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最佳大脑压缩：准确的训练后量化和修剪框架
我们考虑深度神经网络 (DNN) 在具有挑战性的一次性/后训练环境中的模型压缩问题，在该环境中，我们获得了一个经过精确训练的模型，并且必须仅基于少量校准输入数据对其进行压缩，而无需进行任何重新训练。鉴于新兴的软件和硬件支持通过加速剪枝和/或量化来执行压缩模型，这个问题变得很普遍，并且已经针对这两种压缩方法分别提出了性能良好的解决方案。在本文中，我们介绍了一种新的压缩框架，该框架在统一的环境中涵盖权重剪枝和量化，具有时间和空间效率，并且大大提高了现有后训练方法的实际性能。在技术层面，我们的方法基于 [LeCun、Denker 和 Solla，1990] 的经典最佳脑外科医生 (OBS) 框架的精确和高效实现，该框架扩展到还涵盖现代 DNN 规模的权重量化。从实际角度来看，我们的实验结果表明，它可以显著改善现有后训练方法的压缩-准确度权衡，并且可以在后训练环境中实现修剪和量化的准确复合应用。
EU工业政策报告2024
•欧洲的“政策组合”允许货币政策以及国家和中央财政政策的收敛扩张，以应对大流行冲击的挑战。政府干预采取了财政转让，公共保证和公共购买的形式。财政政策制定者大大增加了其国债。欧盟（EU）首次通过下一代欧盟计划实施集中的财政政策响应。同时，欧洲中央银行（ECB）在很大程度上加强了其货币政策已经扩张的立场，以向银行业提供丰富的流动性，并支持实施扩张的国家财政政策。
从测试数百万台服务器中汲取的教训 - ...
协议骨化延迟了TLS 1.3多年的推出，并再次成为量词后加密术的推出的障碍。在最近对TLS服务器的大规模研究中，我们评估了Quantum关键协议的部署兼容性，发现了令人惊讶的结果和见解。值得注意的是，由于较大的钥匙尺寸，我们观察到了众所周知的客户端透明消息问题的方案骨化。我们相信，量词后证书将出现更多的惊喜，这使得部署比“转换的翻转”过渡更为复杂。在本演讲中，我们分享了研究的发现，并强调了早期测试以确定潜在的量化后移民挑战的重要性，而不是对可能出现问题的假设做出假设。我们介绍管理Quantum PKI实现后的复杂性时可能出现的细微部署复杂性和操作问题，特别是对于最终用户连接稳定性。通过提供实用的见解，我们希望为量词后时代的更平稳转变做出贡献，增强了加密性的能力，并增强了Web PKI作为副产品的可靠性。
SARS-cov-2 感染后急性后遗症与病毒变异和疫苗接种状况的关系：一项多中心横断面研究
1 瑞士圣加仑州立医院，传染病和医院流行病学分部；2 瑞士东部儿童医院，传染病和医院流行病学部，瑞士圣加仑；3 瑞士库尔格劳宾登州立医院，传染病分部；4 瑞士圣加仑州（南部）精神病服务中心；5 瑞士圣加仑州（北部）精神病服务中心；6 Clienia Littenheid，瑞士利滕海德；7 瑞士齐尔施拉赫特神经康复中心；8 瑞士格拉布斯 Rheintal Werdenberg Sarganserland 医院集团；9 瑞士维尔 Fuerstenland Toggenburg 医院集团；10 瑞士苏黎世 Hirslanden 诊所； 11 瑞士明斯特林根图尔高医院集团传染病和医院流行病学部；12 瑞士国家感染预防中心 (Swissnoso)，瑞士伯尔尼；13 瑞士圣加仑老年诊所，瑞士圣加仑；14 加拿大多伦多西奈医疗系统；15 瑞士布克斯 Labormedizinisches Zentrum Dr Risch Ostschweiz AG；16 列支敦士登私立大学，特里森， ———————————————————————————————————————————— *SPK 和 PK 对本文的贡献相同。 **研究组团队成员列于致谢部分 通讯作者。 Philipp Kohler，医学博士，理学硕士，圣加仑州立医院，传染病和医院流行病学科，Rorschacherstrasse 95，9007 St. Gallen，瑞士，电子邮件 philipp.kohler@kssg.ch © 作者 2023。由牛津大学出版社代表美国传染病学会出版。这是一篇开放获取文章，根据知识共享署名-非商业-禁止演绎许可条款分发（https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/），允许以任何媒介非商业性复制和分发作品，前提是原始作品未以任何方式更改或转换，并且正确引用作品。如需商业再利用，请联系 journals.permissions@oup.com
