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使用交叉注意信号对大型语言模型进行微调模型的一种自我监督的强化学习方法
我们为不依赖于人类反馈的大型语言模型（LLMS）提出了一种新颖的增强学习（RL）框架。相反，我们的方法使用模型本身中的交叉注意信号来获得自我监督的奖励，从而指导对模型策略的迭代微调。通过分析模型在生成过程中如何“参加”输入提示，我们构建了及时的覆盖，重点和连贯性的度量。然后，我们使用这些措施来对候选响应进行排名或评分，提供了奖励信号，鼓励模型产生良好的一致，主题文本。在与标准策略梯度方法的经验比较和合成偏好模型的RL微调中，我们的方法在非RL基线的迅速相关性和一致性方面显示出显着的提高。虽然它尚未与完全监督的RLHF系统的性能相匹配，但它突出了使用最小的人类标记来扩展对齐的重要方向。我们提供了详细的分析，讨论潜在的局限性，并概述了将基于跨注意的信号与较少人类反馈相结合的未来工作。
我的姐姐，我的自我：Colleen Kenyon和Kathleen Kenyon的照片1月18日至2025年5月4日开幕接待：2025年1月18日，星期六，5：00-8：00
在1970年代和80年代，摄影师Colleen Kenyon（美国，1951 - 2022年）和Kathleen Kenyon（American，1951-2023）是女性艺术家运动的一部分，他们以创新的方法对媒体进行了挑战。Colleen Kenyon是使用手着色来增强自己和姐姐在家庭环境中的肖像的先驱。凯瑟琳·肯尼恩（Kathleen Kenyon）擅长于大众媒体的女性的性别特定图像来创造具有讽刺意味的光焦点。从1981年开始，两个姐妹还担任伍德斯托克摄影中心的董事，他们继续倡导妇女在艺术和有色艺术家中的发展。我的姐姐，我的自我由艺术史学家汤姆·沃尔夫（Tom Wolf）和劳里·达尔伯格（Laurie Dahlberg）策划。由CPW组织，此回顾展具有肯尼亚斯最具标志性的作品，并在纽约金斯敦的CPW和纽约州伍德斯托克的Kleinert/James Center展出。展览材料是从CPW现在持有的作品的档案中得出的。
off-...英国和美国自动驾驶汽车的公开期望
自动驾驶汽车（SDVS）的抽象开发人员与可能的未来有一个特定的想法。公众不得分享其基于的假设。在本文中，我们分析了英国调查（N¼4,860）和美国（n¼1,890）公众的自由文本响应，这些公众询问受访者在想到SDV时会想到什么弹簧，以及为什么应该或不应该开发它们。响应（平均每个参与者的总共27个单词）倾向于提出安全的希望，并且更常规地担心。许多受访者都提出了技术，其他道路使用者与未来之间关系的替代书籍。而不是接受一种主导的公众参与方法，该方法试图使公众从这些观点中教育，而是建议这些观点应视为社会情报的来源，并为建立更好的运输系统做出了潜在的建设性贡献。预期治理，如果要包容，则应寻求理解和整合公众观点，而不是拒绝它们是不合理的或可变的。
文件编号SR-CBOEBZX-2024-112）2025年3月11日自我...
