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![arxiv：2404.14153v1 [physics.optics] 2024年4月22日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0b6f5490baec3d2905db4fc7953d6c633b47c85f.webp)
arxiv：2404.14153v1 [physics.optics] 2024年4月22日
Anchit Srivastava，1，2 Kilian Scheftter，1，2 Soyeon Jun，1，2 Andreas Herbst，1，2和Hanieh
![arxiv：2404.08148v1 [CS.CL] 2024年4月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2a6fe29623c4e2bceacf62862efeb81e6a7d68ba.webp)
arxiv：2404.08148v1 [CS.CL] 2024年4月11日
蒸馏出明确的思想推理路径已成为提高各种任务中大语言模型（LLM）的推理能力的有效方法。但是，当解决对最先进模型构成重大挑战的复杂任务时，这种技术通常会努力产生有效的思想链，从而导致正确的答案。在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法，通过利用其解释解决方案的能力来使LLM的推理能力蒸馏出来。我们将我们的方法应用于解决竞争级别的编程挑战。更具体地说，我们采用LLM来生成一组<问题，解决方案程序>对的解释，然后使用<问题，解释>对微调一个较小的语言模型，我们将其称为推理者，以学习算法的推理，可以为不可见的问题而引起“ how to sands do sange”“ how to sone do sands to node sange de sange de sange dece de sange dece deblese dey dece dey deceens corey of deceens corage''。我们的实验表明，从解释中学习使推理者能够更有效地指导编码人员的计划实施，从而使求解速率高于强大的对竞争级别编程问题的经过深思熟虑的基线。它还优于直接从<问题，解决方案程序>对学习的模型。我们以CodeContests格式策划了一个额外的测试集，其中包括246个在模型知识截止后发布的最新问题。
2024 年 4 月 8 日 150-C2-5143 开展行动...
条件：参谋人员接到上级总部 (HHQ) 的命令或获得任务进行作战评估。参谋人员在整个作战过程中接受在动态和复杂的作战环境 (OE) 中进行作战评估的指导，以实现任务目标。混合威胁在所有五个领域（陆地、海上、空中、太空和网络空间）、所有三个维度（人力、物理和信息）和电磁频谱 (EMS) 中对部队的目标构成威胁。对于旅及以上级别，所有八个作战变量（政治、军事、经济、社会、信息、基础设施、物理环境和时间 [PMESII-PT]）都存在且动态；对于营及以下级别，存在四个或更多变量。HHQ 的命令包括所有适用的叠加和/或图形、作战区域 (AO) 边界、控制措施和后续战术行动的标准。部队修改后的组织和装备表 (MTO&E) 上的所有必要人员和装备均已到位。部队按任务组织，包括必要部队，并从上级部队得到增援，以完成分配的任务。参谋人员与下属部队、相邻部队和 HHQ 进行通信。参谋人员已组织好指挥和控制 (C2) 系统的四个组成部分，以支持决策、促进沟通和开展行动。注意：使用机密//可发布 (S//REL) 机密任务伙伴网络 (MPN) 执行任务，以实现指挥和控制、决策和与任务伙伴的共同理解（协作以及相关信息的显示和共享），这真实地描绘了任务伙伴环境 (MPE)。陆军可能会在联合战区的 MPE 内对 MPN 进行行动。在 MPN 上生成订单和其他员工产品，仅在例外情况下使用 SIPR NOFORN。环境：此任务的某些迭代应在指挥和控制网络退化、电磁频谱条件退化和/或退化、拒绝和中断的太空作战环境 (D3SOE) 下执行。此外，敌人和/或对手已采取行动创造反介入或区域拒止 (A2/AD) 条件。此任务不应在 MOPP 4 中进行训练。标准：参谋人员进行作战评估，该评估将完成任务、产生效果和实现目标的进展情况联系起来并反映出来，以实现意图中定义的指挥官最终状态。评估可以进行调整，提供指导和方向，使部队更有效。作战评估是根据 (IAW) ATP 5-0.3、既定时间表、指挥官的意图、上级总部的命令、陆军道德和标准操作程序 (SOP) 进行的，同时严格遵守 GO / NO-GO 标准，不得出现任何错误。
