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泥状膳食计划：4 周
蛋白质：每天吃 3 顿蛋白质餐，每顿 1/4 - 1/3 杯 • 鸡肉或火鸡肉（制成泥状，不带皮） • 软鱼 - 黑线鳕、罗非鱼、鳕鱼、鲑鱼、比目鱼（制成泥状或用叉子捣碎） • 罐装金枪鱼或鸡肉（用叉子捣碎） • 豆腐（制成泥状） • 鸡蛋/鸡蛋替代品（炒） • 无脂油炸豆泥（制成泥状） • 用无脂牛奶制成的 98% 无脂奶油汤（过滤） • 1% 干酪 • 部分脱脂意大利乳清干酪 • 无糖布丁，用低脂牛奶自制 • 牛奶或乳糖不耐受（脱脂、无脂、1%） • 淡豆奶（原味或香草味） • 酸奶/希腊酸奶（原味、淡味、低脂 - 不含水果块）
R-Mixup：生物网络的黎曼混合
生物网络通常用于生物医学和医疗保健领域，以有效地模拟复杂生物系统的结构以及连接生物实体的相互作用。然而，由于其高维和低样本量的特点，直接将深度学习模型应用于生物网络通常会面临严重的过拟合。在本文中，我们提出了一种基于 Mixup 的数据增强技术 R-Mixup，它适合生物网络邻接矩阵的对称正定 (SPD) 性质，并优化了训练效率。R-Mixup 中的插值过程利用了黎曼流形中的对数欧几里德距离度量，有效地解决了 vanilla Mixup 的膨胀效应和任意错误的标签问题。我们用五个真实的生物网络数据集在回归和分类任务上证明了 R-Mixup 的有效性。此外，我们推导出一个常被忽视的识别生物网络 SPD 矩阵的必要条件，并实证研究了其对模型性能的影响。代码实现可以在附录E中找到。
电子烟，烟与公共卫生
1.1什么是电子烟？电子烟通常由电池，加热线圈和含有尼古丁的液体组成。在电子烟上绘制或按下开关会激活电池以加热线圈，从而使液体蒸发。然后被吸入，尼古丁通过口，喉咙和肺吸收到血液中。液体中含有尼古丁，水，“稀释剂”，例如丙烯或甘油，以及烟草，烟草，薄荷，香草或水果等调味剂。现在有数百种口味，这些风味是吸引力的内在部分。设备和液体可以作为集成单元或分别出售的液体出售。有些看起来像香烟（1级“类似Cig-a类”），有些看起来像笔（2世代的“自我”类型），而带有坦克的较大的烟是看起来很明显的不同（第三代“坦克”或“ mod”）。
《欧盟AI法案》对雇主意味着什么？
就业和工人管理是根据《欧盟AI法》被认为是高风险的领域之一。这包括旨在用于（i）招聘或选择目的的AI系统，或（ii）做出影响与工作相关关系的条款，促进或终止工作相关的合同关系，根据个人行为或个人特征或监测员工中个人的监控或评估工作的任务。与工作相关的合同关系原则上比“香草”就业关系更广泛，并且可以与通过就业机构提供的平台工人，自雇顾问和员工捕获安排。《欧盟AI法》规定了高风险AI系统的实质性义务，在工作场所中高风险AI系统的部署方面有其他要求。
与人工智能对话第五部分
• 对我而言，月经期最大的问题是月经前的精神不稳定。因此，我想要一种可以稳定我的精神并激励我的产品。A，服用方法是像补充剂一样的胶囊或片剂，或者像饮料一样的简单形式。将粉末溶解在水中也很好，就像茶一样。B，它含有舒缓的气味，如芳香剂和改善情绪的成分，如维生素。C，甜味很好，适合放松。饼干、香草、巧克力等。D，从月经前 1 周到月经期间。每次我感到沮丧时我都会服用它。E，很好！F，对于那些患有经前综合症的人。G，专门针对思想和心灵的产品。
设备可用性和可靠性对任务结果的影响：初步观察
