XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNets
SMD -NET：立体声混合物密度网络-IRIS
在过去的几年中，深入的学习有了立体声匹配的精度，但恢复急剧的界限和高分辨率产出有效仍然充满挑战。在本文中，我们提出了立体声混合物网络（SMD-NETS），这是一个简单而有效的学习框架，与宽阔的2D和3D体系结构兼容，可改善这两个问题。特别是，我们利用双峰混合物密度作为输出代表，并表明这允许几乎不连续的尖锐而精确的差异估计，同时明确地构建了观测中固有的不确定性。此外，我们将差异估计作为图像域中的一个连续问题，从而使我们的模型以任意空间精度查询差异。我们对新的高分辨率和高度逼真的立体声数据集进行了全面的实验，该数据集由8MPX分辨率以及现实世界立体声数据集组成。我们的实验表明，在物体边界附近的深度准确性以及对标准GPU上高分辨率差异图的预测。，我们通过提高各种立体主杆的性能来证明我们技术的灵活性。
基于深残留网络（RESNETS）2631
从磁共振图像（MRI）中自动分割脑肿瘤是计算机视觉中具有挑战性的任务之一。许多建议研究在图像分割中使用深神经网络（DNN），因为它们在脑肿瘤图像的自动分割方面具有高性能。由于梯度扩散问题和复杂性，通常需要大量时间和额外的计算能力来训练更深的神经网络。在本文中，我们提出了一种自动技术，该技术根据深度残留学习网络（RESNET）来解决DNN的梯度问题。 重新连接可以实现更准确性，并且可以使训练过程与等效DNN相比更快。 为了实现此增强，重新连接添加了与卷积神经网络层平行的捷径跳过连接。 模拟示例已在Dataset Brats 2015上进行，以验证所提出的技术的优越性。 结果验证了所提出的技术分别为完整，核心和增强区域的改善精度分别为83％，90％和85％。 此外，它的平均计算时间（3倍）比其他DNN技术快。在本文中，我们提出了一种自动技术，该技术根据深度残留学习网络（RESNET）来解决DNN的梯度问题。重新连接可以实现更准确性，并且可以使训练过程与等效DNN相比更快。为了实现此增强，重新连接添加了与卷积神经网络层平行的捷径跳过连接。模拟示例已在Dataset Brats 2015上进行，以验证所提出的技术的优越性。结果验证了所提出的技术分别为完整，核心和增强区域的改善精度分别为83％，90％和85％。此外，它的平均计算时间（3倍）比其他DNN技术快。
托管安全服务边缘（Netskope）
转移到云的现有安全控件中有暴露的限制。过去，数据主要由其控制并存储在受保护的周长内。远程访问数据是基于权限的，几乎总是通过VPN。威胁集中在网络和端点上，并具有能够严格控制访问的定义周围。
gflownets：组合和连续空间中多元化的新型框架-MBZUAI PARAS Workshop
1“在放松序列空间中使用优化的可伸缩蛋白设计”，Frank等，2024 2“分解和重新组合分子图生成”，Yamada和Sugiyama，2023
铸造网，取得成功 - 印度的渔业...
