lomasky等。[10]建议使用均匀分布和原始比例（通常不称为基准）。此外，他们在已经看到的块上执行了所谓的f-折叠交叉验证，以将结果用于下一个块：该方法逆向按类准确性的倒数来分配信息。的扩展称为准确性提高。它根据两个最新块之间的准确性差异分配值。重新划分的方法计算了通过在培训集中添加最新的块来添加最新的块，从而计算出已夸张的标签数量（这些实例被标记为重新分配）。在此，即将到来的实例是根据真实类的重新分配实例的数量分发的。
学习配置数学...
我们讨论了为给定问题的特定实例找到良好的数学编程求解器配置的问题，我们提出了一种解决该问题的两相方法。在第一阶段，我们了解了实例上的实例，配置和性能之间的关系。学习一个好的求解器配置的特定困难是参数设置可能并非全部是独立的。这需要执行（硬）约束，这是许多广泛使用的监督学习方法无法本地实现的。我们在方法的第二阶段中解决了此问题，在该问题中，我们使用学习的信息来构建和解决一个优化问题，具有对配置参数设置的依赖关系/一致性约束的明确表示。我们讨论了这种方法的两种不同实例化的计算结果，这些单位承诺问题是在水力谷的短期计划中引起的。我们将逻辑回归用作监督的学习方法，并将CPLEX视为感兴趣的求解者。
预测 IRT 难度的解释力
等式 1 的群体性质在 AI 的许多领域都很方便，因为我们在选择要部署的系统之前通常会应用各种技术。所有这些被丢弃的次优系统都可以重新用于计算难度，正如我们将在本文中看到的那样。然而，使用系统群体也会带来一些风险。例如，如果群体包含一个不符合要求的系统（在简单实例上失败，在一些困难实例上成功），则可能导致非常不稳定的难度指标。如果我们只是计算一组系统对每个实例的平均误差作为难度的代理，可能会发生这种情况（Mart´ınez-Plumed 等人，2019 年）。几十年前提出了一种解决这个问题的方法，称为项目反应理论 (IRT)，其中难度是从项目（实例）和受访者（系统）矩阵中推断出来的，这使得符合要求的系统更具相关性。此外，IRT 给出了一个遵循正态分布的难度缩放指标，可以直接与系统的能力进行比较。然而，IRT 和其他难度指标都是从之前的性能结果中得出的，但不依赖于实例空间，因此我们无法预测新实例的难度。我们为这个重要问题提出了一个相对简单的解决方案：以问题特征作为输入、以难度作为输出来训练回归模型。本文涵盖了人工智能中的一系列问题，推导了它们的 IRT 难度，并为每个领域训练了一个回归模型——难度估算器，我们对其进行了系统性的评估。对于许多领域，根据 RMSE 和 Spearman 相关性，对 IRT 难度的估计非常好。我们在一系列应用上说明了这些难度模型的解释能力：
NetScaler VPX 14.1
•VPX实例有资格用于表1-4中提到的Hyprovisor发行版本，而不是版本中的补丁版本。但是，VPX实例有望与受支持版本的补丁发行无缝地工作。如果没有，请记录用于故障排除和调试的支持案例。
语言模型作为编译器：模拟伪代码执行改善语言模型中的算法推理
算法推理任务涉及涉及逻辑模式的算法，例如完成Dyck语言，尽管他们最近的成功，但对大语言模型（LLMS）构成了挑战。先前的工作已使用LLM来生成程序语言，并应用了外部计算机来执行此类任务。然而，当飞行时，很难用解决方案的正确逻辑生成可执行的代码。即使这样，一个实例的代码也无法重用其他实例，尽管它们可能需要相同的逻辑来解决。我们提出了t Hink-和-e Xecute，这是一个新的框架，改善了LLMS的算法 - 固有推理：（1）在T Hink中，我们发现了在所有实例中共享的任务级逻辑，并用伪代码表达逻辑； （2）在e x -ecute中，我们将任务级伪代码量身定制为每个实例并模拟其执行。t hink-和-e xecute在算法算法推理任务中的表现优于几个强大的基线（包括婴儿床和锅）。我们表现出使用任务级伪代码而不是一一生成实例特定解决方案的优点。另外，我们表明，即使对自然语言指导进行了自然语言指导，伪代码也可以更好地改善LMS的推理。
Andrea LodiAndrea Lodi
MILP模型通常包含一些“垃圾”，即，通过强迫求解器执行无用的操作来减慢解决方案过程的冗余或弱信息。因此，现代的MILP求解器具有清理和增强模型的能力，以创建一个定期实例，然后将MILP技术应用于该实例。
量子和经典绝热演化之间的差异
绝热进化是时间调制的超材料的新兴设计原理，通常受到拓扑量子计算（例如编织操作）的见解的启发。然而，对经典绝热超材料的追求源于以下假设：经典和量子绝热进化是等效的。我们表明，只有在所有频段的频率距离距0的频率之间，并且在经典系统中不能再现了量子绝热演化的某些实例，例如量子绝热演化的某些实例，例如量子绝热演化的某些实例，例如量子绝热进化的某些实例，在经典系统中不能再现。这是因为模式耦合在经典力学上根本不同。我们得出经典条件，以确保绝热性，并证明只有在这些条件下（与量子绝热条件不同），单个带浆果相位和Wilczek-Zee矩阵的任何地方都会出现，而堕落的波段则出现，因为它们会出现，这是编码经典绝热进化的几何形状的有意义的数量。最后，对于一般的多频道系统，我们在非亚伯仪仪上的经典系统潜力中发现了一个校正项。
朝着基于紧凑的身份加密上的理想晶格
摘要。晶格上的基本加密和签名在速度和关键大小方面与其经典同行具有可比的效率。但是，即使在理想的晶格和随机的Oracle模型（ROM）上实例化，在紧凑性方面，基于身份的加密（IBE）在紧凑性方面也差得多。这是因为用于提取用户秘密密钥的基本预定算法需要巨大的公共参数。在这项工作中，我们通过引入各种优化来指定一个紧凑的ibe Intantiatiation，以供实际使用。具体来说，我们首先提出了一个修改后的小工具，使其更适合实例化IBE的实例化。然后，通过合并我们的GAD-GET和非球形高斯技术，我们提供了一种效率的预映射算法，基于该算法，我们在理想的晶格上提供了紧凑的ibe的规范。最后，提出了两个参数集和一个概念实现的证明。鉴于基于晶格的密码学在基于晶格的密码学中的前样品采样算法的重要性，我们认为我们的技术也可以应用于其他高级加密方案的实际实例化。