海报Aniti Days 2024元组.pptx
●成千上万的活动要安排和分配给资源●约束：优先，劳动力和机器可用性，技能……●目标：成本，完成时间，质量……●许多不确定性来源：延迟，设备失败…
初级计算研究人员发布
○ Experience with web development (HTML, CSS, Javascript, React, Vue, Svelte, three.js, d3.js, leaflet, mapbox) ○ Experience with data analysis (Python, pandas, numpy, scikit-learn, SQL) ○ Experience with GIS tools (QGIS, ArcGIS, ArcMap, Leaflet, or MapBox) ○ Experience with command line interface and用于文件操作的脚本工具●具有灵活和独立工作以及指导的验证能力●较强的书面和口语交流技巧；能够记录对细节的关注并纳入关键反馈的能力●展示了研究技能和经验在跨学科团队上合作的经验●通过暴露于敏感/图形内容的学习最佳实践的兴趣●开放的探索，使用和学习新方法，框架和工具和工具●熟悉设计，访问和访问权限
从远处的表亲学习？奖之后的经济学，比较政治经济学和增长模型
自全球金融危机以来，政治经济学家对后的宏观经济理论的兴趣越来越大。尤其是比较政治经济学（CPE）的最新增长模型大大借鉴了需求制度的宏观经济学。本文首先追踪了19世纪政治经济学的瓦解，并强调了异质经济学中的许多流是政治经济学项目的延续，社会科学中CPE和国际政治经济学的子领域也是如此。其次，本文概述了增长模型方法及其与之后的经济学（PKE）的关系。它阐明了从经验上识别增长模型的不同策略，即GDP增长分解与分析增长动力的策略，并突出了自全球金融危机以来增长模型的变化。最终，它确定了PKE与政治经济的持续参与，尤其是与CPE的持续参与所带来的机遇和挑战。
澳大利亚后澳大利亚的经济状况与区域镜头
澳大利亚也看到了利率急剧上升。现金利率已从2022年4月的0.1％上升到今天的4.35％。最明显的领域对此产生影响的领域是抵押贷款家庭支付的利率。它增加了他们的付款，这又减少了他们在其他商品和服务上必须花费的额外现金数量。通过这种方式，它降低了需求。，但它也导致了存款利率上升，这对那些储蓄的人来说是有益的。这些现金流效应只是货币政策在经济中运作的一种方式。较高的利率还减少了借贷的激励措施，降低公司投资，支持汇率的需求以及自己权衡资产价格并因此权衡财富。所有这些影响都会导致经济需求的增长降低，从而使其与供应更好地平衡。
在不同姿势下的外源空间注意力的触觉 - 视觉联系：心理物理学和ERP的收敛证据
空间注意力的机制优先考虑与其他位置相对于其他位置的感官信息。这些机制已通过多种方法进行了深入的研究，包括心理物理学，事件型大脑电位，功能成像和单细胞记录（例如，参见Parasuraman，1998年，有关所有这些方法的发现）。这项工作导致了许多可复制的发现和一些重要的区别。的秘密关注转移（例如Mangun，Hillyard和Luck，1993； Posner，1978）。刺激驱动的外源机制已与预期驱动的内源性机制区分开来（例如Hopfinger＆Mangun，1998; Jonides，1981; Posner，1978）。通常通过使用空间非预测的外围提示来研究前者，后者通过中央提示或指示可能目标位置的指令进行研究。两种形式的提示都可以在提示的位置带来性能优势，但是外源和内源性机制被认为在几种方面有所不同，包括其效果的时间过程（例如，外源性效应通常更短暂地遵循