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World File Search System收敛
二次正规化线性程序的定量收敛
具有二次正则化的线性程序由于其在最佳运输方面的应用而引起了新的兴趣：与熵正则化不同，平方惩罚导致最佳运输耦合的近似值稀少。众所周知，当正则化参数趋于零时，在任何多层层上的四个正规化线性程序的解会收敛到线性程序的最小值解决方案。但是，该结果仅是定性的。我们的主要结果通过指定正规化参数的确切阈值来量化收敛性，然后正则化解决方案还求解线性程序。此外，我们在阈值之前绑定了调节解的次优性。这些结果与大规模正规化制度的收敛速率相辅相成。我们将一般结果应用于最佳传输的设置，在那里我们阐明了阈值和次级次要性如何取决于数据点的数量。
2024年的监督收敛计划| EIOOPA
EIOPA的监督工作着重于监测和挑战监督实践和支持NCA。使用的工具包括双边访问；跨境业务的合作平台；与小组主管对话；参与监督学院；违反欧盟法律调查；和调解角色。此外，在改变其法规之后，EIOPA至少每三年确定一次范围内的战略监督优先事项（USSP），反映了未来的发展和趋势。2021 - 2023年期间的USSP是业务模型的可持续性和适当的产品设计。ncas在制定其工作计划时应考虑这些优先事项，并应相应地通知EIOOPA。进行了对USSP实施的后续行动并得出结论。eiopa就特定主题协调监督行动，目的是对欧盟和个别保险市场的主要风险提供结构化且一致的回应。
AI和Synthe C Biology的收敛
摘要Arɵ -fimial Intelligence（AI）和SyntheɵC生物学的融合迅速加速了生物学发现和工程的速度。AI技术，例如大型语言模型和生物设计工具，正在为工程生物学系统提供自动设计，构建，测试和学习周期。这种融合有望向民主党生物学，并解锁从医学到环境可持续性的跨领域的新颖应用。但是，它还围绕可靠性，双重使用和治理带来了重大风险。AI模型的不透明度，劳动力的支票以及当前监管框架的过时性质在确保负责任的发展方面面临着挑战。需要紧急的AʃEnɵon来更新治理结构，将人类的监督整合到越来越多的自动化工作中，并促进了不断增长的生物工程社区的责任文化。只有通过解决这些问题，我们才能意识到AI驱动的Synthecly生物学的变换，而Miɵgaɵ则具有其风险。
机器视觉和融化电流的收敛
组织工程的最终目标是用结构性组织和功能忠实地类似于其天然组织对应物的结构组织和功能来制造人工生活结构。例如，关节软骨的深区具有独特的各向异性结构，其软骨细胞在对齐阵列≈1-2个细胞中组织，这些特征与周围的细胞外基质纤维和底下下层骨的正交相似。尽管在制造自定义组织架构方面取得了重大进展，但要精确地在体外重新创建这种细胞特征仍然是一个重要的技术挑战。在这里，可以使用超声波站进行远程将活的软骨细胞组织成高分辨率各向异性阵列，分布在整个琼脂糖水凝胶中。证明，该细胞结构在整个五周的体外组织工程过程中都保持不变，从而产生具有类似于天然关节软骨深区的细胞和细胞外基质组织的透明软骨。预计，这种声学细胞模式方法将提供前所未有的机会，可以在体外询问软骨细胞组织对整流的细胞外基质纤维的发展的贡献，最终，新机械性各向异性组织移植物的神经植物移植物的设计。
生成对抗网络的收敛动力学
拟合神经网络通常求助于随机（或类似）的梯度下降，这是梯度下降动力学的耐噪声（且有效的）分辨率。它输出了一系列网络参数，这些参数在训练步骤中会演变。梯度下降是极限，当学习率较小并且批处理大小不限时，在训练过程中获得的这组越来越最佳的网络参数。在此贡献中，我们研究了机器学习中使用的生成对抗网络中的收敛性。我们研究了少量学习率的限制，并表明，与单个网络培训类似，GAN学习动力趋于消失学习率至一定的限制动态。这导致我们考虑度量空间中的进化方程（这是我们称为双流的自然框架）。我们给出了解决方案的正式定义，并证明了这种转化。该理论然后将其应用于甘斯的特定实例，我们讨论了这种见解如何有助于理解和减轻模式崩溃。关键字：gan;公制流；生成网络
与生成对抗网络密度估计的收敛速率
在这项工作中，我们对香草生成对抗网络（GAN）的非反应性特性进行了详尽的研究。与先前已知的结果相比，我们证明了基础密度P ∗与GAN估计值之间的Jensen-Shannon（JS）差异的甲骨文不平等。我们界限的优势在应用于非参数密度估计的应用中变得明确。我们表明，GAN估计值和P ∗之间的JS差异与（log n/ n）2β/（2β + d）的速度快速衰减，其中n是样本大小，β决定了p ∗的平滑度。这种收敛速率与最佳的密度相吻合（至对数因素）与最佳的密度相一致。关键字：生成模型，甲骨文不平等，詹森 - 香农风险，最小值率，非参数密度估计。
速度拒绝的收敛姿势和扭曲估计...
ii.摘要................................................................................................................................................ 6
BGP 收敛问题的 AI 解决方案 - Temple CIS
其他AS应该注意到使用AS X到达其他AS的成本已经改变，甚至变得不可用。AS X很自然地会通知其邻居AS X中有更新发生。因此一个AS的变化可能会导致许多其他AS的变化。如果一个AS在很短的时间内发送过多的更新信息，整个网络可能会被这些更新信息淹没。此外，这些信息接受者，也就是路由器，的处理能力是有限的，路由器的存储能力有限，过多的更新信息可能会导致路由器丢包。这就是为什么路由器有一个MRAI计时器，它控制路由器发送更新信息的频率。这个计时器对所有路由器都有一个默认设置，即30秒，然而在不同情况下30秒可能太长或太短，这会延迟收敛。路由器是否可以根据网络的不同情况调整不同的MRAI？在AI的力量范围内，这是完全可能的。
