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内存恢复对准器
哈里亚纳邦，印度摘要 - 牙科领域的形状记忆聚合物的出现，在很大程度上简化了工作。在诸如Archwires和Arigners（Archwires and Aligners）等各种正畸应用中的用法也已被证明至关重要。已知的合金，例如氧化锆和智能 - 密集是形状记忆材料的示例，在牙科中表现出智能行为。随着材料科学开发和应用这些智能材料的趋势的日益增加，这些材料可能会允许开创性的牙科疗法，并具有显着增强的治疗临床结果。可以将对准器的历史记录追踪回凯斯林，凯斯林（Kesling）描述了牙齿最终的牙齿定位器以及1945年的有效固定装置，然后是1964年的Nahoum2，开发了真空塑料的“牙齿轮廓”设备，这些设备是热塑性的，最适合牙齿使用。他开发了使用连续电器的概念，并进行了较小的增量变化，重大更正驾驶室是基于流行的Essix设备和Invisalign的构建而形成的。本文的目的是回顾形状记忆对准器的历史以及经过验证的研究，以及它将在正畸领域应用。本文还通过库存中的智能材料代替常规材料来讨论患者以及牙医的潜在好处。索引项 - 对准器，形状内存，CAT，SMP。
AASD：通过在多模式大型语言模型中对准投机解码来加速推理
多模式大型语言模型（MLLM）在视觉教学调整中取得了显着的成功，但由于大型语言模型（LLM）骨干的自动回归解码，它们的推论既耗时又耗时。传统的加速推理方法，包括模型压缩和从语言模型加速的迁移，通常会损害输出质量或有效整合多模式特征的face Challenges。为了解决这些问题，我们提出了AASD，这是一个新型的框架，用于加速使用精制的KV缓存并在MLLM中对准投机解码。我们的方法利用目标模型的缓存键值（KV）对提取生成草稿令牌的重要信息，从而有效地投机解码。为了减少与长多模式令牌序列相关的计算负担，我们会引入KV投影仪，以压缩KV缓存，同时保持代表性保真度。此外，我们设计了一种目标放射线注意机制，以优化草稿和目标模型之间的对齐方式，从而以最小的计算开销来实现真实推理情景的好处。主流MLLM的广泛实验表明，我们的方法在不牺牲准确性的情况下达到了2倍推理的速度。这项研究不仅为加速MLLM推断提供了有效且轻巧的解决方案，而且还引入了一种新颖的对齐策略，用于在多模式背景下进行投机解码，从而为未来的有效MLLM研究奠定了强大的基础。代码可在https://anonymon.4open.science/r/asd-f571上使用。
符合《人工智能权利法案》蓝图的人工智能？符合《人工智能权利法案》蓝图的人工智能？公司隐私声明透明度评估和公司隐私声明透明度评估和
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小语言模型的偏好一致蒸馏
与SLMS相比，LLMS与人类偏好相比表现出Supe-050 Rior对齐（OpenAI，051 2024; Georgiev et al。，2024）。因此，ex-052 iSting Works llms作为教师提炼053偏好知识（Bai等人，054 2022; Cui等。，2023; Tunstall等。，2024; Wang 055等。，2024; Yuan等。，2024）。所有这些作品056模型在LLM中的模型偏好知识比较了成对响应。例如，Bai 058等。（2022）使用对059培训奖励模型的教师注释的响应，该奖励模型通过加强学习指导学生060。同样，Tunstall 061等。（2024）采用教师模型以偏爱-062 ence注释，但使用蒸馏的直接优先优化 - 064（Rafailov等人）直接优化了学生063模型（Rafailov等人。，2023）在注释数据集上。065然而，这些066“教师通知者”提供的监督信号采用订购067
通过对比学习统一双空间嵌入以实现实体对齐
实体对齐 (EA) 旨在匹配不同知识图谱 (KG) 中的相同实体。基于图神经网络的实体对齐方法在欧几里得空间中取得了良好的效果。然而，KG 通常包含复杂的局部和层次结构，难以在单个空间中表示。在本文中，我们提出了一种名为 UniEA 的新方法，它统一了双空间嵌入以保留 KG 的内在结构。具体而言，我们同时学习欧几里得空间和双曲空间中的图结构嵌入，以最大化两个空间中嵌入之间的一致性。此外，我们采用对比学习来减轻由相似实体引起的错位问题，其中相似相邻实体的嵌入变得太近。在基准数据集上进行的大量实验表明，我们的方法在基于结构的 EA 方法中实现了最佳性能。我们的代码可以在https://github.com/wonderCS1213/UniEA上找到。
Uniqure宣布与FDA的一致性有关亨廷顿氏病AMT-130加速批准途径的关键要素