9规则19b-4（e）（1）规定，自我监管组织（“ SRO”）对新的衍生证券产品的上市和交易不被认为是拟议的规则更改，根据规则19B-4款（c）（1）的规则19B-4款，如果委员会根据委员会批准了第19条（b）的列表，该列表批准了第19条（b）的列表（b），该列表（b）的列表（b）the the traber ot the trul ot the Pruros of Act of Act octro octro oct oct octro oct octro oct octro oct octro oct octro octro octro octro octro的列表。新的衍生证券产品和SRO具有针对产品类的监视计划。根据本规则14.11（n）的规定，交易所提出了新规则14.11（n），以建立多级ETF的通用清单标准，允许根据豁免规则6C-11的豁免权，根据投资公司的豁免第6C-11条，该法案允许提供多个级别的ETF类别，以提供交换级别，以提供交换级别的款项，以提供交换级别的款项，并分享了一类，以供应额外的交易所。基金。因此，根据拟议规则14.11（n）列出的多级ETF将不需要根据规则19b-4进行单独的规则更改，然后才能在交易所列出和交易。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Ollas，P.，Ghaem Sigarchian，S.，Alfredsson，H。等（2023）。评估SO
随着社会电气化趋势，机场面临着不可避免的电动汽车（电动汽车）和电动航空潜在升高（EA）的不可避免的过渡。对于航空，短途航班首先是燃料交换到电气运输的排队。这项工作研究了Visby，瑞典的机场以及EA和EV充电对电力系统的影响。它使用了一年操作中测得的机场负载需求以及模拟的EA和EV充电配置文件。太阳能光伏（PV）和电池电池储能系统（BES）进行了建模，以分析潜在的技术 - 经济增长。用四种方式对BESS电荷和放电控制进行建模，包括新型的多目标（MO）调度，以结合自消耗（SC）增强和峰值功率。将每个模型方案进行比较的峰值剃须能力，SC速率和付款额（PBP）。还评估了BESS控件的年度退化和相关成本。结果表明，新颖的MO调度在峰顶剃须和SC方面表现良好，从而有效地减少了Bess的闲置时期。MO调度还通过名义经济参数导致电池控制最低的PBP（6。9年）。此外，对PBP的灵敏度分析表明，峰值关税显着影响BESS投资的PBP。
粘多糖含量1/2型，硫酸乙酰肝素总和NRE（Sensi-Pro（R））定量，血清或血浆ARUP测试代码3003566
这项测试是开发的，其性能特征由ARUP实验室确定。尚未获得美国食品药品监督管理局的清理或批准。该测试是在CLIA认证的实验室进行的，旨在用于临床目的。
IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意网络
由于可能存在数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意网络（IDEA-Net），以应对这些挑战。IDEA-Net 受益于生成学习的图像双自注意区域，其中强制执行去噪过程。此外，IDEA-Net 不仅对可能的数据偏差具有鲁棒性，而且还通过仅在单个噪声图像上应用具有泊松丢失操作的简化编码器-解码器来帮助减少预测方差。与其他基于单图像的学习和非学习图像去噪器相比，所提出的 IDEA-Net 在四个基准数据集上表现出色。 IDEA-Net 还展示了在低光和嘈杂场景中去除真实世界噪声的适当选择，这反过来有助于更准确地检测暗脸。源代码可在 https://github.com/zhemingzuo/IDEA-Net 获得。
用于拓扑的自监督边缘检测重建...
许多基于机器学习的轴突追踪方法依赖于带有分割标签的图像数据集。这需要领域专家的手动注释，这需要大量劳动力，并且不适用于以细胞或亚细胞分辨率对半球或整个脑组织进行大规模脑映射。此外，保留轴突结构拓扑对于理解神经连接和大脑功能至关重要。自监督学习 (SSL) 是一种机器学习框架，允许模型在未注释的数据上学习辅助任务，以帮助完成监督目标任务。在这项工作中，我们提出了一种新颖的 SSL 辅助任务，即为面向拓扑的轴突分割和中心线检测的目标任务重建边缘检测器。我们使用小鼠大脑数据集对三个不同的 SSL 任务进行了 3D U-Nets 预训练：我们提出的任务、预测排列切片的顺序和玩魔方。然后，我们在不同的小鼠大脑数据集上评估了这些 U-Nets 和基线模型。在所有实验中，针对我们提出的任务进行预训练的 U-Net 分别将基线的分割、拓扑保留和中心线检测提高了 5.03%、4.65% 和 5.41%。相比之下，切片排列和魔方预训练的 U-Net 并没有比基线有持续的改进。
在游戏设计中运用自我决定理论
结果................................................................................................................................................ 20
苯磺酰胺衍生物作为霍乱弧菌碳酸酐酶抑制剂：计算人工智能
摘要 由于抗生素耐药性的增加，霍乱弧菌在低收入国家造成了危及生命的感染。人们研究了创新的药理学靶点，霍乱弧菌编码的碳酸酐酶 (CAs，EC：4.2.1.1) (Vch CAs) 成为一个有价值的选择。最近，我们开发了一个大型对苯和间苯磺酰胺库，其特征是具有不同柔韧性程度的部分作为 CAs 抑制剂。基于停止流的酶促测定表明该库对 Vch a CA 有强烈的抑制作用，而对其他同工型的亲和力较低。特别是环脲 9c 对 Vch a CA 的抑制作用达到纳摩尔水平（KI ¼ 4.7 nM），并且对人类同工酶具有高选择性（SI 90）。计算研究揭示了部分柔韧性对抑制活性和同工型选择性的影响，并允许进行准确的 SAR。然而，尽管 Vch CA 与细菌的毒力有关而非其存活率，我们评估了此类化合物的抗菌活性，结果没有直接活性。