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高性能容量扩展模型的正则化 Benders 分解
摘要 — 我们考虑电力容量扩张模型，该模型通过最小化投资和运营成本来优化投资和退役决策。为了为规划和政策决策提供可靠的支持，这些模型需要包括详细的运营和时间耦合约束，考虑与天气相关的参数和需求数据的多种可能实现，并允许对离散投资和退役决策进行建模。这些要求导致大规模混合整数优化问题，而这些问题是现成的求解器无法解决的。因此，实际的解决方法通常依赖于精心设计的抽象技术，以在减少计算负担和模型准确性之间找到最佳折衷。Benders 分解提供了可扩展的方法来利用分布式计算资源并使模型具有高分辨率和计算性能。在本研究中，我们为具有多个规划期、随机运营场景、时间耦合策略约束以及多日储能和水库水力资源的大规模容量扩张模型实施了一种量身定制的 Benders 分解方法。使用多个案例研究，我们还评估了几种水平集正则化方案以加速收敛。我们发现，在可行集内部选择规划决策的正则化方案与以前发布的方法相比表现出更优异的性能，从而能够以前所未有的计算性能解决高分辨率混合整数规划问题。
结合上下文编码的深度学习用于脑肿瘤语义分割和患者生存预测
基于深度学习的脑肿瘤分割模型遇到的最具挑战性的问题之一是，由于类别表示固有的不平衡，导致肿瘤组织类别分类错误。因此，在训练用于脑肿瘤分割的大规模深度学习模型时，通常会考虑强正则化方法，以克服对代表性组织类型的过度偏见。然而，这些正则化方法往往在计算上是详尽的，并且可能无法保证学习代表输入 MRI 示例中存在的所有肿瘤组织类型的特征。最近使用深度 CNN 模型进行上下文编码的工作已显示出对自然场景语义分割的希望，特别是由于改进了代表性特征学习，小物体分割得到了改善。因此，我们提出了一种新颖、高效的基于 3DCNN 的深度学习框架，该框架具有上下文编码，用于使用多模态磁共振成像 (mMRI) 进行语义脑肿瘤分割。所提模型中的上下文编码模块强制进行丰富的、与类别相关的特征学习，以提高整体多标签分割性能。随后，我们在基于机器学习的生存预测管道中使用上下文增强特征来提高预测性能。使用公开的2019年脑肿瘤分割（BraTS）和生存预测挑战数据集对所提方法进行评估，结果表明，所提方法显著提高了肿瘤组织分割性能和整体生存预测性能。
突触缩放——一种人工神经网络...
摘要 — 大自然一直启发着人类精神，科学家经常根据对大自然的观察开发新方法。成像和传感技术的最新进展使人们对生物神经过程有了更深入的了解。为了找到增强神经网络学习能力的新策略，我们专注于一种与生物神经网络中的学习任务和神经稳定性密切相关的现象，即稳态可塑性。在描述稳态可塑性的理论中，突触缩放被发现是最成熟和最适用的。我们系统地讨论了关于突触缩放理论的先前研究及其如何应用于人工神经网络。因此，我们利用信息论来分析评估突触缩放如何影响互信息。基于这些分析结果，我们提出了两种在简单和复杂、前馈和循环神经网络的训练过程中应用突触缩放的方式。我们在标准基准上将我们的方法与最先进的正则化技术进行了比较。我们发现，在广泛的网络前馈和循环拓扑和数据集上的实验中，与之前的正则化方法相比，所提出的方法在回归和分类任务中产生的误差最低。
CSIR-National环境工程研究所
参与这些项目不会赋予候选人对任何CSIR/CSIR-NEERI邮政的审议正规化的任何权利或明确的权利。此外，在任何情况下，在合同的研发项目中为CSIR-NEERI或CSIR的任何其他实验室/CSIR机构服务的项目工作人员的任期都将超过六到七年，因为该案可能是根据第1号条款。1.6/1.7的CSIR OM No. 5-1（342）/2017-PD日期为02.09.2024，不时修订。1.6/1.7的CSIR OM No.5-1（342）/2017-PD日期为02.09.2024，不时修订。
CD-KDCD-KD
医学图像分析中深度学习的核心挑战之一是数据不足，尤其是对于3D脑成像，这可能会导致模型过度拟合和泛化。正规化策略（例如知识蒸馏）是通过惩罚预测性分布并引入其他知识来加强培训过程的强大工具来减轻问题。在本文中，我们通过惩罚细心的产出分布和中间代表来重新审视知识扭曲作为正规化范式。尤其是我们提出了一个信心正规知识蒸馏（CREG-KD）框架，该框架可以根据知识信心自适应地转移知识以进行蒸馏。提倡两种策略，以使教师和学生知识之间的全球和地方依赖性正规化。详细提出了一种封闭式的蒸馏机制，以通过将教师损失作为置信度得分来软化全球转移的知识。中间表示非常专心和局部完善，具有关键的摩西环境，以模仿有意义的特征。为了证明我们提出的框架的优越性，我们评估了两个大脑成像分析任务的框架（即基于阿尔茨海默氏病的疾病分类和大脑年龄估计，基于阿尔茨海默氏病神经影像学计划数据集，包括902名受试者和来自4个公共数据集的3655名受试者的同类。广泛的实验结果表明，CREG-KD比基线教师模型取得了一致的改进，并表现出了其他最先进的知识蒸馏方法，这表明Creg-KD是有希望的预测性能和普遍性的强大医学图像分析工具。
肯尼亚共和国土地部21号第1页...
