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参数化层次制品 -
神经程序是高度准确且结构化的策略，可以通过控制计算机制的行为来执行算法 - MIC任务。尽管有可能增加人工剂的行为的解释性和组成性，但仍很难从代表计算机程序的演示神经网络中学习。与其他模仿学习域不同的设定算法的主要挑战是需要高精度，数据的特定结构的参与以及极为有限的观察力。为了应对这些挑战，我们建议将程序建模为参数化的层次结构程序（PHP）。php是一系列条件操作，使用程序计数器以及观察结果，在采取基本操作，将另一个PHP作为子处理和返回呼叫者之间进行选择。我们开发了一种从一组主管演示中培训PHP的算法，其中只有一些用内部呼叫结构注释，并将其应用于对多级PHP的有效水平培训。我们以两个基准（纳米司法机构和长局添加）的形式显示，PHP可以从较小量的注释和未经通知的示范中更准确地学习神经程序。
用于分层报告和有见地验证的工具集...
efrag - 欧洲财务报告咨询小组 - 开发了欧洲可持续性报告标准（ESRS），该标准为公司报告环境，社会和治理（ESG）主题提供了一个框架。必须对所有受公司可持续性报告指令（CSRD）约束的公司报告12个标准
海报：GSIT：用于车辆网络中层次证书管理的几何空间信息树
摘要 - 这项工作介绍了几何空间信息树（GSIT），这是一个新颖的框架，通过将超平面分配给实体并降低下属节点的维度来构建层次关系。框架中的成员通过内部产品计算进行验证，简化执行步骤，同时跨越不同深度的层次结构进行身份验证。GSIT利用超平面的几何特性有效地编码和管理分层信息。它适用于车辆网络公共密钥基础架构（PKI），增强隐私保护，化名证书管理和多级可追溯性。此方法为管理安全的通信系统中的复杂层次结构提供了可扩展且灵活的解决方案。
人工智能作为权利的新前沿......
首先，我必须感谢我的导师卡洛·卡索纳托 (Carlo Casonato) 和保罗·特拉弗索 (Paolo Traverso)，感谢他们相信我，并勇敢地为我提供了在不同学科之间工作的机会。我特别感谢前者在写作过程中给予我的宝贵建议和持续支持，也感谢后者给予我机会经常接触布鲁诺凯斯勒基金会并结识在其中工作的优秀专业人士。我还要非常感谢整个 BioDiritto 研究小组 (Carla、Cinzia、Elisabetta、Giulia、Lucia、Marta I、Marta II、Sergio 和 Simone)，他们让我从第一天起就感到宾至如归，不断给予鼓励，并提供许多团队合作的机会，让我始终面带微笑。尤其是玛尔塔，她是我的宝贵向导和忠实盟友，在困难时期我可以向她寻求建议和安慰。我还要感谢安德里亚 (Andrea)、洛伦佐 (Lorenzo)、莫妮卡 (Monica) 以及 Trentino Salute 4.0 团队的其他成员，我非常感谢他们在一个对我来说完全陌生的环境中给予我的欢迎，以及他们为我提供的无数跨学科融合的机会。出于同样的原因，我将永远感激 Paolo、Giorgia 和 Federico，他们和我一样都是与基金会有联系的法学家，为我提供了取之不尽的思想、激励和建议。此外，我还得到了慕尼黑马克斯普朗克社会法和社会政策研究所以及哥本哈根大学生物医学创新法中心研究人员的大力帮助，他们使我在国外的研究期间成为与其他法系的法学家交流的宝贵机会。对于这些机会，我首先要感谢 Ulrich Becker 教授、Timo Minnsen 教授和 Marcelo Corrales Compagnucci 教授，他们负责这些中心并给予了我热烈的欢迎。然后，还有我的家人——自从我出生以来，他们一直默默地支持和忍受着我——还有我的朋友，所有人。安吉拉、安娜、克劳迪娅、克劳迪奥、达维德、弗朗西斯科、弗朗西斯卡、乔治奥、乔瓦尼、朱利奥、艾琳、卢卡、玛蒂娜、罗伯托以及其他从小就陪伴我走过道路的人；安娜、阿尔贝托、安东内拉、基娅拉、克里斯蒂安、克拉拉、费德里科、乔治娅、朱莉娅、米歇尔、奥兰、萨拉、西蒙娜，他们是后来才来的，但在我看来，他们一直都在那里； CNR 的人；马里奥 (Mario)、亚历山德罗 (Alessandro) 和 Dinamo Kave 的所有人；因为足球，队友们成为了旅途中的伙伴； Berdien、Federico、Giovanni、Marta 和 Matteo，感谢这个世界上罕见的真挚友谊；我已不再见到他，但对他的记忆将永远使这些年变得特别。最后，埃琳娜。她知道为什么。
用于隔热和蒸发冷却的分级多孔陶瓷的 3D 打印
仅加热和冷却就占总能源使用量的一半。由于其中 66% 的能源来自化石燃料 [2]，因此，高效隔热和冷却材料对于降低人为 CO 2 排放至关重要。除了提供所需的热性能外，此类材料还应安全、可回收，并在制造和运行过程中消耗最少的能量。最先进的绝缘材料还不能满足这些要求。聚合物基绝缘体（例如发泡/挤塑聚苯乙烯和聚氨酯泡沫）的热导率相对较低，但耐火性和报废可回收性有限。尽管无机绝缘体具有固有的耐火性，但玻璃棉和矿棉在制造过程中涉及高能量过程，并且表现出被认为对人体健康有害的纤维形态。气凝胶是一种有吸引力的高性能绝缘无机材料，但其高成本迄今为止限制了其在小众应用中的使用。现有绝缘材料的优点和缺点为开发新技术提供了机会。多孔陶瓷因其成本低、耐火、可回收和导热系数相对较低等优点，最近作为替代隔热材料受到了越来越多的关注。[3–7] 除了隔热之外，多孔陶瓷还被用于通过实现建筑元素的被动冷却来改善建筑物的热管理。[8] 被动冷却依赖于渗入陶瓷孔隙中的水的蒸发，在蒸汽压缩技术出现之前，这种机制长期用于降低食物和水的温度。由于孔隙是隔热和蒸发冷却所需的关键结构特征，因此制造具有可控孔隙率的陶瓷对于开发用于建筑热管理的节能技术具有巨大潜力。在本研究中，我们使用湿泡沫模板 3D 打印分层多孔陶瓷，并研究其用于建筑元素热管理的隔热和蒸发冷却性能。分层多孔结构设计为包含大量大孔，可降低材料的导热性，同时还显示实现毛细管驱动被动冷却所需的微米级孔隙。利用粘土作为可回收、廉价且广泛可用的材料资源，我们首先开发了湿泡沫
