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sqisign2d-east：使用2 ...
摘要。大型语言模型（LLMS）最近改变了许多行业，增强了内容生成，客户服务代理，数据分析甚至软件的生成。这些应用程序是在远程服务器上托管的十个应用程序，以保护神经网络模型IP；但是，这引起了人们对输入查询的隐私的担忧。完全同质加密（FHE）是一种允许在私人数据上进行计算的加密技术，已被提议作为解决挑战的解决方案。然而，由于LLM的大小和FHE的计算开销的增加，今天使用分型模型方法对当今的实用fhe llms进行了进程。在这里，用户将其FHE加密数据发送到服务器以运行加密的注意头层；然后，服务器返回该图层的结果，以供用户本地运行该模型的其余部分。通过采用此方法，服务器维护其模型IP的一部分，并且用户仍然可以执行私有LLM推理。在这项工作中，我们评估了单层拆分模型LLM的神经网络模型IP构图，并演示了一种新颖的攻击向量，该攻击向量使用户可以轻松从服务器中提取神经网络模型IP，从而绕开了对加密量的要求的保护措施。在我们的分析中，我们证明了这种攻击的可行性，并讨论了潜在的缓解。
热泵和米尼 - 拆分 - dimmies- ...
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观察室温金属反铁磁铁CRSB中的自旋分裂
最近，在理论上提出并实现了电子状态的自旋分裂（SS）的非常规的抗铁磁铁，其中包含指向不同方向的矩矩的磁性sublattics通过一组新型的符号来连接。这样的SS是实质性的，依赖性的，并且与自旋 - 轨道耦合（SOC）强度无关，使这些磁铁有望用于抗磁性旋转旋转。在此结合了角度分辨光发射光谱（ARPE）和密度功能理论（DFT）计算，这是一项对CRSB的系统研究，是一种金属旋转式抗速率抗fiferromagnet候选，具有Néel温度T n = 703 K。数据揭示了沿平面外和平面动量方向的CRSB的电子结构，从而使各向异性K依赖性SS与计算结果非常吻合。在非对称动量点下，此类SS的大小至少达到至少0.8 eV，这显着高于最大的已知SOC诱导的SS。这种化合物扩大了抗磁性旋转型材料的材料的选择，并且很可能会刺激随后对在室温下起作用的高效率旋转器件的研究。
使用3D高斯弹奏
摘要 - 可推广的感知是太空机器人技术中高级自治的支柱之一。估计动态环境中未知对象的结构和运动对于此类自主系统至关重要。传统上，解决方案依赖于目标对象的先验知识，多个不同的表示或不适合机器人操作的低保真输出。这项工作提出了一种新颖的方法，可以使用统一表示形式来逐步重建和跟踪动态未知对象 - 一组3D高斯斑点，描述了其几何形状和外观。可区分的3DGS框架适合以动态对象设置。管道的输入是一组顺序的RGB-D图像。3D重建和6-DOF姿势跟踪任务是使用基于一阶梯度的优化来解决的。该公式很简单，不需要预训练，不假定对对象或其运动的先验知识，并且适合在线应用程序。在任意相对运动下的10个未知航天器的数据集中验证了所提出的方法。实验表明，在短期到中持续时间内，目标对象的成功3D重建和准确的6-DOF跟踪。讨论了跟踪漂移的原因，并概述了潜在的解决方案。
带唤醒无线电的神经形态分割计算
摘要 — 神经形态计算利用时间数据的稀疏性，通过在每个时间步骤激活一小部分神经元和突触来降低处理能量。当部署用于边缘系统中的分割计算时，远程神经形态处理单元 (NPU) 可以通过使用稀疏脉冲无线电 (IR) 波形进行异步通信来降低通信功率预算。这样，输入信号稀疏性直接转化为计算和通信方面的节能。然而，对于红外传输，总能耗的主要贡献者仍然是维持主无线电开启所需的功率。这项工作提出了一种新颖的架构，将唤醒无线电机制集成到由远程、无线连接的 NPU 组成的分割计算系统中。基于唤醒无线电的神经形态分割计算系统设计的一个关键挑战是选择用于感知、唤醒信号检测和决策的阈值。为了解决这个问题，作为第二项贡献，本研究提出了一种新颖的方法，该方法利用物理系统的数字孪生 (DT)（即模拟器）以及称为“先学习后测试 (LTT)”的顺序统计测试方法，提供理论上的可靠性保证。所提出的 DT-LTT 方法广泛适用于其他设计问题，并在此展示了神经形态通信。实验结果验证了设计和分析，证实了理论上的可靠性保证，并说明了可靠性、能耗和决策信息量之间的权衡。
语言插入的高斯碎片（腿）
