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CCP战略目标2023-2025
金融体系更广泛地利用从CCPS以及NCAS和其他欧盟当局收集的监督数据来涵盖更广泛的清算生态系统（清算成员，客户，其他连接的FMI）。ESMA将寻求在RegTech的支持下开发和部署执行监督数据库，以确保ESMA的监督方法是数据驱动的，但也与确定的风险成正比。ESMA还将考虑不同的选项，以改善与CCP SC和其他相关利益相关者的成员的数据质量，数据共享和合作。ESMA打算与ESRB和SSM紧密合作，以分析CCP的依赖关系和互连性。
Vision Mamba：具有3D MRI扫描的阿尔茨海默氏病的尖端分类
抽象分类3D MRI图像以早期检测阿尔茨海默氏病是医学成像中的关键任务。使用卷积神经网络（CNN）和变形金刚在该领域面临重大挑战的传统方法。cnns虽然有效地捕获本地空间特征，但要与远程依赖关系挣扎，并且通常需要大量的计算资源来获得高分辨率3D数据。变形金刚在捕获全局上下文方面表现出色，但在推理时间的二次复杂性却需要大量记忆，因此对于大规模的3D MRI数据而言，它们的效率降低了。为了解决这些局限性，我们建议使用Vision Mamba（一种基于状态空间模型（SSM）的高级模型（SSM），以对3D MRI图像进行分类以检测阿尔茨海默氏病。Vision Mamba利用动态状态表示和选择性扫描算法，从而使其能够有效地捕获和保留3D卷的重要空间信息。通过基于输入特征动态调整状态过渡，Vision Mamba可以选择性保留相关信息，从而导致3D MRI数据的更准确和计算有效的处理。我们的方法结合了培训期间卷积操作的可行性质，并在推断过程中进行了有效的，经常性的处理。此体系结构不仅提高了计算效率，而且还提高了模型处理3D医学图像中长期依赖关系的能力。实验结果表明，Vision Mamba的表现优于传统的CNN和变压器模型的准确性，这使其成为使用3D MRI数据早期检测阿尔茨海默氏病的有前途的工具。
ASU 101
出勤和参加课堂活动是学习过程的重要组成部分，预计学生将定期上课。但是，某些缺席是不可避免的。在（1）大学批准的事件[ACD 304-02]的情况下，将不对等级的罚款。 （2）宗教假期[ACD 304-04;可以在此处找到列表https://eoss.asu.edu/cora/holidays]; （3）根据[SSM 201-18]在工作期间进行的工作； （4）与卫生专业人员有关的疾病，隔离或自我隔离。预计大学批准的活动，宗教假期或结婚活动应至少在预期缺席前10天通过电子邮件传达给教练。缺勤与疾病相关的疾病，隔离或自我隔离应由卫生专业人员记录，并通过电子邮件尽快与教练通讯。
海报：绕过自动驾驶汽车中的基于控制不变的防御
摘要 - 自治车辆（AV）越来越受到黑客的攻击。但是，AVS的系统安全至关重要，因为任何成功的攻击都会导致严重的经济损失，设备损失甚至人类生命的损失。评估新算法的良好安全原则是表明该提案对强大的对手有抵抗力。因此，在这张海报中，我们意识到最糟糕的攻击类型，称为隐形攻击，对转向控制系统，这对于AVS的横向控制很重要。我们提出的隐形攻击的核心是使用模型预测性控制（MPC），状态空间模型（SSM），系统识别（SI）和动态时间扭曲（DTW）允许攻击者准确模拟系统行为，从而允许它们执行不可检测的攻击。
2024分析伊利诺伊州交换计划
– Aetna Health Inc. (Aetna Health) – (HMO) – Aetna Life Insurance Co. (Aetna Life) – (HMO) – Celtic Insurance Company (Celtic) – (HMO) – CIGNA HealthCare of Illinois, Inc. (Cigna) – (HMO) – Health Care Service Corporation, a Mutual Legal Reserve Company (HCSC, aka Blue Cross Blue Shield of IL) – (HMO and PPO) – Health Alliance Medical Plans, Inc. (HAMP) – (HMO and POS) – MercyCare HMO, Inc. – (HMO) – Molina Healthcare of Illinois, Inc. (HMO) – Oscar Health Plan, Inc. (HMO) – Quartz Health Benefit Plans Corporation (Quartz) – (HMO) – Medica Central Health Plan (formerly known as SSM Health Plan) – (HMO) - 伊利诺伊州联合医疗公司（HMO）
指定：加速使用基于树的投机推理和验证的大型语言模型
