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从模型融合到联合X学习
联合学习是一种新的学习范式，它通过多方计算和模型聚合来分解数据收集和模型培训。作为一种流行的学习设置，联合学习有可能与其他学习框架集成。我们与其他学习算法进行了针对联邦学习的重点调查。特别是，我们探索了各种学习算法，以改善联合平均算法的香草，并审查模型融合方法，例如自适应聚集，正则化，聚类方法和贝叶斯方法。遵循新兴趋势，我们还讨论了与其他学习范式的交叉路口中的联合学习，称为联合X学习，其中X包括多任务学习，元学习，转移学习，
在基于视觉的端到端驾驶政策中学习稳定性的关注
今天的端到端学习系统可以学会从感知中明确推断控制。很难保证这些系统的稳定性和鲁棒性，因为它们通常是针对非结构化，高维且复杂的观察空间的（例如，来自像素输入流的自动驾驶）。我们建议利用控制控制的Lyapunov功能（CLFS）为基于端到端视觉的策略配备具有稳定性的策略，并在CLFS（ATT-CLF）中引入稳定性注意力，以解决环境变化并提高学习灵活性。我们还提出了一种不确定性传播技术，该技术被紧密整合到ATT-CLF中。我们通过与经典的CLF，模型预测控制以及在光真实的模拟器和实际的全尺度自动驾驶汽车中进行比较，证明了ATT-CLF的有效性。关键字：端到端学习，稳定性，自主驾驶
咨询：拟议豁免某些绿色、社会、可持续性和可持续性相关债券
虽然新西兰的负责任投资市场持续增长，但迄今为止，GSSS 债券市场仅限于一小部分发行人，主要来自能源和房地产市场。这些发行人通常拥有现有的“绿色”或“可持续”项目或资产，这可能使他们能够通过将与这些项目或资产相关的现有普通债券重新定性为“绿色”（这一过程称为“绿化”）来避免额外的合规成本。这也使他们能够在未来利用相同的类别排除来提供相同的 GSSS 债券的额外发行。但是，这种方法不适用于没有现有绿色资产或项目的发行人，因为他们的债券无法准确地描述为“绿色”（或类似）。由于合规成本，这些发行人可能不愿意提供 GSSS 发行。“绿化”过程也不能用于与可持续性相关的债券。
新闻稿
Peoplev。GamalKalini（24CV002657）加利福尼亚州蒙特雷 - 蒙特雷县地方检察官Jeannine M. Pacioni今天宣布，蒙特雷的Rubystar Gems＆Gifts的所有者Gamal Kalini在蒙特雷市的所有者蒙特雷（Monterey产品，含有psilocybin和金属指关节的致幻剂。法院通过规定的判决，还施加了禁令，禁止卡利尼将来违反这些法律。Rubystar Gems＆Gifts的两个Salesclerks以前被指控犯有20022年和2023年向未成年人出售烟草产品的轻罪。最近，蒙特雷警察局收到了父母的其他投诉，称未成年人能够从Rubystar购买烟草产品。调查了地方检察官办公室，发现Rubystar还出售了在加利福尼亚州出售的烟草vapes vapes。Rubystar出售的风味的烟草vape产品包括旨在吸引青年的口味，例如“西瓜酸桃”，“白色胶状”和“ Vanilla Ice Cream”，以及其他口味。加利福尼亚禁止销售风味的烟草产品。烟草含有尼古丁，对青少年大脑发育有害。2023年加利福尼亚青年烟草调查发现，VAPE是高中生中使用最广泛的烟草产品。大多数使用烟草的高中生报告说，他们使用了调味的烟草产品，水果口味特别受欢迎。
怀孕之前，期间和之后
1。将烤箱预热至350度F. 2。使用电动搅拌机将黄油和椰子油一起奶油。3。混合糖直至蓬松，大约4至5分钟。您可能需要将成分从碗的侧面刮下来才能彻底混合所有东西。4。将鸡蛋和额外的蛋黄加入碗中，然后搅拌2至3分钟。5。在香草提取物中混合。6。慢慢混合您的干成分。请注意不要过度混合。7。用刮刀将巧克力片折叠。有趣的提示：您还可以在饼干中添加坚果，花生酱薯条，干果或任何其他碎屑和杂物。8。将面团滚到一英寸的球中，然后将2英寸的烤盘放在烤盘上。9。烘烤10至14分钟。10。享受！
银河气体如何成为 Brainrot 时代的标志性高潮 | GQ
Galaxy Gas 是一氧化二氮，也被称为笑气、nos、nangs、whippet（不是狗的品种）。这种药物已被医生和牙医用作麻醉剂，青少年则将其用作娱乐，以寻求快速的兴奋感。它还用于厨房快速制作泡沫和鲜奶油，Galaxy Gas 声称这是他们的商业模式。该品牌目前已暂停销售，但由于它在烟草店和主流零售商中广泛销售，并且有芒果冰沙、草莓奶油和香草纸杯蛋糕等儿童友好型口味，因此广受欢迎。2010 年代中期，当我上高中时，人们从装满一氧化二氮的大金属罐中吸出气球中的气体。廉价、肮脏的气罐的形象令人反感。现在，这种体验就像从彩色罐子里喝下几口甜甜的鲜奶油一样无害。它基本上就是一氧化二氮的 JUUL：具有 Instagram 可爱光泽的药物。
