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World File Search System训练目标
dirichlet流匹配
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列产生。我们表明，单纯形上的线性流匹配不足以实现该目标，因为它遭受了训练目标和进一步的病理的差异。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们在混合物的分数和流量的矢量字段之间得出了一个连接，允许分类器和无分类器指导。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列产生具有最小的性能命中率，与自动回旋模型相比，O（L）的加速导致O（L）的加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的指导方法改善了无条件的生成，并且可以生成满足设计目标的DNA。
dirichlet流匹配
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列产生。我们表明，单纯形上的线性流匹配不足以实现该目标，因为它遭受了训练目标和进一步的病理的差异。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们在混合物的分数和流量的矢量字段之间得出了一个连接，允许分类器和无分类器指导。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列产生具有最小的性能命中率，与自动回旋模型相比，O（L）的加速导致O（L）的加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的指导方法改善了无条件的生成，并且可以生成满足设计目标的DNA。
指挥官的笔记——摩尔堡
平衡优先事项是一门艺术。鉴于目前的作战节奏，平衡和优先考虑训练目标和结果似乎很困难。我认为，每个训练计划都应优先考虑两项任务：关注士兵的基本技能和实施新技术。身体健康、士兵的基本任务和军事职业专业 (MOS) 能力是战斗和取胜的必要条件。拥有新技术固然很好，但如果没有一支有能力的战斗部队来实施它，它也是无用的。建立和维持一支有能力的军队需要艰苦的体能训练、团队建设、 NCO 训练时间和 MOS 特定的领导者专业发展 (LPD) 活动。这些士兵和 NCO 将负责部署和实施美国陆军有史以来最重要的一些系统。这些系统将彻底改变我们在战场上作战和取胜的方式。这一事实使第二个训练优先事项——实施新技术——变得非常重要。降低我们新获得的系统的学习曲线对所有领导者来说都很重要。我们越快掌握一个系统，我们就能更好地将其应用到战斗中。
NRH 脑损伤计划服务范围
脑损伤患者也可能患有脊髓损伤或截肢损伤。这种“双重诊断”需要专门的个性化治疗计划，以满足患者的独特需求，并利用多个 NRH 计划工作人员和服务的专业知识和密切合作。Next Stage 是一家全国性康复训练服务提供商，接受居住在爱尔兰的 ABI 患者的转诊。Next Stage 计划旨在帮助 ABI 患者最大限度地发挥他们的功能能力并实现他们个人期望的训练目标。目标可能是更高水平的独立性和重新融入社会；和/或提高个人、生活、社交、行为和实践技能。Next Stage 计划还将服务对象推荐给适当的健康、支持或社区服务，以促进和实现这些目标。参加 RTU 的服务对象称为 RTU 培训生，这些术语在本文件中可互换使用。Next Stage 家庭和社区计划的主要目标
分解的表示与物理信息的变异自动编码器进行结构健康监测
摘要。大规模对结构的手动检查和评估是劳动密集型的，而且通常是不可行的，而数据驱动的机器学习技术可能无法识别相关的失败机制，并且对以前看不见的条件的概括不佳，尤其是在有限的信息中遇到的。我们提出了一个物理知识的变异自动编码器公式，以在测量中删除混杂源的图表学习，以计算基于物理模型的潜在参数的后验分布，并在有限测量值时预测结构的响应。自动编码器的潜在空间通过一组基于物理的潜在变量进行增强，这些变量可解释，并以先验分布和基于物理模型的形式允许域知识包含在自动编码器公式中。为了防止模型的数据驱动的组件覆盖已知的物理学，训练目标中包括一个正则化项，该术语对潜在空间和生成模型预测施加约束。在合成案例研究中评估了所提出的方法的可行性。
dirichlet流与DNA序列设计的应用
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列生成。我们表明，单纯形上的线性流量匹配不足以实现此目标，因为它遭受了训练目标中的不连续性和进一步的病理。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们得出了混合物的分数与流量向量字段之间的连接，从而允许分类器和无分类器的GUID-ANCE。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列发电具有最小的性能命中，从而与自回旋的模型相比，导致O（L）加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的分类器免费指导方法改善了无条件的生成，并且有效地生成满足设计目标的DNA。代码可在https://github.com/hannesstark/ dirichlet-flow-matching上找到。
