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虚拟量子资源提炼：总体框架与应用
1 东京大学基础科学系，东京 153-8902，日本 2 南洋理工大学数理科学学院南洋量子中心，新加坡 637371，新加坡 3 北京大学前沿计算研究中心，北京 100871，中国 4 北京大学计算机学院，北京 100871，中国 5 数学量子信息 RIKEN Hakubi 研究团队，RIKEN 先驱研究集群，以及 RIKEN 量子计算中心，埼玉县和光市 351-0198，日本 6 东京大学研究生院物理学系，东京文京区 113-0033，日本 7 新加坡国立大学量子技术中心，新加坡科学路 2 号 3 号，新加坡 117543，新加坡 8 CNRS-UNS-NUS-NTU 国际联合研究单位，UMI No. 3654，新加坡 117543，新加坡
用原始特征重新思考知识蒸馏
用于半分割的大多数现有知识蒸馏方法着重于从原始特征中提取各种复杂知识。但是，这种知识通常是手动设计的，并且像传统功能工程一样依赖于先前的知识。在本文中，我们旨在提出一种使用RAW功能的简单有效的功能蒸馏方法。为此，我们重新审视了功能蒸馏中的开创性工作，Fitnets可以将平方误差（MSE）损失（MSE）损失最小化。我们的实验表明，在某些情况下，这种幼稚的方法可以产生良好的结果，甚至超过了一些精心设计的方法。但是，它需要仔细调整蒸馏损失的重量。通过将fitnets的损失函数分解为差异项和角度差项，我们发现角度差异项的重量受教师特征和学生特征的幅度的影响。我们通过实验表明，角度差异项在特征蒸馏中起着至关重要的作用，而不同模型产生的特征的大小可能会有很大变化。因此，很难确定各种模型的适合减肥体重。为了避免角度蒸馏术语的重量受到特征的影响，我们提出了角度蒸馏，并探索沿不同效率尺寸的蒸馏角度信息，以进行语义分割。广泛的例子表明，我们的简单方法对超级参数表现出极大的效果，并实现了语义细分的最先进的蒸馏性能。
使用原子精度高级制造技术的设备制造的光热替代品
在全球范围内的拟合水短缺越来越普遍。由于河流，湖泊和含水层等传统直接资源无法满足淡水的不断增长的需求，因此已经开发出了新兴技术，例如蒸馏和基于膜的分离，以从越来越具有挑战性的来源（例如废水或海水）中获得淡水。不幸的是，这些技术在纯化过程中消耗了大量的能量，在能量和水之间做出了艰难的选择。一个独特但相关的挑战是资源提取操作的残差管理（例如液压压裂），其中大规模蒸发池通常代表生产力的瓶颈，这是由于废水量的缓慢减少。最近，一种新型技术，通常被称为太阳蒸汽产生，已经出现了通过利用太阳能来实现污染/盐水净化的，这可能有助于减轻
知识蒸馏以进行电子商务有效有效的相关性搜索
摘要确保用户查询和产品之间的文本相关性对于电子商务搜索引擎至关重要，以增强用户体验并促进寻找所需的产品。由于深度学习模型在语义理解中的功能，它们已成为相关匹配任务的主要选择。在实时电子商务方案中，由于其效率而通常使用基于表示的模型。另一方面，基于互动的模型虽然提供了更好的有效性，但通常既耗时又挑战在线部署。大语言模型（LLM）的出现标志着相关性搜索的显着进步，在应用于电子商务领域时呈现价值和复杂性。为了应对这些挑战，我们提出了一个新颖的框架，将基于高效相互作用的LLM提炼成基于低潜伏期的体系结构（即学生模型）。为了进一步提高LLM的有效性，我们建议使用柔软的人类标签和项目属性。我们的学生模型经过培训，以模仿相关文档与从LLM输出的不太相关产品之间的余量。实验结果表明，我们的模型可以改善相关性和参与度指标。与生产系统相比，我们的模型将NDCG@5提高了1.30％，单击的会话数量增加了0.214％。
在固体基础上建立视觉模型的模型
