XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemJAX
港口
hport命令坯料AUIC BSC等级B desg填充新闻CVN 79 JFK PCU ASCLAS＆ALAN AV 50585 03360 CWO2 7321 2412 JAX MTOC 5 ASCLAS＆ANAPAR AVAS和ANAL AV（G1）3695A 3695A 3695A 2017肛门AV 49136 00160 CWO3 7321 2510 MANAMA TOC MANAMA BR OIC和ANAM 18537534 21 2512 SIGON TOC SIGONELLA ASCLAS＆ANAL AV/OIC 55354 00125 CWO4 00125 CWO4 7321 CWO4 7321 2512 CHARLE NIWWCLCLCHDET NWC FLEN 73 2 21. Al Av Jacl＆Anal AV/MC35380 00130 CWO3 7321 2512
在多...
I n多名强化学习，搜索者通常会面临一个具有挑战性的权衡：使用需要基础计算资源的复杂环境，或者更简单的dy-namics进行加急执行，尽管以可转让的成本来实现更现实的任务。该媒介会挖掘可矢量环境的潜力，从而使平行环境推出并完全利用现代GPU的平行化能力。我们提出了各种RL环境库的比较，高点其功能和限制，以端到端硬件加速培训管道。我们观察到，最常用的RL算法库尚未完全包含最终到端硬件的训练管道，以及用于硬件加速的框架与机器学习中的框架之间的有限交叉兼容：Pytorch，Pytorch，Tensorflow，Tensorflow，Tensorflow，tensorflow和Jax，jax，jax，limits for Mix and Matchers for Mix and Matchers and and rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar and rar rar rar and rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar and rar rar。
NetKet 3：多体量子系统的机器学习工具箱
我们推出了 NetKet 的第 3 版，它是用于多体量子物理的机器学习工具箱。NetKet 围绕神经量子态构建，并为其评估和优化提供有效的算法。这个新版本建立在 JAX 之上，JAX 是 Python 编程语言的可微分编程和加速线性代数框架。最重要的新功能是可以使用机器学习框架的简洁符号在纯 Python 代码中定义任意神经网络解析器，这允许即时编译以及由于自动微分而隐式生成梯度。NetKet 3 还支持 GPU 和 TPU 加速器、对离散对称群的高级支持、分块以扩展到数千个自由度、量子动力学应用程序的驱动程序以及改进的模块化，允许用户仅使用工具箱的部分内容作为自己代码的基础。
hport 指挥部 军衔 auic bsc 等级 b desgfill - MyNavyHR
HPORT COMMAND BILLET AUIC BSC Rank B DESGFILL N NEWS CVN 79 JFK DIV WEP GEN 50585 17900 CWO3 7361 2504 SDGO HSC 8 A/C OMNT AV/WP/GUN 09951 32010 CWO2 7361 2510 SDGO LHD 4拳击手枪械/军械 21808 6750 CWO3 7360 2511 NORVA HSC 11 A/C OMNT AV/WP/GUN 09954 32010 CWO2 7360 2511 MAYPRT HSM 50 A/C OMNT AV/WP/GUNN 4821A 32010 CWO2 7360 2512 贾克斯VP 10 A/C OMNT AV/WP/GUNNER (G509639 32010 CWO2 7360 2601 BREM CVN 76 REAGAN DIV WEP GEN 22178 20230 LTJG 6360 2601 JAX HSM 70 A/C OMNT AV/WEPS (G6) 09884 29010 CWO2 7360 2602 红色项目是热门填充，可以在正常详细说明窗口之外进行讨论。
蜡jambu的形态和分子表征（syzygium samarangense）
在孟加拉国农业大学的BAU-GPC和遗传学和植物育种实验室进行了实验，研究了Wax Jambu（Syzygium samarangense）的形态学特征（遗传变异性，遗传变异性，角色的关联，相关性和路径系数分析，均来自Wax JAX jax JAX的辅助，遗传变异性，角色的关联和路径系数分析，BAUIA，并分析BAUIA，bauia fefc and frecor， 2012年3月，2013年。随机扩增多态DNA（RAPD）用于表征分子水平的这些饰品。尽管非常相似，但在水果颜色，形状和TSS百分比具有不同的叶片特征方面，蜡jambu的5个饰面的形态彼此不同。在路径分析，水果宽，干物质和水分百分比方面有助于最大的表型和基因型直接对水果重量的直接影响，表明其作为选择参数的重要性。分子表征，以使用随机扩增的多态性DNA（RAPD）标记来研究5个蜡jambu辅助的变异性。在筛选的4个引物中，选择了2个引物，从而产生了23个清晰明亮的片段。在所使用的两个引物之间，CCAACGTCGG显示出最高水平的多态性（83.33％）。，19（82.7％）是多态性的。NEI（1972）蜡jambu的遗传多样性的估计为0.3339，而香农的信息指数为0.4952。在Bau Jamrul 3和印度尼西亚Jamrul之间观察到最高的遗传距离（0.9861）。另一方面，在Bau Jamrul 1和Bau Jamrul 2之间发现了最低距离（0.1911），这表明辅助之间存在很大的遗传差异。目前在不同形态型和syzygium samarangense的鉴定过程中使用分子标记作为形态学描述的补充的潜力提供了足够的支持
