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GSCORE：通过3D高斯脱落的架构支撑效率的有效辐射场渲染
摘要本文介绍了GSCORE，这是一个硬件加速器单元，该单元有效地执行了使用算法优化的3D Gauss-ian剥落的渲染管道。GSCORE基于对基于高斯的辐射场渲染的深入分析的观察，以提高计算效率并将技术带入广泛采用。在此过程中，我们提出了几种优化技术，高斯形状感知的交叉测试，分层排序和下图跳过，所有这些都与GSCORE协同集成。我们实施了GSCORE的硬件设计，使用商业28NM技术进行合成，并评估具有不同图像分辨率的一系列合成和现实世界场景的性能。我们的评估要求表明，GSCORE在移动消费者GPU上实现了15.86倍的速度，其面积较小，能源消耗较低。
shvit：带有内存有效宏设计的单头视觉变压器
最近，有效的视觉变压器表现出出色的性能，并且在资源受限的范围内延迟较低。通常，他们在宏观水平上使用4×4贴片嵌入式和4阶段结构，同时在微观级别利用多头配置的同时注意力。本文旨在解决记忆效率高的人中所有设计级别的计算重复。我们发现，使用较大的修补茎不仅降低了内存访问成本，而且还通过利用令牌表示，从早期阶段降低了空间冗余，从而实现了态度性能。fur-hoverore，我们的初步分析表明，在早期阶段的注意力层可以用会议代替，并且后期阶段的几个注意力头在计算上是多余的。为了处理这一点，我们介绍了一个单头注意模块，该模块固有地预先预先冗余，并同时通过相结合的全局和本地信息来提高准确性。在解决方案的基础上，我们引入了Shvit，这是一种单头视觉变压器，获得了最先进的速度准确性权衡。例如，在ImagEnet-1k上，我们的SHVIT-S4在GPU，CPU和iPhone12移动设备上比MobileVitV2×1.0快3.3×，8.1×和2.4倍，而同时更准确。用于使用Mask-RCNN头对MS Coco进行的对象检测和实例分割，我们的模型分别在GPU和移动设备上表现出3.8×和2.0×下骨架潜伏期时，可以与FastVit-SA12进行比较。
通过信息填充信息填充信息
协作感知使每个代理人通过与其他代理人的传统消息交换来证明其感知能力。它固有地归结为感知和沟通成本之间的基本权衡。为了解决这个瓶颈问题，我们的核心思想是从两个关键方面优化协作序列：表示和选择。提出的基于密码的消息代表可以传输整数代码，而不是高维特征图。提出的信息填充消息选择优化了本地消息，以共同填充每个代理的信息需求，防止多个代理之间的信息溢出。通过对这两种设计进行介绍，我们提出了一种新颖的沟通效率协作感知系统，它大大提高了感知 - 交流权衡权衡，并且既包含了同性恋和异构协作环境。我们在现实世界数据集（DAIR-V2X）和新的仿真数据集OPV2VH+中评估了代码填充。结果表明，代码填充的表现超过了sota，其中2comm在dair-v2x/opv2vh+上具有1,333/1,206×较低的通信量。我们的代码可从https://github.com/phyllish/ codefilling获得。
通过群集掩模的有效视力语言预训练
图像包含大量冗余信息，使其具有挑战性地在大规模上从它们中有效地了解它们。最近的工作通过在视觉语言构想学习期间掩盖图像贴片来解决这个问题[15,33,36,70]。一种简单的方法是随机放下大部分斑块，通过降低每个训练迭代中的计算成本和记忆使用量，从而更有效地培训训练[36]。替代策略是掩盖语义相关的贴片[15，33，70]，例如属于同一对象的贴片。这迫使学习的模型预测从上下文中描述缺少场景结构的单词，从而改善了学识渊博的表示。但是，这种方法需要一种单独的机制来将语义重新贴定的补丁分组在一起，这为学习过程增加了相当大的复杂性，并且计算上很昂贵。我们提出了一种简单的掩盖策略，用于避免这些缺点的多模式对比学习。在训练期间，我们掩盖了斑块的随机簇（图1）。对于此聚类，我们将Patches的原始RGB值用作特征表示。我们的方法利用了一个事实，即视觉相似性的简单度量通常可以限制相干的视觉结构，例如对象部分[18，53]，
