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使用基于得分的生成模型
a b s t r a c t重建宇宙的初始条件是宇宙学的关键问题。基于模拟宇宙向前发展的方法提供了一种推断与当今观测值一致的初始条件的方法。ho ver，由于推理问题的高复杂性，这些方法要么无法采样可能的初始密度领域的分布，要么需要模拟模型中的显着近似值是可触及的，因此可能导致偏见。在这项工作中，我们建议使用基于得分的生成模型来采样对早期的Uni Verse Gi ven当前观察结果的实现。我们从当今的密度范围内推断出全高分辨率暗物质n个体的初始密度字段，并根据摘要统计数据与地面真相相比验证了所产生的样品的质量。所提出的方法能够从初始条件后部分布边缘化的宇宙学参数提供早期宇宙密度领域的合理实现，并且比当前的最新方法更快地采样数量级。
NetScaler安全部署指南
NetScaler MPX是一个应用程序交付控制器，可以加速网站，提供L4 − L7流量管理，提供集成的NetScaler Web应用程序防火墙和卸载服务器。NetScaler VPX实例是一个虚拟设备，具有NetScaler MPX的所有功能，在标准服务器上运行，并为包括Citrix虚拟应用程序和台式机在内的Web应用程序提供了更高的可用性。NetScaler SDX通过MPX的性能为VPX的所有灵活性提供了高级虚拟化。使用MPX，VPX和SDX，组织可以通过将大量大量共享网络服务与处理器密集型，应用程序特定的服务分开，可以部署flex或真实的解决方案，从而优化您的Web应用程序交付基础架构。NetScaler还提供了与Citrix OpenCloud访问的少量集成，可以用云的功率扩展数据中心。
持续在线脑电图运动意象解码的微调策略：来自大规模纵向研究的见解
摘要 — 本研究调查了在涉及大型用户组和每个参与者多个会话的因果环境中在线纵向脑电图 (EEG) 运动想象 (MI) 解码中深度学习的持续微调策略。我们是第一个在大型用户组中探索此类策略的人，因为纵向适应通常是在单个受试者环境中使用单一适应策略进行研究的，这限制了推广研究结果的能力。首先，我们研究了不同的微调方法对解码器性能和稳定性的影响。在此基础上，我们集成了在线测试时间适应 (OTTA) 以在部署期间调整模型，补充了先前微调的效果。我们的研究结果表明，基于先前特定于主题的信息连续进行的微调可以提高性能和稳定性，而 OTTA 可以有效地使模型适应连续会话中不断变化的数据分布，从而实现无校准操作。这些结果为纵向在线 MI 解码的未来研究提供了宝贵的见解和建议，并强调了结合领域适应策略对提高实际应用中的 BCI 性能的重要性。临床相关性——我们的研究实现了更稳定、更有效的长期运动想象解码，这对于神经康复和辅助技术至关重要。
与反事实>的大规模视力语言模型中的偏见
随着大型语言模型（LLM）的出现，具有越来越令人印象深刻的范围，已经提出了许多大型视觉模型（LVLM），以使LLM具有视觉输入。这样的模型在输入显示和文本提示下生成了文本，从而实现了各种用例，例如视觉问答和多模式聊天。虽然先前的研究检查了LLMS产生的文本中所包含的社会偏见，但该主题在LVLM中得到了相对尚未探索的。检查LVLMS中的社会偏见尤其具有挑战性，这是因为在文本和视觉方式中所包含的信息所产生的偏见的混乱贡献。为了解决这个挑战性问题，我们对不同的LVLM产生的文本进行了大规模研究，该文本在反事实上对输入图像进行了更改，从而从流行模型中提出了超过5700万个响应。我们的多维偏见评估框架表明，图像中描述的种族，性别和身体特征等社会属性可能会显着影响有毒内容，能力相关词，有害的立体类型以及个人的数值等级的产生。
Salgenx 海水电池网格规模兆瓦组
Salgenx 的电网规模盐水电池储能是一种钠液流电池，它不仅可以储存和释放电能，还可以在充电的同时进行生产，包括海水淡化、石墨烯和使用风力涡轮机、光伏太阳能电池板或电网电力进行热储存。使用人工智能和超级计算机来制定、评估、验证和预测自组装和自修复液流电池电极。将热量储存在盐水中并在需要时使用。使用模块化集装箱设计的商业规模、家庭、海洋、远程和电网规模的储能。高峰需求定价和非高峰定价之间的电网费率套利。
脑表型关联的多尺度网络回归
图 2 MSNR 模型训练和评估示意图。 (a) MSNR 旨在通过考虑边缘和社区级别的信息来研究大脑连接-表型关系。该模型采用 n × p × p 矩阵，其中 n 是受试者的数量，p 是每个对称邻接矩阵中的节点数。节点属于 K 个社区，是先验确定的。 (b) 从总样本 (n = 1,015) 中随机选择 20% (n = 202) 作为剩余验证数据。我们进行了五倍交叉验证来选择调整参数 λ 1 和 λ 2 的值。这两个参数分别表示平均连接矩阵 (Θ) 和社区级连接-协变量关系矩阵 (Γ 1,...,Γ q) 的 l 1 范数的核范数惩罚。整个过程重复了五次。 （c）然后使用（b）中确定的调整参数对其余 80% 的总数据集（n = 813）进行模型训练。然后计算样本外预测误差，作为验证集上已知和估计连接矩阵之间差异的 Frobenius 范数。（d）我们还通过置换程序评估了最终模型，其中我们破坏了大脑连接和协变量数据之间的联系，以生成样本外预测误差的零分布
解决中等尺度旅行电离层干扰（MSTIDS）
1 ITM Physics Lab, NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, United States, 2 Space Sciences Division, US Naval Research Laboratory, Washington, DC, United States, 3 Université Paris Cité, Institut de physique du globe de Paris (IPGP), Paris, France, 4 Institute of Astronomy Astrophysics Space Applications and Remote Sensing, National Observatory of Athens, Athens,希腊，五物理系，联邦联邦De Campina Grande大学，巴西，巴西，6物理与工程系，斯克兰顿大学，宾夕法尼亚州斯克兰顿大学，美国宾夕法尼亚州斯克兰顿大学，7个空间 - 毕业士环境研究所，纳戈亚大学，日本纳戈亚，日本纳戈亚，日本，日本，8个Syntek Techneries Inc.，Fairfax，Fairfax，va。克莱姆森大学物理与天文学，美国南卡罗来纳州克莱姆森大学，美国11号工艺艺术与科学学院，克里亚大学，印度斯里市，莱布尼兹物理研究所12号，罗斯托克大学，德国罗斯托克大学，德国罗斯托克大学，13
验证早期发展的全球量表（...
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问h t p p：//c r e a t i v e c o m m o ns。or g/l i c e n s e s/b y-n c-n c-n c-n d/4。0/。
ActivesCale软件7.0.2发行说明
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新的DAT分数报告量表
从2025年3月1日开始，美国牙科协会（ADA）的测试服务部（DTS）将实施一个新的评分系统，以进行牙科入学测试（DAT）。新的评分系统将对候选人的技能产生更精确和准确的估计，从而为每个候选人对牙科学校的严谨性的准备水平提供更强的见解。要继续有效地解释DAT结果，候选人，招生人员和健康顾问将需要熟悉新的报告量表，并了解其与旧量表的关系。本指南提供了帮助这些小组这样做的资源，以帮助缓解这一重要过渡。要了解有关新的DAT评分系统及其将如何受益社区的更多信息，请访问ada.org/datscoringupdate。