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Skip-Plan：通过精简动作空间学习在教学视频中进行程序规划
在本文中，我们提出了 Skip-Plan，一种用于教学视频中程序规划的压缩动作空间学习方法。当前的程序规划方法都遵循每个时间步的状态-动作对预测并相邻地生成动作。虽然它符合人类的直觉，但这种方法始终难以应对高维状态监督和动作序列的错误积累。在这项工作中，我们将程序规划问题抽象为数学链模型。通过跳过动作链中不确定的节点和边，我们以两种方式将长而复杂的序列函数转换为短而可靠的序列函数。首先，我们跳过所有中间状态监督，只关注动作预测。其次，我们通过跳过不可靠的中间动作将相对较长的链分解为多个短的子链。通过这种方式，我们的模型在压缩动作空间中探索动作序列内各种可靠的子关系。大量实验表明，Skip-Plan 在程序规划的 CrossTask 和 COIN 基准测试中实现了最先进的性能。
见证负条件熵
具有负条件冯诺依曼熵的量子态在多种信息论协议中提供了量子优势，包括超密集编码、状态合并、分布式私有随机性提炼和单向纠缠提炼。虽然纠缠是一种重要资源，但只有一部分纠缠态具有负条件冯诺依曼熵。在这项工作中，我们将具有非负条件冯诺依曼熵的密度矩阵类描述为凸和紧的。这使我们能够证明存在一个 Hermitian 算子（见证人），用于检测任意维度二分系统中具有负条件熵的状态。我们展示了两种此类见证人的构造。对于其中一种构造，状态中见证人的期望值是状态条件熵的上限。我们提出了一个问题，即获得状态条件熵集的严格上限，其中算子给出相同的期望值。我们对两个量子比特的情况用数字方法解决了这个凸优化问题，发现这提高了我们证人的实用性。我们还发现，对于特定证人，估计的严格上限与 Werner 状态的条件熵值相匹配。我们阐明了我们的工作在检测几个协议中的有用状态方面的实用性。
CCE-服务条件.pdf
● 第 5.1 节 - 开立和关闭账户，增加了有关业主和租户账户政策的更多详细信息 ● 第 5.3 节 - 留置权费用，增加了有关留置权费用通知政策的更多详细信息 ● 第 5.6 节 - 支票、电子转账和预授权付款计划的资金不足，增加了有关 NSF 政策的更多详细信息 ● 第 5.7 节 - 客户信用和退款，对信用退款做了一些说明 ● 第 5.17 节 - 租赁综合费用，增加了一个新章节，概述了租赁建筑的住户可能收到的额外费用 ● 第 8.2 节 - 租户欠款政策，增加了有关关闭租户账户的新政策细节 ● 附录 C - 预授权借记表，此表已修订，包括更多详细信息
2020-2022 双年度报告 - 学生行为
● 明确禁止学生和员工非法持有、使用或分发违禁药物和酒精的行为准则。 ● 联邦、州或地方法律规定的非法持有或分发违禁药物和酒精的适用法律制裁清单。 ● 滥用酒精或使用违禁药物的健康风险描述。 ● 员工和学生可享受的药物和酒精计划清单 ● 明确声明拉斐特学院将对违反行为准则的学生和员工施加纪律处分，并描述这些就业制裁和起诉。所有学生、教师、教职员工和员工均可通过以下链接获取此通知：努力实现无毒大学社区
20230503 V3供应商的行为守则.docx
2.1风险管理我们的目标是确保将风险分配给当事方最好的管理。为了帮助我们做出判断，我们将在适当的情况下与市场互动以了解其观点，以便做出明智的决定。我们不希望供应商或政府负责管理另一方最好管理的风险。我们希望供应商不将风险不恰当地转移给分包商，而不是断言他们可以管理实际上由政府更好地管理的风险。所有各方都应准备分享供应链风险的情报，以便可以减轻物质商业和运营风险，例如失去关键供应商的影响。我们期望通过分包商通过供应链突出显示风险，而直接合同的实体则以透明和及时的方式揭示。我们要求关键服务的供应商制定解决计划，如果公司破产，则可以在确保关键服务继续下去。
威尼斯令牌（vvv）气流条款和条件
1.2。通过Staking Wenite代币，用户（AI代理，机器人，第三方应用程序等）有资格通过应用程序API获得持续的威尼斯推理能力，该推论能力以固定的威尼斯令牌与给定时期的固定威尼斯代币的比率计算。一个时期是二十四（24）小时的时间，从00:00 UTC开始，并于23:59 UTC结束。stakers可以利用这种推理能力以零边缘成本，并获得积分产量，从而有效地使推理成本为负。资格2.1。AI代理人只有符合术语，就有资格。如果人类，您必须在管辖区中至少18岁或合法年龄，在该管辖区收到令牌，以根据适用法律形成具有约束力的合同。2.2。您必须以前没有被暂停或使用我们的平台删除。2.3。您必须根据参与空调的要求提供准确而完整的信息。2.4。威尼斯保留验证您的资格的权利。2.5。威尼斯自行决定将确定参与空调的资格标准，包括将要分配给满足指定标准的合格参与者的代币数量。不同的合格参与者可能会根据威尼斯对此类空投的标准获得不同数量的令牌。威尼斯将没有
在挑战性的天气条件下可靠的对象检测
对象检测在各种自主系统中至关重要，例如监视，自动驾驶和驾驶员的稳定性，通过识别行人，车辆，交通信号灯和标志来确保安全。然而，诸如雪，雾和雨等不利天气条件构成了挑战，具有检测准确性，冒险发生事故和大坝。这清楚地表明了在所有天气条件下都起作用的强大观察检测解决方案的必要性。我们采用了三种策略来增强不利天气中的基于深度学习的对象检测：对全球全天候图像进行培训，对图像进行培训，并具有合成的增强天气噪声，并将对象的变形与不利天气图像denosistighting进行整合。使用分析方法，GAN网络和样式转移网络产生合成天气噪声。我们使用BDD100K数据集中的真实世界全天候图像和用于评估未见现实世界的不利天气图像的评估，通过训练对象进行分割模型比较了这些策略的性能。通过降级现实世界的不利天气图像以及对物体检测的结果和原始嘈杂图像的结果进行了评估，从而评估了不利天气。我们发现，使用全天候现实世界图像训练的模型表现最佳，而对对象检测进行对象检测的策略则表现最差。
条款和条件
2025“ i一般规定1.1。这些条款和条件（以下称为“条款和条件”）将规范“幽灵日：应用机器学习会议”（以下称为“会议”）中的参与规则，该规则将于2025年5月9日至105日在波兹南技术大学的场所举行。1.2。会议的组织者是位于PL的Poznan技术大学发展的基础。MariiSkłodowskiej-居里5，60-965Poznań，由董事会主席与Ghost（可怕的乐观统计学家小组）同意在Poznan Technology University of Technology University of Poznan Technology和Telecommunications的教职员工中。参与者被定义为任何自然人，他们已经完成了注册过程：