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通过图卷积聚集对发育和脑部疾病的分类
基于图卷积的方法已成为图表表示学习的标准，但它们对疾病预测任务的应用仍然非常有限，这特别是在神经发育和神经发育生成脑疾病的分类中。在本文中，我们通过在图形采样中掌握聚合以及跳过连接和身份映射来引入Ag-Gregator归一化卷积网络。提出的模型通过将成像和非成像特征同时纳入图节点和边缘来学习歧视图形节点表示形式，以增强预测能力，并为基础的脑疾病的基础机械抗体提供整体观点。跳过连接使信息从输入功能直接流到网络的后期层，而身份映射有助于在功能学习过程中维护图的结构信息。我们根据两个大型数据集，自闭症脑成像数据交换（ABIDE）和阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）进行了替补，以预测自闭症谱系障碍和阿尔茨海默氏症的异常。实验结果表明，与最近的基线相比，我们的方法的效率是几个评估指标的表现，分别在Abide和ADNI上的图形卷积网络上，分类的分类卷积网络分别获得了50％和13.56％的相关性改善。
colbert-xm：零击的多语言信息检索的模块化多矢量表示模型
最先进的神经检索者主要关注英语等高源语言，这阻碍了他们在涉及其他语言的检索中采用。当前通过杠杆化的多语言审计语言模式，可以证明缺乏非英语语言的高质量标记数据。但是，这些模型需要多种语言的大量特定于任务特定的微调，通常在训练阶段的语料库中以最少的反映语言表现较差，以在培训阶段之后结合新语言。在这项工作中，我们提出了一个新颖的模块化检索模型，该模型从单个高资源语言的丰富数据中学习，并有效地转移到各种语言，从而消除了对语言特定标记的数据的需求。我们的模型Colbert-XM展示了与现有的最新的多语言检索器相对的性能，这些猎犬在更广泛的数据集中以各种语言进行了培训。进一步的分析表明，我们的模块化方法具有高度的数据效率，有效地适应了分布数据，并大大减少了能耗和碳排放。通过证明其在零拍摄的Sce-Narios中的熟练程度，Colbert-XM标志着向更可持续和包容的检索系统的转变，从而使有效的信息可以使用多种语言获得。我们将公开发布社区的代码和模型。
降低英国未来航空母舰 (CVF) 计划成本的选项
本文档是前两个任务的最终报告。弗吉尼亚级承包商合作研究已经提交给国防部（Blickstein、Held 和 Venzor，2003 年）。在执行前两个任务时，我们采用了一种通用方法：我们首先试图了解当前的建设、支持和补充计划，以建立可以采取成本削减措施的基准。接下来，我们确定了这些措施。最后，我们评估了成本削减措施，以确定其中哪些措施可能产生最实质性的影响，同时关注技术成熟度和风险问题。在执行这种方法时，我们广泛依赖英国国内外相关收购计划的经验。我们采访了国防部、两家 CVF 承包商、美国海军以及商业造船厂和支持公司的人员。我们还借鉴了为其他收购相关项目开发的 RAND 模型。这项研究是在项目处于竞争阶段时进行的，当时有两家公司参与。2003 年 1 月，国防部、BAE 系统公司和泰雷兹英国公司组成的联盟被选中负责该项目。宣布这一消息后，泰雷兹的设计被选中继续推进。该设计随后得到开发和完善。虽然我们已经确定了许多降低成本的措施，但我们对这些措施的评估并不像我们希望的那样严格或明确，主要是因为 CVF 设计仍在发展中；因此并不总是能够获得关于现有设计各方面的足够详细数据。这些
冷冻语言模型有助于ECG零拍学习
心电图（ECG）是最常用的非侵入性，方便的医学监测工具之一，可帮助心脏病的临床诊断。最近，深度学习（DL）技术，尤其是自我监督的学习（SSL），已经在ECG的分类中发挥了巨大的潜力。SSL预训练在微调后仅通过少量注释的数据实现了效率性能。但是，当前的SSL方法依赖于注释数据的可用性，并且无法预测微调数据集中不存在的标签。为了应对这一挑战，我们提出了最终的ECG-T Ext s Ext s-Elf Sup-pre-Pre-Training（METS），这是使用自动生成的临床报告的第一项工作，以指导ECG SSL Pre-Training。我们使用可训练的心电图编码器和冷冻语言模型来分别嵌入配对的ECG并自动机器生成的临床报告。SSL旨在最大化配对的ECG和自动生成报告之间的相似性，同时最大程度地减少ECG和其他报告之间的相似性。在下游分类任务中，METS与依赖于注释数据的其他监督和SSL基线相比，在不使用零摄像机分类的情况下使用任何带注释的数据，就可以提高10％的性能。此外，尽管MIT-BIH与预先训练的数据集相比，METS在MIT-BIH数据集上达到了最高的回忆和F1分数。广泛的实验证明了在可推广性，有效性和效率方面使用ECG-TEXT多模式自学学习的优势。关键字：多模式的自我监督学习，零照片学习，语言模型，ECG，信号处理
