无监督的域适应性(DA)包括适应在标记的源域上训练的模型,以在未标记的目标域上表现良好,并具有某些数据分布变化。虽然文献中提出了许多方法,但公平和现实的评估仍然是一个悬而未决的问题,尤其是由于方法学困难在无监督环境中选择超参数。在Skada Bench的情况下,我们提出了一个框架,以评估DA方法的不同方式,除了在文献中很大程度上探讨的计算机视觉任务之外。我们对现有浅层算法进行了完整而公平的评估,包括重新加权,映射和子空间对齐。现实的超参数选择是通过嵌套的交叉验证和各种无监督的模型选择得分进行的,这两个模拟数据集都具有受控的偏移和现实世界数据集的不同模式,例如图像,文本,生物医学和表格数据。我们的基准强调了现实验证的重要性,并为现实生活中的应用提供了实用的指导,并对模型选择方法的选择和影响有了重要的见解。Skada-Bench是开源的,可再现的,可以通过新颖的DA方法,数据集和模型选择标准轻松扩展,而无需重新评估竞争对手。Skada-Bench可在https://github.com/scikit-adaptation/skada-bench上在github上获得。
摘要本文实验研究了与最大基数匹配问题的实例相遇时,通过D波商业化的模拟量子计算机的行为,这些问题被专门设计为难以通过模拟退火而解决。我们在各种尺寸的情况下基准一个D-Wave“华盛顿”(2倍),具有1098个操作码头,并观察到,除了其中最琐碎的最小的所有情况外,它都无法获得最佳的解决方案。因此,我们的结果表明,量子退火至少在D-Wave设备中实现,与类似的退火相同的陷阱,因此提供了其他证据,表明存在多项式的问题,即这种机器无法有效地求解最佳性。此外,我们研究了Qubits互连拓扑的程度,以解释后一种实验结果。特别是我们提供的证据表明,这些拓扑的稀疏性会导致人为膨胀大小的QUBO问题,可以部分解释上述令人失望的观察结果。因此,本文暗示,要释放量子退火方法的潜力,必须使用密度的互连拓扑。
小型工业发展银行(SIDBI)于1990年4月2日根据印度议会的法案成立,是微型,中小型企业(MSME)部门的促进,融资和发展的主要金融机构,以及从事类似活动的机构的合作。多年来,Sidbi一直在努力实现MSME部门的可持续发展,开创性的努力在创造经济财富方面表现出来,其分配给平等社会,同时保留了该国的生态财富。Sidbi的使命是“促进和加强向MSMES的信贷流程,并解决MSME生态系统中的财务和发展差距”。sidbi正在与愿景“成为一个单一的窗口,可以满足MSME行业的财务和发展需求,以使其使其强大,充满活力且具有全球竞争力,以将Sidbi品牌定位为首选客户友好的机构,并通过现代技术平台来增强股东财富和最高公司价值观。Sidbi的主要运营领域之一是风险投资和投资领域,其中包括风险投资基金基金运营以及为促进 /开发和创新筹集的其他活动LED MSMES / Startups和创业生态系统。Sidbi坚信其人力资源是其最有价值的资产。Sidbi是一个平等的机会雇主,并提供平等的就业机会,而没有任何歧视,颜色,残疾,婚姻状况,国籍,种族,宗教,性别等。该银行正在寻找动态和雄心勃勃的年轻人成为Sidbi增长故事的一部分,并邀请以下申请以以下合同:
摘要 - 虽然自动驾驶的能力已迅速发展,但融合到密集的交通仍然是一个重大挑战,但已经提出了许多针对这种情况的运动计划方法,但很难对其进行评估。大多数现有的闭环模拟器依赖于其他车辆的基于规则的控件,这导致缺乏多样性和随机性,因此无法准确评估高度交互式场景中的运动计划能力。此外,传统的评估指标不足以全面地评估密集流量合并的性能。回应,我们提出了一个闭环评估基准,用于评估合并方案的运动计划功能。我们的方法涉及在大规模数据集中训练的其他车辆,具有微观行为特征,可显着提高复杂性和多样性。此外,我们通过利用大型语言模型来评估每种自动驾驶汽车合并到主要道路上来重组评估机制。广泛的实验证明了该评估基准的高级性质。通过此基准,我们获得了对存在方法的评估并确定了常见问题。我们设计的环境和车辆运动计划模型可以通过https://anonymon.4open.science/r/ bench4merge-eb5d访问。
摘要 — 生物技术和微电子技术的不断进步不断推动着有源植入式医疗设备(如起搏器)的小型化和功耗极限。植入式起搏器是电池供电的嵌入式系统,其自主性是延长设备寿命的重要制约因素。然而,起搏器的处理器消耗了大部分电池能量,因为它必须实时分析心脏活动。因此,选择合适的 CMOS 技术来制造处理器是至关重要的一点。在此背景下,本文提出了一种主要估算基于 ARM 的处理器功耗的方法。该方法已应用于意法半导体的三种制造技术。仿真结果表明,在温度为 27°C 的情况下,对于 HCMOS9A (1.2 V)、CMOS065 (1 V) 和 FDSOI (1 V) 技术,Cortex-M0+ 消耗的平均漏电功率分别为 300 nW、136 nW 和 486 nW,有效能量分别为 398 µW/MHz、49.9 µW/MHz 和 20.3 µW/MHz。但是,通过将电源电压降低至 0.8 V,FDSOI 技术可以获得与 CMOS065 类似的漏电功耗。最后,在功耗、面积和价格标准方面,CMOS065 似乎是在功耗、面积和成本方面提供最佳折衷的技术,即使温度升高 10°C 会导致这三种技术的平均漏电功率增加 30% 至 54.5%。
摘要从约翰内斯堡间的平均平均值(Jibar)到南非兰特通过夜指数平均值(Zaronia)的过渡是南非金融市场的关键转变,旨在提高透明度和稳健性。与南非储备银行(SARB)实施这种分阶段的过渡,了解其财务影响至关重要。本文通过风险分析的全面价值(VAR)探讨了这种变化的影响,并检查了与金融工具有关的交易对方信用风险。使用带有随机跳跃的Cox-Ingersoll-Ross(CIR)模型,模拟了Jibar和Zaronia之间的正向扩散,表明尽管预期速率收敛,但波动率仍然存在。对潜在的未来暴露(PFE)的分析表明,遗留吉巴链路链接的工具仍然具有很大的风险。虽然整体过渡看起来顺利,不确定性,但受波动性和经济冲击的驱动,但需要仔细的管理。转变的成功依赖于有效的风险管理策略和SARB与市场参与者的清晰沟通。
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基于概念的解释方法,例如Conept瓶颈模型(CBMS),旨在通过将这些概念准确地归因于Net-Net Work的特征空间的关键假设,旨在通过将其决策与人为理解的概念联系起来,以提高机器学习模型的可解释性。但是,这种基本假设尚未得到严格验证,主要是因为该领域缺乏标准化的群众和基准来评估此类概念的存在和空间对齐。为了解决这个问题,我们提出了三个指标:概念全球重要性指标,概念存在和概念位置指标,包括一种可视化概念激活的技术,即概念激活映射。我们基准了事后CBM,以说明其能力和挑战。通过定性和定量实验,我们证明,在许多情况下,即使是由事后CBMS确定的最重要的概念也不存在于输入图像中。此外,当它们存在时,其显着性图无法通过在整个对象上激活或误导相关概念特异性区域来与预期区域保持一致。我们分析了这些局限性的根本原因,例如概念的自然相关性。我们的发现不需要更仔细地应用基于概念的解释技术,尤其是在空间解释性至关重要的环境中。
