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发射，间部署和轨道运输
（CBOD）夹具带打开装置（CDS）立方体设计规范（CSLI）立方体发射计划（CSOS）客户空间对象（DPAF）双有效载荷附加配件（EAGLE）ESPA ESPA ESPA ESPA ESPA ESPA ESPA ESPA ESPA ESPASESTAILARE实验室实验（EELV）EELV EELV EALVEABLABLE SPACE ERPORABL ABOREVER EVEREDEND PRECTEND WAMERATION（ENANORCSD）CUBSASD CUBSACTA CUBSACTA CUDAATA（ESATESD）（ESATASD） EELV二级有效载荷适配器（GEO）地静止赤道轨道（HEO）高度椭圆形轨道（ISS）国际空间站（J-SSOD）JEM小型卫星轨道轨道轨道（JAXA）日本航空航天勘探局（JEM）日本实验模块（JEMRMS）日本实验模块的远程模块化（JEMRMS） (M-OMV) Minotaur Orbital Maneuvering Vehicle (MEO) Medium Earth Orbit (MET) Microwave Electrothermal Thrusters (MLB) Motorized Light Bands (MPAF) Multi Payload Attach Fittings (MPEP) Multi-Purpose Experiment Platform (NICL) Nanoracks Interchangeable CubeSat Launcher (NOAA) National Oceanic and Atmospheric Administration (NRCSD) Nanoracks ISS立方体外部部署（OMV）轨道机动车辆（OTV）轨道运输车辆（PCBM）Cygnus Cygnus被动式泊位机制（RUG）乘车用户指南（SL-OMV）小型发射轨道轨道操纵车辆（SSMS）
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
![arxiv：2403.05246v2 [eess.iv] 2024年3月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ad165b6a13abf37d21eab57efce88a670bdff83c.webp)
arxiv：2403.05246v2 [eess.iv] 2024年3月11日
摘要。unet及其变体已被广泛用于医学图像分割。但是，这些模型，尤其是基于变压器体系结构的模型，由于其大量参数和计算负载而构成挑战，因此它们不适合进行医疗保健应用。最近，由Mamba出现的国家空间模型（SSM）已成为CNN和Transformer Architectures的竞争替代品。在此基础上，我们将Mamba用作UNET内CNN和Transformer的轻巧替代品，目的是应对实际医疗环境中计算资源限制所带来的挑战。为此，我们介绍了将Mamba和UNET集成在轻量级框架中的轻量级Mamba UNET（Lightm-Unet）。具体来说，Lightm-Unet以纯Mamba的方式利用残留的视觉Mamba层来提取深层的语义特征和模型的长距离空间依赖性，并具有线性的组合复杂性。在两个现实世界2D/3D数据集上进行的广泛实验表明，Lightm-Unet超过了现有的状态文献。值得注意的是，与著名的NNU-NET相比，Lightm-Unet可实现卓越的分割性能，而Drasti则可以重新将参数和计算成本降低116X和21X。这突出了Mamba在促进模型轻量化方面的潜力。我们的代码实现可在https：//github.com/mrblankness/lightm-unet
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。
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