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比较在电荷方案和温度的几个参数下，快速充电对三个锂离子细胞周期寿命的影响
几次学习（FSL）的目的是学习如何从少数培训检查中认可图像类别。一个核心挑战是，可用的培训检查通常不足以确定哪些视觉效果是所考虑类别中最具特征的。为了应对这一挑战，我们将这些视觉特征组织成方面，从直观地将相同的特征分组（例如，与形状，颜色或纹理相关的功能）。这是从以下假设中的动机：（i）每个方面的重要性因类别而异，并且（ii）可以从类别名称的预训练的嵌入中预测Facet的重要性。尤其是我们提出了一种自适应的相似性度量，依靠对给定类别的预测的重要性权重。该措施可以与各种现有的基于度量的甲基甲化组合使用。在迷你胶原和CUB上进行的实验表明，我们的方法改善了基于公制的FSL的最新方法。
líneaDirecta进入商业多风险部门以促进其增长
•就政策和索赔管理而言，LíneaDirecta提供了一项服务，该服务将个人和个性化的注意力与敏捷和简单的数字服务（包括第一个数字封闭报价计算器）相结合。马德里，2025年3月3日。-西班牙领先的个人保险公司之一丽米·迪尔纳·迪尔纳（LíneaDirecta Aseguradora）加强了对自由职业者和公司的承诺。恰逢其2025年成立30周年，该实体已经为自由职业者和团体提供了专业车辆和健康产品，现在随着其业务多风险保险的推出，这是这些专业人员的机构和场所的全面且具有竞争力的保险。该保险的启动，该保险广泛涵盖了所有类型的场所的保险需求，例如办公室，超市，医疗机构（药房，诊所，兽医诊所），纺织商业和款待，允许LíneaDirecta到
3D空间多模式内存
我们提出了3D空间多模式内存（M3），这是一种多模式存储系统，旨在通过视频源保留有关中型静态场景的信息，以供视觉感知。通过将3D高斯脱衣技术与基础模型集成在一起，M3构建了能够跨粒度呈现特征表示的多模式内存，其中包括广泛的知识。在我们的探索中，我们在以前的特征劈叉上确定了两个关键挑战：（1）在每个高斯原始原始原始原始的存储高维纤维中的计算限制，以及（2）蒸馏功能和基础模型之间的未对准或信息损失。为了解决这些挑战，我们提出了M3的主要场景组件和高斯记忆注意的关键组成部分，从而实现了有效的训练和推理。为了验证M3，我们对特征相似性和下游任务以及定性可视化进行了全面的定量评估，以突出显示高斯记忆注意的像素痕迹。我们的方法包括各种基础模型，包括视觉模型（VLM），感知模型以及大型多模式和语言模型（LMMS/LLMS）。此外，为了演示现实世界的适用性，我们在四足机器人的室内场景中部署了M3的功能字段。值得注意的是，我们声称M3是在3D功能蒸馏中挑战核心压缩挑战的第一项工作。
多资产策略和资产配置
Alexander Rudin：我们将系统化的多资产策略视为“连贯的理念组合”。换句话说，我们的目标是创建多元化且自洽的策略。多元化至关重要，因为没有任何一种灵丹妙药能够永远奏效。一套理念，如果结合起来运用，通常会产生更好的投资结果。我们也努力使我们的策略“连贯”。这意味着资产类别在结构上是相互关联的，我们希望将这些联系融入我们的模型中。信用利差和股票就是一个很好的例子：它们都代表了市场对公司盈利的看法，并且都主要受市场风险情绪的驱动。因此，我们力求对股票和信用利差使用类似的情绪指标。既然我们在讨论投资理念，那么还有两个原则值得一提。第一，我们强烈倾向于清晰的经济逻辑支持的信号，而不是经验发现的信号。第二，我们重视简单性而非复杂性；每增加一个复杂程度，都必须以可衡量的业绩提升来证明其合理性。原因在于，在多元资产策略领域，我们不会投资单只证券，而且交易通常持续数月。这使得我们可用的数据量相当小。如果我们仅仅从数据入手，或者让模型过于复杂，我们不可避免地会过度拟合数据，并“发现”一些实际上并不存在的东西。
黑客和高级学习的多方面世界
黑客技术的快速发展以及高级学习技术（例如人工智能（AI），机器学习（ML）和深度学习（DL）等高级学习技术的日益增长的一体化已经创造了一个复杂的数字生态系统。随着技术的进步，黑客使用的方法（无论是恶意和道德）越来越复杂。同时，AI和ML在网络安全中的不断增长正在重塑如何开发和部署防御机制。本文探讨了黑客学习与高级学习之间的交集，分析了这些领域相互影响的方式。通过详细探索AI和ML如何改变黑客方法，道德黑客攻击和网络安全教育，本文深入研究了在黑客景观和网络安全专业人员的发展中所存在的复杂性，道德问题以及挑战。此外，本文研究了该交叉路口的潜在未来，尤其是量子计算的影响以及网络安全教育中跨学科方法的必要性。
muli-ev：保持不受干扰的激光雷达 - 事件校准
尽管对增强自动驾驶汽车的感知系统的兴趣越来越大，但事件摄像机和激光镜头之间的在线量化是在捕获全面的环境信息方面的两个传感器，但无法探索全面的环境信息。我们介绍了Muli-ev，这是第一个针对用LIDAR对事件摄像机进行型校准的基于深度学习的框架。此范围对LIDAR和事件摄像机的无缝集成至关重要，从而实现了动态的实时校准调整，这对于保持最佳传感器对齐方式至关重要。对DSEC数据集中介绍的现实世界的严格评估，Muli-ev不仅可以实现校准精度的实质性提高，而且还为在移动平台中的事件摄像机集成了LIDAR。我们的发现揭示了Muli-ev在自主驾驶中增强感知系统的安全性，可靠性和整体性能的潜力，这标志着其现实世界的部署和有效性迈出了重要一步。