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![arxiv：2309.01230v1 [cs.lg] 3月3日2023](/simg/d\d2e72203f027be48674d5802dcb409f48cd51138.webp)
arxiv：2309.01230v1 [cs.lg] 3月3日2023
通过动力学系统（LFADS）进行的潜在因子分析是一种基于RNN的变异序列自动编码器，可在降级高维神经活动方面在科学和工程领域的下游应用中实现最先进的性能。最近引入的变体和扩展继续证明了体系结构对神经科学中各种各样的问题的适用性。自从LFAD的原始进化开发以来，已经出现了新技术，这些技术使用动态计算图，最小化样板代码，构成模型配置文件并简化大型训练。在这些现代的Python库中构建，我们引入了LFADS-TORCH，这是LFAD的新开源实现，该实现统一了现有变体，旨在易于理解，配置和扩展。文档，源代码和问题跟踪可在以下网址提供：https：//github.com/arsedler9/lfads-torch。关键字：深度学习，神经科学，动力学系统
Riverlane 媒体包
关于 Riverlane 事实和数据 Riverlane 目前（2023 年 6 月）拥有一支由 90 名员工组成的国际团队，总部位于英国和美国。 Riverlane 已从私人投资者那里获得了 3300 万英镑的资金，包括种子轮、 A 轮和 B 轮融资。（2023 年 6 月） 创始年份：2016 年 创始人：Steve Brierley 博士，Boilerplate 首席执行官 Riverlane 的使命是让量子计算比以前想象的更快地发挥作用。 Riverlane 专注于突破实现实用量子计算的根本障碍——量子纠错。 Riverlane 正在通过构建 Deltaflow.OS（一种由可扩展控制系统和快速解码器组成的量子操作系统）以及深入了解纠错量子计算机的最佳量子算法来应对这一挑战。 Riverlane 获得了 Molten Ventures、Cambridge Innovation Capital、Amadeus Capital Partners 和剑桥大学的风险投资
财政简报：在密歇根州的竞争力基金
介绍了密歇根州竞争基金（MIIMCF）的制造是为了增强密歇根州利用大型联邦资金机会的能力，通过提供可用于赠款匹配基金要求或其他必要赠款标准的国家资金。在2023 PA 119中，为此目的拨款了3.368亿美元的GF/GP，这是2023-24财年的年度国家预算法。截至2025年1月，已有2.025亿美元的MIIMCF资金专门用于与各种联邦赠款计划相关的项目。余额为1.28亿美元，可用于其他项目。本摘要提供了有关MIIMCF的背景信息，描述了批准项目资金的过程，并提供有关已获得支持的项目的详细信息。b ackground MIIMCF是为了响应于2021年和2022年制定的三项联邦法规，为各州和地方政府提供了主要的资金机会：《基础设施投资和就业法》（IIJA，P.L.117-58，也称为《两党基础设施法》，《筹码法》 2022年（P.L.117-167）和2022年的《降低通货膨胀法》（IRA，P.L。117-169）。 这些行为为基础设施项目（例如道路，桥梁，水基础设施和宽带互联网）提供了资金，以增加对半导体的研究和制造，并分别扩大清洁能源和制造能力。 合并，这些联邦法案授权超过2万亿美元，最多10年，许多联邦赠款将分配给州和地方政府。117-169）。这些行为为基础设施项目（例如道路，桥梁，水基础设施和宽带互联网）提供了资金，以增加对半导体的研究和制造，并分别扩大清洁能源和制造能力。合并，这些联邦法案授权超过2万亿美元，最多10年，许多联邦赠款将分配给州和地方政府。MIIMCF作为州资金库，以提供州匹配资金并支持其他为获得联邦赠款奖励所必需的投资。MIIMCF是由2023 PA 119的普通政府预算（第5条）的样板第891节创建的。该法案将总计3.368亿美元的GF/GP拨款用于技术，管理和预算部（DTMB）的资金库。根据第5条第2023-24财年拨款2.868亿美元，并存入MIIMCF。剩下的5000万美元被拨款为2022-23财年第16条。此数量未沉积到MIIMCF中，但由第16条的样板第853节条件，该第16条与第891节基本相似，但下面描述了一些关键差异。