移动设备上的智能数据布局选择的实时核心外围带有智能数据布局的指导
移动设备已成为AI应用程序的重要推动因素，尤其是在需要实时性能的情况下。Vision Transformer（VIT）由于其高精度而已成为这方面的基本基石。最近的努力致力于开发各种变压器体系结构，这些架构在减少计算要求的同时提供了准确性。但是，现有研究主要集中于通过诸如局部注意力和模型修剪等方法来降低理论计算复杂性，而不是考虑在移动硬件上进行现实的性能。尽管这些优化减少了计算需求，但它们要么引入与数据转换有关（例如，重塑和转置）或不规则计算/数据访问模式相关的其他开销。由于其带宽有限，这些导致在移动设备上的高架开销，这甚至使延迟比移动设备上的Vanilla VIT更糟。在本文中，我们提出了ECP-VIT，这是一个实时框架，该框架采用了受大脑功能网络启发的核心期限原则来指导VIT中的自我注意力，并使VIT模型在智能手机上的部署。我们确定了由数据转换引起的变压器结构中的主要瓶颈，并提出了针对硬件友好的核心外围引导自我注意力，以减少计算需求。此外，我们设计了用于修剪模型中密集数据转换的系统优化。ECP-VIT，提出的算法 - 系统合作量可以达到4的速度。6×至26。在四个数据集的移动GPU上进行9倍：STL-10，CIFAR100，Tinyimagenet和Imagenet。
使用 AI 玩家预测游戏难度和参与度
本文介绍了一种用于预测人类玩家行为和体验的自动游戏测试新方法。我们之前已经证明，深度强化学习 (DRL) 游戏代理可以预测游戏难度和玩家参与度，并将其操作化为平均通过率和流失率。我们通过使用蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 增强 DRL 来改进这种方法。我们还基于以下观察激发了一种增强的预测特征选择策略：AI 代理的最佳表现可以产生比代理平均表现更强的与人类数据的相关性。这两种添加方式都可以持续提高预测准确性，并且 DRL 增强型 MCTS 在最难的级别上的表现优于 DRL 和原始 MCTS。我们得出结论，通过自动游戏测试进行玩家建模可以从结合 DRL 和 MCTS 中受益。此外，如果 AI 游戏玩法平均而言无法产生良好的预测，那么研究重复的最佳 AI 代理运行的子集也是值得的。
![[公式省略] -nn基于注意的视频视觉变压器用于动作识别](/simg/d\d6038d88dd575663e6609d90c04b80f4010ad2ab.webp)
[公式省略] -nn基于注意的视频视觉变压器用于动作识别
行动识别旨在理解人类行为并预测每个行动的标签。最近，Vision Transformer（VIT）在动作识别方面取得了出色的性能，该识别对视频中的空间和时间索引上的长序列进行了建模。完全连接的自我发言层是香草变压器的基本密钥。但是，视觉变压器模型的冗余体系结构忽略了视频框架贴片的局部性，这涉及非信息令牌，并可能导致计算复杂性的提高。为了解决此问题，我们提出了一个基于注意的视频视觉变压器（𝑘 -Vivit）网络以进行动作识别。我们对视频视觉变压器（Vivit）而不是原始的自我注意力采用𝑘 -NN的注意，这可以优化训练过程并忽略输入序列中无关或嘈杂的令牌。我们在UCF101和HMDB51数据集上进行实验，以验证我们的模型的有效性。实验结果表明，与这些动作识别数据集中的几个最新模型相比，所提出的Vivit具有优越的精度。
用于生物网络的Riemannian混合
生物网络通常用于生物医学和健康保健领域，以有效地模拟复杂的生物系统与与生物实体联系的相互作用的结构。但是，由于它们具有高维度和低样本量的特征，直接在生物网络上应用深度学习模型通常会面临严重的过度拟合。在这项工作中，我们提出了R-Mixup，这是一种基于混合的数据增强技术，该技术适合具有优化训练效率的生物网络的邻接矩阵的符号正定（SPD）属性。R-Mixup中的相互关系过程利用了Riemannian歧管的对数 - 欧几里得距离指标，从而有效地解决了香草混合物的肿胀效果和任意错误的标签问题。我们通过五个现实世界的生物网络数据集在回归和分类任务上演示了R-Mixup的有效性。此外，我们得出了一个普遍忽略的必要条件，用于识别生物网络的SPD矩阵，并密切研究其对模型性能的影响。代码实现可以在附录E中找到。