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双子座去医学院：探索有关医疗挑战问题和幻觉的多模式模型的功能
增量学习（IL）在视觉和自然语言处理（NLP）社区中一直是一个长期存在的问题。近年来，随着预先训练的语言模型（PLM）在各种NLP下游任务中取得了显着的进步，将PLM作为骨架作为骨架已成为NLP IL最近研究的普遍做法。大多数人认为灾难性遗忘是实现IL绩效的最大障碍，并提出了各种技术来克服这一问题。但是，我们发现这个假设是有问题的。具体来说，我们在四个分类任务（文本分类，意图分类，关系提取和命名实体识别）上进行了20多种方法，但可以在两个最受欢迎的IL设置（类增量和任务提名）中，并揭示其中大多数人严重低估了PLMS固有的反遗产能力。基于观察结果，我们提出了一种令人沮丧的简单方法，称为seq* for plms。结果表明，与ART（SOTA）IL方法相比，SEQ*具有竞争性或卓越的性能，但需要训练参数和培训时间明显较少。这些发现敦促我们用PLM重新审视IL，并鼓励未来的研究对PLM中的大型遗忘有根本的了解。数据，代码和脚本可公开可用1。
中期可靠性采购的增量 ELCC 研究...
CPUC 的中期可靠性 (MTR) 决定 (D.21-06-035) 要求采购 11,500 兆瓦 (MW) 的净合格容量 (NQC)，并要求标准化有效负荷承载能力 (ELCC) 值。这些标准化值允许负荷服务实体 (LSE) 了解各种增量资源类型的合规值，并使 CPUC 确信增量采购将满足其确定的采购需求。本报告介绍了用于遵守 CPUC 的 MTR 决定的 ELCC 值的更新。2023 年（“第 1 部分”）和 2024 年（“第 2 部分”）合规日期的 ELCC 值已在 2021 年 10 月 CPUC 的一份报告中最终确定。本报告介绍了之前报告的 2025 年（“第 3 部分”）和 2026 年（“第 4 部分”）合规日期的 ELCC 值的更新。此外，本报告根据 2023 年 1 月 13 日提出的综合资源规划 (IRP) 拟议决定，提出了 2027 年 (“第 5 部分”) 和 2028 年 (“第 6 部分”) 的 ELCC 值，该决定提议进行额外的 MTR 采购。该研究还与之前的 ELCC 研究进行了比较，并考虑了 ELCC 不确定性的驱动因素。E3 和 Astrapé 作为 CPUC 的技术顾问，使用 Astrapé 的战略能源和风险评估模型 (SERVM) 随机负荷损失概率 (LOLP) 模型进行了这项研究。
关于 Alectra 增量资本模块的决定和命令
ICM 政策的制定是为了解决分销商在价格上限 IR 利率制定计划期间产生的资本投资需求，这些需求是计算出的重要性阈值的增量。ICM 是分销商从客户那里收取额外收入以资助服务成本申请之间的几年内资本支出的一种手段。ICM 适用于可自由支配或不可自由支配的项目，不限于非常或意外的投资。但是，ICM 资金不适用于对分销商运营没有重大影响的项目。与 ICM 类似，ACM 的制定是为了解决分销商在价格上限 IR 年度内的资本需求。根据 ACM 报告，ACM 计划在重新定基年度作为服务成本申请的一部分。ACM 的目的是协助提高监管效率。4
中期可靠性采购的增量ELCC研究
CPUC最近的11,500兆瓦（MW）净资格容量（NQC）采购订单需要标准化的ELCC值，以便LSES知道各种增量资源类型的合规性值，并且CPUC可以确信增量取得的收购将满足其确定的采购需求。本报告介绍了用于2023（“ Tranche 1”）和2024（“ Tranche 2”）合规性的有效负载携带能力（ELCC）值（MTR）的中期可靠性（MTR）决策（D.）21-06-035。该决定的订购段落（OP）15要求CPUC工作人员在2021年8月31日之前发布该价值。本报告还包括2025（“ Tranche 3”）和2026（“ Tranche 4”）合规性日期的指示性ELCC值，仅用于信息。这些合规性日期的值必须在2022年12月31日之前完成和发布。e3和Astrapé使用Astrapé的战略能源和风险评估模型（SERVM）随机损失负载概率（LOLP）模型作为CPUC的技术顾问生产了该报告。
创建税收增量财务区第7号
威斯康星州法规§66.1105规定了为麦克法兰村创建和修改税收增量融资地区的过程。法律要求公开投入TIF创建和修正案，包括计划委员会举行的公开听证会，讨论了TIF信息，并且公民可以对TIF区的创建或修正案进行合理的个人意见。需要进行三步批准程序才能创建和修改TIF地区，包括计划委员会，乡村委员会和联合审查委员会的批准。在本地，麦克法兰还包括其社区发展局对项目计划草案的审查和建议。表1列出了麦克法兰税税收融资区编号7过程。
增量动作分割的连贯的时间合成
数据重播是图像的成功增量学习技术。它通过保留原始或合成的先前数据的储存库来防止灾难性的遗忘，以确保模型在适应新颖概念的同时保留过去的知识。但是，它在视频域中的应用是基本的，因为它只是存储了框架以进行动作识别。本文首次探讨了视频数据重播技术的递增动作分割，重点是动作时间段。我们提出了一个时间连贯的动作（TCA）模型，该模型代表使用生成模型而不是存储单个帧的动作。捕获时间连贯性的调节变量的集成使我们的模型了解随着时间的流逝的作用进化。因此，TCA为重播产生的动作段是多种多样的，并且在时间上是连贯的。在早餐数据集上的10任任务增量设置中，与基准相比，我们的AP可以显着提高准确性高达22％。
使用混合增量非线性的稳健飞行控制...
