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![arxiv：2403.02477v1 [physics.optics] 4 2024年3月4日](/simg/4\4f4c8af1e582024a6822d83e72367198078dcf9a.webp)
arxiv：2403.02477v1 [physics.optics] 4 2024年3月4日
在光子环境中，复制对称性破坏（RSB）现象的理论建议[1，2]和实验演示[3，4]在复杂系统[5-9]领域产生了巨大影响。在巴黎的磁性自旋玻璃的方法中[10]，当在相同条件下制备的系统的复制品可以在自由型的景观中与多个局部最小值一起到达不同的状态时，就会发生RSB。在使用随机激光器（RLS），光学模式和输入激发仪的振幅的磁性类比中，分别是旋转和内部温度的作用[1，2]。非常明显，正如Parisi [5]所说，RSB的实验证据是由Multimode RLS提供的，因为在这种情况下，可以观察模式的占用率，从而直接测量具有RSB签名的顺序参数函数。
布局：布局生成的流匹配
摘要。查找合适的布局代表了图形设计中的Di-Verse应用程序的至关重要任务。是由简单，更平滑的采样轨迹促进的，我们探索了流动匹配作为基于当前扩散的布局生成模型的替代方法。具体来说，我们提出了Layoutflow，这是一种有效的基于流量的模型，能够生成高质量的布局。我们的方法不是逐步确定嘈杂布局的元素，而是学会逐渐移动或流动初始样本的元素，直到它达到最终预测为止。此外，我们采用了一种调理方案，使我们能够使用单个模型以不同程度的调理来处理各种生成任务。经验，LayoutFlow在最新模型的同时表现出色，同时要快得多。项目页面（包括我们的代码）可以在https://julianguerreiro.github.io/layoutflow/上找到。
海报：面向网络功能虚拟化的可解释人工智能
网络功能虚拟化 (NFV) 是指在虚拟化 IT 基础架构中将网络功能作为软件化的虚拟网络功能 (VNF) 运行的过程。目前，一些电信服务提供商正从这一概念中受益，因为它能够更快地引入新的网络服务，从而满足不断变化的需求。紧随云服务提供商最初采用的趋势，电信服务提供商也正在将 VNF 分解为微服务（𝜇 服务）。然而，能够管理大量多样化和敏感的网络功能的𝜇基于服务的架构需要新的基于人工智能 (AI) 的方法来应对𝜇基于服务的 NFV 范式的复杂性。本文重点介绍如何使用可解释的人工智能 (XAI) 逐步迁移到 NFV 中的𝜇基于服务的架构。本文首先确定了 XAI 将 NFV 架构转变为 μ基于服务的架构的必要性，然后描述了我们的一些研究目标。之后，我们提出了初步方法和长期愿景。
二甲双胍加胰岛素，用于怀孕早期的糖尿病或妊娠糖尿病-PMC
随机分配了794个研究剂，并包括在主要分析中（安慰剂组397，在二甲双胍组中有397个）。参与者的平均年龄为32.9（5.6）年； 234（29％）为黑色，412（52％）是西班牙裔。复合量新生儿结局发生在280（71％）的二甲双胍组和安慰剂组的292（74％）中（调整后的优势比，0.86 [95％CI 0.63-1.19]）。两组主要结果中最常见的事件是早产，新生儿低血糖和大妊娠时代婴儿的递送。这项研究以75％的应计停止，因为在检测主要结果的显着差异时徒劳无功。两组之间的预先指定的次要结果和亚组分析相似。与安慰剂组相比，复合不良新生儿结果的各个成分的各个成分，二甲双胍暴露的新生儿的几率很大（调整后的优势比，0.63 [95％CI，0.46-0.86]）。
金融破坏在货币经济中的实际影响
摘要--——————————————————————————————————————————————宏观经济学中的大量文献得出的结论是，金融市场中的破坏对产出和（联合国）就业有很大的负面影响。尽管案文中的论文中的论文具有共同的特征：它们都采用框架 - 没有明确建模的钱。本文认为，省略的省略可能会阻碍模型评估财务冲击的实际影响的能力，因为它剥夺了代理商可以用来应对由此产生的流动性中断的付款工具。在经过精心校准的新货币主义模型中，我们表明，货币潮湿的存在，甚至消除了金融冲击的真正影响，具体取决于冲击的性质。我们还表明，对现实经济的财务冲击的传播被通货膨胀水平揭示，从而传达了与政策相关的信息：高通货膨胀制度增加了将金融冲击变成金融危机的可能性。--———————————————————————————————————————
