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World File Search System灵活的
通过能力感知共享超网络学习灵活的异构协调
合作性异构多智能体任务要求智能体以灵活和互补的方式行事，以最大程度地利用其多样化能力。针对这一挑战的基于学习的解决方案涵盖两个端点之间的范围：i）共享参数方法，通过为每个智能体分配一个 ID，在单一架构内编码多样化行为，这种方法样本效率高，但行为多样性有限；ii）独立方法，为每个智能体学习单独的策略，以样本和参数效率为代价实现更大的多样性。先前针对异构多智能体团队学习的研究已经探索了这一范围的中间地带，即为不同类别的智能体学习共享参数或独立策略，从而在多样性和效率之间实现折衷。然而，这些方法仍然没有推理智能体能力对行为的影响，因此不能推广到未知的智能体或团队组成。受到迁移学习和元强化学习最新研究的启发，并在基于特征的任务分配的先前研究的基础上，我们提出了能力感知共享超网络 (CASH)，这是一种用于异构协调的新型软权重共享架构，它使用超网络明确推理持续代理能力和局部观察。直观地说，CASH 允许团队学习共享的决策策略（由共享编码器捕获），这些策略可以通过共享超网络根据团队的个人和集体能力轻松调整。我们在两个异构协调任务和三个标准学习范式（模仿学习、基于价值和策略梯度强化学习）中进行了详细的实验，展示了我们的设计如何与底层学习范式无关。结果表明，CASH 产生了适当多样化的行为，在训练和零样本泛化期间的任务性能和样本效率方面始终优于基线架构。值得注意的是，CASH 仅使用基线使用的 20% 到 40% 的可学习参数就实现了这些改进。我们所有的代码都可以在 https://github.com/kfu02/JaxMARL 上找到。
灵活的变压器：一个简单的基于新颖的变压器网络，用于在变体输入图像尺寸
卷积神经网络（CNNS），是最重要的深度学习网络，用于构想者视觉，已进行了一系列的发展和改进，以进行与图像相关的任务，例如对象识别，图像分类，语义细分等。然而，在自然语言处理（NLP）领域，基于注意力的新网络变速器对机器翻译产生了深远的影响，随后导致了基于注意的计算机视觉模型的繁荣。具有关注的最新模型已经显示出对计算机视觉任务的良好性能。例如，与当前的卷积神经网络的表现相比，自我注意力学会在不同位置的细分或单词之间的关系。受视觉转移（VIT）的启发，我们提出了一个简单的新型变压器体系结构模型，称为Flexible Transformer，该模型继承了基于注意力的架构的属性，并且对于任意大小的输入而言是灵活的。除了自我注意事项外，VIT中的输入没有预处理，例如调整大小或裁剪，但在不改变它们的情况下保持完整，这可能导致信息失真或信息丢失。在本文中，我们想介绍一个满足这些要求的新颖而简单的体系结构。与艺术品相比，我们的模型流程输入具有任意图像大小的输入，而没有任何预处理和预处理成本。此外，实验的结果表明，尽管资源有限，该模型仍可以以很高的精度提供良好的结果。，即使灵活变压器的结果不如视觉变压器的结果准确，但它们显示了具有可变大小图像的图像分类任务中具有高性能的模型的潜力。研究的重要性为处理深度学习任务中的原始图像打开了可能性。基于原始输入，如果对拟议的模型进行了优化并在大型数据集上进行了进一步培训，则可以获得良好准确性的可靠结果。
负担得起、灵活的医疗保险
Health Connector 致力于最大限度地提高马萨诸塞州小型雇主的可获得性和可负担性。为了实现这些目标，Health Connector for Business 为马萨诸塞州的小型雇主提供了前所未有的灵活性、选择和节省机会。
医疗保健灵活的支出帐户卓越家庭成员计划指南
HCFSA是一种方便且具有成本效益的方式，可帮助支付自付费用的医疗保健费用，例如共付额，成本分摊，牙科费用，视力支出，非处方药等。捐款在扣除税收之前直接从您的薪水转到您的HCFSA，从而减少了您的收入金额。您可以为此帐户缴纳税前收益最高$ 3,300*。
心理社会康复和恢复高级奖学金（“PSR”）是一个灵活的一年制博士后计划，提供全面的