由于其大量参数，复杂的架构和较高的计算要求。例如，最大的GPT-3体系结构具有1750亿个参数，该参数需要八个以上的NVIDIA 40GB A100 GPU才能存储在半精确的浮点中，并且需要几秒钟才能提供单个推断请求[3]。llm通常作为输入一个令牌序列，称为提示，并一次生成后续令牌一个，如图1a所示。序列中每个令牌的生成都在输入提示和先前生成的令牌上进行条件，并且不考虑将来的令牌。此方法也称为自回归解码，因为每个生成的令牌也被用作生成未来令牌的输入。令牌之间的这种依赖性对于许多NLP任务至关重要，这些任务需要保留生成的令牌的顺序和上下文，例如文本完成[55]。现有的LLM系统通常使用增量解码方法来服务请求，其中系统在单个步骤中计算所有提示令牌的激活，然后使用输入提示和所有先前生成的令牌进行迭代解码一个新的令牌[27]。这种方法在代币之间依赖于数据依赖性，但是实现了亚最佳运行时性能和有限的GPU利用率，因为在每个请求中的并行程度在增量阶段中受到极大的限制。此外，变压器的注意机制[48]要求访问所有前任令牌的键和值，以计算新令牌的注意力输出。为了避免重新计算所有上述令牌的键和值，当今的LLM系统使用缓存机制存储其键和值以在将来的迭代中重新使用。对于长期生成任务（例如，GPT-4在请求中最多支持32K令牌），缓存键和值引入了重要的内存开销，这防止了现有系统由于存储器的键和值的要求而并行提供大量的记忆。是出于在进程优化中进行投机执行的概念[13，42]，最近的工作引入了基于序列的投机推断，该推断利用了一个小的猜测模型（SSM）生成一个令牌序列，以生成一系列令牌并使用LLM在同时检查其正确性[5，22，22，22，22，22，22，22，22，444,44,44，51]。这些尝试仅考虑由单个SSM生成的令牌序列进行投机，因为它们之间的模型容量差距不能很好地与LLM保持一致，因为SSM通常比LLM小的数量级以保持低内存和运行时的空间开销。本文介绍了SpecInfer，该系统可以提高LLM的端到端潜伏期和计算效率，该系统具有基于树的投机推理和验证。图1b说明了现有的增量解码，基于序列的投机推断与基于树的投机推断之间的比较。一个关键的见解 - 指定者是同时考虑各种猜测候选者（而不是像现有的
卡瓦沙湖社会服务业务计划 2024-2027
2.0.1 工作人员在转介前与 EO 联系，如果该人存在障碍导致联系困难，尤其是当该人非常想与 EO 联系时。每个人都离联系和继续参与变得困难只有一次危机/事件。如果 EO 无法联系，我们已建立流程让其与我们的员工联系。我们已与 EO 建立每月会议，以解决任何服务问题，包括减少返回转介百分比。我们已与 SSM 建立每月会议，以支持系统级问题、担忧和成功。哈利伯顿的 EO 员工位于同一栋大楼内，以促进合作伙伴关系。林赛的 EO 合作伙伴每月都会到我们的大楼与员工会面，以支持联系和服务
宗教豁免 COVID-19 疫苗接种要求
基于非宗教原因（包括个人偏好、政治或社会理念或对疫苗的非宗教担忧）而反对接种 COVID-19 疫苗不符合宗教豁免条件。在评估申请是否基于真诚的宗教信仰时，将考虑几个因素，包括与所宣称的信仰不一致的先前行为。没有任何单一因素是决定性的。如果 SSM 提出要求，您必须配合互动式适应流程并提供合理评估您的申请所需的所有信息。您可以根据需要附加其他页面。要申请豁免，请填写此表格并将其通过电子邮件发送至 CovidReligiousWaiver@ssmhealth.com。您将收到电子邮件决定或请求提供更多信息（如果需要）。由于这会影响您的开始日期，请确保在您接受录取通知后的 24-48 小时内提交此表格。姓名（印刷体）：______________________________________________
关键评估标准和声音实践收集
这些活动进一步允许欧洲央行银行监督评估银行的数字化活动和相关风险。这种评估的起点是国家法律中概述的一般框架（CRD）中概述了国家法律中实施的一般框架，以及相关的欧洲银行局（EBA）指南，尤其是在SREP，外包和内部治理方面。与这些欧洲央行一起考虑了有关数字化和技术相关风险的国际和欧洲标准制定机构的出版物。也出现了一些始终应用的SSM银行的“声音实践” - 欧洲央行已经观察到的通常符合评估标准的方法。这些内容今天在早期阶段出版，以告知有关这些方面的监督对话，银行做出了制定数字足迹的战略决定。作为此监督对话的一部分，欧洲央行将与机构讨论
40 项奖项的竞争通知...
B.1) 候选人打算开展的研究项目，用意大利语或英语撰写（不超过 2,500 字，包括简短的参考书目，按照在线申请系统提供的模板编写）； B.2) 为 SSM 的研究生或本科生举办的十节（20 小时）研讨会的教学大纲； B.3) 注明日期并签名的科学和专业简历（使用在线申请系统提供的模板创建）； 最多三篇出版物（专著、期刊文章、合集论文但不包括评论或编辑卷），从最重要的、能代表候选人个人资料的出版物中选出。出版物必须清楚地报告书目标识数据（标题、页码、ISBN/ISSN 等）。即将出版的出版物只有附有相应编辑/出版商的接受声明才能被接受；