基于空间表征语义层次的机器人探索与绘图策略
许多科学家 [Lynch，1960；Piaget 和 Inhelder，1967；Siegel 和 White，1975] 已经观察到认知地图被组织成连续的层，并提出对大规模环境的有用且有力的描述的核心要素是拓扑描述。分层模型包括从局部感官信息中识别和辨认地标和地点；路线控制知识（从一个地方到另一个地方的过程）；连通性、顺序和包含的拓扑模型；以及形状、距离、方向、方位以及局部和全局坐标系的度量描述。看来，认知地图的分层结构是人类在大规模空间中稳健表现的原因。我们的方法试图将这些方法应用于机器人探索和地图学习问题。我们定性方法中对环境的核心描述是拓扑模型，如 TOUR 模型 [Kuipers，1978]。该模型由一组节点和弧组成，其中节点代表环境中可识别的位置，弧代表连接它们的行进路径。节点和弧是根据机器人的感觉运动控制能力程序性定义的。度量信息添加到拓扑模型之上。
2025 年 1 月 31 日 图表：U 基金层级报告 时间
数据 CNTL ********* 日期 ********* 类型 基金描述 进入状态 基金 CMB EFF 期限 下次变更 10 当前 不受限制 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A 运营账户 2008 年 7 月 10 日 2099 年 12 月 31 日 A0 运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A000 大学范围运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A00001 大学范围运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A02000 运营-斯普林菲尔德 YA 1950 年 7 月 1 日2099 年 12 月 31 日 A7 LNU 运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A700 LNU 大学范围运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A70001 LNU 大学范围运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A72000 LNU 运营 YA 2012 年 3 月 7 日 2099 年 12 月 31 日 A72001 MSU AA 项目 YI 2009 年 4 月 9 日 2099 年 12 月 31 日 A72002 中国发展 YA 2012 年 3 月 7 日 2099 年 12 月 31 日 A9 WP 运营账户 NA 2008 年 5 月 15 日 2099 年 12 月 31 日 A904 WP 校长运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A90401 WP 校长运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A92000 WP 运营 YA 2012 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 V0 补助金支付持有 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 V000 补助金支付持有 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 V00001 补助金支付持有 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 V02000 助学金支付保留 YA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B 收入账户 2011 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B0 收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B000 大学范围收入账户 NA1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B00001 大学范围收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B001 校长收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B00101 校长收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02000 运动训练治疗 YA 2013 年 9 月 16 日 2099 年 12 月 31 日 B02001 精神团体产生的资金 YI 2020 年 1 月 17 日 2099 年 12 月 31 日 B02002 教职工参议院特别活动 YA 2013 年 11 月 26 日 2099 年 12 月 31 日 B02003 PRES 保留基金-NIETZEL YA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02241 学校艺术中心 YI 2018 年 5 月 11 日 