为了评估目标部队的 BCT 问题，我们使用了一系列替代的 BCT 配置，这些配置是兰德公司阿罗约中心为陆军科学委员会 (ASB) 进行的早期研究的一部分。我们的分析使用了相同的科索沃场景，但用未来战斗系统 (FCS) 取代了 M1、M2 和 HMMWV，并包括升级的敌人威胁。我们检查了 ASB 研究中定义的五种 BCT 配置的性能。这些配置包括“普通”配置，标准版本的 20 吨轻型装甲车 (LAV) 和 III 级防护，以及替代配置，每种配置都增加了越来越复杂的技术，例如用于侦察的机器人车辆；名义上的微型视距反坦克 (LOSAT) 导弹和机枪；“快速抽枪”以检测枪口闪光并立即回击；以及用于战斗车辆的主动防护系统 (APS)。
与生成对抗网络密度估计的收敛速率
在这项工作中，我们对香草生成对抗网络（GAN）的非反应性特性进行了详尽的研究。与先前已知的结果相比，我们证明了基础密度P ∗与GAN估计值之间的Jensen-Shannon（JS）差异的甲骨文不平等。我们界限的优势在应用于非参数密度估计的应用中变得明确。我们表明，GAN估计值和P ∗之间的JS差异与（log n/ n）2β/（2β + d）的速度快速衰减，其中n是样本大小，β决定了p ∗的平滑度。这种收敛速率与最佳的密度相吻合（至对数因素）与最佳的密度相一致。关键字：生成模型，甲骨文不平等，詹森 - 香农风险，最小值率，非参数密度估计。
AA216/CME345：基于投影的模型订单还原LLM可以在沙漠中生存吗？评估生成代理在经典团队建设问题上的协作能力
提高LLM代理商的协作能力引起了人们的极大兴趣，因为LLM的潜力比任何一个LLM都能单独实现更好的性能和决策。从关于人类或人类计算机互动的先前讨论中脱颖而出，在本文中，我们研究了计算机计算机的互动及其社会协作行为的能力。我们在生成代理（香草，民主，一对一和独裁统治）之间实施了四种不同的协作方法，并尝试了两种不同的座席架构设计（直接提示和角色扮演）。我们在经典的团队建设问题上基准了这些方法的表现：沙漠生存问题（DSP）。我们发现，在某些协作条件下，生成代理人作为一个团队做出的决定要比任何一个代理人一个人都能做得更好。
NeuroLink：利用形态学学习弥补神经成像中的弱信号
摘要。由于神经元结构的复杂性和某些区域的极弱信号，从大规模光学显微镜图像中重建神经元是一项具有挑战性的任务。传统的分割模型建立在 vanilla 卷积和体素损失的基础上，难以在稀疏的体积数据中建模长距离关系。因此，特征空间中的弱信号与噪声混合，导致分割中断和神经元追踪结果过早终止。为了解决这个问题，我们提出了 NeuroLink，为网络添加连续性约束，并利用多任务学习方法隐式地模拟神经元形态。具体来说，我们引入了动态蛇形卷积来提取神经元稀疏管状结构的更有效特征，并提出了一种易于实现的基于形态的损失函数来惩罚不连续的预测。此外，我们指导网络利用神经元的形态信息来预测神经元的方向和距离变换图。我们的方法在低对比度斑马鱼数据集和公开可用的 BigNeuron 数据集上实现了更高的召回率和准确率。我们的代码可以在https://github.com/Qingjia0226/NeuroLink上找到。
轨迹预测的条件无气体自动编码器
摘要 - 条件变化自动编码器（CVAE）是自动驾驶轨迹预测中最广泛使用的模型之一（AD）。它将驾驶环境与其地面真理的未来之间的相互作用捕获到概率潜在空间中，并使用它来产生预测。在本文中，我们挑战了CVAE的关键组成部分。我们利用了变量自动编码器（VAE）的最新进展，即CVAE的基础，这表明采样过程的简单更改可以极大地使性能受益。我们发现，以确定性的方式从任何学习分布中绘制样本的无味抽样自然可以更适合轨迹预测，而不是潜在的随机随机抽样。我们走得更远，并提供了其他改进，包括更结构化的高斯混合物潜在空间，以及一种新颖的，可能更有表现力的方法来推断CVAE。我们通过在相互作用的预测数据集上评估模型的广泛适用性，超过了最新的状态，以及在Celeba数据集上的图像建模任务，优于基线Vanilla cvae。代码可在以下网址获得：https：//github.com/boschresearch/cuae-prediction。