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视频流的测试时间培训
先前的工作已建立了测试时间培训（TTT）作为一般框架，以进一步改善训练有素的模型。在对每个测试实例进行预测之前，模型首先是在同一实例上使用自我监督的任务（例如重建）进行训练。我们将TTT扩展到流设置，其中多个测试实例（我们的情况下的视频帧）以时间顺序到达。我们的扩展名是在线ttt：当前模型是从上一个模型初始化的，然后在当前框架和一个小框架上进行了训练。在线TTT在三个现实世界数据集上显着优于四个任务的固定模型基线。改进超过2.2×和1.5倍，例如全盘分段。令人惊讶的是，在线TTT还胜过其offline变体，该变体严格访问更多信息，对整个测试视频中的所有帧进行培训，而不管时间顺序如何。此发现，使用合成视频挑战了先前的工作中的挑战。我们将当地的概念形式化为在线优于offl ttt的优势，并通过消融和基于偏见 - 差异交易的理论分析其作用。
能源码头：谁是金融桶中的谁？
此外，上海国际能源交易所（INE），其他类型的石油的期货（例如迪拜和穆兰）的期货的共同交易量（例如，汽油和柴油，柴油，期权，外面的衍生品）的期货同样大。我们完全承认应直接比较衍生品市场的每日贸易量的直接比较，但它仍在加入盐分，但它仍然强调了金融桶在石油市场中的重要性日益增长的重要性。经过前所未有的增长二十年后，主要的石油衍生品市场成熟了，并且在过去的几年中，主要WTI和布伦特期货的财务量已经大大稳定。同时，新的能源市场，例如Midland和Houston的WTI期货合约，尤其是Brent期权市场的不断增长。实际上，在冰上交易的所有石油期货和期权的总量达到了2023年的新纪录高（见图2）。
在实践中针对对称原语的量子期发现
摘要。我们介绍了OfflIne Simon的算法的第一个完整实施，并估计其攻击Mac Chaskey，Block Cipher Prince和NIST轻量级候选AEAD方案大象的成本。这些攻击需要合理数量的Qubits，可与打破RSA-2048所需的量子数量相当。它们比其他碰撞算法快，对王子和查斯基的攻击是迄今为止最有效的。大象的钥匙小于其状态大小，因此该算法的功能较小，最终比详尽的搜索更昂贵。我们还提出了一个布尔线性代数的优化量子电路，以及对王子，chaskey，spongent和keccak的完整可逆实现，这对量子隐式分析具有独立的兴趣。我们强调，将来可以针对当今的通信进行攻击，并建议在预期长期安全的情况下选择对称结构时谨慎。
自然，人与气候（NPC）程序计划...
Dimitrio Schievenin Black Jaguar Foundation Eli Weiss the World Bank Felipe Mansur Pimpão Tocantins State Secretariat and Water Resource Felippe Pismel Re.GREEN FLAVIO BARAN MINISTRY OF GABRIEL LUI MINISTRY AND CLIMATE CHANGE GABRIELA HONNICICKE ANNEIS OF VISSION OF Climate Change Gloria Visconti Inter-American Development Bank (IDB) Guilherme Galvani Bank of Brazil (BB) Guilherme Rodrigues Lima Brazil Climate Center (CBC) Ine Angle The World Bank Jânio OLIVEIRA COUNTRY OF AGRARIAN DEVELOPMENT AND FAMILY FAMILY JORGE BANK OF BRAZIL (BB) Ministry of Environment and Climate Change Kátia Queiroz Fenyves Inter-American Development Bank (IDB) Livia Farias Ferreira de Oliveira Luana MagalhãesDuartedeAraújo金融部Marcelle Grumleeng Black Jaguar基金会Marcello de Lelis Tocantins国家秘书处和水资源Marco A. Fujihara世界银行 - 顾问Marcus Cardoso Santiago Santiago国家经济和社会社会发展 - BNDES BNDESDimitrio Schievenin Black Jaguar Foundation Eli Weiss the World Bank Felipe Mansur Pimpão Tocantins State Secretariat and Water Resource Felippe Pismel Re.GREEN FLAVIO BARAN MINISTRY OF GABRIEL LUI MINISTRY AND CLIMATE CHANGE GABRIELA HONNICICKE ANNEIS OF VISSION OF Climate Change Gloria Visconti Inter-American Development Bank (IDB) Guilherme Galvani Bank of Brazil (BB) Guilherme Rodrigues Lima Brazil