税收效率管理产品指南
已注册的账户可选择 Merrill 指定为税收效率管理风格经理策略或风格经理策略的可用风格经理策略。风格经理策略是一种管理策略，以税收效率管理作为其投资组合管理投资方法的目标。在这种策略中，投资经理采用各种税收效率管理方法，例如寻求机会出售亏损的证券，并在出售日期后至少 30 天内将收益投资于与策略一致的替代证券。
量子性的深度有效证明 - 研究集锦
量子性证明是一种质询-响应协议，其中经典验证者可以有效地证明不受信任的证明者的量子优势。也就是说，量子证明者可以正确回答验证者的质询并被接受，而任何多项式时间经典证明者都将基于合理的计算假设被高概率拒绝。为了回答验证者的质询，现有的量子性证明通常要求量子证明者执行多项式大小的量子电路和测量的组合。在本文中，我们给出了两种量子性证明构造，其中证明者只需执行恒定深度量子电路（和测量）以及对数深度经典计算。我们的第一个构造是一个通用编译器，它允许我们将所有现有的量子性证明转换为恒定量子深度版本。我们的第二个构造基于舍入问题学习，并且产生的电路深度比通用构造更短，需要的量子位更少。此外，第二种构造对噪声也具有一定的鲁棒性。
评估DNA修复缺陷的突变积累...
李斯特氏病是由细菌单核细胞增生菌引起的，是一种严重的食源性疾病，具有很大的公共卫生影响，尤其是由于其在高危人群中的严重结果。弱势群体 - 包括老年人，孕妇，新生儿和免疫功能低下的个体 - 特别容易受到这种疾病的侵入性形式，例如菌血症和脑膜炎。这些条件与高病态率率有关，强调了良好的食品安全和监视系统的重要性，即通过迅速识别受污染的食物来源来迅速检测和管理暴发。欧洲疾病预防与控制中心（ECDC）的最新数据表明，欧洲李斯特菌病病例的增加，强调了这种感染对公共卫生的持续挑战（欧洲预防疾病预防与控制中心，2023年）。在奥地利，自2014年以来，从人，食物和环境来源的单核细胞增生菌菌分离出来。自2016年以来，这些分离株已通过全基因组测序（WGS）和核心基因组多焦点序列（CGMLST）常规分析（Cabal等，2019; Pietzka等，2019）。NRL在中央数据库中管理WGS数据，应用CGMLST跟踪簇和跟踪潜在的污染源。这种系统的监测与欧盟范围内的计划保持一致，该计划授权了侵入性李斯特菌病病例的通知，并使用基于WGS的监视作为早期爆发检测和控制的基石。在李斯特菌爆发调查中，CGMLST是一种具有高歧视性的技术。在李斯特菌爆发调查中，CGMLST是一种具有高歧视性的技术。通过分析单核细胞增生乳杆菌基因组中的保守基因来鉴定遗传相关的克隆。Ruppitsch等人（欧洲疾病预防与控制中心，2020年），用于单核细胞增生李斯特菌的键入。 具有1,701个靶基因以及Moura等人的巴斯德方案的方案（Ruppitsch等，2015）。 具有1,748个目标基因是常用的CGMLST方案，在整个欧盟成员国的监视工作协调方面起着至关重要的作用（Ruppitsch等，2015; Moura等，2016; 2016; 2016;欧洲疾病预防与控制中心，2020年）。 CGMLST在李斯特菌爆发检测中的一个基本方面是应用簇阈值（通常为7-10个等位基因差异）将与爆发相关的病例与零星的病例分开。 该阈值基于研究表明，从同一暴发中分离出来的分离率通常差异少于7-10个等位基因（Ruppitsch等，2015；欧洲疾病预防与控制中心，2022年）。 