AF 产品公告 2024 年 4 月 29 日
1.空军已处理并发布了以下新/修订的出版物，以进行电子传播。电子产品可在以下网址下载：http://www.e-Publishing.af.mil 。组织和/或客户可以通过仓库管理系统在线订购实体产品：https://wmsweb.afncr.af.mil/wms/ 。修订上级总部出版物时，必须在修订上级总部出版物之日起 180 天内对实施出版物进行适当修订/撤销/认证为最新出版物。
![arxiv：2404.08992v1 [cond-mat.soft] 2024年4月13日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\24bf732e6ee1da694508e12ff0c2919dca3e7269.webp)
arxiv：2404.08992v1 [cond-mat.soft] 2024年4月13日
在最近的一项工作中，我们简要引入了一个新的水结构指数，与以前的指标不同，该指标是专门针对散装条件以外的通用环境而设计的，使其适用于水合和纳米浓度设置。在这项工作中，我们将详细研究该指标，证明其能够揭示局部结构与液态水中能量之间的微调相互作用的存在。该分子原理可以建立扩展的氢键网络，同时允许通过对不协调的位点进行汇总，从而存在网络缺陷。通过研究不同的水模型和包括正常液体和超冷的不同温度，该分子机制将被证明是大量水的两态行为的基础。另外，通过研究功能化的自组装单层和多样的石墨烯状表面，我们将表明，该原理在水合和纳米填充条件下也是可操作的，从而推广了两种水的水的有效性到这些情况。这种方法将使我们能够定义条件的润湿性，从而准确地衡量了疏水性和可靠的填充和干燥过渡的预测因子。因此，它可能开放了阐明水在生物物理学和材料科学领域的积极作用的可能性。作为初步步骤，我们将研究石墨烯样系统（平行石墨烯片和碳纳米管）的水结构和亲水性，作为限制维度的函数。要实现V4的编程代码，请转到：https：//github.com/nicolas-loubet/v4s
![arxiv：2404.10760v1 [CS.CV] 2024年4月16日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\70d947aa8f66b82096ce4a7550447a2d8add3f1e.webp)
arxiv：2404.10760v1 [CS.CV] 2024年4月16日
抽象异常检测（AD）通常集中于检测用于工业质量检查和医疗病变检查的异常区域。然而，由于特定的方案目标，AD的数据量表相对较小，与经典视觉任务（例如对象检测和语义分割）相比，评估指标仍然不足。为了填补这些空白，这项工作首先通过将可可扩展到广告字段来构建一个大规模和通用可可AD数据集。这可以在此挑战性的基准中对不同方法进行公平的评估和可持续发展。此外，当前的指标（例如AU-ROC）几乎在简单的数据集上达到饱和，该数据集对不同方法进行了全面评估。受到分割领域的指标的启发，我们提出了几个更实用的阈值依赖性AD特异性指标，即M f 1。2。8，MACC。 2。 8，miou。 2。 8和miou-max。 是由GAN反演高质量重建能力的促进的，我们提出了一个简单但功能更强大的Invad框架，以实现高质量的效果重建。 我们的方法改善了对流行的MVTEC AD，VISA和我们新提出的可可AD数据集的基于重建的方法的有效方法，在多类无监督的设置下，只有一个单个检测模型经过训练以检测不同类别的异常。 广泛的消融实验证明了我们入侵的每个组成部分的有效性。 完整的代码和模型可在https://github.com/zhangzjn/ader上找到。8，MACC。2。8，miou。2。8和miou-max。是由GAN反演高质量重建能力的促进的，我们提出了一个简单但功能更强大的Invad框架，以实现高质量的效果重建。我们的方法改善了对流行的MVTEC AD，VISA和我们新提出的可可AD数据集的基于重建的方法的有效方法，在多类无监督的设置下，只有一个单个检测模型经过训练以检测不同类别的异常。广泛的消融实验证明了我们入侵的每个组成部分的有效性。完整的代码和模型可在https://github.com/zhangzjn/ader上找到。