近年来，无人驾驶飞行器 (UAV) 已广泛应用于民用和军事用途，例如交通监控、配送任务和地理测量。它们可以替代暴露于重复任务或危险环境中的载人飞机，从而降低运营成本 [1, 2]。根据任务环境，无人机可能需要通过干扰进行鲁棒控制。此外，根据无人机的形式，它可能被设计为非线性、高度耦合、不确定、时变的系统。典型的控制方法已经变得难以满足系统的良好性能。因此，提出了一种通过微分陀螺仪中测量的角速度来利用角加速度进行飞行控制的控制方法 [3]。战斗机VAAC采用角加速度控制概念提出后，通过反馈角加速度可以提高系统的鲁棒性，如增量非线性动态逆（INDI）[4, 5]、带噪声的角加速度滤波器[6]。将角加速度反馈应用于控制系统有三个主要优点。
使用混合增量非线性的稳健飞行控制...
近年来，无人驾驶飞行器 (UAV) 已广泛应用于民用和军事用途，例如交通监控、配送任务和地理测量。它们可以替代暴露于重复任务或危险环境中的载人飞机，从而降低运营成本 [1, 2]。根据任务环境，无人机可能需要通过干扰进行鲁棒控制。此外，根据无人机的形式，它可能被设计为非线性、高度耦合、不确定、时变的系统。典型的控制方法已经变得难以满足系统的良好性能。因此，提出了一种通过微分陀螺仪中测量的角速度来利用角加速度进行飞行控制的控制方法 [3]。战斗机VAAC采用角加速度控制概念提出后，通过反馈角加速度可以提高系统的鲁棒性，如增量非线性动态逆（INDI）[4, 5]、带噪声的角加速度滤波器[6]。将角加速度反馈应用于控制系统有三个主要优点。
通过增量脉冲重复实现时间高效的 Qudit 门......
摘要 — 当前构建量子计算机的努力主要集中在双态量子比特上，这通常涉及抑制随时可用的更高状态。在这项工作中，我们打破了这种抽象，并为广义 d 状态量子比特上的门合成了短持续时间控制脉冲。我们提出了增量脉冲重新播种，这是一种实用的方案，它通过使用以前的结果迭代播种优化器来引导最优控制软件获得最短持续时间的脉冲。我们通过对 transmons 上的一和两量子比特门进行显式脉冲优化，发现希尔伯特空间维数和门持续时间之间存在近线性关系。我们的结果表明，在实际感兴趣的领域中，量子比特操作比以前预期的要高效得多，并且有可能显着提高当前硬件的计算能力。索引术语 — 量子计算、量子比特、量子最优控制、脉冲合成
设计生成预训练的变压器中的增量知识富集
本文提出了一种针对GPT-Neo量身定制的逐步知识丰富的新方法，解决了在不进行全面培训的情况下使用最新信息进行更新的大型语言模型（LLMS）的挑战。我们引入了一种动态链接机制，该机制可以实时整合不同的数据源，从而增强了模型的准确性，及时性和相关性。通过严格的评估，我们的方法证明了几个指标的模型性能的显着改善。该研究为AI中最紧迫的问题之一贡献了可扩展且有效的解决方案，这可能会彻底改变LLM的维护和适用性。发现强调了创建更自适应，响应和可持续的生成模型的可行性，为该领域的未来进步开辟了新的途径。