由于沟通成本高,联合学习(FL)系统需要采样每一轮培训的客户的子集。因此,客户采样在FL系统中起着重要作用,因为它影响了用于训练机器学习模型的优化算法的收敛速率。尽管其重要性,但如何有效地对客户进行采样的工作有限。在本文中,我们将客户取样作为在线学习任务,并使用Bandit反馈进行,我们使用在线随机镜下降(OSMD)算法来解决,该算法旨在最大程度地减少采样差异。然后,我们在理论上展示了我们的采样方法如何在广泛使用的均匀采样上提高联合优化算法的收敛速度。通过模拟和实际数据实验,我们从经验上说明了拟议的客户采样算法的优势,而不是统一采样和现有的基于在线学习的采样策略。所提出的自适应采样程序适用于此处研究的FL概率,可用于改善随机优化程序的性能,例如随机梯度下降和随机坐标下降。
摘要 - 软件错误在开发和维护过程中构成了巨大的挑战,从业者将近50%的时间用于处理错误。许多现有技术采用信息检索(IR),使用错误报告和源代码之间的文本和语义相关性来本地化报告的错误。但是,他们经常难以弥合需要深入上下文理解的错误报告和代码之间的关键差距,这超出了文本或语义相关性。在本文中,我们提出了一种用于错误本地化的新技术 - 大脑 - 通过评估与大语言模型(LLM)之间的相关性来解决上下文差距。然后,它利用LLM的反馈(又称智能相关性反馈)来重新调整查询并重新排除源文档,从而改善错误本地化。我们使用基准数据集–Bench4BL和三个完善指标评估大脑,并将其与文献的六个基线技术进行比较。我们的实验结果表明,MAP,MRR和HIT@K的大脑的表现分别超过了87.6%,89.5%和48.8%的利润率。此外,由于相应的错误报告质量较差,因此可以将≈52%的错误定位为无法通过基线技术定位的错误。通过解决上下文差距并引入智能相关性反馈,大脑不仅提高理论,而且可以改善基于IR的错误本地化。索引术语 - Bug本地化,查询重新印象,智能相关性反馈,信息检索,大语言模型,自然语言处理,软件工程
抽象轻轻接触实心物体会减少姿势摇摆。在这里,我们确定人为修改触觉反馈以达到平衡的效果。参与者闭着眼睛站着,轻轻地抓住了一个与身体摇摆同步移动的杂志,以系统地增强或减弱+2至2之间的反馈增益,分别对应于与身体相同或相反方向的运动。这种干预对姿势摇摆有系统的影响,姿势摇摆表现出不对称的U形功能,相对于触觉反馈增益。旋转在零增益周围的最小值,对应于静态对象。摇摆以低于-0.25的收益略有增加,但在+0.25以上的增长下大大增加。在+2时,大约是无接触条件的两倍。手和manipulandum之间的平均相互作用力在整个过程中保持<0.9 n,尽管它在极端增长下略有增加。在最少摇摆条件下,手部力和躯干位置之间的互相关最高,这表明更高质量的触觉反馈与更大的摇摆减少有关。我们使用反馈控制模型成功地复制了摇摆行为,该模型在触觉和本体感受信号之间的差异达到阈值时会减弱触觉反馈信号。我们的发现表明,中枢神经系统可以利用增强的触觉反馈来实现Bal-ance,但只有对自然反馈增益的变化相对较小。在健康的志愿者中,它比静态物体提供了最小的好处。触觉反馈是最佳的。
基因句法(基因及其调控元件的顺序和排列)决定了天然和合成基因回路的动态协调。一个基因座的转录会极大地影响附近相邻基因的转录,但这种影响的分子基础仍不太清楚。在这里,我们使用人类细胞中的集成报告电路,表明超螺旋介导的反馈以句法特异性的方式调节相邻基因的表达。使用 Region Capture Micro-C,我们测量了人类诱导多能干细胞中超螺旋多聚体的诱导依赖性形成和句法特异性染色质结构。使用句法作为设计参数,我们构建了紧凑的基因回路,调整了不同传递方法和细胞类型中表达的平均值、方差和化学计量。将超螺旋介导的反馈整合到基因调控模型中将扩大我们对天然系统的理解并增强合成基因回路的设计。
