XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System注意
注意：调节注意力市场并防止算法情感治理的呼吁
摘要：联合学习（FL）是一个分布式范式，它使多个客户能够在不共享其敏感本地数据的情况下协作训练模型。在这种隐私敏感的环境中，同态加密（HE）通过对加密数据启用计算来起重要作用。这阻止了服务器在聚合过程中进行逆向工程模型更新，以推断私人客户数据，这是在医疗保健行业（患者conditions contions contementies contementies contementions pmagemation is Pamentaint''的情况下的重要关注。尽管有这些进步，但FL仍容易受到培训阶段恶意参与者的知识产权盗窃和模型泄漏的影响。为了抵消这一点，水标作为保护深神经网络（DNNS）的知识产权的解决方案。但是，传统的水印方法与HE不兼容，这主要是因为它们需要使用非溶液功能，而HE并非本地支持。在本文中，我们通过提出单个同型加密模型上的第一个白色框DNN水印调制来解决这些挑战。然后，我们将此调制扩展到符合他处理约束的服务器端FL上下文。我们的实验结果表明，所提出的水印调制的性能等效于未加密域上的水印。
基于选择性听觉注意解码的脑部计算机界面的无监督精度估计
摘要 - 目的：选择性听觉注意解码（AAD）算法处理大脑数据（例如脑电图），以解码一个人参加的多个竞争声源。例子是神经ste的助听器或通过脑部计算机界面（BCI）进行通信。最近，已经证明可以在无监督的环境中基于刺激重建的刺激重建来训练此类AAD解码器，在这种情况下，没有关于参加哪种声音源的地面真相。在许多实际情况下，这种地面真相标签不存在，因此很难量化解码器的准确性。在本文中，我们旨在开发一种完全无监督的算法，以估算竞争性说话者聆听任务期间基于相关的AAD算法的准确性。方法：我们通过将AAD决策系统建模为具有添加剂白色高斯噪声的二进制相移键通道来使用数字通信原理。结果：我们表明，针对不同量的培训和估计数据以及决策窗口长度，提出的无监督性能估计技术可以准确地确定AAD准确性。此外，由于不同的应用需要不同的目标准确性，因此我们的方法可以估计任何给定目标准确性所需的训练量最小。结论：我们提出的估计技术准确地预测了基于相关的AAD算法的性能，而无需访问地面图标签。在BCIS中，它可以支持强大的沟通范式，并提供护理人员的准确反馈。显着性：在神经启动的助听器中，我们方法提供的准确性估计值可以支持时间自适应解码，动态增益控制和神经反馈。
掌握人体运动学、注意力、心理表现...
心理表现咨询的 MHK 课程是加拿大唯一一个应用（课程/实习型）运动心理学课程，旨在帮助学生通过由国家认证机构委员会 (NCCA) 认可的联合 AASP/CSPA 认证课程获得认证。认证心理表现顾问® 或 CMPC® 头衔是运动心理学专业内的黄金标准证书。该证书证明并验证了与各个表现范围内的个人合作以增强心理表现、幸福感、学习和成长所需的知识、技能和能力。它向公众、雇主和组织证明从业者已达到最高的专业实践标准，包括完成教育和工作要求的组合、成功通过认证考试、同意遵守道德原则和标准以及致力于持续的专业发展。MHK 课程有助于满足该行业的最严格要求，并为学生在未来寻找该领域的工作时做好准备，使其具有竞争力。
注意：使您的手机保持沉默。保持个人...
众议员卡罗尔·达比（Carol Dalby），主席辛迪·克劳福德（Cindy Crawford）众议员阿什利·哈德森（Ashley Hudson）众议员肯德·安德伍德（Kendon Underwood），副主席众议员妮可·乔伊（Nicole Clowney）众议员耶利米·摩尔（Jeremiah Moore）众议员Matthew J. ShepherdRep。AndredRep。AnderredRep。Andhewrep。And.Andredrep。JonS. Eubanks S. Eubanks Rian S. Brian S. Brian S. EvansRep。Step.Step.Steper。Pep.rep。Ept。斯科特·理查森（Scott Richardson）众议员贾斯汀·冈萨雷斯（Justin Gonzales）众议员乔伊·斯普林格（Joy Springer）
演员：基于跨注意的结构的多模式融合...