Climate Center (CBC) Ine Angle The World Bank Jânio OLIVEIRA COUNTRY OF AGRARIAN DEVELOPMENT AND FAMILY FAMILY JORGE BANK OF BRAZIL (BB) Ministry of Environment and Climate Change Kátia Queiroz Fenyves Inter-American Development Bank (IDB) Livia Farias Ferreira de Oliveira Luana MagalhãesDuartedeAraújo金融部Marcelle Grumleeng Black Jaguar基金会Marcello de Lelis Tocantins国家秘书处和水资源Marco A. Fujihara世界银行 - 顾问Marcus Cardoso Santiago Santiago国家经济和社会社会发展 - BNDES
要切换还是不切换？平衡的政策转换离线增强学习
强化学习（RL） - 找到最大化所收集的长期累积奖励的操作行为（也称为策略），这是机器学习中最有影响力的机器学习中的最大影响之一。在几个决定性问题中，人们面临政策转换的可能性（从车道政策变为新政策），这会损害不容易忽略的成本，而在决定中，人们可以使用历史数据，而没有可用的数据，而无需进行进一步的在线互动。尽管这是最重要的，但据我们所知，这很重要，但几乎没有努力解决以一种灵活和原则性的方式解决收益和转换成本之间的关键问题。利用最佳运输领域的思想，我们将系统转换的系统研究局限于局部的RL。我们建立了基本属性，并为拟议的新型切换公式设计了净活动界算法。数字实验证明了我们的方法在体育馆的多个机器人控制基准和SUMO-RL的光照控制上的效率。
马萨诸塞州峰值发电厂
马萨诸塞州共有 23 座燃油和燃气调峰发电厂以及大型电厂的调峰机组，可满足全州的峰值电力需求。这些设施既包括旨在快速启动并满足峰值需求的燃气轮机，也包括现在不经常用作调峰电厂的老式蒸汽轮机设施。马萨诸塞州三分之二的调峰电厂主要燃烧石油，超过 90% 的调峰电厂已使用超过 30 年，导致存在大量低效电厂，每单位发电量都会产生高温室气体和标准污染物排放量。此外，许多此类电厂都位于城市、低收入和少数民族社区，这些社区的弱势群体已经承受着高水平的健康和环境负担。这些电厂通常规模较小且运行频率不高，这表明它们可能是用储能技术替代的良好目标。马萨诸塞州制定了积极的清洁能源和能源存储部署目标，为利用能源存储、太阳能、需求响应和其他清洁替代品取代全州脆弱社区中效率低下、排放高的峰值电厂提供了机会。
人与人工智能关系的未来及其环境成本
环境成本和能源限制已成为机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 未来发展的新兴问题。到目前为止，关于 ML/AI 对环境影响的讨论缺乏超越能源相关研究成本定量测量的视角。在 Schwartz 等人 (2019) 在 GreenAI 计划中奠定的基础的基础上，我们的论点考虑了两个相互关联的现象，即无偿泛化能力和 ML/AI 执行大部分可量化归纳推理的未来。无偿泛化能力是指要完成任务的认知要求与所用 ML/AI 模型的性能 (准确性) 之间的差异。如果由于模型经过优化以实现最佳准确性而导致后者超过前者，则它变得效率低下，并且其运行会危害环境。非人为归纳法主导的未来描述了 ML/AI 的广泛应用，大多数归纳推理都由 ML/AI 概括提供。本文认为，当前的辩论值得扩展，将研究的环境成本和无效的 ML/AI 使用（无端概括能力的问题）与无处不在的人-人工智能关系所标志着的（近期）未来联系起来。
分散任务在边缘计算中卸载
摘要 - 在合作边缘节点中流动的室内化任务已成为提高资源利用并改善边缘计算中用户的经验质量（QOE）的有前途的解决方案。但是，当前的分散方法（例如启发式方法和基于游戏理论的方法）可以优化贪婪或依赖于刚性假设，无法适应动态边缘环境。现有的基于DRL的方法在模拟中训练该模型，然后将其应用于实用系统。由于实际系统与模拟环境之间的差异，这些方法的性能可能很差。其他直接训练模型和部署模型的方法将面临一个冷启动的问题，这将在模型收敛之前减少用户的QOE。本文提出了一本名为（o2o-drl）的drl-on-Online DRL小说。它使用启发式任务日志来启动lim的DRL模型。但是，频道和在线数据具有不同的分布，因此，使用局部方法进行在线调整会破坏所学的局部策略。为了避免此问题，我们使用派利DRL来调整模型并防止价值高估。我们在模拟和基于Kubernetes的测试台中使用其他方法评估O2O-DRL。性能结果表明，O2O-DRL胜过其他方法，并解决了冷门问题。
使用案例 RTK 功能优势无处不在
实时威胁评估和优先级排序使操作员能够在压力下做出自信的决策。即使没有 ML 专业知识，操作员也能以无与伦比的速度和精度从 RTK 获得洞察力。该系统可根据现场的具体环境和任务进行调整，处理复杂的在线或离线分析，以持续保持战场优势。这使作战人员能够专注于任务，而不是数据。
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除了伤口评估的基本参数外，治疗的基本参数还由患者的生活方式以及年龄和其他合并症的存在组成。 div>算法三角形是对伤口的评估，是一个简单的指南，可促进与患有慢性伤口的患者的日常工作，适用且简单，并提供了监测和处置伤口的指南。 div>