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动态系统的数据驱动线性化
抽象动态模式分解（DMD）及其变体（例如扩展DMD（EDMD））广泛用于将简单的线性模型粘贴到可观察到的可观察数据中已知的动态系统中。在多种情况下dmd meth-ods效果很好，但在其他情况下表现较差，因此需要对DMD的假设进行澄清。在更仔细的检查过程中，基于Koopman操作员的DMD方法的现有解释并不令人满意：它们在假设下仅对通用可观察物的概率为零证明DMD是合理的。在这里，我们为DMD作为局部的，前阶还原模型的拟合方式，用于在具有概率的条件下，对于通用可观察到的概率和非分类观察数据。我们通过在吸引缓慢的频谱子歧管（SSM）中构造其主导动力的线性化转换来实现这一目标，并用于有限的或有限维度的周期强制系统。我们的参数还导致了一种新的算法，数据驱动的线性化（DDL），它是慢速SSM中可观察动力学的高阶，系统的线性化。我们通过示例显示
2022 年 LSI 监管报告
SSM 中 LSI 部门的结构反映了持续的整合趋势，尽管 2021 年的整合速度比前几年要慢。从 2014 年底（SSM 成立之初）到 2021 年底，LSI 的数量从 3,167 多家减少到 2,089 家左右，其中德国、奥地利和意大利占了大部分。仅在 2021 年，这一数字就减少了约 90 个实体。与此同时，2021 年 LSI 部门的总资产负债表增长了 4.1%，与重要机构 (SI)（3.8%）的增长速度相似。这反映了贷款组合的温和增长和央行现金余额的大幅增加，但各国之间存在很大差异。一般而言，家庭存款是 LSI 的主要资金来源，约占总负债（包括股权）的 45%；然而，与贷款账簿的结构一样，各国的资金状况也存在很大差异。 2022 年，总资产迄今继续强劲增长。2022 年第二季度，总资产与 2021 年底相比增长 2.4%，达到 4.91 万亿欧元，而只有少数国家的资产与 2021 年第二季度相比有所下降。
Mambaout：我们真的需要Mamba才能进行视觉吗？
摘要 - Mamba是一种具有RNN样的状态空间模型（SSM）的架构，最近引入了以解决注意机制的二次复杂性，随后应用于视觉任务1。尽管如此，与卷积和基于注意力的模型相比，Mamba的视力表现通常令人难以置信。在本文中，我们深入研究了Mamba的本质，并从概念上得出结论，Mamba非常适合具有长期序列和自回归特征的任务。对于视觉任务，由于图像分类不与任何一个特征保持一致，因此我们假设Mamba对于此任务不是必需的；检测和细分任务也不是自动回归的，但它们遵守了长期的特征，因此我们认为仍然值得探索Mamba的这些任务潜力。为了凭经验验证我们的假设，我们通过堆叠Mamba块构建了一系列名为Mambaout的模型，同时删除其核心令牌混合器SSM。实验结果强烈支持我们的假设。具体来说，我们的Mambaout模型超过了ImageNet图像分类上的所有视觉Mamba模型，表明Mamba确实不需要执行此任务。对于检测和分割，Mambaout不能匹配最先进的视觉Mamba模型的性能，这证明了Mamba在长期的视觉任务中的潜力。
主要计划申请的新生物多样性净收益要求
bng适用于2024年4月的小型场地公制（SSM）•住户申请•允许在GPDO下开发•开发影响“ De Minimis”阈值25平方米的阈值下方的栖息地，例如，5米乘5米乘5米x 5米乘•生物脱位的工具•在范围内更改野生动物•在野生动物的范围内，•自定义的自定义自我范围 *对生物多样性的重大影响，并且能够被定义，属于BNG规则。
![arxiv：2408.14909v2 [CS.CL] 2024年12月24日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\cb17634eb62dfb255310cdc41075dc0f28bbcc56.webp)
