1 K. Scaman,F。Bach,S。Bubeck,Y。Lee和L.Massoulié,“网络中凸的分布式优化的最佳收敛速率”,J。Mach。学习。res。,卷。20,pp。1–31,2019。2 li,Q.,dioo,Y.,Chen,Q。和He,B。(2022)。非IID数据孤岛的联合学习:一项实验研究。2022年IEEE第38届国际数据工程会议(ICDE)(IEEE),pp。965–978。3 Kairouz,P.,McMahan,H.B.,Avent,B.,Bellet,A.,Bennis,M.,Bhagoji,A.N.,Bonawitz,K.,Charles,Z. 在联邦学习中进步和开放问题。 机器学习中的基础和趋势®14,1-210。3 Kairouz,P.,McMahan,H.B.,Avent,B.,Bellet,A.,Bennis,M.,Bhagoji,A.N.,Bonawitz,K.,Charles,Z.在联邦学习中进步和开放问题。机器学习中的基础和趋势®14,1-210。
在开始以下步骤之前,请阅读重要的笔记。1。将多达200 µL样品(全血,血清,血浆,体液,Buffy Coat)转移到微分离管(未提供)。- 如果样品体积小于200 µL,请添加适当的PBS体积。2。(可选):如果需要无RNA的基因组DNA,则将4 µL的100 mg/ml RNase A加入样品中,并在室温下孵育2分钟。3。将20 µL蛋白酶K和200 µL Fabg缓冲液加到样品中。通过脉冲涡流彻底混合。- 请勿将蛋白酶K直接添加到Fabg缓冲液中。4。在60ºC下孵育15分钟以裂解样品。在孵育过程中,每3〜5分钟间隔涡流一次。5。简要旋转管以去除IID内部的滴剂。6。将200 µL乙醇(96〜100%)加到样品中。通过脉冲涡流彻底混合10秒。7。简要旋转管以去除IID内部的滴剂。8。将Fabg Mini柱放在收集管上。小心地将混合物(包括任何沉淀物)转移到Fabg Mini柱中。在6,000 x g处离心1分钟,然后将fabg mini柱放在新的收集管上。9。将400 µL W1缓冲液添加到Fabg Mini柱中,并以全速离心30秒,然后丢弃流通液。- 确保在第一次打开时已将乙醇添加到W1缓冲液中。10。- 确保在第一次打开时已将乙醇添加到洗涤缓冲液中。11。12。将750 µL洗涤缓冲液添加到Fabg Mini柱中,并全速离心30秒,然后丢弃流通液。全速离心3分钟以干燥色谱柱。重要步骤!此步骤将避免残留液体抑制随后的酶促反应。将Fabg Mini柱放在洗脱管上。13。将加热洗脱缓冲液或DDH 2 O(pH 7.5-9.0)加入Fabg Mini柱的膜中心。站立fabg mini柱持续3分钟。- 重要步骤!为了有效洗脱,请确保将洗脱溶液分配到膜中心并完全吸收。14。全速离心1分钟以洗脱总DNA。15。将总DNA存储在4°C或-20°C。
申请人 联合爱迪生开发公司 BESS 电池储能系统 BMP 最佳管理实践 CDFW 加州鱼类和野生动物部 CED 联合爱迪生开发公司 CEQA 加州环境质量法 CESA 加州濒危物种法 CFC 加州消防法规 CFR 联邦法规 CNDDB 加州自然多样性数据库 县 帝国县 CUPA 认证统一计划机构 EIR 环境影响报告 ES 执行摘要 ESS 储能系统 消防部门 帝国县消防部门 消防局 HMBP 危险品商业计划 ICFD 帝国县消防部门 IID 帝国灌溉区 IS 初步研究 ITP 偶然占用许可证 Li-ion 锂离子电池 MM 缓解措施 MMRP 缓解监测和报告计划 MSDS 材料安全数据表 NFPA 国家消防协会 NOP 准备通知 NPDES 国家污染物排放消除系统 OSHA 职业健康与安全管理局 项目 西区运河电池储能项目 UL 保险商实验室
提出了视觉问题回答(VQA)任务8年后,准确性仍然是自动评估的主要指标。VQA准确性在IID评估设置中一直有效。但是,我们的社区正在转向开放式生成模型和OOD评估。在这个新的范式中,现有的VQA准确度度量过于严格,低估了VQA系统的性能。因此,有必要开发更强大的自动VQA指标,以作为人类判断的代理。在这项工作中,我们建议利用教学调节的大语言模型(LLMS)的文化学习能力来构建更好的VQA指标。我们将VQA评估作为答案评估任务,其中指示LLM给出一组参考答案的候选人答案的准确性。与几种VQA模型和基准的现有指标相比,我们证明了所提出的指标与人类判断的更好相关。我们希望广泛采用我们的指标将有助于更好地估计VQA任务的研究进度。我们计划发布评估法规并收集人类判断。