pensieve：安全评估的微构造建模
摘要搜索中准双β衰减（0νββ）的下一代搜索有望回答有关中微子性质和Uni-Verse Matter-Antimters不对称性的来源的深刻问题。他们将每年寻找每吨仪器同位素的事件率少于一个事件。要求发现模拟0νββ的探测器事件的发现，准确和有效的模拟至关重要。传统的蒙特卡洛（MC）模拟可以通过基于机器学习的生成模型来兼顾。这项工作描述了我们为像Kamland这样的单片液体闪烁体检测器设计的生成模型的性能，以生成没有预先固定物理模型的精确模拟数据。我们介绍了他们当前恢复低级特征并执行插值的能力。将来，这些生成模型的结果可用于通过提供高质量的丰富生成数据来改善事件分类和背景拒绝。
基于LLM的医疗助理个性化
大型语言模型（LLM），例如GPT3.5，在理解和产生自然语言方面表现出非常熟练的熟练程度。另一方面，医疗助理具有为个人提供可观利益的潜力。但是，基于LLM的个性化医疗助理探索相对稀缺。通常，患者会根据其背景和偏好方式不同，这需要使以用户为导向的医疗助理进行任务。虽然可以完全训练LLM以实现此目标，但资源消耗是无法承受的。先前的研究探索了基于内存的方法，以增强对话中的新查询错误，以增强响应。我们认为，单纯的内存模块是不足的，并且充分训练LLM的成本可能过高。在这项研究中，我们提出了一种新型的计算仿生记忆机械，配备了一个有效的细调（PEFT）模式，以个性化医疗助手。为了鼓励对该领域的进一步研究，我们正在发布基于开源的语料库生成的新对话数据集和我们的实施代码1。
卷2024年12月10日
在12月的过去一个月中，我们的中学戏剧学生为观众表演了几场精彩的表演，我们的幼儿园和一年级学生在假期表演中表现出色，我们为学生认可了全票角色数量而庆祝学生！本月的支柱，我们的中学生在休息前的最后一周参加了一场员工诗歌学生排球比赛，并且能够在上周到达期间的一些乐队和合唱团学生的特殊早晨表演。作为一名员工，我们能够以主题节日为主题的庆祝活动并在整个月里玩得开心，我们的学生在休息前的最后一周参加了乐趣。上个月我们在舞台上也经历了相当多的恐慌。但是，我想向所有人保证赫克尔女士从医院释放，并一直在她身边康复。她希望能尽快重返工作岗位。我们迫不及待想看到她在校园里做她喜欢的事情！
辐射对锂金属电池的影响
储能电池的辐射耐受性是探索或核救援工作的关键指数，但没有对LI金属电池进行彻底的研究。在这里，我们系统地探索了伽马射线下Li金属电池的能量存储行为。在伽马辐射下Li金属电池的孔子降解与阴极，电解质，粘合剂和电极界面的活性材料有关。特定的，伽马辐射会触发阴极活性材料中的阳离子混合，从而导致极化和容量差。电解质中溶剂摩尔的离子化促进了LIPF 6的分解及其分解，分子链断裂和交联削弱了粘合剂的键合能力，从而导致电极破裂并减少活性材料利用。 此外，电极界面的恶化会导致LI金属阳极的降解并增加细胞极化，从而加快了Li金属电池的灭亡。 这项工作为辐射环境中的li batteries发展提供了显着的理论和技术证据。电解质中溶剂摩尔的离子化促进了LIPF 6的分解及其分解，分子链断裂和交联削弱了粘合剂的键合能力，从而导致电极破裂并减少活性材料利用。此外，电极界面的恶化会导致LI金属阳极的降解并增加细胞极化，从而加快了Li金属电池的灭亡。这项工作为辐射环境中的li batteries发展提供了显着的理论和技术证据。
用于图形搜索问题的基于学习的算法
我们考虑了Banerjee等人最近引入的预测图形搜索问题。（2023）。在此问题中，从某个顶点r开始的代理必须使用A（可能未知的）图G找到隐藏的目标节点G，同时最小化总距离。我们研究一个设置，在该设置中，在任何节点V中，代理都会收到从V到G的距离的嘈杂估计。我们在未知的图表上为此搜索任务设计算法。我们在未知的加权图上建立了第一个正式保证，并提供了下限，表明我们提出的算法对预测误差具有最佳或几乎最佳的依赖性。此外，我们进行了数值实验，证明除了对对抗性误差造成反对，我们的算法在误差是随机的典型情况下都很好地形成。最后，我们在Banerjee等人的属性上提供了更改的天然简单性能界限。（2023）对于在已知图表上进行搜索的情况，并为此设置建立新的下限。