Fed-XAI：可解释人工智能模型的联合学习⋆
摘要 当今时代的特点是基于数据处理的应用程序和服务日益普及，这些应用程序和服务通常基于人工智能 (AI)，尤其是机器学习 (ML) 算法。事实上，从数据中提取见解在个人、公司和公共实体的日常生活中非常常见，并且与市场参与者息息相关，已成为机构组织关注的重要问题。这个主题如此重要，以至于已经提出了临时规定。应用程序解决数据隐私问题的能力是其中一个重要方面。此外，根据特定的应用领域，最重要的是人类能够理解为什么某个基于 AI/ML 的应用程序会提供特定的输出。在本文中，我们讨论了可解释 AI (XAI) 模型的联邦学习概念，简称 FED-XAI，旨在同时满足这两个要求。AI/ML 模型的训练目标是同时保护数据隐私（联邦学习 (FL) 端）并确保系统具有一定程度的可解释性（XAI 端）。我们首先介绍 FL 和 XAI 的基础动机及其基本概念；然后，我们讨论该研究领域的现状，并简要介绍方法、模型和结果。最后，我们重点介绍未来的主要挑战。
大脑通信ain通信
非侵入性方法，例如神经反馈训练，可以通过针对功能受损的大脑区域来支持亨廷顿氏病的认知症状管理。我们单盲，假控制的研究的目的是通过检查两种不同的方法和连接性实时功能性MRI神经反馈培训来收集有关亨廷顿氏病神经反馈训练的可行性的严格证据。使用优化的实时功能性MRI方案，三十二个亨廷顿氏病基因载体完成了16次神经反馈训练。参与者被随机分为四组，两个治疗组，一个接收来自补充运动区域活性的神经反馈，另一个基于补充运动区域的相关性和左纹状体活性（连接性神经反馈训练）以及两个与治疗组相匹配的假手机活性组的神经反馈。我们检查了在神经反馈训练过程中和在随访期间培训后两组之间的差异。通过测量术语训练的能力来衡量训练的能力，即在训练之前和2个月之前和在2个月之前和在2个月之前和在2个月之前和在2个月之前的认知和心理瘤功能（远转移）的目标变化，并检查目标变化，并检查目标变化，并检查目标变化，这是一种先验定义的，先验定义的，认知和心理函数的行为度量（远）。 我们发现，与对照组相比，在训练过程中，治疗组的神经反馈训练目标水平明显更高。通过测量术语训练的能力来衡量训练的能力，即在训练之前和2个月之前和在2个月之前和在2个月之前和在2个月之前和在2个月之前的认知和心理瘤功能（远转移）的目标变化，并检查目标变化，并检查目标变化，并检查目标变化，这是一种先验定义的，先验定义的，认知和心理函数的行为度量（远）。我们发现，与对照组相比，在训练过程中，治疗组的神经反馈训练目标水平明显更高。但是，与对照组相比，我们没有找到更好的治疗组转移的证据，或两种神经反馈训练方法之间的差异。我们还没有找到证据来支持认知和心理动力功能的变化与学习成功之间的关系。我们得出的结论是，尽管有证据表明神经反馈训练可用于指导参与者调节大脑中特定区域的活动和连通性，但有关学习和临床收益转移的证据并不强大。
bendr：使用变形金刚和对比的自我监督学习任务来从大量的脑电图数据中学习
用于大脑计算机界面（BCI）分类的深神经网络（DNN）通常会在跨多种环境进行训练时学习一般特征，因此可以将这些特征调整为特定环境。尽管在这种方法中找到了一些成功，但我们建议这种解释是有限的，替代方案将更好地利用新（公开）可用的大规模脑电图（EEG）数据集。我们考虑如何适应用于语言建模（LM）的技术和体系结构，这些技术和架构似乎能够以相同的静脉为DNN摄取大量数据来开发脑电图建模。我们特别适应了一种有效用于自动语音识别的方法，该方法（与LMS）类似地使用自我监督的训练目标来学习原始数据信号的压缩表示。适应脑电图后，我们发现单个预训练的模型能够建模具有不同硬件记录的完全新颖的RAW EEG序列，并且不同的主题执行不同的任务。此外，该模型的内部表示和整个体系结构都可以对各种下游BCI和EEG分类任务进行精确调整，在更多的任务（睡眠阶段分类）中表现优于先前的工作。
SATH CQC行动计划 - 医学联合健康监督...
右侧的图表在完成跌落风险评估时表现出一致的依从性。97％的患者在2024年12月入院后6小时内完成了跌倒风险评估。修订后的瀑布护理计划2。通过HCA归纳和攻击计划提供面对面的预防培训。也是国际护士病房准备计划。e-通过LMS的学习软件包曾经是完成的。3。增强了护理和支持团队，为适当的患者提供1：1监督，提供监督，活动和护理。4。现在已更新和改进的患者信息传单。5。在面对面的培训套餐之后，已经可以观看复习视频。6。falls Link Worker培训2天计划跨两个站点。这将每年提供一次。7。修复游戏继续以动力为基础，并定期进行每月重新调节小组会议的促进活动。8。为病房经理设定了两个年度跌倒训练目标 - 2024年12月94％。9。订购该信托的新床包括传感器，并在新的床上库存之前开始培训。传感器是床出口传感器，而不是瀑布传感器，并且被要求他们继续为那些由于不安全行动不安而需要它们的患者提供高低床。