本新闻稿包含经修订的1933年《证券法》第27A条的含义和1934年《证券交易所法》第21E条的前瞻性陈述。除历史事实陈述以外的所有陈述都是前瞻性的陈述，通常由诸如“预期”，“相信”，“可以”，“可以”，“建立”，“估算”，“期望”，“目标”，“目标”，“”“期待”，“期待”，“期待”，“五月”，“五月”，“潜在”，“潜在”“预测”，“”“““”““”和“表达”，“”和“”，“”和“”前瞻性陈述基于管理层的信念和假设以及本新闻稿之日起可用于管理的信息。这些前瞻性陈述的示例包括但不限于有关的陈述：加速批准途径的可用性以及对AMT-130的额外批准研究的需求；该公司启动BLA RECRINCE活动的计划；该公司有能力为亨廷顿氏病的人们提供潜在的改变生活的疗法以及与之相关的时间表；该公司在2025年上半年与FDA进一步互动的计划； AMT-130的潜在临床和功能效应；该公司计划继续临床开发AMT-130；该公司关于I/II期研究的第三个队列的入学计划； NFL在CSF中的实用性是治疗益处的有效生物标志物。由于许多原因，公司的实际结果可能与这些前瞻性陈述中的预期有重大差异。这些风险和不确定性包括：与AMT-130的I/LL临床试验有关的风险，包括该试验中临时数据的风险可能无法预测后来的数据读数，这些数据将作为进一步监管互动的基础；与公司与监管机构的当前和未来互动有关的风险可能会影响临床试验的启动，时机和进度，其BLA提交计划以及监管批准的途径；与公司在AMT-130相关的业务发展工作的能力有关的风险；与公司使用倾向加权外部控制有关的风险与迄今为止临床结果的统计分析有关，以及监管机构是否会接受公司的方法作为加速批准的基础；与公司使用名义P值作为其统计分析的基础相关的风险；公司正在评估的测量是否继续被视为疾病进展的强大和敏感的测量；无论是RMAT指定还是任何加速途径，都将导致监管批准；公司继续建立和维护实现目标所需的基础设施和人员的能力；该公司在管理当前和未来的临床试验和监管过程方面的有效性；该公司在临床试验中证明其基因治疗候选者的治疗益处的能力；基因疗法的持续发展和接受；公司获得，维护和保护其知识产权的能力；以及公司为运营提供资金并根据需要和可接受的条件筹集额外资本的能力。这些风险和不确定性在公司定期提交给美国证券交易委员会（SEC）的“风险因素”的标题“风险因素”中更全面地描述，包括其在2024年2月28日向SEC提交的10-K表格报告的年度报告，其季度报告是在5月7日在2024年5月7日上提交的表格，该报告于8月1日至2024年5月7日，20024年11月5日，在2024年11月5日和2024年，并在2024年12月5日，并在2024年，以及该公司在2024年，以及该公司的其他时间。鉴于这些风险，不确定性和其他因素，您不应对这些前瞻性陈述过不依赖，除非法律要求，否则公司没有义务更新这些前瞻性陈述，即使将来有新的信息可用。
将人工智能与气候变化缓解结合起来
评估和塑造人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 对减缓气候变化的影响需要研究、政策和行业的共同努力。然而，关于 ML 如何影响现在和未来的温室气体 (GHG) 排放存在很大的不确定性。这在一定程度上归因于对此类排放影响可能发生的不同机制的描述不足，从而给测量和预测它们带来了困难。因此，我们引入了一个系统框架来描述 ML 对温室气体排放的影响，包括三类：(A) 与计算相关的影响，(B) 应用 ML 的直接影响，以及 (C) 系统级影响。使用这个框架，我们评估和确定影响评估和情景分析的研究和数据需求的优先顺序，并确定重要的政策杠杆。
犹他州的劳动力对准研究
这些对话发现了雇主之间关注的关键领域，包括耐用和技术技能的差距，缺乏基于工作的学习机会以及改善工业和高等教育之间伙伴关系的领域。这些发现为随后的调查的设计提供了信息，以更深入地探索这些主题。在调查后，对对后续讨论表示兴趣的特定调查受访者进行了第二轮访谈。这些访谈遵循了与最初的访谈的类似方法，该方法使用了针对受访者的专业知识量身定制的结构化但灵活的指南。但是，与第一轮不同，重点是扩大，背景和验证调查的定量发现，而不是发现新的领域要探索。这种两相访谈的方法确保了对雇主的观点的全面理解，同时还完善了所收集的见解。
序列对齐/地图格式规范
SAM代表序列比对/地图格式。这是一个选项卡划分的文本格式，该格式由可选的标头部分组成，并且是对齐部分。如果存在，则标题必须在对齐之前。标题线以“ @”开头，而对齐行则不。每条对齐线都有11个强制性字段，用于基本对齐信息，例如映射位置，可在特定信息的灵活或对齐器特定信息的可选字段数量变化。此规范适用于SAM和BAM格式的1.6版。每个SAM和BAM文件可以选择指定通过@HD VN标签使用的版本。有关完整版本的历史记录，请参见附录B。SAM文件内容为7位us-ascii，除了某些单独指定的字段值外，该值可能包含UTF-8中编码的其他Unicode字符。替代地，SAM文件是在UTF-8中编码的，但是仅在这些字段描述中明确指定的某些字段值中允许非ASCII字符。1