视觉模型（VLM）的最新进步在弥合计算机视觉和自然语言处理之间的差距方面取得了重大飞跃。然而，传统的VLM通过对有限和嘈杂的图像文本对进行对比学习训练，通常缺乏空间和语言的理解，可以很好地推广到密集的视觉任务或更少的通用语言。我们的方法，坚实的基础剪辑（SF-CLIP），通过隐式建立对经过大量单峰数据训练的基础模型的可靠的视觉和语言理解来避免此问题。sf-clip将对比的图像文本预测与大型基础文本和视觉模型的掩盖知识蒸馏。这种方法可以指导我们的VLM开发强大的文本和图像表示。结果，SF-CLIP显示出异常的零射击分类精度，并增强了图像和文本检索能力，为在YFCC15M和CC12M上训练的VIT-B/16的新最新状态。此外，在语义分割任务中，密集的每个斑点监督增强了我们的零射击和线性探针的性能。我们模型的一个了不起的方面是它的多语言能力，尽管主要接受了英语数据的培训，但通过多种语言的强劲检索结果证明了这一点。我们通过选择性地应用掩盖的蒸馏和教师单词嵌入的继承来实现所有这些改进，而无需牺牲培训效率。
UAD：机器人操纵中无监督的负担蒸馏
摘要：了解机器人必须在给定开放式任务中的非结构化环境中操纵对象。但是，现有的视觉负担预测方法通常仅在一组预定义的任务上手动注释的数据或条件。我们介绍了无监督的负担蒸馏（UAD），这是一种将负担知识从基础模型提炼到任务条件的辅助模型的方法，而无需任何手动注释。通过利用大型视觉模型和视觉模型的互补优势，UAD自动注释了一个具有详细的<指令，Visual Profiseance> Pairs的大规模数据集。仅在冷冻功能上训练一个轻巧的任务条件解码器，尽管仅在模拟中接受了对渲染的对象的培训，但UAD对野外机器人场景和各种人类活动表现出显着的概括。UAD提供的可负担性作为观察空间，我们展示了一项模仿学习政策，该政策证明了有希望的概括，可以看到对象实例，对象类别，甚至在培训大约10次演示后进行任务指令的变化。项目网站：https：//gpt-affordance.github.io/。
视觉到脑电图跨模态知识提炼，实现持续情绪识别
视觉模态是当前连续情绪识别方法中最主要的模态之一。与视觉模态相比，EEG 模态由于其固有的局限性（例如主体偏见和低空间分辨率）而相对不太可靠。这项工作尝试利用来自视觉模态的暗知识来改善 EEG 模态的连续预测。教师模型由级联卷积神经网络-时间卷积网络 (CNN-TCN) 架构构建，学生模型由 TCN 构建。它们分别由视频帧和 EEG 平均频带功率特征输入。采用两种数据划分方案，即试验级随机分流 (TRS) 和留一主体剔除 (LOSO)。独立的老师和学生可以产生优于基线方法的连续预测，并且使用视觉到 EEG 跨模态 KD 进一步改善了预测，具有统计显著性，即 TRS 的 p 值 < 0.01 和 p 值 < 0。 05 用于 LOSO 分区。训练后的学生模型的显着性图显示，与活跃价态相关的大脑区域并不位于精确的大脑区域。相反，它来自各个大脑区域之间的同步活动。与其他波段相比，频率为 18 − 30 Hz 和 30 − 45 Hz 的快速 beta 和 gamma 波对人类情绪过程的贡献最大。代码可在 https://github.com/sucv/Visual _ to _ EEG _ Cross _ Modal _ KD _ for _ CER 获得。
在一般量子资源理论中对一次性蒸馏进行基准测试
我们研究一般量子资源的一次性提炼，提供该任务中可实现的最大保真度的统一定量描述，并揭示广泛资源类别之间的相似性。我们建立了适用于所有凸资源理论的资源提炼的基本定量和定性限制。我们表明，每个凸量子资源理论都承认纯粹的最大资源状态的有意义的概念，该概念最大化了几个操作相关性的单调并在提炼中得到使用。我们赋予广义鲁棒性度量以操作意义，作为在许多资源类别中提炼此类最大状态的性能的精确量化器，包括二分和多分纠缠、多级相干性以及整个仿射资源理论家族，其中包括不对称、相干性和热力学等重要示例。