EV火灾表征，消防策略和滞留能量评估
semaglutide不符合国会和FDA在503B散装列表中列出的标准和标准，因为它不是存在复合的“临床需求”的批量药物。FDA已发布指南，以评估在503B批量列表中提名用于复合的大量药物的提名。1应用指南中描述的分析的第1部分（a），没有FDA批准的semaglutide药物的属性，这使得它们在医学上不适合针对指定条件治疗某些患者，因此，没有用于复合半卢比德的理由。ofa的提名引用了与semaglutide无关的一般属性，该属性可能使药物在医学上不合适，并包括有关强度，无活性成分，剂型或给药途径的样板陈述。，但OFA未能提供具体的理由来建立临床需要复合semaglutide。根据指南的第1（a）部分，FDA不应在503B批量列表中包括Semaglutide。2
信息技术投资基金
概述 2023 年公共法案 119 中的样板要求包括以下语言：第 838 条。第 1 部分中为信息技术投资基金拨出的资金应用于国家信息技术系统的现代化、本州网络安全框架的改进以及提高效率。MDTMB 应制定关于使用第 1 部分中为信息技术投资基金拨出的资金的计划。该计划应包括但不限于拟议信息技术投资项目的描述、信息技术投资项目的完成时间框架、信息技术投资项目的拟议成本、执行每个信息技术投资项目的员工人数、为每个信息技术投资项目签订的合同以及 MDTMB 认为必要的任何其他信息。MDTMB 应提交一份报告，其中包括计划和每个拟议信息技术投资项目的预期支出削减或超支。本报告提供有关 DTMB 为信息技术 (IT) 投资基金批准的信息技术项目的信息。本报告不提供本报告中列出的 IT 项目在 IT 投资基金之外使用的资金或资源的信息。这些信息反映了截至 2023 年 12 月 31 日的所有 IT 投资基金项目工作，并提供了迄今为止已批准项目的描述。
aqp：定量培训算法 - cran -r项目
说明定量培养学（AQP）项目的算法始于2009年，以与土壤概况可视化，聚合和分类为该包装（AQP）的土壤概况可视化，聚合和分类有关的一组松散相关的概念和源代码（AQP）。在过去的8年中，该项目已成长为一组相关的R包，这些套件可以使土壤概况数据的定量分析进行介绍和简化。central是一种专业功能和数据结构的新词汇，可以适应土壤概况信息的固有复杂性；释放学科以专注于想法而不是样板数据处理任务。这些功能和数据结构已经过敏感地测试和记录，应用于涉及数十万土壤材料的项目，并将其深入整合到广泛使用的工具中，例如土壤 AQP项目（AQP，SOILDB，SharpShootr，Soarphoreports套件）的组合在USDA-NRCS土壤科学分区内的常规数据分析中起着重要作用。 R套件的AQP套件提供了一个方便的平台，用于弥合Pe dometric理论和实践之间的差距。AQP项目（AQP，SOILDB，SharpShootr，Soarphoreports套件）的组合在USDA-NRCS土壤科学分区内的常规数据分析中起着重要作用。R套件的AQP套件提供了一个方便的平台，用于弥合Pe dometric理论和实践之间的差距。
2021-22 财年拨款摘要和分析
Y OUSEF R ABHI 2021 年 11 月 致：密歇根州众议院议员 来自：Mary Ann Cleary，主任 本 2021-22 财年拨款摘要和分析总结了 2021-22 财年州预算。目录后面的词汇表解释了本报告中用来描述密歇根州预算的术语。 预算概览提供了有关 2021-22 财年年初至今预算中使用的资源和主要资金变化的信息；还包括拨款和资金来源的摘要表。预算详情页面记录了每个预算领域已颁布的主要预算和样板变化。 在分析预算时，务必注意以下几点： 调整后总额是衡量州预算中包含的总资金额（包括联邦来源的支出）时使用的金额。 来自州来源的州支出（州限制加上 GF/GP）是衡量从纳税人那里收集的用于资助州支出的州资源数额时使用的金额。普通基金/一般用途 (GF/GP) 是衡量立法机构分配给各州计划的无限制州资源时使用的金额。预算细节部分的信息由 HFA 分析师提供；报告制作由行政助理 Kathryn Bateson 协调。众议院财政机构工作人员及其职责范围列在本出版物的封底内页。如果您有疑问或需要更多信息，请随时联系他们或我。
U24-Milestone-Template-508C.pdf
