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在线依赖状态的模型 - 误差表示...
尽管[插入强迫]对[插入偏置过程]的影响的扩增将发生在数十年的时间尺度上，但与[插入有偏见的过程]本身相关的固有时间尺度通常是在小时的顺序上。因此，原则上应该可以通过在短期天气预测模式下研究此类模型的性能来评估[插入过程]的异常值是否现实。
神经科学和人工智能中的表征与生成
这门博士课程探索神经科学与人工智能的交集。它评估了新人工智能方法作为大脑模型的用途，以及大脑灵感在构建更好的人工智能方面的效用。该课程有两个主要组成部分：（a）通过讲座、阅读和讨论批判性地审视计算神经科学的当前实践；（b）一个积极的实践部分（通过家庭作业和项目），让学生不仅根据强加给他们的阅读和想法形成自己的观点，还通过他们自己的经验和理解。具体来说，这门课有一个项目部分，该项目预计足够充实，如果成功，这项工作可以发表。
图形级表示与联合...
联合装饰预测架构（JEPA）最近成为一种新颖而有力的技术，用于自我监督的代表学习。他们旨在通过从上下文信号x的潜在反映中预测目标信号y的潜在表示基于能量的模型。JEPA绕过对负面样本和积极样本的需求，传统上是由对比度学习所必需的，同时避免了与生成预处理相关的过度拟合问题。在本文中，我们表明，可以通过提出图形联合装置谓语体系结构（Graph-jepa）来有效地使用此范式进行图形级表示。特别是，我们采用蒙版的建模并专注于预测从上下文子图的潜在代表开始的掩盖子图的潜在表示。为了赋予图表概念中通常存在的隐式层次结构，我们设计了一个替代预测目标，该目标包括预测2D平面中单位双曲线上编码子图的坐标。通过多次实验评估，我们表明Graph-jepa可以学习高度语义和表现力的表示，如图分类，回归和区分非同构图中的下游性能所示。该代码可在https://github.com/geriskenderi/graph-jepa上找到。
秋季预算表示2024
秋季预算代表2024年9月，英国绿色建筑委员会代表了英国可持续建筑环境行业的统一声音。这是一家由来自银行，大型房地产所有者，房屋建筑商和制造商的700多名成员提供的慈善机构，到创新的初创公司，大学，地方议会和政府部门 - 所有这些都在努力在面对气候，自然和成本成本的危机中改变建筑环境。这项预算提交欢迎工党宣言在5年内升级500万户家庭的承诺，并获得132亿英镑的投资，并要求美国财政部确认在今年的秋季预算中现有改造计划的投资规模，以便该行业可以开始投资，招募和技巧在更大的规模上交付。我们还要求财政部在春季综合支出审查（CSR）上规定了一项长期路线图，以升级英国所有房屋，以便永无止境地降低供暖费，保护能源安全并满足我们的气候承诺。与工党自己的评估类似，我们的分析表明，这将需要在未来10年内以640亿英镑的订单投资，从而为该国带来巨大的健康，经济和社会福利，其中包括超过230亿英镑的储蓄，以绿化电网。从电费转变为一般税收将支持电加热吸收。，我们已续签呼吁资助地方当局作为升级和保护我们居住，工作和娱乐场所的行动驱动力。这对我们的国家，我们的人民和我们的星球至关重要。与此同时，我们提出了几种与收入的机制，以动员私人投资向更温暖的房屋和更清洁的供暖转型：对印花税土地税的一种简单改动，以“重新装修”动机将引导住房市场，以反映房屋的能源绩效，并在房屋改造中吸引大规模的私人投资。地方当局迫切需要战略支持，以促进招聘，熟练和保留改造官员和计划官员。这项对产能的投资将释放主要的本地和国家资源以及投资，以升级现有房屋，公共建筑和高速公路，并做出合理，快速的计划决策并塑造当地计划。对我们净零未来的投资拨号不仅是绝大多数行业，商业和社会的共识建议，这对于工党承诺减少家庭能源账单并振兴英国城镇，城市，城市和基础设施是至关重要的。以明确，强大的政策承诺刺激全国绿色经济，是解决英国最慢性问题的最谨慎和经济上有益的战略，包括能源安全，生活成本，长期健康和社会挑战以及气候破裂。温暖的房屋计划投资：劳工已承诺将上届政府的投资增加一倍，以升级美国的房屋。他们到2030年升级500万户家庭的目标将需要一种新的方法，以避免投资和交付之间的另一种不匹配。支出应分布在多个交付路线上，大多数投资都针对低收入家庭。政府应以当前的交货路线以及新的支出为基础，以启动房屋升级贷款，暖气和能源计划，并降低清洁热量的运行成本。
歧视性和一致表示蒸馏
知识蒸馏（KD）旨在将知识从大型教师模型转移到较小的学生模型。虽然对比学习通过创建歧视性表示表现出了在自我监督学习中的希望，但其在知识蒸馏中的信息仍然有限，并且主要涉及歧视，忽略了教师模型捕获的结构关系。为了解决这一限制，我们提出了d Iscriminative and C On Consistent d Istillation（DCD），它采用了对比损失以及一致性正规化，以最大程度地减少教师和学生代表分布之间的差异。我们的方法引入了在训练过程中适应这些互补目标的可学习温度和偏置参数，以取代对比度学习方法中常用的固定超平衡器。通过CIFAR-100和Imagenet ILSVRC-2012的广泛实验，我们证明DCD实现了状态的表现，学生模型有时会超过教师的准确性。此外，我们表明DCD的所学表示形式将转移到小型成像网和STL-10 1时表现出较高的跨数据集泛化。
安全意识到的可信赖的因果代表...
Haohong Lin, Wenhao Ding, Zuxin Liu, Yaru Niu, Jiacheng Zhu, Yuming Niu, and Ding Zhao
第 7 课：数据表示和存储
文件格式对于数据兼容性和质量至关重要，因为它们决定了数据在文件中的编码、压缩和结构。选择合适的文件格式可确保与不同的软件应用程序、操作系统和设备兼容，让用户无缝共享、分发和访问数字内容。此外，文件格式会影响内容的质量和保真度，影响图像分辨率、音频清晰度和视频播放流畅度等因素。了解常见的数字文件格式及其特性有助于用户在创建、共享和使用数字内容时做出明智的决定。
人工智能：表示和问题解决
• 用于 CSP 的具有最小冲突启发式的迭代改进算法 • 爬山法（贪婪局部搜索） • 随机游走 • 模拟退火 • 束搜索 • 遗传算法 • 识别局部搜索算法的完整性和最优性 • 比较不同的局部搜索算法以及与