AI的最新进展彻底改变了材料科学和加速材料发现的财产预测。图形神经网络（GNN）由于能够表示晶体结构作为图形，有效捕获局部相互作用并提供出色的预测，因此脱颖而出。但是，这些方法通常会丢失关键的全局信息，例如晶体系统和重复单位连接。为了解决这个问题，我们提出了Cast，这是一个基于跨注意的多模式融合模型，该模型集成了图形和文本模式以保留基本的材料信息。cast使用交叉注意机制将节点 - 和令牌级的特征结合在一起，超过了依赖于材料级嵌入（如图形平均值或[Cls]令牌）的先前方法。掩盖的节点预测预处理策略进一步增强了原子级信息的整合。与Crysmmnet和MultiMAT等方法相比，我们的四个晶体特性（包括带隙）的性质预测的实现最大提高了22.9％。预处理是对齐节点和文本嵌入的关键，并且注意力图证实了其在捕获节点和令牌之间关系的有效性。这项研究强调了材料科学中多模式学习的潜力，为更强大的预测模型铺平了道路，这些模型纳入了本地和全球信息。
2025年的商业授权代码完全保险和某些管理服务组 *注意：“ TDI”将在会员自身免疫性风湿病的生物标志物测试
如果在临床支付和编码政策与成员有权获得承保服务的任何计划文件之间产生冲突，则计划文件将管理。如果CPCP与提供者参与和/或为合格成员和/或计划提供涵盖服务的任何提供商合同之间发生冲突，则提供者合同将管理。“计划文件”包括但不限于医疗保健福利证书，福利手册，摘要计划描述和其他承保文件。德克萨斯州的蓝色十字架和蓝盾可以使用合理的酌处权解释并将本政策应用于特定情况下提供的服务。BCBSTX在任何适用的计划文件下提供的范围内拥有全部和最终的酌处权，以解释和申请。
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
情感两极分化及其伴随的基于裂解的分类使气候变化和其他与科学有关的问题引起了不可思议和争议性。围绕着Covid-19时期，我们研究了在Twitter和Reddit上与气候变化和气候科学的公共活动中的跨域溢出和争议性的溢出。我们找到了有力的证据表明，周围的共证范围溢出到气候变化域中。在不同的社交媒体系统中，Covid-19内容与Climente讨论中的不可活力和争议有关。这些增加的拮抗模式对大流行事件有反应，这使科学与公共政策之间的联系更加突出。我们还表明，观察到的溢出案沿流行前的政治分裂，特别是反国际民粹主义信仰，这将气候政策反对与疫苗的犹豫联系起来。我们的发现突出了根深蒂固的跨域极化的危险，表现为拮抗行为的溢出。
多机器人社交导航的注意图
摘要 - 学习机器人导航策略 - 三角形对于基于域的应用至关重要。结合感知，计划和预测使我们能够对机器人和行人之间的相互作用进行建模，从而导致不断的结果，尤其是基于深度强化学习（RL）的最新方法。但是，这些作品不考虑多机器人方案。在本文中，我们提出了MultiSoc，这是一种使用RL学习多代理社会意识的导航策略的新方法。受到有关多代理深度RL的最新作品的启发，我们的方法利用了基于图形的代理相互作用的表示，结合了实体（行人和代理人）的位置和视野。每个代理使用基于两个图神经网络和注意机制的模型。首先，边缘se子产生一个稀疏的图，然后一个人群坐标应用了节点注意，以产生代表每个实体对其他实体的影响的图。这被整合到一个无模型的RL框架中，以学习多代理策略。我们评估了我们的模拟方法，并在各种条件（代理 /行人的数量）中提供了一系列实验。经验结果表明，我们的方法比社会导航更快地学习了深度RL单一代理技术，并且可以在挑战人群导航中通过多个异构人类进行有效的多代理隐式协调。此外，通过合并可自定义的元参数，我们可以调整邻里密度以考虑到我们的导航策略。
IPO注意 - 质量电力设备有限公司
于2001年9月20日成立，质量电力设备有限公司是一名印度玩家，为关键能源过渡设备和电力技术提供服务。公司为电网连接和能源过渡提供高压电气设备和解决方案。他们是一家技术驱动的公司，专门从事发电，传输，分销和自动化领域的电力产品和解决方案。此外，该公司还提供针对新兴应用程序（例如大规模可再生能源）量身定制的设备和解决方案。公司是高压直流电流（“ HVDC”）和灵活的交流传输系统（“事实”）网络的重要高压设备的全球制造商之一。这些设备和网络构成了从可再生能源到传统电网的能量过渡的关键组成部分。在能源过渡领域的二十年经验中，该公司为有效的电力传输和高级电力自动化提供了广泛的产品。公司的产品包括反应堆，变压器，线路陷阱，仪器变压器，电容器库，转换器，谐波过滤器和反应性电源补偿系统。此外，公司的电网互连解决方案具有STATCOM和静态VAR补偿器系统（“ SVC”）等技术。他们的国内和全球足迹使他们能够迎合印度和全球客户群。根据这一收购，Endoks成为其间接子公司。公司在印度的制造业务分布在两个地点，包括桑格利，马哈拉施特拉邦和喀拉拉邦的阿尔瓦。作为公司全球扩张的一部分，他们在2011年获得了Endoks Enerji Anonimis Irketi（“ Endoks”）的股本的51％，该公司在土耳其安卡拉拥有设计，运营，组装，项目管理和交付设施。截至2024年9月30日，该公司拥有143位客户。他们的最终客户包括电力公用事业，电力行业和可再生能源实体。该公司来自国际市场的收入为11.799亿卢比，24.251亿卢比，19.4833亿卢比，截至2024年9月30日的六个月，截至3月31日，截至2024年3月31日，2024年，20223年和2022222222222，零件的六个月，截至2024年9月30日的六个月，该公司为13.565亿卢比，持平。 76.93％和其总收入收入的74.27％。