通过选择性突触抑制实现快速机器去学习，无需再训练
机器反学习，即机器学习模型的遗忘能力，在遵守数据隐私法规以及删除有害、被操纵或过时信息方面变得越来越重要。关键挑战在于忘记特定信息，同时保护模型在剩余数据上的性能。虽然当前最先进的方法表现良好，但它们通常需要对保留的数据进行一定程度的再训练，以保护或恢复模型性能。这增加了计算开销，并要求训练数据保持可用和可访问，而这可能是不可行的。相比之下，其他方法采用无再训练范式，但这些方法的计算成本过高，且性能不如基于再训练的方法。我们提出了选择性突触抑制 (SSD)，这是一种新颖的两步、事后、无再训练的机器反学习方法，它速度快、性能好，并且不需要长期存储训练数据。首先，SSD 使用训练和遗忘数据的 Fisher 信息矩阵来选择对遗忘集不成比例的重要参数。其次，SSD 通过抑制这些参数来诱导遗忘，抑制程度与它们相对于更广泛的训练数据对遗忘集的相对重要性成正比。我们在一系列使用 ResNet18 和 Vision Transformer 的实验中将我们的方法与几种现有的反学习方法进行了比较。结果表明，SSD 的性能与基于再训练的事后方法相媲美，证明了无再训练事后反学习方法的可行性。
卡塔尔在2025年举办的活动增强了区域...
多哈：与去年同期相比，卡塔尔经济在2024年第三季度的恒定价格（实际）价格为2％。国家规划委员会昨天通过国家统计中心发布的数据表明，卡塔尔估计的2024年第三季度的国内生产总值（GDP）以恒定价格达到QR180.23亿左右，与2023年同期的176.7亿QR相比。在一份声明中，国家规划委员会解释说，这些估计反映了卡塔尔经济的加速增长和增加的多元化，这不仅扩大了传统对碳氢化合物行业的依赖。理事会强调，这一进展与卡塔尔致力于实现可持续生态增长的承诺成为其第三个国家发展战略的目标之一。国家规划委员会秘书长Abdulaziz bin Nasser bin Mubarak Al Khalifa博士在评论这些结果时表示，这些遗产是卡塔尔在卡塔尔特殊经济进步的证据，卡塔尔的非杂碳经济中的非杂交碳经济代表了我们的sig- necig- necig- necig-necig-necig-necig-necortone in Actor In Al Is In Choulter Inter Inter Inter Inter Inter Inter Inter Inter Inter Inter Inter Inter Inter Inserventive。这可以在重要的经济活动中看到，例如金融和保险，构成和运输。他补充说，他们正在采用可持续增长的模型，将其转变为一种乏味，富有成效和多元化的经济，以明确的重点和更新的能源来推动我们的经济发展议程，这与第三个国家发展战略（NDS3）中提出的优先事项一致。国家规划的国家统计中心
shvit：带有内存有效宏设计的单头视觉变压器
最近，有效的视觉变压器表现出出色的性能，并且在资源受限的范围内延迟较低。通常，他们在宏观水平上使用4×4贴片嵌入式和4阶段结构，同时在微观级别利用多头配置的同时注意力。本文旨在解决记忆效率高的人中所有设计级别的计算重复。我们发现，使用较大的修补茎不仅降低了内存访问成本，而且还通过利用令牌表示，从早期阶段降低了空间冗余，从而实现了态度性能。fur-hoverore，我们的初步分析表明，在早期阶段的注意力层可以用会议代替，并且后期阶段的几个注意力头在计算上是多余的。为了处理这一点，我们介绍了一个单头注意模块，该模块固有地预先预先冗余，并同时通过相结合的全局和本地信息来提高准确性。在解决方案的基础上，我们引入了Shvit，这是一种单头视觉变压器，获得了最先进的速度准确性权衡。例如，在ImagEnet-1k上，我们的SHVIT-S4在GPU，CPU和iPhone12移动设备上比MobileVitV2×1.0快3.3×，8.1×和2.4倍，而同时更准确。用于使用Mask-RCNN头对MS Coco进行的对象检测和实例分割，我们的模型分别在GPU和移动设备上表现出3.8×和2.0×下骨架潜伏期时，可以与FastVit-SA12进行比较。
应用 CorAl GmDH 算法进行建模...