模板使用指南：该模板应作为起草U24奖励里程碑的一般指南。模板包含样板语言，并解决了所有U24共享的广泛类别。预计，该模板将大大调整为每个奖项，以与批准的目标的范围和步伐保持一致。该资金计划由NIH与合作协议首席研究员合作制定。的里程碑和成功标准，该标准将用于确定该裁决资助的努力是否应继续或中断。如果有道理，可以根据当年获得的数据和信息对未来的里程碑进行修订。除了里程碑外，有关持续资金的决定还将基于整个数据包的稳健性，该数据包充分允许对结果，总体进步，投资组合平衡和计划优先级，竞争性格局和资金的可用性进行解释。因此，延续是基于年度审查的所有可用证据，表明该项目将实现最初被同行评审的目标实现的目标。首席调查员的里程碑报告将在预算结束日期之前60天提交给Ninds赠款管理部门。Milestone报告将包含在通过RPPR的非竞争年度进度报告中。请注意，里程碑/进度报告应包括进度和里程碑成就的执行摘要，然后更详细地描述进度。NIH计划人员将使用此信息来评估数据软件包和前进路径的整体鲁棒性。里程碑：1年级
scijava ops：斐济及以后的改进算法框架
在科学成像硬件和软件上进行了数十年的迭代，不仅在图像数据集的大小，复杂性和异质性上产生了爆炸，而且在用于分析此数据的工具中也产生了爆炸。跨越不同的编程语言，框架和数据结构的大量图像分析工具本身就是必须适应新技术并整合已建立的例程以解决日益复杂问题的数据分析师的问题。虽然存在许多“桥梁”层来统一流行工具对，但仍需要使用一般解决方案来统一新的和现有的工具包。此处介绍的Scijava Ops库通过两个新颖的原则解决了这一需求。算法实现被声明为称为OPS的插件，无论其来自哪个工具包，都提供了一个均匀的接口。用户声明地表达了OP环境的需求，然后可以根据需求找到并适应可用的操作。通过使用这些原理而不是直接函数调用，用户可以在避免桥梁层的翻译样板的同时编写简化的工作流。开发人员可以轻松地扩展Scijava ops，以引入新的库和更多有效的专业算法实现，甚至立即构成现有的工作流量。我们提供了几种用例，显示了用户和开发人员的好处，以及对数据进行基准测试，以量化对整体分析性能的可忽略不计。我们最初在斐济平台上部署了Scijava Ops，但是它适合将来与其他分析平台集成。
法律文件中的生成性AI，窃和侵犯版权
本文分为三个部分。第一部分研究生成的AI，特别是大型语言模型（LLMS）。It focuses especially on three crucial technical aspects of these tools that bear on the issues of plagiarism and copyright: the presence of copyrighted materials in the data training set, the ability of researchers to prompt the tools to reproduce verbatim entire sections of copyrighted material as outputs, and the possibility that entire sections of copyrighted materials could be reproduced verbatim as outputs in the absence of intentional prompting (in other单词，用户可以提示工具并在不知不觉中获得受版权保护的材料的可能性）。第二部分探讨了法律界对窃的概念所采取的混乱和不寻常的方法。与许多其他专业不同，并且与他们作为法律专业的学生的经历相反，通常鼓励律师“ pla窃”，使用样板文件或重用其他人撰写的整个简介。鉴于此，使用生成AI是否构成律师的“窃”？这个问题的答案几乎不清楚，并且取决于许多活动部件。最后，第三部分探讨了生成AI的使用如何有可能为在实践中使用LLM的律师提出版权侵权问题。已经针对生成AI开发人员提起了十二起诉讼，其中一些声称训练这些工具的过程构成了侵犯版权，因此任何使用工具的使用本身就是侵权。这些诉讼刚刚通过法院制度努力，因此，对某些侵权理论的最终司法解决仍然是多年的。但是，我们已经知道这些工具从数据培训中重现文本的能力的知识应使律师在使用LLMS时停顿。