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使用分布语义模型解码与字面和隐喻句子理解相关的大脑活动
近年来，自然语言处理 (NLP) 社区对评估语义模型捕捉大脑中人类意义表征的能力的兴趣日益浓厚。现有研究主要集中于应用语义模型来解码与单个单词含义相关的大脑活动模式，最近，这种方法已扩展到句子和更大的文本片段。我们的工作是首次在此背景下研究大脑中的隐喻处理。我们评估了一系列语义模型（词嵌入、组合模型和视觉模型）解码与阅读字面和隐喻句子相关的大脑活动的能力。我们的结果表明，组合模型和词嵌入能够捕捉字面和隐喻句子处理中的差异，这为在熟悉的隐喻理解过程中无法完全理解字面含义的观点提供了支持。
MDM：GPU 内存发散模型
摘要 — 通过使用一组数学方程式捕捉一阶性能现象，分析模型使架构师能够比周期精确模拟快几个数量级地进行早期设计空间探索。但是，如果由于模型不准确而导致通过模型获得的结论具有误导性，则这种速度优势无效。因此，实用的分析模型需要足够准确，以捕捉广泛应用程序和架构配置中的关键性能趋势。在这项工作中，我们专注于分析建模新兴的内存发散 GPU 计算应用程序的性能，这些应用程序在机器学习和数据分析等领域很常见。这些应用程序的空间局部性较差，导致 L1 缓存频繁阻塞，因为应用程序发出的并发缓存未命中数量远远超过缓存可以支持的次数，从而削弱了 GPU 使用线程级并行 (TLP) 隐藏内存延迟的能力。我们提出了 GPU 内存发散模型 (MDM)，该模型忠实地捕捉了内存发散应用程序的关键性能特征，包括内存请求批处理和过多的 NoC/DRAM 排队延迟。我们根据详细的模拟和真实硬件验证了 MDM，并报告了以下方面的重大改进：(1) 范围：除了非内存发散应用程序外，还能够对流行的内存发散应用程序进行建模；(2) 实用性：通过使用二进制插装而不是功能模拟来计算模型输入，速度提高了 6.1 倍；(3) 准确性：平均预测误差为 13.9%，而最先进的 GPUMech 模型为 162%。
产品2025 -NIU踏板车
在创新十年时，我们很高兴推出我们的10周年限量版：四个独家摩托车和两个Kickscooters，每个踢脚机都具有特殊的周年纪念外观。这个独特的系列捕捉了NIU在智能移动性中的旅程的本质。
构建经济增长的跑道
在报告中，我们不仅捕捉到了 COVID-19 目前对机场财务的影响，还捕捉到了它将如何永久改变我们的长期航空基础设施。除了有机玻璃屏障和消毒站等短期解决方案外，机场还需要对整个航站楼和安全检查站的结构和技术进行长期改变。这些措施大大增加了机场的成本。即使有国会提供的救济资金，在收入暴跌时帮助机场维持运营，但我们的机场在未来五年内仍面临至少 1150 亿美元的计划和必要基础设施项目积压。这些项目将有助于满足关键需求，同时改善乘客体验、提高便利性、促进竞争，并加强我们的卫生基础设施以应对未来的健康和安全挑战。这个数字没有考虑到机场在本报告的五年时间范围之外推迟的数十亿美元项目。
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评估过程对竞赛的成功至关重要。评估过程由多个综合部分组成。首先，任务指挥组织执行每日指挥官更新简报，其中整合了事件指挥官和评估员的每日 AAR。这捕捉了更广泛的观察和焦点，同时也为后续事件创造了共同的理解。主题专家的观察和见解构成了本文件的核心。其次，总结每个事件的执行情况是基本的热身。这捕捉了参赛队伍及其评估员的即时正面和负面观察。第三，收集和分析每个事件的记分卡，有助于初步和后续趋势评估。这扩展到技能水平、MOS 和单位类型。最后，在整个竞赛结束时，事件指挥官及其主题专家召集每个参赛队伍并进行书面调查。这项调查提供了定性和定量数据，这些数据将进一步用于本文件。
研究企业创新：新的研究可能性
在本文中，我们将论证美国国税局在响应政策制定者的需求方面发挥着重要作用。税收系统是唯一可用的数据系统，它通过详细的财务数据（完整的收入和资产报表）定期捕捉创新和竞争活动的结果，这些数据适用于所有企业，无论是否为雇主，无论是否为公有。只有税收系统才能捕捉到旨在刺激创新和竞争力的税收政策的效果信息。这些信息可用于通过审计和其他报税后事件（如修正申报和结转）计算公司或纳税申报层面的有效税率。此外，只有税收系统才能通过存在分层所有权交叉表、有关直通实体的信息以及个人与组织之间的关系来捕捉组织相互关系的复杂性。在所有情况下，考虑到对不回应企业的执法处罚，税收数据很可能比调查数据更准确，也更不容易出现未回应的情况。
LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
wrnch NVIDIA Omniverse 的 AI 姿势估计扩展
• wrnch CaptureStream – 一款免费应用程序，您可以将其下载到 iOS 设备或搭载 NVIDIA-GPU 的 PC 上，以执行无标记动作捕捉。在您捕捉人体动作时，wrnch 引擎会检测视频源中的人体，并使用强大的人体姿势估计算法来跟踪骨骼关节，以推断人体姿势和动作。wrnch 引擎使用 wrnch eXchange (wrXchang) 数据协议输出 3D 动画数据。• wrnch AI Pose Estimator 扩展是一款 Omniverse 扩展。使用此扩展，您可以搜索并查找在本地网络上运行的 wrnch CaptureStream 应用程序。当人体姿势数据实时传输到 Omniverse 时，该扩展会将 wrXchang 数据流转换为 USD（通用场景描述）——皮克斯为内容交换而开发的 3D 描述和格式文件，可将其映射到 Omniverse 中的 3D 虚拟角色。
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评估过程对竞赛的成功至关重要。评估过程由多个综合部分组成。首先，任务指挥组织执行每日指挥官更新简报，其中整合了事件指挥官和评估员的每日行动后审查。这捕捉了更广泛的观察和焦点，同时也为事件创造了共同的理解。主题专家的观察和见解构成了本文件的核心。其次，总结每个事件的执行情况是基本的热身。这捕捉了参赛队伍及其评估员的即时正面和负面观察。第三，收集和分析每个事件的记分卡，有助于初步和后续趋势评估。这扩展到技能水平、军事职业专长 (MOS) 和单位类型。最后，在整个竞赛结束时，事件指挥官及其主题专家召集每个参赛队伍并进行书面调查。这项调查提供了定性和定量数据，这些数据将进一步用于本文件。
构建经济增长的跑道
在报告中，我们不仅捕捉到了 COVID-19 目前对机场财务的影响，还捕捉到了它将如何永久改变我们的长期航空基础设施。除了有机玻璃屏障和消毒站等短期解决方案外，机场还需要对整个航站楼和安全检查站的结构和技术进行长期改变。这些措施大大增加了机场的成本。即使有国会提供的救济资金，在收入暴跌时帮助机场维持运营，但我们的机场在未来五年内仍面临至少 1150 亿美元的计划和必要基础设施项目积压。这些项目将有助于满足关键需求，同时改善乘客体验、提高便利性、促进竞争，并加强我们的卫生基础设施以应对未来的健康和安全挑战。这个数字没有考虑到机场在本报告的五年时间范围之外推迟的数十亿美元项目。