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2024肿瘤，移植和耐受性（TTT）撤退
33。图片，史蒂文·考德威尔（Steven Caldwell），伊莎贝拉·德米安（Isabella Demyan）图片，史蒂文·考德威尔（Steven Caldwell），伊莎贝拉·德米安（Isabella Demyan）
777 555 LLL EEE TTT - IPU RAN
必须处理各种对象的管理 - 技术、物理、组织、社会经济、生物等，以及跨学科性质的对象。人类的历史就是管理实践的胜利和失败的故事——失败是由于无法解决相关的管理问题或未能使用现有的手段来解决这些问题而导致的。这些工具包括对控制对象形成控制动作的方法，这些控制动作将赋予控制对象必要的属性，例如目标状态的可实现性、稳定性、安全性、根据所选质量标准的最优性等。而这一切——是在信息、时间、能源、环境、财力等资源可能短缺的背景下，以及需要考虑影响控制对象和不可控因素的干扰
视频流的测试时间培训
先前的工作已建立了测试时间培训（TTT）作为一般框架，以进一步改善训练有素的模型。在对每个测试实例进行预测之前，模型首先是在同一实例上使用自我监督的任务（例如重建）进行训练。我们将TTT扩展到流设置，其中多个测试实例（我们的情况下的视频帧）以时间顺序到达。我们的扩展名是在线ttt：当前模型是从上一个模型初始化的，然后在当前框架和一个小框架上进行了训练。在线TTT在三个现实世界数据集上显着优于四个任务的固定模型基线。改进超过2.2×和1.5倍，例如全盘分段。令人惊讶的是，在线TTT还胜过其offline变体，该变体严格访问更多信息，对整个测试视频中的所有帧进行培训，而不管时间顺序如何。此发现，使用合成视频挑战了先前的工作中的挑战。我们将当地的概念形式化为在线优于offl ttt的优势，并通过消融和基于偏见 - 差异交易的理论分析其作用。
BRAINGPT：一个受大脑启发的基于 SNN 的大型
基于人工神经网络 (ANN) 的大型语言模型 (LLM) 表现出色，但在计算效率和生物可解释性方面面临挑战。我们提出了 BrainGPT，这是一种基于测试时间训练 (TTT) 框架并受到脉冲神经网络 (SNN) 和神经生物学原理启发的新型 LLM 架构。我们的方法采用双模型结构，模拟人脑中观察到的分层语言处理，并利用具有自适应阈值的专门积分和激发神经元模型。通过多阶段训练策略，包括量化感知预训练、ANN 到 SNN 的转换和受生物启发的无监督学习，我们实现了从 ANN 到 SNN 的数学证明的无损转换，保留了 100% 的原始 ANN 模型的性能。此外，受生物启发的无监督学习优化了维持 100% ANN 性能所需的最大时间步骤。与原始 TTT 模型相比，BrainGPT 的能源效率提高了 33.4%，训练收敛速度提高了 66.7%。这项工作推动了节能且可生物解释的大型语言模型的开发，这些模型的性能可与最先进的基于 ANN 的模型相媲美，同时显著改进了 TTT 框架。
媒体发布 - ntfgh 的新矫形外科手术。......
这种新颖的骨科手术，横向胫骨运输 (TTT)，包括在胫骨上创建一个小骨窗，并使用专门的装置刺激骨窗的受控运动。这增加了患肢的血流量，防止进一步的组织坏死，并减少了截肢的需要。2024 年 5 月，NTFGH 团队首次将该手术引入新加坡。这项技术对于逆转 43 岁刘铭杰 (Lau Ming Jie) 足部进行性坏疽的恶性循环、增强血管化和帮助康复至关重要。TTT 手术后，使用双管游离腓骨瓣进行重建，其中涉及利用明杰左腿的一部分腓骨来重建他缺失的跖骨。这有助于重建正常行走所必需的足弓。随着感染得到控制和足部重建，明杰恢复了独自行走的能力。这是首次在同一患者身上同时实施两种手术。治疗成功不仅保住了他的腿，也标志着新加坡医疗实践的显著成就，为未来的糖尿病足管理开创了先例。这表明，这种分阶段重建方法，结合 TTT 和游离腓骨皮瓣，可以成为矫形外科的一种有用方法，为患有严重糖尿病足感染的患者带来希望，否则他们可能会因大截肢而失去肢体。
b'功能陶瓷对于电池的可扩展生产固体电解质至关重要。 Li-Garnet Li 7 La 3 Zr 2 O 12 D（LLZO），尤其是其立方相（Cllzo），由于其较高的Li + conductitivity和广泛的电化学稳定性窗口引起了人们的注意。但是，高烧结温度引起了对阴极界面稳定性，生产成本和可扩展制造能源消耗的担忧。我们显示了一种替代性\ xe2 \ x80 \ x9csinter-free \ xe2 \ x80 \ x9d路线，以使Cllzo稳定为薄膜的一半，以稳定其烧结温度。具体而言，我们建立了一个时间温度的转换（TTT）图，该图捕获了基于结晶焓分析的无定形至晶体llzo转换，并确认薄膜cllzo的稳定在500 \ xc2 \ xc2 \ xb0的低频中，可以通过diacutation cove be fingation cove be fingation findings tage tage tavivan finge cove fivan tivation fivation。用于电池电池设计，以减少制造的碳足迹。
b'功能陶瓷对于电池的可扩展生产固体电解质至关重要。li-garnet li 7 la 3 Zr 2 O 12 D（LLZO），尤其是其立方相（Cllzo），由于其高LI + conductitivity和广泛的电化学稳定性窗口而引起了人们的注意。但是，高烧结温度引起了对阴极界面稳定性，生产成本和可扩展制造能源消耗的担忧。我们显示了一种替代\ Xe2 \ x80 \ x9csinter-free \ xe2 \ x80 \ x9d途径，以稳定Cllzo作为其烧结温度的一半胶片。具体而言，我们建立了一个时间温度的翻译（TTT）图，该图可捕获基于结晶焓分析的非晶态 - 结晶的LLZO转换，并确认在500 \ xc2 \ xc2 \ xb0的低温下进行薄膜薄膜的稳定稳定。可用于针对生产中碳足迹减少的电池电池设计。
1 支持信息脂质纳米粒子介导的命中...
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