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双子座去医学院：探索有关医疗挑战问题和幻觉的多模式模型的功能
增量学习（IL）在视觉和自然语言处理（NLP）社区中一直是一个长期存在的问题。近年来，随着预先训练的语言模型（PLM）在各种NLP下游任务中取得了显着的进步，将PLM作为骨架作为骨架已成为NLP IL最近研究的普遍做法。大多数人认为灾难性遗忘是实现IL绩效的最大障碍，并提出了各种技术来克服这一问题。但是，我们发现这个假设是有问题的。具体来说，我们在四个分类任务（文本分类，意图分类，关系提取和命名实体识别）上进行了20多种方法，但可以在两个最受欢迎的IL设置（类增量和任务提名）中，并揭示其中大多数人严重低估了PLMS固有的反遗产能力。基于观察结果，我们提出了一种令人沮丧的简单方法，称为seq* for plms。结果表明，与ART（SOTA）IL方法相比，SEQ*具有竞争性或卓越的性能，但需要训练参数和培训时间明显较少。这些发现敦促我们用PLM重新审视IL，并鼓励未来的研究对PLM中的大型遗忘有根本的了解。数据，代码和脚本可公开可用1。
基于增量和平行SAT求解
量子计算（QC）是一种新的计算范式，有望比各个域中的经典计算大幅加速。但是，近期QC面临许多挑战，包括有限的量子连接性和嘈杂的量子操作。要解决量子连接约束，在量子计算机上执行量子电路是必需的。此过程涉及执行初始量子位置并使用量子交换操作来重新安置最近的静脉相互作用。减少电路映射中的互换计数对于提高量子电路执行的成功率至关重要，因为掉期昂贵且容易出错。在这项工作中，我们通过结合增量和并行解决布尔满意度（SAT）来引入一种新颖的电路映射方法。我们提出了用于电路映射问题的创新SAT编码，该编码可显着改善基于求解器的映射方法，并在编译质量和编译时间之间提供平稳的权衡。通过在2种不同的量子计算机拓扑上涵盖3种量子算法的78个实例的全面基准测试，我们证明我们的方法比基于最先进的求解器的方法快26××，从而将汇编时间从数小时减少到数分钟的时间来减少重要的量子应用。我们的方法还超过了现有的启发式算法的掉期数量26％。
增量式旋转编码器 RHI90N
抗干扰措施 使用高度复杂的微电子器件需要始终实施抗干扰和布线概念。结构越紧凑，对现代机器的性能要求越高，这一点就越重要。以下安装说明和建议适用于“正常工业环境”。对于所有干扰环境，没有理想的解决方案。当采取以下措施时，编码器应处于完美的工作状态：• 在串行线的开始和结束处（例如，控制和最后一个编码器）用 120 电阻器（接收/发送和接收/发送之间）终止串行线。• 编码器的布线应远离可能造成干扰的电源线。
水平合并和增量创新
本文的先前版本以“合并和增强需求的创新”为标题。我们感谢编辑和三个匿名裁判的深刻意见和建议。我们也感谢Marie-Laure Allain，Karine Brisset，CristinaCaära，VincenzoDenicolò，Marc Deschamps，Daniel Ershamps，Daniel Ershov，Giulio Federico，Doh-Shin Jeon，Gregor Langus，Gregor Langian Motta, Volker Nocke, Jorge Padilla, Thierry Pénard, Michele Polo, Patrick Rey, Mathias Reynaert, Nicolas Schutz, Tim Simcoe, Emmanuele Tarantino, Tom- maso Valletti, and our audiences at Northwestern, Cambridge, CREST, TSE, PSE, Institut Mines-Telecom Business School, the University of Montpellier, the University维罗纳（Verona），南希大学（University of Nancy），弗朗西·科姆特（Franche-Comté），克雷斯（Cresse），xxxiv jornadas deecomenía工业和MACCI-ZEW创新经济学研讨会，以进行有用的评论和讨论。我们受益于卢卡·本纳蒂（Luca Bennati）的实力研究帮助。Bruno Jullien Bene…根据欧盟Horizon 2020研究与创新计划（第670494号赠款协议）和Aniti（Anri Grant 3ia）的欧盟研究委员会（ERC）的……金融支持。 Bruno Jullien and Yassine Lefouili acknowledge funding from the French National Research Agency (ANR) under the Investments for the Future (Investissements d'Avenir) program (grant ANR-17-EURE-0010) and received funding from Com- pass Lexecon and Baker McKenzie in 2018 for a policy paper discussing the e¤ects of horizontal mergers on innovation (Jullien and Lefouili，2018年）。