基因语法 - 基因的顺序和排列及其调节元素 - 塑造了自然和合成基因回路的动态协调。一个基因座的转录深刻影响附近相邻基因的转录,但是这种作用的分子基础仍然很少了解。在这里,使用人类细胞中的集成报告基质电路,我们表明超串联介导的反馈以语法特异性方式调节相邻基因的表达。使用区域捕获Micro-C,我们测量了人类诱导的多能干细胞中超螺旋的plectonemes和语法特异性染色质结构的诱导依赖性形成。使用语法作为设计参数,我们构建了紧凑的基因电路,调整了各种递送方法和细胞类型的表达的平均值,方差和表达的序列。将超螺旋介导的反馈整合到基因调节模型中将扩展我们对天然系统的理解,并增强合成基因回路的设计。
直接能量担心Aeso单方面确定在没有发电机的物理日期承诺的情况下,必须创建DAC产品。这不是能源市场在整个非洲其他地区的运作方式,也不需要他们在艾伯塔省的工作方式。通常,精心设计的现货能源市场还将以财务日期市场为特色,这将导致所需资源的物理单位承诺以满足需求。就没有发生的程度,然后像Aeso这样的系统运营商可能会涉及影响市场清算价格的其他承诺,然后影响能源奇异商品的贸易。DAC威胁要无情地分叉这个市场。直接能源认为将能力产品纳入与政府维持唯一能源市场的政策方向相反。DAC只是过渡了传统的能力市场设计,并创建了日常的小时容量产品,该产品将有助于增加消费者的成本,静音能源价格信号并限制零售产品差异化。疏远可靠性成本与能源价格的疏远将损害可靠性以及指导创新和投资的能源价格形成。
数据保护我们按照英国一般数据保护法规,《 2016/679欧盟一般数据保护法规》(一起)(“ GDPR”)和《 2018年数据保护法》。您的个人数据将不会在英国或欧洲经济区以外(欧盟成员国加挪威,冰岛和Liechtenstein)转移。要查看我们的全部隐私通知并了解如何行使数据主题权利,请访问cavendishconsulting.com/dp或通过电话01962 893 893与我们联系,或通过DataProtection@ cavendishconsulting.com发送电子邮件。
在其最终订单中批准伊利诺伊州电动局(“代理”或“ IPA”)2024年2024年2月的长期可再生资源采购计划(“长期计划”),伊利诺伊州商务委员会(“委员会”或“ ICC”)采用了IPA提议的后award工程。1 IPA提出了研讨会,讨论可再生能源项目开发人员面临的挑战和潜在解决方案,这些项目是由该机构可再生能源信用(“ REC”)采购事件中选择的项目,这是由于最近的挥发性市场条件和不断变化的项目经济学。委员会对IPA提议的研讨会程序的批准,只要IPA的研讨会必须在委员会批准2024年长期计划后的一个日历年内以合规性申请结束。
数据保护 我们根据英国《通用数据保护条例》、欧盟《通用数据保护条例》2016/679(统称“GDPR”)和《2018 年数据保护法》处理所有个人数据。您的个人数据不会转移到英国或欧洲经济区(欧盟成员国以及挪威、冰岛和列支敦士登)以外。如需查看我们的完整隐私声明并了解如何行使您的数据主体权利,请访问 cavendishconsulting.com/dp 或致电 01962 893 893 与我们联系,或发送电子邮件至 dataprotection@ cavendishconsulting.com。
抽象的情感饥饿是一种由负面情绪而不是生理需求驱动的饮食行为,与诸如焦虑和抑郁症等心理疾病以及昼夜节律和大脑奖励电路的功能障碍密切相关。本文探讨了三种治疗情感饥饿的治疗策略的整合:神经反馈,营养教育和昼夜节律的调节。神经反馈,通过提高感知性的意识和情感调节,以及对昼夜节律的调节,优化新陈代谢和情感平衡,提供了一种协同的方法。本文还探讨了从很小的时候就应用这些策略的可能性,以防止通过营养教育和昼夜节律的早期干预,以防止情绪饥饿的发作。