根据斯坦福大学科学家进行的独立研究(用于方法和数据访问)-https://journals.plos.org/plosbiology/article?
需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种,特别是在气候变化的情况下,这要求作物满足日益复杂和多样化的需求,这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下,追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要,因此有必要加强多标准或多性状育种(Moeinizade 等人,2020 年)。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值(基因组预测,GP,Meuwissen 等人,2001 年)已证明其在育种计划中的有效性。事实证明,这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本(Hickey 等人,2017 年)。然而,为了应对气候变化和更明确的环境目标种群(Chapman 等人,2000 年),对多环境(ME)育种的需求日益增长,这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境(GxE)之间相互作用的出现(Rincent 等人,2017 年)。先前的研究试图在基因组选择(GS)中解决 GxE。例如,Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而,这些模型仅考虑线性和非因果环境效应,从而降低了预测准确性的可能增益,尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境(Rogers and Holland,2022)。Heslot 等人。另一方面,(2014 年)使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比,在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE,如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ,强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此,考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性,使得建模变得极具挑战性(Larkin 等人,2019 年)。
同时,银行业经历了频繁的网络攻击,基于周边的安全模型不再足以确保不断发展的混合动力劳动力。金融服务组织需要平衡变得更加敏捷和响应挑战的市场状况,同时保持对客户和交易信息的强大保护,以保持其系统受到保护并满足全球审计要求。
用于半分割的大多数现有知识蒸馏方法着重于从原始特征中提取各种复杂知识。但是,这种知识通常是手动设计的,并且像传统功能工程一样依赖于先前的知识。在本文中,我们旨在提出一种使用RAW功能的简单有效的功能蒸馏方法。为此,我们重新审视了功能蒸馏中的开创性工作,Fitnets可以将平方误差(MSE)损失(MSE)损失最小化。我们的实验表明,在某些情况下,这种幼稚的方法可以产生良好的结果,甚至超过了一些精心设计的方法。但是,它需要仔细调整蒸馏损失的重量。通过将fitnets的损失函数分解为差异项和角度差项,我们发现角度差异项的重量受教师特征和学生特征的幅度的影响。我们通过实验表明,角度差异项在特征蒸馏中起着至关重要的作用,而不同模型产生的特征的大小可能会有很大变化。因此,很难确定各种模型的适合减肥体重。为了避免角度蒸馏术语的重量受到特征的影响,我们提出了角度蒸馏,并探索沿不同效率尺寸的蒸馏角度信息,以进行语义分割。广泛的例子表明,我们的简单方法对超级参数表现出极大的效果,并实现了语义细分的最先进的蒸馏性能。
疫情过后,冰岛经济快速增长,2023 年增长 5%,2021 年至 2023 年平均增长 6.4%。与大多数欧洲国家相比,冰岛的通货膨胀率更高且更持久。冰岛中央银行 (CBI) 一直维持高政策利率,以减缓经济增长并将通胀率降至可接受的水平。通货膨胀率目前正在下降,CBI 已开始降低政策利率。经济出现降温迹象,CBI 预测未来几年的增长率将远低于近期。预计失业率也将从上年的 3.4% 上升到 2025 年的 5%。
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