XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System权重
良好技术评估中的严重性权重。报告...
Figure 1: Life expectancy by age (years) for a) females and b) males ................................................. 18 Figure 2: Comparison of EQ-5D utility score estimates from the DSU and Ara studies, for a) females and b) males ......................................................................................................................................... 20 Figure 3: Discounted QALEs按2016年和2022年的年龄计算方法和不同的数据源。................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 21图4：平均值（95％置信区间）按年份评估中的QALY权重..按年份按评估的短缺................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 28图8-比较qalys qalys的最大数量与AS = 12 Qalys and PS = 0.85，年龄（年龄），年龄（年龄）30次。 comparator QALYs compatible with AS =18 QALYs and PS = 0.95, by age (years) .............................................................................................................................. 31 Figure 10: Absolute Shortfall by Age (years) in the primary+ subsample with LOESS smoother ........ 32
1 新兴社区计划的权重（更新......
新兴社区计划的权重（2024 年 9 月更新） 1.1. 社区计划一旦“制定”（通过），其权重将与其他发展计划政策相同。 1.2. 但是，与所有规划文件一样，社区计划在通过之前经过的流程越深入，其重要性就越强。 1.3. 下表显示了社区计划准备的受监管阶段，并列出了可以附加的权重级别。有关该地区社区计划进展的最新信息可在以下网址找到：https://info.westberks.gov.uk/neighbourhoodplanning。
基于权重共享的生成对抗网络的进化架构搜索
摘要 - 生成的对抗网络（GAN）是一种能力的生成技术，但甘斯经常面临训练不稳定的挑战。网络体系结构在确定gan的最终性能中起着重要作用，但是设计精细的体系结构需要深入的领域知识。本文旨在通过通过神经体系结构搜索（NAS）来搜索高性能的架构来解决此问题。所提出的方法称为Ewsgan，基于重量共享，由两个步骤组成。首先，我们根据重量共享培训了一条发电机的超级网。然后，采用多目标进化算法从超级网中提取子网，并且通过直接从超级网遗传的权重进行健身评估，并且对候选网络结构的帕累托前部进行了搜索。两种策略用于稳定发电机的超级网的训练：公平的单路抽样策略和丢弃策略。实验结果表明，我们的方法设计的架构达到了FR´Echet Inception距离（FID）为9.09，而在CIFAR-10上获得了8.99的成立分数（IS），这是NAS-GANS领域的新最先进的。在STL-10上也获得了竞争结果（IS = 10.51，FID = 21.89）。
具有广泛可用型号权重的双使用基础模型
The EO further denoted that the Secretary of Commerce, through the Assistant Secretary of Commerce for Com- munications and Information and in consultation with the Secretary of State and heads of relevant agencies, would author a report to the President on the “poten- tial benefits, risks, and implications of dual-use foun- dation models for which the model weights are widely available, as well as policy and regulatory recommen- dations pertaining to those模型。”为了履行这项任务，国家电信和进化管理局（NTIA）在2024年2月发布了公开申请评论，并收到了332条评论。4 NTIA进一步进行了广泛的利益相关者宣传，其中包括两项从一系列政策和技术专家收集意见的公共活动。本报告及其发现很大程度上基于此反馈。
CDP中小型气候变化评分类别权重2024
本文档概述了2024 SME权重，该权重将用于响应CDP的2024 SME问卷的组织评分类别。请参阅下面的权重摘要表，以获取特定分解。建议在阅读加权“摘要表”之前阅读2024 SME评分简介文档。有关哪些问题的分解属于哪个评分类别，请参阅SME 2024评分类别映射文档。评分类别是主题的问题分组。它们是2024个问卷模块的子组，并且在所有部门之间都是一致的。权重仅适用于中小企业管理和中小企业领导水平的评分类别。由于这是中小企业的第一年，因此中小企业领导水平未在2024年进行评分，因为这种权重在2024年不会在此级别进行。权重反映了在CDP中小型企业问卷边界内每个类别的相对重要性和可用的评分标准。
保护 AI 模型权重：防止前沿模型被盗用和滥用
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这一使命通过我们的核心价值观——质量和客观性以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现和实际的财务和其他利益冲突；并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/research-integrity。
2026星级评级措施和权重
从2026年的星级评级开始添加三种新措施 - 糖尿病患者的肾脏健康评估，改善或维持身体健康2，并改善或维持心理健康2。在实质性规范变更后，改善或维持身体健康，改善或维持心理健康措施正在恢复到星级评级，并被视为新措施。，对于2026年的恒星等级，它们的重量为1，而重量为3个重量为2027恒星等级。
抽象确定技术标准的权重...
1。引言糖尿病（DM），包括1型和2型，与感染风险显着升高（1）。一项涉及初级保健患者的全面回顾性研究表明，糖尿病可能导致6％的与感染相关的住院和12％的感染 - 与感染有关的死亡。在骨和关节感染，败血症和纤维炎的情况下观察到最明显的关联（2）。糖化的血红蛋白（HBA1C）水平超过7.5％，与蜂窝炎的风险升高1.4倍。此外，HBA1C每增加1％，相应的1.12倍增加了蜂窝炎的风险（3）。该病例报告的目的是描述一名35岁男性患者的状况，该患者的伤口因未受管理的糖尿病和医疗服务中的潜在监督而导致左手肘背侧的纤维炎发展。
基于视觉特征的大脑解码产生的权重图比分类更符合场景理解
我们介绍了一种大脑解码方法，用于使用自然场景数据集 (NSD) 分析对视觉感知的功能性反应，其中我们使用来自深度神经网络的图像的视觉特征作为解码目标。我们的方法在各种特征提取方法和受试者中都给出了一致的结果。在后续分类任务中使用生成的权重图，我们的方法实现了与直接训练的分类器类似的分类准确率，但由于不需要分类标签，因此适用性更广。我们表明，与基于分类的解码得出的权重图相比，我们生成的权重图与人类受试者的底层任务更加一致。这种灵活性使我们的方法适用于具有复杂刺激的多种解码风格分析，而手动标记可能会使结果产生偏差。