使用外部运算符和算法自动分化
固体力学中的许多问题都涉及一般和非平凡的本构模型，这些模型难以以各种形式表达。因此，在自动化的有限元求解器（例如Fenics Project）中表达这些问题可能是具有挑战性的，这些元素求解器使用专门为编写变异形式而设计的特定于域的语言。在本文中，我们描述了Fenicsx / Dolfinx的方法和软件框架，该方法几乎可以在任何一般的编程语言中表达构成模型。我们展示了我们对两个固体机制问题的方法。第一个是使用NumBa实现的各向同性硬化的简单von Mises弹性塑料模型，第二个更复杂的Mohr-Coulomb弹性模型，并用JAX实现了Apex平滑。在后一种情况下，我们表明，通过利用JAX的算法自动分化转换，我们可以避免对解决本构模型所需的术语进行错误的手动差异。我们显示了广泛的数值结果，包括泰勒剩余测试，这些结果验证了我们实施的正确性。在LGPLV3或更高版本的许可下，可以作为补充材料提供软件框架和完整的示例。
denis hadjivelichkov
Machine Learning: Self-Supervised/Unsupervised Learning, Graphical Models, Reinforcement Learning Robotics: Mechatronics, Simulation, Sensor Fusion, Control, Human-Robot Interaction Vision: Semantic Segmentation, Scene and Object Understanding, Projective Geometry Software: Python, C/C++, PyTorch, ROS, NVIDIA IsaacSim, Jax (basic), GoLang (basic) Languages:保加利亚语（本地），英语（C2，CAE认可），德语（C2，TestDAF认可）其他：数据分析，统计建模
需要帮助寻找疫苗接种诊所
Pet Supplies Plus (Arvada – 8175 Sheridan Blvd.) 每周四下午 5:30 至下午 7:00 JAX (Broomfield – 5005 W 120 th Avenue) www.jaxmercantile.com 每月第四个星期六下午 4:00 至下午 5:30，但请查看上面的链接。 Ace Hardware (Westminster – 9979 Wadsworth Pkwy) www.standleyshoresace.com 每月第二个星期日下午 1:00 至下午 2:30，但请查看上面的链接。
Shi-Xin Zhang（张士欣） - refraction-ray
• 量子算法与应用：项目负责人/研究科学家领导一小群优秀人才专注于近期量子算法和量子模拟方案的研究、分析和设计。还与金融/生物/能源/材料/IT 领域的顶级商业伙伴合作，探索具有潜在量子优势的行业解决方案。• 量子软件研发：项目负责人/软件创建者/平台架构师/核心作者和维护者创建并开发了一个高性能开源且功能齐全的量子软件框架：TensorCircuit。该软件由先进的张量网络引擎驱动，并直接建立在机器学习框架之上：TensorFlow、PyTorch 和 Jax，旨在统一量子编程。
环境DNA作为生物多样性监测的互补工具：一种多技术和多营养学方法，用于研究鲸类分布和进食生态学
基础模型在几个领域取得了巨大的成功，例如自然语言处理，计算机视觉和最近的生物学。DNA粉底模型尤其是作为基因组学有前途的方法而出现的。然而，到目前为止，尚无模型在广泛的基因组和调节元素上提供了核苷酸级预测，从而限制了它们的实际实用性。在本文中，我们基于以前在核苷酸跨前（NT）上的工作，以开发分割模型分割，该模型将处理至30kb-long的输入DNA序列，以预测单核苷酸分辨率下的14种基因组元素类别类别。通过利用NT的预训练权重，分段超过了几种消融模型的性能，包括具有单热编码的核苷酸序列和从SCRATCH训练的模型的卷积网络。分段可以使用零射线通用的多个序列长度来处理高达50kb的序列。我们在整个基因组的剪接位点检测中显示出改善的性能，并表现出强核苷酸水平的精度。因为它同时评估所有基因元件，因此分段可以预测序列变体对剪接位点变化的影响，而且还可以预测转录本相工相的外显子和内含子重排的影响。最后，我们表明，对人类基因组元素进行训练的分段模型可以推广到不同的人和植物物种的元素，并且训练有素的多种阶段分段模型可以实现对不见物物种的所有基因元素的更强的概括。总而言之，分段表明DNA粉底模型可以在单核苷酸分辨率下处理基因组学中复杂的颗粒状任务。分段可以很容易地扩展到其他基因组元素和物种，从而代表了我们分析和解释DNA的新范式。我们使我们的jax的github存储库中可在pytorch的jax和huggingface空间上提供分段-30kb的人类和多物种模型。