摘要 - 构建语义3D地图对于搜索官方，仓库，商店和房屋感兴趣的对象很有价值。我们提出了一个映射系统，该系统会逐步构建一种语言包裹的高斯splat（腿）：详细的3D场景表示形式，该表示同时编码外观和语义是在统一的表示中。腿在网上训练，因为机器人遍历其环境，以便可以定位开放式对象查询。我们在4个房间场景上评估了腿部，在该场景中我们查询场景中的物体，以评估腿如何捕获语义含义。我们将腿与LERF [1]进行了比较，并发现尽管两个系统都具有可比的对象查询率，但腿的训练速度比LERF快3.5倍。结果表明，多相机设置和增量捆绑捆绑调节可以提高受约束的机器人轨迹的视觉重建质量，并建议腿可以定位开放式播放器和长尾对象查询，其精度高达66％。请参阅项目网站：berkeleyautomation.github.io/legs
对分裂学习和联合学习的评论
分裂学习（SL）和联合学习（FL）的整合提供了一个令人信服的机会，可以解决两种方法的固有局限性，并创建更强大的，具有隐私性的分布式学习系统。拆分学习，涉及将机器学习模型跨多个方分开，并在数据隐私和计算效率方面具有优势。通过分发模型组件，敏感数据保持本地化，从而减轻与集中数据收集相关的隐私风险。此外，SL可以通过在Singh等人的多个设备上分配训练工作量来提高计算效率，2019年。联合学习专注于分散数据的培训模型，而无需共享原始数据。这种方法在实现协作模型开发的同时保留了数据隐私。但是，FL可能会遭受沟通开销和处理异质数据分布的挑战。结合这两种技术具有创造一种协同方法的潜力，该方法在减轻它们的弱点的同时利用了两者的优势。例如，通过将SL的模型分区与FL的分散培训集成在一起，可以解散既具有隐私性且在计算上有效的分布式学习系统。这种组合还可以通过减少数据异质性和改善收敛性的影响来增强系统的鲁棒性。此外，SL和FL之间的协同作用可以为研发开辟新的途径。例如，探索针对不同类型的模型和数据分布的最佳分区策略是一个关键的调查领域。此外，开发有效的通信协议，用于在联合设置中的分配模型组件之间交换模型更新对于实际实施至关重要。总而言之，分裂学习和联合学习的结合为开发更安全，高效和可扩展的分布式学习系统提供了有希望的途径。通过仔细考虑两种方法的优势和劣势，研究人员和从业人员都可以释放这种协同组合的全部潜力。
alchemilla lufgaris对生殖系统和某些内脏器官（肝脏，脾脏）组织的保护作用，暴露于饮用水中的硫酸盐高剂量的硫酸锌
这项研究检查了八周的硫酸锌在饮用水中对雌性大鼠肝脏，脾脏和卵巢的影响。将大鼠分为五组：对照，含锌硫酸盐，含锌 - 硫酸盐的含锌和无锌。至于研究的目标，它强调了炼金米拉藻（Alchemilla vulgaris）药用植物对雌性大鼠肝脏，脾脏和卵巢组织的保护性和毒性作用，该组织来自饮用水中高ZnSO 4浓度。关于该研究的方法，它涉及在卡尔巴拉大学/卡尔巴拉大学中的30个女性白化大鼠，分为五组：对照，治疗，治疗和治疗，硫酸锌和硫酸盐和藻类的alchemilla vulgaris添加了饮用水中。使用单向方差分析和SPSS 22.0软件分析数据，使用“受保护”的邓肯分析以0,05级别分离，具有四个处理方式。这项研究取得了一些结果，其中最重要的是器官组织发生了变化，包括肝细胞坏死，脾脏和卵巢充血以及孕酮的增加。该研究还发现，药用植物治疗了大多数肝病，其副作用低，卵巢功能改善并提高了生育能力。该研究得出结论，药用植物被用来更好地治疗大多数肝脏疾病，因为其副作用较低。这些植物通过改善女性生殖激素的产生，对锌过剩和改善卵巢功能具有预防作用。
植物病原体重编程主机替代mRNA剪接
替代剪接（AS）是真核生物中进化保守的细胞过程，其中从单个基因中产生了多个Messenger RNA（mRNA）转录本。随着增加转录组复杂性和蛋白质组多样性的概念，它引入了一种新的观点，以理解植物病诱导的宿主变化作为原因疾病。最近，人们已经认识到，在寄生，共同和符号相互作用期间代表了植物免疫系统的组成部分。在这里，我提供了最近的进展概述，详细介绍了植物病的重编程以及疾病表型的功能性影响。此外，我讨论了免疫受体在调节植物免疫中的重要功能，以及phy-topathogen如何使用效应子蛋白来靶向剪接机械的关键成分，并利用免疫调节剂的交替剪接变体来否定防御反应。最后，在植物 - 病原体界面的背景下，AS和废话介导的mRNA衰变之间的功能关联被概括。
脾边缘区B细胞通过塑造细胞因子模式和细胞介导的免疫
Chen-Yu Tsai，1 Myo OO，1 Jih Hou Peh，2 Benjamin C.M.Yeo，3 Ariel Aptekmann，1 Bernett Lee，4,5,6 Joe J.J. Liu, 2 Wen-Shan Tsao, 1 Thomas Dick, 1,7 Katja Fink, 4 and Martin Gengenbacher 1,7,8, * 1 Center for Discovery and Innovation (CDI), Hackensack Meridian Health, 111 Ideation Way, Nutley, NJ 07110, USA 2 Biosafety