心理社会康复与恢复高级研究员项目（“PSR”）是一个灵活的一年期博士后项目，提供严重精神疾病 (SMI) 领域的全面培训。研究员培训包括在四个 SMI 重点诊所之一（由研究员选择）进行的主要临床实习和次要实习的组合，其重点可以是研究、临床和/或行政，具体取决于研究员的培训目标。此外，所有研究员都有机会通过参与门诊 SMI 专科诊所 POWER 来学习循证治疗，例如针对精神病的 CBT 和设计以 SMI 为重点的小组。除了心理学住院医师队伍之外，PSR 研究员还将加入跨专业的研究生培训生队伍，其中包括社会工作和心理健康咨询等专业，以及跨九个 VA 医疗保健站点的跨站点全国 PSR 培训生队伍。
使用灵活的建模方法对钥匙红葡萄酒质量分子的气候变化浓度进行建模
葡萄（Vitis Vinifera）组成是葡萄酒质量的天气依赖性决定者。随着气候变化的变化，我们可以预期葡萄酒品质的变化。为了了解这一点的程度，我们构建了路径模型，以创建一个广义的赤霞珠葡萄质量模型，重点是六个重要分子基团的总浓度（糖，pH，苯酚，单宁，单宁，黄酮，黄酮，花青素）。路径模型在统计上使用一系列因模型将因素连接到输出。因此，这种建模方法将输出从一个模型中获取，并将其作为链条将其放入下一个模型中。通过改变气候输入，我们可以模拟气候变化如何影响葡萄的最终成分。我们探讨了几种气候变化情景下组成变化的影响：通过将气候输入更改为路径模型，光，温度和降雨的变化。我们发现，在中等项目的气候变化（RCP4.5和SRES A2和B2的组合）下，我们期望糖浓度更高，酸度较低（中性pH）和较高的总芳族化合物（单宁，酚，酚，黄酮醇和若虫）。我们还发现，成熟的早期开始会导致相同的结果。这两个结果的结合表明，将来有更多与风味相关的化合物，尤其是单宁通常具有更大的衰老潜力的潜力。
灵活的基于法学硕士的材料科学代理系统
专门的大型语言模型 (LLM) 的出现在解决材料科学中的复杂任务方面显示出良好的前景。然而，许多 LLM 往往难以应对材料科学任务的独特复杂性，例如计算挑战，并且严重依赖过时的隐性知识，从而导致不准确和幻觉。为了应对这些挑战，我们推出了 HoneyComb，这是第一个专为材料科学设计的基于 LLM 的代理系统。HoneyComb 利用可靠、高质量的材料科学知识库 (MatSciKB) 和专门为材料科学量身定制的复杂工具中心 (ToolHub) 来增强其推理和计算能力。MatSciKB 是基于可靠文献的精选结构化知识集合，而 ToolHub 采用归纳工具构建方法来生成、分解和细化材料科学的 API 工具。此外，HoneyComb 利用检索器模块自适应地选择适合特定任务的知识源或工具，从而确保准确性和相关性。我们的结果表明，HoneyComb 在材料科学的各种任务中的表现明显优于基线模型，有效地弥补了当前 LLM 能力与该领域的专业需求之间的差距。此外，我们的适应性框架可以轻松扩展到其他科学领域，凸显了其在推进科学研究和应用方面的广泛适用性潜力。代码可用。1
了解对角价差：一种灵活的期权策略
对角线期权对时间和动量高度敏感，需要在整个交易过程中定期监督和调整。虽然对角线期权可以持有至到期，但时间价值将会丢失。如果到期时期权处于价内状态，则将自动行使，交易者将对标的资产的新头寸负责。确保您的账户资金充足，并准备好处理行使或分配。交易者通常会在到期前卖出对角线期权以获利或亏损。如果标的价格移动到或超过某个水平，交易者可以使用激活规则工具设置止损或获利订单。探索期权教育中心的文章和视频，了解有关激活规则的更多信息。
灵活的热泵
热泵在减少供暖中化石燃料的使用方面发挥着重要作用。它们增加了电力需求，但也可能促进可变可再生能源的系统整合。我们分析了到 2030 年德国分散式热泵扩张的三种情景，重点关注缓冲热存储的作用。使用开源电力部门模型，我们评估了成本、容量投资和排放影响。我们发现，在风力发电扩张潜力有限的情况下，太阳能光伏投资可以与热泵的推出一起以经济高效的方式进行。结果进一步表明，短期热存储大大减少了对固定容量和电池存储的需求。更大的热存储规模不会显著改变结果。将热泵的数量从 170 万台增加到 1000 万台，每年可以节省德国整体天然气消耗的约四分之一，以及家庭建筑相关二氧化碳当量排放量的约一半。