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数据分布蒸馏的生成模型，用于广义零拍识别
在零射门学习（ZSL）领域，我们在广义零局学习（GZSL）模型中介绍了偏爱数据的模型。为了解决这个问题，我们引入了一个名为D 3 GZSL的端到端生成GZSL框架。对于更平衡的模型，该框架尊重所见和合成的未见数据分别为分布和分布数据。d 3 GZSL包括两个核心模块：分配双空间蒸馏（ID 2 SD）和分布外批处理蒸馏（O 2 DBD）。ID 2 SD在嵌入和标签空间中的教师学生成果对齐，从而增强了学习连贯性。o 2 dbd在每个批次样本中引入了低维度的低分布表示形式，从而捕获了可见类别和未看到类别之间的共享结构。我们的方法证明了其在既定的GZSL基准测试中的有效性，无缝地集成到主流生成框架中。广泛的例子始终展示D 3 GZSL提高了现有生成GZSL方法的性能，从而低估了其重新零摄入学习实践的潜力。该代码可在以下方面获得：https：//github.com/pjbq/pjbq/d3gzsl.git.git
![arxiv：2101.12190v2 [Quant-ph] 22 Sep 2021](/simg/1\1053115d13f432dfd228ebf1d66091e9e8bef726.webp)
arxiv：2101.12190v2 [Quant-ph] 22 Sep 2021
分布式量子信息处理对于构建量子网络和实现更广泛的量子计算至关重要。在此制度中，几个空间分开的各方共享一个多部分量子系统，最自然的操作是本地操作和经典通信（LOCC）。作为量子信息理论和实践的关键部分，LOCC导致了许多重要方案，例如量子传送。但是，由于LOCC的棘手的结构和近期量子设备设定的限制，设计实用的LOCC协议是具有挑战性的。在这里，我们介绍了LOCCNET，这是一个机器学习框架，促进协议设计和优化，用于分布式量子信息处理任务。作为应用程序，我们探讨了各种量子信息任务，例如纠缠蒸馏，量子状态歧视和量子通道模拟。我们发现具有明显改进的协议，特别是与量子信息感兴趣的量子状态有关的纠缠蒸馏。我们的方法为探索纠缠及其在机器学习中的应用开辟了新的机会，这将使我们对LOCC的力量和局限性有可能增强我们的理解。LOCCNET的实现可在Paddle Quantum中获得，这是一种基于PaddlePaddle Deep Learning Platform的量子机学习Python软件包。
![arxiv：2406.09417v2 [cs.cv] 2024年12月10日](/simg/a\a01340e85cd22d503b8ee6daae3d9c66045b6b0f.webp)
arxiv：2406.09417v2 [cs.cv] 2024年12月10日
得分蒸馏采样（SDS）已被证明是一个重要的工具，可以使大规模扩散先验用于在数据贫困域中运行的任务。不幸的是，SDS具有许多特征性伪像，这些伪影限制了其在通用应用中的有用。在本文中，我们通过将其视为解决从源分布到目标分布的最佳成本传输路径来理解SD及其变体的行为的进展。在这种新的解释下，这些方法试图将损坏的图像（源）传输到自然图像分布（目标）。我们认为，当前方法的特征伪影是由（1）最佳路径的线性近似以及（2）源分布估计差的差。我们表明，校准源分布的文本条件可以产生高质量的生成和翻译结果，而几乎没有额外的开销。我们的方法可以轻松地在许多域上应用，匹配或击败专业方法的性能。我们在文本到2D，基于文本的NERF优化，将绘画转换为真实图像，光学错觉生成和3D素描到现实中演示了其实用性。我们将我们的方法与现有的分数蒸馏采样方法进行了比较，并表明它可以用逼真的颜色产生高频细节。
![arXiv:2001.03508v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 10 日](/simg/9\921c2b1252cda40239d1db634a2c700c224216d3.webp)
arXiv:2001.03508v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 10 日
