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文件编号SR-CBOEBZX-2024-112）2025年3月11日自我...
9规则19b-4（e）（1）规定，自我监管组织（“ SRO”）对新的衍生证券产品的上市和交易不被认为是拟议的规则更改，根据规则19B-4款（c）（1）的规则19B-4款，如果委员会根据委员会批准了第19条（b）的列表，该列表批准了第19条（b）的列表（b），该列表（b）的列表（b）the the traber ot the trul ot the Pruros of Act of Act octro octro oct oct octro oct octro oct octro oct octro oct octro octro octro octro octro的列表。新的衍生证券产品和SRO具有针对产品类的监视计划。根据本规则14.11（n）的规定，交易所提出了新规则14.11（n），以建立多级ETF的通用清单标准，允许根据豁免规则6C-11的豁免权，根据投资公司的豁免第6C-11条，该法案允许提供多个级别的ETF类别，以提供交换级别，以提供交换级别的款项，以提供交换级别的款项，并分享了一类，以供应额外的交易所。基金。因此，根据拟议规则14.11（n）列出的多级ETF将不需要根据规则19b-4进行单独的规则更改，然后才能在交易所列出和交易。
客户和分析师评论：关于自学习人工智能的见解
“我们获得了该技术的演示，希望了解 Cyber AI Analyst 功能如何工作，结果令人印象深刻……虽然这是一份详细的报告，但报告顶部的简短摘要有效地快速概述了情况。摘要使用的术语即使是非技术专业人士也能理解，并且无需查看细节即可提供见解，包括有关如何确保系统从事件中完全恢复的可行建议。”
互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。
视频的自我监督和自适应的面部聚类
1。一种自我监督的模型登录方法，仅取决于正面匹配对以改善面部嵌入。2。面部聚类的基于深度学习的相似性度量，该指标会自动适应给定模型的学习嵌入空间。3。不需要任何用户输入参数的全自动视频面聚类算法。4。发布电影脸聚类基准数据集，称为MoviefaceCluster，该数据集提供了电影域中存在的极端挑战的面部聚类场景。
用于动态分配公共资源的自足因果经济
摘要 本文介绍了业力机制，这是一种在无限时间内在竞争代理之间重复分配稀缺资源的新方法。示例包括决定在高峰需求期间为哪些叫车行程请求提供服务、在交叉路口或车道合并时授予通行权或将互联网内容纳入受监管的快速通道。我们研究了这些问题的简化但富有洞察力的表述，其中在每个时刻，从大量人群中随机匹配两个代理来竞争资源。业力机制的直观解释是“如果我现在屈服，我将在未来得到回报。”代理在类似拍卖的环境中竞争，他们竞标业力单位，业力直接在他们之间流通并在系统中自成一体。我们证明，这使得一个自利的代理社会能够实现高水平的效率，而无需诉诸（可能有问题的）资源货币定价。我们将业力机制建模为动态人口博弈，并保证存在一个平稳纳什均衡。然后，我们用数字方式分析了稳定纳什均衡下的表现。对于同质代理的情况，我们比较了不同的机制设计选择，表明当代理具有未来意识时，可以实现高效且事后公平的分配。最后，我们测试了针对代理异质性的稳健性，并通过业力重新分配提出了一些观察到的现象的补救措施。
国际法中的自决和主权
18人民共和国和英国英国和北爱尔兰，“英国英国政府和北爱尔兰政府的联合宣言以及中华人民共和国政府在香港问题上”，UNTS 1399（1985）（1985）：33-61：33-61，第3（2）条（2）和3（3）。
锂离子的自我监督学习...
锂离子电池（LIB）的健康评估通常依赖于持续的充电/放电协议，通常会忽略涉及电动汽车中普遍存在的动态电流轮廓的情况。LIB的常规健康指标也取决于测量数据的均匀性，从而限制了它们对不均匀条件的适应性。在这项研究中，提出了一种基于自我监督学习范式估算LIB健康的新型培训策略。一种多解决分析技术，即经验小波变换，用于分解频域中的非平稳电压信号。这允许去除健康评估模型的无效组件。变压器神经网络用作模型主链，损失函数旨在描述容量降解行为，假设在大多数操作条件下LIBS中的降解是不可避免且不可逆转的。结果表明，该模型可以通过分析从同一LIB单元的各个时间间隔分析电压和电流曲线的序列来学习老化特征。所提出的方法成功地应用于斯坦福大学LIB老化数据集，该数据集源自电动汽车实际驾驶配置文件。值得注意的是，这种方法在评估的健康指数和实际容量降解之间达到了平均相关系数为0.9，这表明其在捕获LIB健康降解方面的功效。这项研究强调了使用未标记的LIB数据训练深神经网络的可行性，提供了具有成本效益的手段并释放了测量信息的潜力。
自动驾驶实验室转换电子聚合物发现
研究人员使用多机来解决电子聚合物加工中的关键挑战。例如，这些材料的最终特性受复杂的生产历史的影响。制造过程中有将近一百万个可能的组合可以影响膜的最终特性 - 人类进行测试的可能性太多。