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深度神经网络修剪的最佳运输
最佳运输，也称为运输理论或Wasserstein指标，是一个数学框架，它解决了找到最有效的方法将质量或资源从一个分布转移到另一种分布的最有效方法的问题，同时最大程度地减少了一定的成本函数[1,2,3]。最初在18世纪作为物流和经济学工具开发，最佳运输在现代数学和各种科学学科（包括计算机科学和机器学习）上引起了极大的关注。在其核心方面，最佳运输旨在通过找到将一个分布的质量重新分配以匹配另一个位置的成本，从而量化两个概率分布之间的相似性。这个优雅而多才多艺的概念在不同领域中发现了从图像处理和数据分析到经济学[11]和神经科学的应用，使其成为具有广泛含义的强大而统一的数学工具[12]。
小胶质细胞介导的突触修剪作为神经发育障碍的关键缺陷：炒作还是希望？ Mordelt，A。; Witte，L.D。 DE 2023，文章 /信函< / div>
摘要在该领域达成共识，即小胶质细胞在神经发育过程中起着杰出作用，例如突触修剪和神经元网络成熟。因此，出现了当前将小胶质细胞缺陷与神经发育障碍（NDDS）相关的动量。这个概念受啮齿动物的研究和临床数据的挑战。有趣的是，小胶质细胞的数量减少或小胶质细胞功能不一定会导致明显的NDD表型，而神经精神病症状似乎主要在成年期发展。因此，仍然开放讨论小胶质细胞是否确实是健康神经发育必不可少的。在这里，我们批判性地讨论了小胶质细胞在突触修剪中的作用，并突出区域和年龄依赖性。我们提出了在NDD的背景下的小胶质细胞介导的突触修剪的更新模型，并讨论了针对这些疾病治疗这些疾病的小胶质细胞的潜力。
神经元至胶质和神经胶质 - 胶质信号传导指导关键时期经验依赖性突触修剪
经验依赖性的神经胶质突触修剪在雕刻脑电路连通性期间在早期生命的关键时期发挥着关键作用。最近的进步表明，神经元和神经胶质吞噬细胞之间的分层级联级联串联策划了这种精确的，有针对性的突触消除。我们将重点放在来自强大的果蝇遗传模型的研究上，参考了小鼠工作的补充发现。我们同时介绍神经元到神经元和神经胶质细胞间信号通路指导经验依赖经验的神经胶质突触修剪。我们讨论了分泌的长距离提示和细胞表面短路线索的推定层次结构，该线索起作用，以依次编排神经胶质激活，在效果，靶标识别，吞噬，然后吞噬吞噬作用，以便进行突触修剪。配体受体伴侣在不同的果蝇和小鼠研究中讨论了在不同情况下介导的这些阶段的伴侣。信号提示包括磷脂，小神经递质，胰岛素样肽和蛋白质。讨论了这些配体的保守受体，以及受体身份仍然未知的机制。提出了潜在的机制，即在早期临时临界时期内依赖经验依赖的神经胶质突触消除的紧密时间限制，以及在成熟时重新开放这种可塑性的潜在手段。
改进了可观察到的马尔可夫决策过程的矢量修剪
2.1矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.1.1矢量优势。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.2修剪算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.2复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.1线性编程的复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.2简单矢量修剪算法的复杂性。。。。。。。。。19 2.2.3与凸赫尔问题的关系。。。。。。。。。。。。。。20 2.2.4平均案例复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.3 POMDP的动态编程算法中的向量修剪。。。22 2.3.1 AI计划的POMDP的精确解决方案。。。。。。。。。。。。22 2.3.2增量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4有界错误近似。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.4.1近似误差。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 26 2.4.2近似矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.4.3近似动态编程更新。。。。。。。。。。。。28
为您的修剪和砍伐任务提供强大而一致的力量
8.0 m/s类型：80TXL/音高：0.325“/量规：1.1 mm（0.043”）导杆长度：150 mm（6“）55 ml（1.9盎司）切割木材：4.6 m/s²切割木材：1.5 m/s²81db（a）89 db（a）89 db（a）89 db（a）3 db（a）3 db（a）3 db（a）474 474 x 95 x.（a）474 x.（a）474 x.（a）474 x.（a）474 x 95 x（A） 3-3/4 x 10“）BL4025指南杆，锯链2.1-2.4 kg（4.6-5.3磅）BL4020 -BL4040指南杆，锯链，链条油