创新应与其他国家参数进行比较进行分析。根据 2018 年世界银行人力资本指数值的国家排名，乌克兰在 157 个国家中排名第 50 位。排名前三的分别是：新加坡、日本和韩国。根据联合国人类发展指数，乌克兰属于人类发展水平高的国家集团，2017 年在 189 个国家中排名第 88 位。排名前三的分别是：挪威、瑞士和澳大利亚。在世界经济论坛全球人力资本报告中，该报告计算全球人力资本指数 (GHCI) 并对该国的人力资本（当前和预期）进行全面评估，2017 年乌克兰在 130 个国家中排名第 24 位。排名前三的分别是：挪威、芬兰和瑞士。根据 GHCI 的各个子指数对乌克兰的排名，其分析表明，该国在教育定量指标方面排名较高（教育总体水平、不同教育水平儿童的覆盖率相当于第 5 位），但在质量指标方面已经明显较差（初等教育质量 — 第 47 位，教育系统质量 — 第 51 位）。根据就业市场和员工技能的指标，排名甚至更低：88 — 按就业水平
2020-Small-TetR-FRET.pdf
在相关努力中，[10] 我们扩展了适用于均相 FRET 检测的分子识别元件列表，包括变构转录因子 (aTF)，这是一类特定的底物结合蛋白，可在离散蛋白质结构域中结合 DNA 和小分子效应物。在这里，我们描述了使用特征明确的 aTF TetR 进行分子识别的其他新型传感器，使用改变 aTF-DNA 结合亲和力的 aTF 变体来调节传感器灵敏度，并展示了一种带有遗传编码供体荧光团的额外传感器设计。这些额外的传感器展示了我们方法的普遍性，同时详细介绍了一种更容易被各种研究小组采用的传感器设计。变构转录因子是调节蛋白，包含 DNA 结合结构域和效应物结合结构域，能够以高特异性和选择性识别小分子。 [11] 在目标分析物存在的情况下，aTF 对其 DNA 结合序列的亲和力会受到调节，从而促进下游基因表达的阻遏物或去阻遏物调节。[11] aTF 与其同源 DNA 和效应配体之间独特但相互关联的结合提供了一种内在的转导机制，我们将其与 FRET 偶联以进行光学读出。[10] 其他先前描述的基于底物结合蛋白的 FRET 传感器通过染料标记的配体的置换（竞争性测定）或蛋白质的构象变化来实现供体-受体距离的变化。[6,7] 我们的基于 aTF 的 FRET 传感器利用供体标记的 aTF 与其受体标记的同源 DNA 序列的分析物响应性解离来引起供体-受体距离的大幅变化。因此，这些 FRET 传感器无需对配体进行染料标记，因为染料标记会改变配体的结合行为 [12]，同时能够通过供体和受体荧光团的完全解离产生显著的信号变化（图 1）。我们之所以选择 TetR 进行这项研究，是因为它是一种特性良好的 aTF，在实验室环境中广泛用于基因调控和诱导蛋白表达。[11] TetR
国际仲裁
查看 TREE，沃伦顿，弗吉尼亚州，1915 年 2 月 20 日。 尊敬的 Jorn SHAFROTH，美国参议院，华盛顿特区 先生： 我获悉，由于公务繁忙，参议院外交委员会无法在本届会议期间就您最近提出并提交该委员会的参议院联合决议案 233 进行听证。如果是这样的话，我是否可以有幸通过这封信向委员会成员提出支持通过该决议的论据？：它旨在通过武装国际法庭和解除各个国家（其内部警察部队除外）的武装来结束国际战争。可以假定，我们的大多数公民都希望采取任何光荣而有效的手段来避免国际战争，只要同时我们的国家利益和理想能够得到至少与现在的国际体系一样强有力的保障，而这个国际体系归根结底是建立在战争中行使竞争力的基础上的。确实，所有国家都有人相信战争竞赛是为了人类的真正利益。即使能够，这样的人也不会为所有国际争端建立和平解决方案。他们认为，战争所带来的痛苦以及穷人和富人在备战时必须做出的牺牲，可以通过培养美德得到补偿，而如果我们完全不进行军事竞赛，人类就会失去这些美德。毫无疑问，尽管战争十分恐怖，但它确实具有吸引力，战争确实激发了人们的热情，这促使人们即使不关心他们所参与的冲突的价值，也要寻求战场。同样，人类仍然必须钦佩这种牺牲精神，这种精神促使一个人在理解国家纷争的情况下，为保卫国家而献出生命和财产。在全面讨论战争问题时，必须充分关注这一方面。但考虑到时间和篇幅的限制，在这篇文章中，长篇大论似乎并不明智。我们必须高兴地指出，即使