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cafgd：通过梯度下降自动填充上下文
最近，大型语言模型（LLMS）在传统的自然语言处理以外的领域取得了显着的成功，并且越来越有兴趣将LLMS应用于诸如代码生成，旅行计划和机器人控制之类的更一般性，但是这些模型仍然需要提高针对性的性能和特定领域或任务的概括能力。为了使Mod-Els更具体地了解各种任务，已提出提示学习将下游预测任务转换为语言模型任务。在提示学习方法中，大多数利用基于梯度的触发令牌搜索方法来自动上下文填充来完成任务。但是，这些方法并不总是提高LLM在完成任务时的准确性，尤其是在满足多种任务类型和不确定的输入句子时。触发令牌的选择通常缺乏特异性，从而导致模型性能。为了增强模型稳定性并生成更具针对性的触发令牌，我们通过平均梯度下降提出了上下文自动填充方法。与其他方法不同，我们的方法全面考虑了所有触发令牌与上下文之间的关系。提出的方法通过使用模型在所有触发令牌上的平均梯度选择一个令牌来选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择一个令牌来选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而最大程度地利用模板的可能性函数来选择一个令牌。我们分别在SST-2和SICE-E数据集上进行了实验，分别进行了情感分析（SA）和自然语言推断（NLI）任务。实验结果表明，具有平均触发令牌梯度的上下文自动填充方法可产生更好的性能。
实施疾病分类的梯度提升...
摘要 - 在2型糖尿病的分类中梯度增强算法的应用在提高侵略性的准确性方面显示出显着的结果。这项研究教授了各种研究，这些研究使用梯度提升来通过使用医疗数据集来预测2型糖尿病。结果表明，该算法能够达到-82％，比其他方法（例如随机森林和幼稚的贝叶斯）更好。通过确定有助于糖尿病发展的重要特征，梯度不仅提高了准确性，而且还为预防和管理这种疾病提供了宝贵的见解。这项研究的结果证明了机器学习在糖尿病早期诊断中的潜力，这对于公共卫生管理很重要。
基于梯度的特征归因于可解释的AI
Black-Box AI模型的激增促使需要解释内部机制并证明其可靠性是合理的，尤其是在高风险应用中，例如医疗保健和自动驾驶。由于缺乏对可解释的AI（XAI）的严格定义，已经开发了与解释性，可解释性和透明度有关的大量研究，以从各个角度解释和分析该模型。因此，通过详尽的论文清单，从各个方面对XAI研究进行全面概述变得具有挑战性。考虑到神经网络在AI研究中的普及，我们将重点缩小到XAI研究的特定领域：基于梯度的解释，可以直接用于神经网络模型。在这篇综述中，我们系统地探讨了迄今为止基于梯度的解释方法，并引入了一种新颖的分类法，将它们分类为四个不同的类别。然后，我们按时间顺序介绍了技术细节的本质，并强调了算法的演变。接下来，我们引入人类和定量评估以测量算法性能。更重要的是，我们证明了XAI中的一般挑战以及基于梯度的解释中的特定挑战。我们希望这项调查能够帮助研究人员了解最先进的进步及其相应的缺点，这可能引发他们对解决未来工作中这些问题的兴趣。
创新者梯度战术轮动策略ETF
投资涉及风险。本金可能损失。本基金采用积极管理方式，力求利用基于规则的投资流程提供超过标准普尔全球 BMI 的超额回报。无法保证本基金的投资目标一定会实现。本基金力求通过确定显示最强价格动量指标的全球股票市场部分来实现其投资目标，如下所述。根据其投资策略，本基金将投资于股票证券，其中包括直接投资于美国和非美国上市的普通股和存托凭证。本基金对非美国上市证券的直接投资可能以外币计价。本基金还可以购买利用美国存托凭证（“ADR”）或全球存托凭证（“GDR”）的非美国公司的股票证券。存托凭证（例如 ADR 或 GDR）可能会面临直接投资外国公司证券的某些风险，例如货币、政治、经济和市场风险，因为它们的价值取决于非美元计价的外国基础证券的表现。动量投资强调投资于近期表现优于其他证券的证券，因为这些证券的价值将继续上涨。之前表现出相对较高动量特征的证券可能不会经历正动量，或者可能比整个市场波动更大。高动量也可能表明证券价格已达到峰值，因此此类证券的回报可能低于其他投资方式的回报。基金和市场的表现
