为每个复杂任务从头开始训练大型模型会浪费大量资源和数据。为了帮助开发能够利用现有系统的模型,我们提出了一项新挑战:通过自然语言与现有代理(或模型)进行交流,学习解决复杂任务。我们设计了一个综合基准 C OMMA QA,其中包含三个复杂推理任务(显式、隐式、数字),旨在通过与现有 QA 代理进行交流来解决。例如,使用文本和表格 QA 代理来回答诸如“谁是美国投掷标枪最远的人?”之类的问题。我们表明,即使可以访问每个代理的知识和黄金事实监督,黑盒模型也很难从头开始学习这项任务(准确率低于 50%)。相比之下,学习与代理交流的模型表现优于黑盒模型,在黄金分解监督下,得分达到 100%。然而,我们表明,通过与现有代理进行通信而不依赖任何辅助监督或数据来学习解决复杂任务的挑战仍然难以实现。我们发布了 C OMMA QA 以及组合泛化测试拆分,以推进该方向的研究。1
被感染动物的牙齿刺穿皮肤,如咬伤;和/或 被感染动物的唾液或其他潜在传染性物质(如脑组织)接触到人的抓伤、擦伤、割伤或粘膜。 狂犬病的症状和体征是什么? • 狂犬病是一种急性疾病,通常在很短的时间内从焦虑、吞咽困难、癫痫发作发展到最终死亡。 什么情况下应该担心狂犬病? • 当动物无缘无故咬人或其他动物时。 • 当咬伤严重且皮肤破损时。 • 如果无法将动物关起来并进行观察。 • 如果与蝙蝠直接接触并被咬伤,则不能排除抓伤或唾液接触伤口或抓伤的可能性。 如果您怀疑某人接触了狂犬病,该怎么办? • 立即用大量肥皂和水冲洗伤口并立即就医。 • 如果动物是健康的家养动物(狗、猫或雪貂),请将其关起来并尽可能对其进行观察。 • 如果您打算杀死该动物,请注意不要损坏其头部,以便进行狂犬病检测。接触狂犬病后应如何治疗? • 您的医生和医疗卫生官员将进行调查以确定风险级别。
小语言模型(SLM)由于在边缘设备中的广泛应用而引起了学术界和行业的极大关注。为了获得具有强大性能的SLM,传统方法要么从头开始预训练模型,这会产生大量的计算成本,或者压缩/修剪现有的大语言模型(LLMS),这会导致性能下降,并且与预训练相比差不多。在本文中,我们研究了涉及结构化修剪和模型训练的加速方法家族。我们发现1)层面的适应性修剪(适应性培训)在LLM中非常有效,并且对现有的修剪技术的改善具有显着改善,2)适应性修剪,配备了进一步的训练导致模型,可与模型相当,与那些从抓挠中进行预训练的模型相当,3)逐步训练,仅通过促进培训,而仅通过互动而进行较小的培训(仅在较小的培训中),并且仅通过互动而进行互动(仅在较小的情况下),并且促进了较小的培训。一次5%)。对Llama-3.1-8b的实验结果表明,适应性抗性的表现要优于常规修剪方法,例如LLM-PRUNER,FLAP和SLICEGPT,平均在平均基准的准确度中以1%-7%的速度为1%-7%。此外,改编普朗纳(Adapt-Pruner)在MMLU基准测试上恢复了Mobilellm-125m的性能,并通过从其较大的对应物中修剪来降低代币,并发现了超过多个基准标记Llama-3.2-1B的新型1B模型。
有机涂层的耐用性提高可以部分解决金属腐蚀的重要问题。出于这个原因,这项工作试图在吉他上使用粉末有机涂层(尤其是钙离子交换的二氧化硅微粒)后生产粉末有机涂层。目的是获得具有更好耐腐蚀性的高性能涂料,并使其对磨蚀性和侵蚀性磨损具有更大的抵抗力,以减少暴露期间遭受损害的可能性。原始环氧涂层和涂料具有不同的特性,具有两个不同百分比的钙离子交换二氧化硅抑制剂(1和2%的wt。)进行了分析。在执行受控机械损伤后评估了新有机涂层的腐蚀保护。使用扫描开尔文探针(SKP)测量每种涂层所遭受的分层,在添加3.5%的NaCl下降后,持续了26天。此外,还研究了所有有机涂层的抗刮擦性,通用硬度和耐磨性(滑动和侵蚀性),以评估添加剂对其机械性能的影响。这项工作中获得的结果表明,这些抑制剂的少量添加能够从缺陷中降低涂层的分层速率,并在浸入NaCl溶液中后改善了刮擦测试的结果。此外,在环氧树脂中添加2%二氧化硅颗粒改善涂层的侵蚀性和滑动磨损性能。
摘要 - 能源存储资源在参与批发电力市场时必须考虑价格不确定性及其物理工作特征。这是一个挑战问题,因为电价高度波动,并且能源存储具有效率损失,功率和能量限制。本文提出了一种新颖,多功能且可转移的方法,将基于模型的优化与卷积长的短期记忆网络相结合,以响应或竞标批发电力市场。我们使用纽约州的历史价格测试了我们提出的方法,这表明它取得了最新的结果,与完美的远景案例相比,在价格响应和批发市场竞标设置的情况下,均具有70%至接近90%的利率。我们还通过使用纽约数据预先培训模型来测试转移学习方法,并将其应用于澳大利亚昆士兰州的套利。结果表明,转移学习实现了出色的套利利润,只有三天的本地培训数据,证明了在数据可用性非常有限的情况下,其在Scratch的培训方面具有显着优势。