通过应用此限制，调查人员可以有效地确定何时开始爆发调查并优化食物追溯工作。 将分子数据与流行病学证据的整合，包括患者的食物史，在几项爆发研究中证明至关重要，从而可以鉴定受污染的食物来源以及快速实施控制措施，例如食品产品召回。 例如，从2014年到2019年，涉及22例欧盟成员国的22例单核细胞增生疫苗爆发与使用CGMLST污染的鲑鱼产品有关（欧洲疾病中心用于单核细胞增生李斯特菌的键入。具有1,701个靶基因以及Moura等人的巴斯德方案的方案（Ruppitsch等，2015）。 具有1,748个目标基因是常用的CGMLST方案，在整个欧盟成员国的监视工作协调方面起着至关重要的作用（Ruppitsch等，2015; Moura等，2016; 2016; 2016;欧洲疾病预防与控制中心，2020年）。 CGMLST在李斯特菌爆发检测中的一个基本方面是应用簇阈值（通常为7-10个等位基因差异）将与爆发相关的病例与零星的病例分开。 该阈值基于研究表明，从同一暴发中分离出来的分离率通常差异少于7-10个等位基因（Ruppitsch等，2015；欧洲疾病预防与控制中心，2022年）。 通过应用此限制，调查人员可以有效地确定何时开始爆发调查并优化食物追溯工作。 将分子数据与流行病学证据的整合，包括患者的食物史，在几项爆发研究中证明至关重要，从而可以鉴定受污染的食物来源以及快速实施控制措施，例如食品产品召回。 例如，从2014年到2019年，涉及22例欧盟成员国的22例单核细胞增生疫苗爆发与使用CGMLST污染的鲑鱼产品有关（欧洲疾病中心具有1,701个靶基因以及Moura等人的巴斯德方案的方案（Ruppitsch等，2015）。具有1,748个目标基因是常用的CGMLST方案，在整个欧盟成员国的监视工作协调方面起着至关重要的作用（Ruppitsch等，2015; Moura等，2016; 2016; 2016;欧洲疾病预防与控制中心，2020年）。CGMLST在李斯特菌爆发检测中的一个基本方面是应用簇阈值（通常为7-10个等位基因差异）将与爆发相关的病例与零星的病例分开。该阈值基于研究表明，从同一暴发中分离出来的分离率通常差异少于7-10个等位基因（Ruppitsch等，2015；欧洲疾病预防与控制中心，2022年）。通过应用此限制，调查人员可以有效地确定何时开始爆发调查并优化食物追溯工作。将分子数据与流行病学证据的整合，包括患者的食物史，在几项爆发研究中证明至关重要，从而可以鉴定受污染的食物来源以及快速实施控制措施，例如食品产品召回。例如，从2014年到2019年，涉及22例欧盟成员国的22例单核细胞增生疫苗爆发与使用CGMLST污染的鲑鱼产品有关（欧洲疾病中心
科学计划
2024年12月21日，亲爱的会议参与者和委员会成员，我代表董事会和美国统计协会的成员带来了问候和最良好的祝愿，当时您会召集2024年在喀拉拉邦高奇举行的2024年国际印度统计协会（IISA）会议。我们重视与IISA的合作，并很高兴支持IISA主持的杰出会议。您对您组织的综合计划印象深刻，其中包括四位杰出的全体演讲者，包括R. R. R. Bahadur纪念演讲，六个特别邀请的演讲和100多个受邀的会议。增加了两门创新的短课程，学生论文和海报竞赛表明了培养下一代统计学家的承诺。会议，包括来自学术界和行业的领导者的演讲者，反映了我们领域的广度和深度。您的会议结构鼓励我们职业不同领域的合作和知识交流 - 学术界，工业和研究机构。拥有来自世界各地的400多名预期与会者，该会议将为建立新的联系并加强我们全球统计社区中的现有联系。祝贺创建一个庆祝统计科学的重要性和多样性的程序。最好的祝福，