![arxiv：2304.05504v1 [Quant-ph] 2023年4月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\287110af8e9f4df66dc259780ad249c828a68146.webp)
arxiv：2304.05504v1 [Quant-ph] 2023年4月11日
与量子设备和标准电信通道兼容的纠缠光子对的产生对于远程量子量子网的发展至关重要。除波长外，对于高接口的效率，带宽匹配和产生对的高指标是必需的。满足所有这些条件的高速，强大的纠缠来源仍然是一个出色的实验挑战。在这项工作中，我们研究了一个基于温暖的Rubidium蒸气中的钻石配置中的四波混合的纠缠来源。我们从理论上和实验研究了一种新的工作状态，并展示了一种纠缠源，该纠缠源产生高度非分类的795和1324 nm光子对。使用此源，我们能够实现大于10 7 /s的纠缠纠缠率，比以前报道的原子源高的数量级。此外，鉴于我们来源与电信基础架构和原子系统的本地兼容性，这是迈向可扩展量子网络的重要一步。
![arxiv：2302.01579V2 [CS.CV] 2023年4月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\24e2e5223943bc4be28038f7ee750871be36b74d.webp)
arxiv：2302.01579V2 [CS.CV] 2023年4月10日
最近具有神经辐射场的3D感知GAN方法发展迅速。然而，当前方法将整个图像建模为整体神经辐射场，这是合成结果的部分语义编辑性。由于NERF通过像素呈现图像像素，因此可以在空间维度中拆分NERF。我们提出了一个用于语义3D感知的孢子合成和操纵的组成神经辐射场（CNERF）。cnerf将图像划分为语义区域，并学习每个区域的独立神经辐射场，并最终将它们融合并呈现完整的图像。因此，我们可以独立地操纵合成的语义区域，同时固定其他部分不变。此外，CNERF还设计为在每个语义区域内的形状和纹理。与最先进的3D感知GAN方法相比，我们的方法是细粒度的语义区域操作，同时是高质量的3D一致合成。消融研究表明了我们方法使用的结构和损失功能的有效性。此外，实际图像反转和卡通肖像3D编辑实验证明了我们方法的潜力。可用源代码：https：//github.com/tianxiangma/cnerf
![arxiv：2305.08060v2 [CS.SE] 2024年4月24日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\af2d83b1b0da84a24ba64f62f94c32bbecd1cb70.webp)
arxiv：2305.08060v2 [CS.SE] 2024年4月24日
基于抽象模拟的测试是确保自动驾驶软件可靠性的重要步骤。实际上，当公司依靠第三方通用模拟器（无论是内部还是外包测试）时，测试结果对真正的自动驾驶汽车的概括性就受到威胁。在本文中，我们通过引入数字兄弟姐妹的概念来增强基于仿真的测试，这是一种多用模拟器方法，该方法在多个具有不同技术的通用模拟器上测试给定的自动驾驶汽车，该工具在测试过程中作为合奏集体运作。我们在一个案例研究中的方法举例说明了我们的方法，该案例研究着重于测试自动驾驶汽车的车道保存组件。我们使用两个开源模拟器作为数字兄弟姐妹，我们从经验上比较了这种多模拟器方法与在大型测试用例上的物理缩放自动驾驶汽车的数字双胞胎进行比较。我们的方法需要以道路点序列的形式为每个单独的模拟器生成和运行测试用例。然后，使用特征图在模拟器之间迁移测试用例，以表征锻炼的驾驶条件。最后，联合预测的失败概率是计算的，并且仅在兄弟姐妹之间达成一致的情况下才报告失败。我们的经验评估表明，数字兄弟姐妹的集合故障预测因子优于每个单独的模拟器，可以预测数字双胞胎的故障。我们讨论了案例研究的发现，并详细介绍了我们的方法如何帮助对自动驾驶软件自动测试感兴趣的研究人员。
资格图表 2022 年 4 月 19 日.xlsx - MyNavyHR
非特定等级的 SDAP 职位 (NEC 8xxx) 要求水手在其正常社区特定专业知识之外工作，这通常会导致报告日期与完全胜任指定职位之间的时间延长。根据 SDAP 政策，指挥官不会提交水手在 8xxx 职位接受 SDAP 的申请，直到所有资格（包括个人资格标准和指导观察）都已完成并且成员完全合格并在特殊职责岗位上服役。