arxiv：2408.14909v2 [CS.CL] 2024年12月24日
被称为低能消耗网络，尖峰的神经网络（SNN）在过去几十年中引起了很多关注。尽管SNN与人工神经网络（ANN）的竞争增加了视力任务，但尽管它们具有内在的时间动力学，但它们很少用于长序列任务。在这项工作中，我们通过利用状态空间模型（SSM）的序列学习能力来开发长序列学习的尖峰状态空间模型（SPIKINGSM）。受树突状神经元结构的启发，我们将神经元动力学与原始SSM块整合在一起，同时实现了稀疏的突触计算。此外，为了解决事件驱动的神经动力学的冲突，我们提出了一个轻巧的替代动态网络，该网络可以准确地预测余后膜的潜力，并且可以兼容以学习能力的阈值，从而在训练速度上与传统的术语相比，在训练速度中具有加速速度。在远程竞技场基准任务中，SpikingsSM在最先进的SSMS上取得了胜利的性能，同时平均重新占据了90％的网络稀疏性。在语言建模上，我们的网络显着超过了Wikitext-103数据集上现有的大型语言模型（SpikingLlms），其中只有三分之一的模型大小，证明其作为低计算成本LLM的骨干架构的潜力。
sc-mamba2：利用
单细胞转录组学彻底改变了我们对细胞异质性的理解，但建模了超长的转录组序列（即基因的数量）仍然是一个重大的计算挑战。在这项研究中，我们基于最新的MAMBA2档案介绍了SC-MAMBA2，这是该体系结构与状态空间模型（SSMS）的首次应用，用于单细胞转录组建模。与传统的基于变压器的语言模型不同，SC-MAMBA2利用SSM的效率和可扩展性，使得通过减少的计算开销来处理更长的转录组序列。我们引入了专门针对转录组序列量身定制的独特设计适应，并在SSM框架下实现了双向建模方法，从而促进了整个基因组转录组序列的全面分析。SC-MAMBA2是单细胞转录组学结构域中最大的模型，具有超过1.5亿个参数，能够处理涵盖60,000多个基因的转录组序列。该模型在5700万个单元的数据集上进行了训练，这使其成为处理迄今为止超长序列的最全面解决方案。通过在各种下游任务中进行广泛的基准测试，SC-MAMBA2始终胜过最先进的模型，证明了卓越的准确性和计算效率。我们的结果强调了SC-MAMBA2的有效性和高级功能，将其定位为未来单细胞转录组研究的关键工具。
监管手册 - 银行监管
它不是具有法律约束力的文件，不建立新的监管要求，也不能以任何方式取代相关适用欧盟法律规定的法律要求。它规定了 SSM 在执行监管任务时遵循的方法。如果特定案件的因素证明这样做是合理的并且提供了充分的理由，SSM 有权偏离本手册中规定的一般政策。不同的政策选择还必须符合欧盟法律的一般原则，特别是平等待遇、比例原则和受监管机构的合理期望。这与欧洲联盟法院的既定判例法一致，其中内部指导（例如本手册）被定义为欧盟机构在合理情况下可以偏离的实践规则。例如，欧洲法院在 2005 年 6 月 28 日的 C-189/02 P、C-202/02 P、C-205/02 P 至 C-208/02 P 和 C-213/02 P 合并案中的判决第 209 段中指出，“法院在一项关于行政部门采取的内部措施的判决中已经裁定，尽管这些措施可能不被视为行政部门必须始终遵守的法律规则，但它们仍然构成了实践规则，行政部门在个案中不得偏离这些规则，除非给出符合平等待遇原则的理由。因此，这些措施构成了一项一般行为，有关官员和其他工作人员可以援引其非法性，以支持针对基于这些措施采取的个别措施提起诉讼”。
托儿和早期服务系统计划-2024-2028
伦敦市和米德尔塞克斯县在事工指导下管理CWELCC系统。修订后的许可程序，自2023年1月1日起，为执照申请人提供有关其CWELCC资金资格的建议SSM，包括与服务系统计划中概述的指示增长策略保持一致。此策略旨在支持最关键的需求的访问和包容和指导战略扩展。SSMS建议在此阶段基于当前信息，并且不能保证CWELCC资助后许可；请参阅O. Reg。137/15，s。 13（1）有关详细信息。