ACH – 成人护理院 ADA – 美国残疾人法案 ADATC – 酒精和药物成瘾治疗中心 ADVP – 成人发展职业计划 CAP/C – 儿童社区替代计划 CAP/DA – 残疾成人社区替代计划 CARES 法案 – 冠状病毒援助、救济和经济安全法案 CIE – 竞争性综合就业 CMS – 医疗保险和医疗补助服务中心 DAAS – 老龄和成人服务部 DHB – 健康福利部 DHHS – 卫生和公众服务部 DMH/DD/SAS – 精神健康、发育障碍和药物滥用服务部 DPI – 公共教育部 DSB – 盲人服务部 DSOHF – 州立医疗设施部 DSP – 直接支持专业人员 DSS – 社会服务部或当地社会服务部 DVRS – 职业康复服务部 EMS – 紧急医疗服务 EPSDT – 早期和定期筛查、诊断和治疗 FMAP – 联邦医疗援助百分比HCBS – 家庭和社区服务 HUD – 美国住房和城市发展部 ICF/IID – 智障人士中级护理机构
对于具有局部平移不变哈密顿量的任意空间维度的量子自旋系统,我们证明,如果状态是平移不变和空间遍历的,则通过热力学可行的一类量子动力学(称为热操作)从一个量子态到另一个量子态的渐近状态转换完全可以用 Kullback-Leibler (KL) 发散率来表征。我们的证明由两部分组成,用量子信息论的一个分支资源理论来表述。首先,我们证明,任何状态,对于这些状态,最小和最大 Rényi 发散度近似地坍缩为一个值,都可以在小的量子相干源的帮助下通过热操作近似可逆地相互转换。其次,我们证明,对于任何平移不变的遍历状态,这些发散度渐近地坍缩为 KL 发散率。我们通过对量子 Stein 引理的推广来证明这一点,该引理适用于独立同分布 (iid) 情况以外的量子假设检验。我们的结果表明,KL 发散率可作为热力学势,在热力学极限下,包括非平衡和完全量子情况,提供量子多体系统遍历态热力学可转换性的完整表征。
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。
- 信息理论中的超越 IID 11(德国图宾根大学),2023 年 7 月 31 日至 8 月 4 日 https://sites.google.com/view/beyondiid11/beyond-iid-11 - 信息理论与数据科学研讨会(新加坡),2023 年 1 月 16 日至 27 日 https://ims.nus.edu.sg/events/information-theory-and-data-science-workshop/ - FOCS'22 上的隐私保护机器学习 (PPML) 研讨会,2022 年 11 月 1 日 https://ppml-workshop.github.io/ - DICTA'22 上的指导演讲,2022 年 10 月 29 日 https://dictaconference.org/dicta2022/ - 学习理论联盟指导研讨会,ALT'22,2022 年 3 月 15 日 https://let-all.com/alt22.html - 2021 Croucher 信息理论暑期课程 (CSCIT),2021 年 8 月 23 日至 28 日 http://cscit.ie.cuhk.edu.hk/ - 稳健性和隐私会议,2021 年 3 月 22 日至 23 日 https://lecueguillaume.github.io/2021/02/17/conf_robust_privacy/ - Simons 研究所高维概率、几何和计算计划,2020 年 8 月 19 日至 12 月 18 日 https://simons.berkeley.edu/programs/hd20 - 推理问题:算法和下限,2020 年 8 月 31 日至 9 月 4 日 https://www.uni-frankfurt.de/84973818/Inference_problems__algorithms_and_ lower_bounds - 2019 年信息理论与应用 (ITA) 研讨会,2019 年 2 月 10 日至 15 日https://ita.ucsd.edu/ws/19/ - 2019 年局部算法研讨会 (WOLA),2019 年 7 月 20 日至 22 日 http://people.inf.ethz.ch/gmohsen/WOLA19/