组件1：集成结算升级。该组件支持通过在两个子组件下分类的两种主要干预措施来升级结算；子分数1.1：任期正规化 - 为居住在无争议的公共土地上的人们进行任期的正规化，其过程包括：制定当地的物理和土地利用开发计划，用于定居点，该计划为道路，排水，走道，人行道等基础设施的基础设施列出了土地包裹和韦尔斯；根据计划，通过身体放置的身体放置来划定包裹；根据调查计划的筹备受益人的准备名单和 / /或发行分配信；和标题的发行。子组件1.2：基础设施升级 - 协调基础设施投资组合，其菜单包括：水和卫生系统，雨水排水，固体废物收集和沉降分类，行人人行道，自行车道，道路，道路，街道，街道和安全照明，公共公园，公园和绿色空间。进一步包括与预防犯罪和暴力有关的投资，包括但不限于社区中心。组成部分2：社会经济包容性计划通过社会经济包容计划项目旨在增强目标受益人的社会和经济包容。该组成部分支持社区发展计划，以增强社会和经济包容性，确定符合政府计划资格标准但被排除在外的受益人，并被排除在外，适当地将其连接起来，支持参与性犯罪和暴力映射，监视当地劳动力的使用，雇用当地劳动力，负责社区能力建设并促进各种基于社区的固体造成固体损失管理，包括包括社区的固体造成损害管理。
通过强化学习培训语言模型
自我纠正是大语言模型（LLM）的高度理想能力，但一直发现它在现代LLM中基本上是无效的。当前的训练自我纠正方法通常取决于多个模型，更高级的模型或其他形式的监督。为了解决这些缺点，我们开发了一种多转弯的在线增强学习方法（RL）方法，该方法得分可显着提高LLM使用完全自我生成的数据的自我纠正能力。为了建立分数，我们首先表明，在离线模型生成的校正轨迹上，有监督的微调（SFT）的变体通常不足以灌输自我纠正行为。尤其是，我们观察到，通过SFT训练捕食猎物是数据收集策略和模型自身反应或行为崩溃之间的分布不匹配的猎物，在这些错误中，学习隐含地仅优先于某种某种校正模式，而这种校正方式通常在测试问题上自我纠正无效。分数通过在模型自身分配自我生成的校正轨迹的分布下进行训练，并使用适当的正则化来解决学习过程，以学习在测试时间有效的自我纠正行为，而不是适合给定提示的高回应。此正则化过程包括基本模型上多转移RL的初始阶段，以生成不易崩溃的策略初始化，然后使用奖励奖金来扩大自我纠正。使用Gemini 1.0 Pro和1.5 Flash模型，我们发现得分可以实现最新的自我纠正性能，将基本模型的自我纠正分别提高了15.6％和9.1％，并在数学和人道主义方面提高了9.1％。
人工智能和数据分析行业培训
- 简介、神经网络和深度学习的历史、生物神经元的基础知识； - 深度多层感知器 (MLP)：符号、反向传播算法、激活函数、Dropout 层和正则化、整流线性单元 (ReLU)、权重初始化、批量标准化、用于多类分类的 Softmax； - 人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、卷积、图像边缘检测、填充和步幅、RGB 图像卷积、卷积层、最大池化、RNN、LSTM、使用 Keras 的神经网络模型和 Tensorflow、迁移学习。7 种用于人工智能和数据分析的工具和应用程序
（WIP）从人类反馈中学习一点加强
11策略梯度算法46 11.1策略梯度算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 11.1.1香草政策梯度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 11.1.2加强。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 11.1.3加强一把（rloo）。。。。。。。。。。。49 11.1.4近端策略优化。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.1.5组相对策略优化。。。。。。。。。。。。51 11.2实施。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52 11.2.1政策梯度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 11.2.2近端策略优化。。。。。。。。。。。。。。。。53 11.2.3组相对策略优化。。。。。。。。。。。。56 11.3辅助主题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 11.3.1广义优势估计（GAE）。。。。。。57 11.3.2双重正则化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58
TISS-net：使用级联双任务网络和误差预测一致性进行脑肿瘤图像合成和分割
从医学图像中准确分割脑肿瘤对于诊断和治疗计划非常重要，而且通常需要多模态或对比度增强图像。然而在实践中，患者的某些模态可能缺失。合成缺失的模态有可能填补这一空白并实现高分割性能。现有方法通常分别处理合成和分割任务，或者将它们联合考虑，但没有对复杂的联合模型进行有效的正则化，导致性能有限。我们提出了一种新颖的脑肿瘤图像合成与分割网络 (TISS-Net)，该网络可以高性能地端到端获得合成的目标模态和脑肿瘤分割。首先，我们提出了一个双任务正则化生成器，可以同时获得合成的目标模态和粗分割，它利用肿瘤感知合成损失和可感知正则化来最小化合成和真实目标模态之间的高级语义域差距。基于合成图像和粗分割，我们进一步提出了一个双任务分割器，它可以同时预测细化分割和粗分割中的误差，其中引入这两个预测之间的一致性以进行正则化。我们的 TISS-Net 通过两个应用进行了验证：合成 FLAIR 图像用于整个神经胶质瘤分割，合成增强 T1 图像用于前庭神经鞘瘤分割。实验结果表明，与现有模态的直接分割相比，我们的 TISS-Net 大大提高了分割精度，并且优于最先进的基于图像合成的分割方法。2023 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。