Level 3 Core, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore (NUS), Level 15, Centre for Translational Medicine (MD6), NUS, 14 Medical Drive, Singapore 117599, Singapore 3 Infectious Diseases Translational Research Programme and Department of Medicine, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore (NUS), Level 2, Blk MD4, 5 Science Drive 2, Singapore 117545, Singapore 4 Singapore Immunology Network (SIgN), Agency for Science Technology and Research, Biopolis, 8A Biomedical Grove, Level 3 & 4, Immunos Building, Singapore 138648, Singapore 5 Centre for Biomedical Informatics, Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798, Singapore 6 A*STAR Infectious Diseases Labs, Agency for Science, Technology and Research, 8A Biomedical Grove #05-13, Immunos,新加坡138648，新加坡7 Hackensack Meridian医学院，Nutley，NJ 07110，美国8铅联系 *通信 *通信：martin.gengenbacher@gmail@gmail.comYeo，3 Ariel Aptekmann，1 Bernett Lee，4,5,6 Joe J.J. Liu, 2 Wen-Shan Tsao, 1 Thomas Dick, 1,7 Katja Fink, 4 and Martin Gengenbacher 1,7,8, * 1 Center for Discovery and Innovation (CDI), Hackensack Meridian Health, 111 Ideation Way, Nutley, NJ 07110, USA 2 Biosafety Level 3 Core, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore (NUS), Level 15, Centre for Translational Medicine (MD6), NUS, 14 Medical Drive, Singapore 117599, Singapore 3 Infectious Diseases Translational Research Programme and Department of Medicine, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore (NUS), Level 2, Blk MD4, 5 Science Drive 2, Singapore 117545, Singapore 4 Singapore Immunology Network (SIgN), Agency for Science Technology and Research, Biopolis, 8A Biomedical Grove, Level 3 & 4, Immunos Building, Singapore 138648, Singapore 5 Centre for Biomedical Informatics, Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798, Singapore 6 A*STAR Infectious Diseases Labs, Agency for Science, Technology and Research, 8A Biomedical Grove #05-13, Immunos,新加坡138648，新加坡7 Hackensack Meridian医学院，Nutley，NJ 07110，美国8铅联系 *通信 *通信：martin.gengenbacher@gmail@gmail.com