连续的随机梯度方法：第二部分
摘要在此贡献中，我们提供了对连续的梯度（CSG）方法的数值分析，包括来自拓扑优化和收敛速率的应用。与标准随机梯度优化方案相反，CSG不会从以前的迭代中丢弃旧梯度样品。相反，计算了依赖设计的集成权重以形成凸组合，以作为与当前设计下真正梯度的近似值。随着近似误差在迭代过程中消失，CSG代表了一种混合方法，就像纯粹随机方法一样开始，并且在极限中像完整的梯度方案一样行事。在这项工作中，CSG的效率是针对拓扑优化的实际相关应用的。这些设置的特征是大量的优化变量和一个目标函数，其评估需要以非线性方式串联的多个积分的数值计算。以前无法通过任何现有的优化方法解决此类问题。最后，关于收敛速率，提供了第一个估计值并在数值实验的帮助下确认。
量子密码学
固态等离子体Wakefield加速度最近引起了人们的关注，作为在1台电视/m或以下[1，2]下达到前所未有的超高加速度梯度的可行替代方案。在这种情况下，纳米制造技术的最新进展[3]开辟了具有具有不均匀性能的结构化等离子体的可能性。例如，碳纳米管（CNT）束和多层石墨烯的利用[4]具有产生稳定的等离子体的巨大潜力，其电子密度达到10^24 cm^-3，即比常规气体血浆高的数量级。作为新的合作努力的一部分，称为NanoACC（纳米结构在加速器物理学中的应用），我们进行了粒子中的粒子（PIC）模拟，以研究利用CNT阵列的激光驱动和光束驱动的预电目标激发。我们的结果证实了在电视/m量表上获得韦克菲尔德的成就。此外，我们已经观察到现象，例如自注射，次秒束形成以及微米尺度靶标内电子的加速，导致动力学能量约为10 meV。这些发现为操纵带电的粒子梁的有希望的可能性开辟了可能性，从而塑造了紧凑的加速器设计和辐射源的未来。此外，通过有效控制目标结构，固态等离子体在提取相关的束参数方面具有高度的可调性。在本文中，我们介绍了纳米ACC合作进行的研究概述，并讨论未来的实验计划以及潜在的应用。
LI金属宿主的新兴梯度设计的进步
开发的宿主已被认为是绕过Li Metal Anode（LMA）的固有缺陷的潜在对策，例如不受控制的树突生长，不稳定的固体电解质界面和无限体积的流量。要实现适当的LI住宿，尤其是LI金属的自下而上的沉积，近年来寄主材料的梯度设计，包括岩石生物性和/或电导率引起了很多关注。但是，仍然没有对这个快速发展的主题进行的关键和专门评论。在这篇综述中，我们试图全面总结和更新指导LI成核和沉积方面的相关进展。首先，讨论了有关LI沉积的基本原理，特别关注宿主材料的梯度设计原理。相应地，系统地审查了岩石性，电导率及其混合动力的方面的进展。最后，提供了对高级主机对实用LMA的梯度设计的未来挑战和观点，这将为未来的研究提供有用的指导。
硫磺特性模式和不同阶段的旋转梯度
enrico collantoni 1 *; Christopher R. Madan 2 *; Valentina Meregalli 1; Paolo Meneguzzo 1; Enrica Marzola 3; Matteo Panero 3; Federico d'Agata 3; Giovanni Abbate-Daga 3; Elena Tencons 1.4; Renzo Manara 1; Angela Favaro 1.4