•https://dfs.gov.in/sitault/files/01-10/prospl.apl.13&moden = 3&lap=3&lap=3&lap=3&lap=3&lap=3&lap=3&lap=3&lag=gi https://ppib.gov.in/pressingaspage.aspx?prid=2096/pmksp.100.19,100.14/rpports/rpports/aquapkark http：//164.100.192.144/reports/reports/reports/reatefific ports/artific stortalport• https://pib.gov.in/nnewsite/printease.spx?ravt=13884/plv.3/viecen.ap：apid https：//dof.gov.gov.in/marine-fisies•https•https
细胞外基质和周神经元网的破坏调节细胞外空间体积和几何>
细胞外矩阵（ECM）是一个大分子网络，具有两种形式：神经神经元网（PNN）和一个弥漫性ECM（DECM） - 均影响大脑的影响，突触形成，神经塑性，神经塑性，CN，CNS损伤和进步神经变性性疾病。ECM重塑会影响外鼻外传播，这是由神经活性物质在细胞外空间（ECS）中的扩散介导的。在这项研究中，我们分析了PNN和DECM影响脑部扩散性的干扰。在口服4-甲基木纤维酮（4-mu）的大鼠（HA）合成抑制剂4-甲基木纤维酮（4-mu）后，我们发现PNNS，HA，HA，软骨蛋白硫酸软骨蛋白聚糖蛋白酶和闪光酸性酸性蛋白质的染色下调。4个月和6个月后，这些变化得到了增强，并且在正常饮食后是可逆的。形态分析进一步表明星形胶质细胞的萎缩。使用实时离子噬方法的ECM失调导致体感皮质中的ECS体积分数α增加35％，从对照大鼠的α= 0.20到4-MU饮食后的α= 0.27。扩散加权的磁共振成像显示，在皮质，海马，丘脑，pallidum和脊髓中，平均扩散率和分数各向异性（FA）的降低。这项研究表明，由于PNN和DECM的调节，ECS体积的增加，FA的损失以及星形胶质细胞的变化可能会影响外突触外传播，细胞间通信和神经可塑性。
Piratenets：具有残留自适应网络的物理信息深度学习
虽然物理知识的神经网络（PINN）已成为一个流行的深度学习框架，用于解决由部分差分方程（PDES）控制的前进和反问题（PDES），但众所周知，当采用更大和更深层的神经网络架构时，他们的性能会降低。我们的研究表明，这种反直觉行为的根源在于使用具有不适合初始化方案的多层感知器（MLP）架构，从而导致网络衍生物的培训较差，最终导致PDE残留损失的不稳定最小化。为了解决这个问题，我们引入了物理信息的残留自适应网络（Piratenets），这是一种新型的体系结构，旨在促进对深色Pinn模型的稳定且有效的培训。Piratenets利用了一种新型的自适应残差连接，该连接允许将网络初始化为在训练过程中逐渐加深的浅网络。我们还表明，提出的初始化方案使我们能够在网络体系结构中对与给定PDE系统相对应的适当的归纳偏差进行编码。我们提供了全面的经验证据，表明piratenets更容易优化，并且可以从深度大大提高，最终在各种基准中获得最新的结果。此手稿随附的所有代码和数据将在https://github.com/predictivectiveIntelligencelab/jaxpi/jaxpi/tree/pirate上公开提供。
6G网络的联合学习 - NetSLAB
摘要即将到来的第六代（6G）网络的目的是完全自动化的智能网络功能和服务。因此，机器学习（ML）对于这些网络至关重要。给定严格的隐私法规，未来的网络体系结构应将保留隐私的ML用于其应用程序和服务。联合学习（FL）有望作为分布式ML的流行方法发挥重要作用，因为它可以通过设计保护隐私。但是，在FL可以充分利用FL之前存在许多实际挑战，以作为这些未来网络的关键技术。我们考虑6G分层体系结构的愿景，以评估基于FL的分布式智能的适用性。在本文中，我们强调了将FL用于6G的好处以及所涉及的主要挑战和问题。我们还讨论了现有的解决方案以及对未来网络更强大和可信赖的FL的可能未来方向。
Nets 可持续发展供应商行为准则
1. 简介………………………………………………………………………… 3 2. 企业承诺…………………………………………………………………… 3 3. 使命和目标………………………………………………………………………. 4 4. 操作指南………………………………………………………………….. 4 5. 监管合规………………………………………………………………………. 5 6. 尽职调查框架 …………………………………………………………………… 6 7. 一般义务 ……………………………………………………………………………….. 6 8. 举报人协议 …………………………………………………………………………….. 7 9. 信息披露职责 ……………………………………………………………….. 7 10. 处理违规行为 …………………………………………………………………………… 7 11. 确认和接受 ………………………………………………………………….. 8
Netskope Cloud Exchange的Illumio®插件
Introducing the Illumio Plugin for Netskope Cloud Exchange .......................................... 4 Architecture Components .......................................................................................... 4 Data Flow and Integration .......................................................................................... 4 Data Collection ................................................................................................... 4 Data Aggregation ............................................................................................... 4 Policy Enforcement ............................................................................................. 5 Deployment Topology ........................................................................................ 5 Installing and Configuring .......................................................................................... 5 Troubleshooting .............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................