K-12 Kindergarten Entry • 5 DTaP (diphtheria, tetanus, and pertussis; 4 DTaP if fourth is given on or after fourth birthday) • 4 Polio (fourth dose is not needed if the third dose is given on or after the fourth birthday, an additional age appropriate IPV should be given on or after the fourth birthday) • 2 MMR (measles, mumps, rubella) • 1 Varicella (水痘)疾病7年级入学的或可靠的史•TDAP(破伤风,白喉和百日咳)•1个脑膜炎球菌共轭物(MCV4)12级条目2 MCV4,只有一种剂量,如果第一个剂量是在第一个剂量的情况下进行的,则如果在第十六个生日的儿童量或经过造成的免疫效果上,则需要进行造成的免疫接种(除非造成自然)的毒素(除非通过造成自然量) 1957年•针对破伤风和白喉儿童的疫苗接种证明,请参见第四页,以获取基于年龄,麻疹,麻疹,风疹,水甲菌,白喉,小脊髓灰质炎,脊髓灰质炎,嗜血杆菌,B型型型成菌的免疫要求。医疗机构定义为有执照的护理机构,住宅护理设施,智障人士的中级护理机构(ICF/IID),多层医疗保健设施,医院或家庭保健机构,或受缅因州卫生和公共服务部许可和认证部的许可。工作人员•腮腺炎•rubeola(麻疹)•风疹(德国麻疹)•水痘•乙型肝炎•每年流感医疗设施可能包括其他强制性疫苗接种,作为内部政策和租用条件的一部分。
阿根廷过去 180 年的违约或重组事件。1 虽然阿根廷可能是一个极端案例,但主权违约在新兴市场中也时有发生。关于新兴市场的第二组事实与这些经济体从世界其他国家借款的利率及其经常账户的行为有关。利率和经常账户具有很强的逆周期性,并且彼此呈正相关。也就是说,与经济衰退时期相比,新兴市场在经济繁荣时期往往会借入更多资金,而且利率较低。这些特征与发达小型开放经济体的特征形成鲜明对比。在本文中,我们开发了一个小型开放经济体债务和违约的定量模型,我们用它来匹配上述事实。我们的方法遵循 Eaton 和 Gersovitz (1981) 的经典框架,其中风险分担仅限于一期债券,偿还由金融自给自足的威胁强制执行。在所有其他方面,该模型都是标准的小型开放经济模型,其中唯一的冲击源是禀赋冲击。在这个框架中,我们表明,当生产率过程具有波动的随机趋势而非围绕稳定趋势的暂时波动时,模型匹配数据中某些特征的能力会大大提高。在之前的一篇论文(Aguiar and Gopinath,2004b)中,我们通过实证证明,新兴市场确实更适合被描述为具有波动趋势。结果表明,在小型发达经济体(加拿大)中,永久性冲击解释的商业周期频率方差比例约为 50%,而在新兴市场(墨西哥)中则超过 80%。为了分离趋势波动在解释违约方面的重要性,我们首先考虑一个标准的商业周期模型,其中冲击代表围绕稳定趋势的暂时偏差。我们发现违约极为罕见,大约每 2500 年发生两次。标准模型的弱点始于这样一个事实:自给自足并不是一个严厉的惩罚,即使考虑到新兴市场中观察到的相对较大的收入波动。平滑围绕稳定趋势的消费暂时冲击所带来的福利收益很小。这反过来又阻止了贷款人延长债务期限,我们通过一个简单的计算证明了这一点,就像卢卡斯(1985)一样。我们可以假设自给自足状态下的产出额外损失,从而支持均衡状态下更高的债务水平。然而,在纯暂时性冲击模型中,这不会导致违约率与许多经济体中观察到的违约率相似。第三部分描述了在具有暂时性冲击和稳定趋势的模型中违约如此罕见的原因。违约的决定取决于自给自足状态下效用的现值(价值函数)与金融一体化的现值之间的差异。从数量上讲,均衡状态下违约的水平取决于两个价值函数对禀赋冲击的相对敏感性。当禀赋过程接近随机游走时,从额外禀赋中储蓄的需要有限,无论收入实现与否,金融自给自足和良好的信用记录之间几乎没有区别。在另一个极端,如果暂时性冲击随着时间的推移是独立同分布的,那么就有借贷的动机,这使得整合比自给自足更有价值。然而,独立同分布冲击对整个当前的影响有限