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超洛：大型基础模型 /作者的参数效率统一适应= Chen，Xiangyu;刘，王；王，你们；王，pu;品牌，马修；王，广伊； Koike-Akino，Toshiaki /creationDate = 2024年11月15日 /受试者=人工智能，机器学习< /div>
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时，其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念，包括loha（lo w-rank ha darmard）[42]，lokr（lo w-st rank kr onecker）[42]和lotr（lo lotr（lo w t t t osor r ank ank）[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是，我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数，如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示，这也产生了一些新的变体：Lonkr（Lo w-Rank n -split kr onecker）和Lorta（Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration）。此外，我们将三个扩展选项介绍：1）在应用Lora变体之前，将∆ W重塑ΔW； 2）将所有∆ w分为任意数量的组，这会破坏不同权重的∆ w的边界； 3）通过带有固定参数的投影层F（·）将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地，超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能，并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括：
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在数量渲染中传感表面斑块，以推断签名距离功能Sijia Jiang，Tong Wu，Jing Hua，Zhizhong Han 2月27日，星期四，2月27日，星期四，12:30 pm-2：30pm 2578 CV_3D_COMPUTER_COMPUTER_COMPUTER_VISION_VISION_VISION QUERY QUERY QUERY QUERY SLAM SLAM SLAM SLAM SIJIA JIANG，ZIJIA JIANG，JING HUA，ZHIZHIZHIZHIZHIZHIZHIZHIZHISPRATY，星期四，星期四，星期四，星期四，星期四，星期四， 2737 cv_3d_computer_vision
引用MAO M-Q，ding Y-X，Jing J，Tang Z-W，Miao Y-J，Yang X-S，Chen Y-H，Chen Y-H，Chen S-Z，Wu X-J和Lu Z-F（2023）评估JAK抑制剂在EFF
脱发Areata（AA）是一种常见的自身免疫性疾病，在美国的患病率为2％（1）。持续的AA及其变体可导致头皮脱发显着，从而对患者的生活质量和心理健康产生不利影响（2）。目前，没有可用于永久AA治疗的药物。临床药物方案主要依赖于衰老或全身性皮质类固醇，米诺地尔和甲氨蝶呤。然而，患有中度至重度脱发的患者（盐得分≥50％），尤其是那些全球性脱发或全球性脱发的患者，需要更有效，耐受性更好和更安全的替代药物（3-5）。aa是一种影响毛囊的退化性疾病，其特征是病变卵泡周围的炎性细胞进行炎症。临床表现包括头皮上的突然，圆形的片状脱发，以及其他区域，例如眉毛，睫毛，胡须和身体毛发，以及虚弱的纤维/脚趾指甲的抑郁症（6）。一些口服JAK抑制剂（JAKI）已得到FDA的批准，用于治疗自身免疫性疾病，例如类风湿关节炎，牛皮癣和过敏性皮肤炎；但是，截至2022年6月，只有Bariticinib获得了FDA的批准（7 - 10）。p-pifer的新口服Jaki PF-06651600和Concert Pharmaceuticals的CTP-543和局部ATI-502已从FDA获得“快速轨道”，并完成了III期RCT，以生成AA中未来Jaki应用程序的效率和安全数据。需要进行其他研究来确定其有效性和安全性。为此，我们对已发表的RCT和OSS进行了系统的审查和元分析，以评估Jaki在AA治疗中的有效性和安全性。
Wen Chen Curriculum Vitae 2024年9月18日-Biochen
04。Jun Wang＃，Xuan Zhang＃，Wen Chen＃，Jing Li *，Changning Liu *。crlncrna：一个手动策划的癌症数据库 -
SAMI：在线学习中人工智能介导的社交互动
致谢 我们感谢 Eric Gregori、Shan Jing 和 David Joyner 对本项目的帮助和支持。本研究得到了佐治亚理工学院内部资助。
探索人工智能的使用、检测和未来发展路径
Zhai, X., Chu, X., Chai, CS, Jong, MS, Starčič, AI, Spector, M., Liu, J., Jing, Y., & Li, Y. (2021,
3D打印的层次支柱阵列电极，用于高性能半人工光合作用
Xiaolong Chen 1，Joshua M. Lawrence 2，Laura T. Wey 2，Lukas Schertel 1，Qingshen Jing 3，Silvia Vignolini 1，Christopher J. Howe 2，Sohini Kar-Narayan 3，Jenny Z.
Xue-Fei Wang2，Jing-Ya Tang1,7，Han Liang4,5，...
Xue-Fei Wang 2 , Jing-Ya Tang 1,7 , Han Liang 4,5 , Jing Sun 6 , Sonam Dorje 1,7 , Bo Peng 1,7 , 4 Xu-Wo Ji 2 , Zhe Li 2 *, Xian-En Zhang 1,3 *, Dian-Bing Wang 1 * 5