2099 年 12 月 31 日 B02242 百年图书和活动 YA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02245 MSU 儿童俱乐部 YA 2013 年 9 月 23 日 2099 年 12 月 31 日 B02296 创新学院储备 YI 2015 年 6 月 2 日 2099 年 12 月 31 日 B02304 高等教育网络会议 YI 2013 年 1 月 7 日 2099 年 12 月 31 日 B02416 OSE-熊带来希望 YI 2015 年 1 月 14 日 2099 年 12 月 31 日 B02459 VPD&I - 模式 YI 2023 年 8 月 30 日 2099 年 12 月 31 日 B02507 PUB AFF 名人堂仪式 YA 2013 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02552 ALLIE STRONG-筹款 YI 2018 年 5 月 11 日 2099 年 12 月 31 日 B02565 体育-慈善活动 YI 2018 年 5 月 11 日 2099 年 12 月 31 日 B02631 女子足球校友周末 YA 2015 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02735 网络无障碍峰会 YA 2018 年 11 月 29 日 2099 年 12 月 31 日 B02786 OIEC 无障碍项目基金 YA 2019 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02804 运动啦啦队训练营 YA 2021 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B002 教务长收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B00201 煤炭收入账户 NI 2025 年 1 月 22 日 2099 年 12 月 31 日 B00202 COB 收入账户 NA 2012 年 8 月 8 日 2099 年 12 月 31 日 B02038 COB-ST JOHNS 高级工商管理硕士YA 2012 年 8 月 8 日 2099 年 12 月 31 日 B02041 公交经济发展中心 YI 2024 年 11 月 25 日 2099 年 12 月 31 日
通过增强学习
学习表征捕获对世界的非常基本的理解是机器学习的关键挑战。隐藏在数据中的解释因素的层次结构是如此一般的表示，并且可以通过分层VAE实现。然而，培训层次的VAE总是遭受“后塌陷”的苦难，其中数据信息很难传播到更高级别的潜在变量，因此导致层次结构不良。为了解决这个问题，我们首先是从信息理论的角度来减轻后层崩溃的现有方法的缺点，然后突出了正规化的必要性，即在维持不同级别之间的依赖性的同时，将数据信息明确传播到高级潜在变量。这自然会导致提出高级潜在表示作为顺序决策过程的推断，这可能受益于应用强化学习（RL）。将RL的目标与正规化的目标保持一致，我们首先引入了一条跳过的途径，以获取奖励，以评估潜在的潜在表示的信息内容，然后基于它的Q-VALUE函数可能具有正规化的一致优化方向。最后，策略梯度是典型的RL方法之一，用于训练层次VAE，而无需引入梯度估计器。1。简介实验结果坚定地支持我们的分析，并证明我们提出的方法有效地减轻了后塌陷问题，学习了信息的层次结构，获得了可解释的潜在表示，并且在下游任务中明显优于其他基于层次的VAE方法。
具有人工智能规划模型的分层强化学习
两种常见的顺序决策方法是人工智能规划 (AIP) 和强化学习 (RL)。每种方法都有优点和缺点。AIP 具有可解释性，易于与符号知识集成，并且通常很高效，但需要预先指定逻辑域，并且对噪声敏感；RL 只需要指定奖励，并且对噪声具有鲁棒性，但样本效率低下，不易获得外部知识。我们提出了一种将高级规划与 RL 相结合的综合方法，保留了可解释性、迁移和效率，同时允许对低级规划操作进行鲁棒学习。我们的方法通过在 AI 规划问题的状态转换模型和马尔可夫决策过程 (MDP) 的抽象状态转换系统之间建立对应关系，从 AIP 运算符定义分层强化学习 (HRL) 中的选项。通过添加内在奖励来学习选项，以鼓励 MDP 和 AIP 转换模型之间的一致性。我们通过比较 MiniGrid 和 N 室环境中 RL 和 HRL 算法的性能来展示我们的集成方法的优势，展示了我们的方法相对于现有方法的优势。
视觉变压器具有分层注意力
摘要：本文解决了香草视觉变压器中与多头自我注意（MHSA）相关的高计算/空间复杂性。为此，我们提出了层次MHSA（H-MHSA），这是一种新颖的方法，以层次的方式计算自我注意力。具体来说，我们首先将输入图像分为通常完成的补丁，每个补丁都被视为令牌。然后，提议的H-MHSA学习本地贴片中的令牌关系，作为局部关系建模。然后，将小斑块合并为较大的贴片，H-MHSA对少量合并令牌的全局依赖性建模。终于，将本地和全球专注的特征汇总为具有强大表示能力的功能。由于我们仅在每个步骤中计算有限数量的令牌的注意力，因此计算负载大大减少。因此，H-MHSA可以在不牺牲细粒度信息的情况下有效地模拟令牌之间的环境关系。与H-MHSA模块合并，我们建立了一个基于层次的变压器网络的家族，即HAT-NET。为了证明帽子网络在场景中的优越性，我们就基本视觉任务进行了广泛的实验，包括图像分类，语义分割，对象titection和实例分段。因此，HAT-NET为视觉变压器提供了新的视角。代码和预估计的模型可在https://github.com/yun-liu/hat-net上找到。