Bruno Jullien Bene…根据欧盟Horizon 2020研究与创新计划（第670494号赠款协议）和Aniti（Anri Grant 3ia）的欧盟研究委员会（ERC）的……金融支持。Bruno Jullien and Yassine Lefouili acknowledge funding from the French National Research Agency (ANR) under the Investments for the Future (Investissements d'Avenir) program (grant ANR-17-EURE-0010) and received funding from Com- pass Lexecon and Baker McKenzie in 2018 for a policy paper discussing the e¤ects of horizontal mergers on innovation (Jullien and Lefouili，2018年）。y电信巴黎，法国波雷斯特理工学院的理工学院；电子邮件：Marc.bourreau@telecom- paris.fr Z图卢兹经济学学院，CNRS，图卢兹大学，法国图卢兹大学，法国图卢兹大学；电子邮件：bruno.jullien@tse-fr.eu x图卢兹经济学学院，图卢兹大学，法国图卢兹大学；电子邮件：yassine.lefouili@tse-fr.eu
MSCI德国气候变化ESG选择4％降低指数基于MSCI德国气候变化ESG选择指数，其父级指数和含义
MSCI德国气候变化ESG选择4％降低指数基于MSCI德国气候变化ESG选择指数，其父母指数，其中包括德国股票市场的大型和中股段。该指数是基于MSCI气候变化指数方法来构建的，同时纳入了包括核武器，烟草，热煤，核电，核电，常规武器和非常规的石油和天然气在内的其他业务排除屏幕。此外，不符合联合国全球紧凑型原则的公司也被排除在指数之外。只有评级为B及以上的公司才有资格纳入该指数。该索引每年将恒定的降级（“合成股息”）为4％，表示为绩效的百分比。有关索引方法的完整描述，请参阅索引方法 - MSCI
pilora：用于联邦课堂学习的原型指导增量洛拉
摘要。现有的联合学习方法在涉及数据隐私和非IID数据的情况下有效地处理了分散的学习。但是，在现实情况下，每个客户端都动态学习新类，要求全局模型对所有可见的类进行分类。有效地减轻灾难性遗忘和数据异质性，我们提出了一种名为Pilora的简单有效方法。一方面，我们采用原型学习来学习更好的功能表示形式，并利用原型和类特征之间的启发式信息来设计原型重新重量调节，以解决由数据异质性引起的分类器偏见而无需重新培训分类器。另一方面，我们将增量学习视为学习独特的任务向量并在不同的Lora参数中编码它们的过程。因此，我们提出了增量的洛拉（Lora）来减轻灾难性遗忘。标准数据集的实验结果表明，我们的方法的表现优于最先进的方法。更重要的是，我们的方法在不同的环境和数据杂基的程度上表现出强大的稳固性和优越性。该代码可从https://github.com/ghy0501/pilora获得。
补充材料“可靠的增量结构 -
- 在A节中，我们提供了有关重建过程中消失点轨道的构建和维护的详细信息。- 在B节中，我们提供了从2D观测到3D点和跨视图调整的3D点和线束的不确定性传播的详细推导。，我们展示了如何使用灵敏度分析以其plücker形式得出优化3D线的不确定性。我们进一步提供了有关如何使用几何管道中传播不确定性的详细信息。- 在C节中，我们介绍了混合束调整中点线和VP线关联集成的详细信息。我们还讨论了有关效率的挑战以及实施方案的一些实际解决方案。- 在D节中，我们讨论了如何使用辅助消失点相关性来通过提供更多最小配置的组合来帮助提高绝对姿势估计（本地化/注册）。- 在E节中，我们提供了有关实施，数据集和实验设置的更多详细信息。- 最后，在F节中，我们提供了一些其他结果来支持主论文的内容。
增量事件经济影响分析
本报告所含信息基于估计、假设和其他信息，这些信息是通过对市场的研究、对体育和娱乐行业的了解以及其他因素得出的，包括其他人提供的某些信息。提供给我们的所有信息均未经审计，并根据我们的专业判断和经验被认为是正确的。由于程序有限，我们不对本文所含任何预测信息的可实现性发表任何意见或保证，本报告不应被用作此目的。此外，预测结果和实际结果之间会存在差异。这是因为事件和情况经常不会按预期发生，这些差异可能是重大的。我们没有责任根据本报告日期之后发生的事件和情况更新本报告。
XM250 近距离地形塑形障碍增量
• 针对近邻威胁的新能力 • 通过地面和子弹药传感器自主攻击敌方车辆 • 权限区（ZOA）直径为 100 米 • 可抵抗主动防护系统、烟雾、热、射频遮蔽和机械突破 • 可回收和可重复使用 • 网络能力 • 远程控制 • 控制交接 • 三个可手动选择的持续时间/自毁计时器（4 小时、48 小时或 15 天） • 第一种美国陆军变体将于 30 财年投入使用 • 为友军提供行动自由的开关-开启-开启能力
陈列年龄和气候变化对碳增量和库存动态的影响
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