量子相干性是量子物理学的一个基本量子资源，描述了量子态表现出量子干涉现象的能力。它是量子信息处理中的重要组成部分[1]，并在量子计算[2, 3]、量子密码学[4]、量子计量学[5, 6]和量子生物学[7]等新兴领域发挥着核心作用。因此，随着近年来量子信息科学的发展[8–12]，相干性资源理论引起了越来越多的关注。量子资源理论有两个基本要素：自由态和自由操作[13–15]。在相干性资源理论中，自由态是在预先确定的参考基上对角的量子态。关于相干性资源理论中的自由操作集，目前尚无普遍的共识。基于各种物理和数学考虑，提出了几种相干性自由操作[12]。这里，我们集中讨论参考文献 [16] 中给出的严格非相干操作。参考文献 [17] 表明，严格非相干操作既不产生相干性也不利用相干性，并且在干涉测量方面有物理解释。因此，严格非相干操作是一组物理上符合良好动机的相干自由操作，也是自由操作的有力候选者。当我们执行量子信息处理任务时，纯相干态通常起着核心作用 [1]。不幸的是，由于量子系统不可避免地会受到噪声的影响，纯态很容易变成混合态。因此，相干性资源理论的一个核心问题是相干性提炼，即通过非相干操作从初始混合态中提取目标纯相干态的过程。最近，这个问题引起了很大的兴趣 [16, 18–28]。在文献 [16, 18, 19] 中，我们研究了通过各种非相干操作实现混合态相干性的渐近极限。另一种方案是一次性相干性蒸馏方案，即 pro-
Alper Kamil Bozkurt -UMD计算机科学
我的研究重点是通过神经符号表示，规范和验证来增强AI在机器人和自主系统中的可信度。我的目标是解决与现代RL相关的问题，例如缺乏逻辑理解，意外后果以及与安全，安全性和可靠性有关的问题。我目前的工作集中于通过对预训练（大型）模型的细胞调整和蒸馏来提取结构化知识或符号代表。
3D 医学轴向变压器：用于 3D 脑肿瘤分割的轻量级变压器模型
近年来，基于 Transformer 的模型在医学图像分割领域备受关注，研究也在探索将其与 Unet 等成熟架构相结合的方法。然而，这些模型对计算的要求很高，导致当前大多数方法都侧重于分割 MRI 或 CT 图像的 2D 切片，这会限制模型学习深度轴上语义信息的能力，导致输出边缘不均匀。此外，医学图像数据集（尤其是用于脑肿瘤分割的数据集）规模较小，这对训练 Transformer 模型构成了挑战。为了解决这些问题，我们提出了 3D 医学轴向 Transformer (MAT)，这是一种用于 3D 脑肿瘤分割的轻量级端到端模型，它采用轴向注意机制来降低计算需求，并通过-distillation 来提高在小数据集上的性能。结果表明，我们的方法比其他模型具有更少的参数和更简单的结构，实现了卓越的性能并产生了更清晰的输出边界，使其更适合临床应用。代码可在 https://github.com/AsukaDaisuki/MAT 上找到。关键词：深度学习、3D 脑肿瘤分割、3D Transformer、轴向注意力、自我蒸馏
![arxiv：2312.04066v4 [cs.cv] 2024年11月29日](/simg/2\299cce7dff37d86a05dd078f449eebfbae43ceb0.webp)
arxiv：2312.04066v4 [cs.cv] 2024年11月29日
无监督的域改编（UDA）试图通过利用标有标记的源数据集并将其知识传输到类似但不同的目标数据集的标记数据来超越标记数据。同时，当前视觉语言模型表现出显着的零拍词前字典能力。在这项工作中，我们将通过UDA获得的知识与视觉模型的固有知识相结合。我们引入了一种强大的指导学习计划，该计划采用零拍的预测来帮助源数据集和目标数据集对齐。对于强的指南，我们使用目标数据集的最自信的样本扩展了源数据集。此外，我们采用知识蒸馏损失作为弱指导。强大的指导使用硬标签，但仅应用于目标数据集中最自信的预测。相反，弱指南用于整个数据集，但使用软标签。薄弱的指导被用作知识蒸馏损失，并以（调整后的）零射击预测。我们表明，我们的方法从及时的视觉模型适应技术中得到了补充和好处。我们对三个基准（OfficeHome，Visda和Domainnet）进行实验和消融研究，表现优于最先进的方法。我们的消融研究进一步证明了我们算法的不同组合的贡献。
重建、更新、重塑：纽约市经济复苏蓝图 1
实现这些原则不仅需要“全政府”的参与，而且需要真正“全社会”的参与。如果美国的承诺是充满机遇的土地，那么纽约一直是这一承诺最纯粹的体现。我们知道，并且每天都在提醒我们，我们的国家和我们的城市从未完全实现过这一承诺。但只要我们共同努力，我们就可以而且必须继续为所有人争取更多的机会——以及平等的机会。
Malta-Flyer-April2023.pdf
随着社会向更大的电气化的过渡，将需要明显更具成本效益的电力。马耳他配对，高效的热交换器和冷却液系统与能源，动力和化学工业不可或缺的化学工业相结合，熔融盐储存技术在全球浓缩的太阳能电厂部署。它可以根据需要提供可再生能源，并产生清洁的工业热量，可用于种植国内制造和增强制造的金属，水蒸馏，食品加工和其他领域。
可再生能源与绿色技术
能源的分类，这些能源在农业领域的贡献，熟悉生物质在生物燃料生产中的利用及其应用，熟悉不同类型的沼气厂和气化炉、生物酒精、生物柴油。熟悉制团技术，太阳能介绍，太阳能集热器及其应用，熟悉太阳能设备：太阳能灶、太阳能热水器。太阳能应用：太阳能干燥、太阳能蒸馏、太阳能光伏系统及其应用，风能介绍及其应用。