我们提供的动手在研讨会上,从插电编码(无计算机编码)到基于基于编码的编码。我们的设备包括LEGO 6砖,Lego EV3机器人和//code.nodes。乐高6 b ricks在我们的6个砖头讲习班中,我们介绍了简单的概念,例如模式,算法,并将其链接到计算思维概念,这些概念教学者教学者建立了编程和机器人领域的基础知识和技能。LEGO EV3 r obots Lego EV3可以用于建筑物和编程机器人。一旦学习者在Scratch(基于块的程序)中编写一个简单的程序,机器人才会“栩栩如生”。该程序将为机器人的“大脑”提供执行特定任务的必要命令。//代码.n ODE无线和易于使用,//code.node包括六个传感器输入,一个扬声器,RGB灯和一个LED阵列,使学生可以使用收集,显示和响应数据的基于块的基于块的程序来探索令人兴奋的现象。
• 考生必须出示有效且未过期的政府签发的带照片身份证件,方可参加考试。特定考试可能需要其他形式的身份证明。没有适当身份证明的考生不得参加考试。 • 手机、智能手表和任何其他电子设备不得带入考试中心,必须放置在指定区域(储物柜)。 • 所有个人物品,包括但不限于钱包、钱夹、背包、外套、帽子(其他非宗教头饰);书籍和笔记等(仅在允许的情况下)必须放置在指定区域(储物柜)。 • 考试时计算器指南和计算器的使用因考试要求和考试说明的类型而异。 • 考试期间只能使用经考试服务、考试管理员、学院的 ADA 协调员和讲师授权的物品。 • 开始任何考试之前,不允许进行 Brain Dumping。 • 除非评估中心发放,否则不允许佩戴耳机。 • 评估中心不允许食物、饮料、嚼口香糖或吸烟。 • 考试期间,不得说话或发出噪音,以免打扰其他考生。 • 儿童或未经授权的成人不得进入评估中心的考试区域。 • 评估中心工作人员在考试过程中持续监控考生。所有考试环节都可能被记录。 • 评估中心工作人员将在考生进入和离开考试区域时检查身份证。 • 评估中心将提供草稿纸。所有草稿纸必须与考试一起交回。任何草稿纸都不得带离评估中心。 • 如果您遇到影响您参加考试的问题,请立即举手通知评估中心工作人员。这将提醒评估中心工作人员您需要帮助,并确保其他考生不受干扰。 • 评估中心工作人员无法回答与考试内容相关的问题。所有与考试内容或考试成绩相关的问题都应直接向讲师提出。 • 考试问题和答案的副本不应带离评估中心。请勿与他人分享或讨论考试中出现的问题或答案。考试结束后,评估中心工作人员将收集所有考试材料并将其送至指定的安全地点。
摘要。纵向成像能够捕获静态解剖结构和疾病进展的动态变化,并且患者特异性的病理学治疗更好。但是,检测糖尿病性视网膜病(DR)的常规方法很少利用纵向信息来改善DR分析。在这项工作中,我们研究了利用纵向性质的自我监督学习的好处,以诊断。我们比较了不同的纵向自我监督学习(LSSL)方法,以模拟疾病从纵向视网膜色眼底照片(CFP)进行疾病的进展,以使用一对连续考试来检测早期的DR严重性变化。实验是在有或没有那些经过训练的编码器(LSSL)的纵向DR筛选数据集上进行的,该数据集(LSSL)充当了持久的借口任务。Results achieve an AUC of 0.875 for the baseline (model trained from scratch) and an AUC of 0.96 (95% CI: 0.9593-0.9655 DeLong test) with a p-value < 2.2e-16 on early fusion using a simple ResNet alike architecture with frozen LSSL weights, suggesting that the LSSL latent space enables to encode the dynamic of DR progression.
虽然资产和规则可能是新的,但您面临的问题不是:是自行开发还是购买。当供应商将成本分摊给众多客户时,您的团队必须确定从头开发这些工具并在更新过程中长期维护它们是否具有经济可行性。对于许多公司而言,托管服务协议可能是验证和准备表格、匹配纳税人识别号 (TIN) 和确保合规性同时允许他们专注于核心业务活动的最有效方式。