使用格子修剪，正向上下文适应和矢量化
摘要 - 依赖性量化（DQ）是多功能视频编码（VVC）标准中的关键编码工具之一。dq采用两个标量量化器，每个标量量化器的选择受奇偶元驱动的四州状态机的控制。由于设计是规范上执行的，因此DQ的使用需要汇率优化的量化（RDOQ），并具有每个系数决策和状态更新，例如基于网格的量化，最初针对VVC参考软件（VTM）提出。由于其固有的依赖性（包括基于先前编码的系数值的VVCS上下文选择）以及相当广泛的搜索范围，因此Trellis量化在计算上是高度复杂的。降低该算法的复杂性对于实用的VVC编码器至关重要。在本文中，我们提出了一个快速依赖的量化格子搜索，通过以下方式改进了初始设计：不可能的分支的格子修剪，正向自适应上下文传播，最后是矢量化的实现。在开放和优化的VVEND编码器中提出的建议方法将量化运行时减少了37％，允许在中等预设中总体15％的编码器加速，而在全intra编码条件下对压缩性能没有影响。在随机访问条件下，实现了9％的整体编码器加速。索引项 - VVC，VVEN，量化，格子，矢量。
橄榄修剪树生物量生物融资中碳捕获的经济和环境影响
这项研究探讨了生物能源与碳捕获和储存（BECC）的整合，该系统将橄榄树修剪转化为生物乙醇和抗氧化剂，将橄榄树修剪转化为橄榄树修剪。每天处理1,500吨修剪的能力，该生物局的生产每年生产约12,000吨抗氧化剂（纯度> 60％）和78,000吨的生物乙醇。利用涉及过程模拟和生命周期评估的整体方法，我们的分析涵盖了两种情况下的技术，经济和环境维度，设计和供暖来源不同：天然气或使用橄榄修剪的BECCS系统。我们的发现揭示了BECC大大减少碳足迹的潜力，可能会达到净阴性排放（-84.37千克CO 2 EQ / 1.00 kg生物乙醇和0.15 kg抗氧化剂）。然而，这些环境收益与经济和环境挑战相抵消，投资和运营成本几乎翻了一番，导致与富营养化相关的复杂环境权衡（ + 75％），水消耗量增加（ + 45％），土地使用率扩大（ + 80％）。尽管如此，碳 - 负产品的高级性质，再加上越来越多的意识和支持性的政策框架，可能会克服这些经济障碍。本研究重点介绍了将CC纳入生物炼油厂促进明智的决策以解决意外的不良影响和促进可持续性时的整体评估的重要性。
修剪伤口对葡萄树干疾病的敏感性
葡萄树干疾病（GTD）给全球葡萄行业造成严重的经济损失（Fontaine等，2016b； Mondello等，2018a）。休闲药包括各种分类学上的真菌（Gramaje等，2018; Mondello等人，2018b），可以单独或一起影响植物。除了在叶子和簇上引起外部症状外，这些病原体还会引起内部木材变色。症状表达中不可预测的不连续性是这些疾病的特征（Mugnai等，1999）。GTD包括影响成年和年轻葡萄藤的一系列疾病。esca复合物，杂化磷酸盐死亡和尤特巴死亡被认为是成年葡萄藤的主要GTD（Claverie等，2020）。ESCA复合物与许多系统发育多样的真菌有关（Mugnai等，1999），包括ascomycota和basidiomycota。与ESCA相关的comycetes包括血管病原体phaeomoniella chlamydospora和phaeoacremonium最低限度（Syn。pm。Aleophilum）（u rbez-Torres等，2014）和其他phaeoacremonium。Wood-decay basidiomycetes include Fomitiporia mediterranea in Europe ( Moretti et al., 2021 ), and other pathogens belonging to the genera Fomitiporella, Fomitiporia, Inocutis, Inonotus, Stereum , and Phellinus in non-European countries ( Cloete et al., 2011 ; White et al., 2011 );这些真菌已从受感染的葡萄树干中分离出来，但是它们在疾病病因学中的作用尚未完全了解（Surico等，2006; Bertsch等，2013; Gramaje等，2018），并且在近年来被重新考虑。botryosphaeria dieback是由20种以上的杂化磷酶科引起的，包括dothidea N. Luteum，N。Rib，Eliplodia Serita和D. Mutila（Van Niekerk等，2004； Taylor等，2005;ÚRbez-Torres and Gubler，2009; Amponsah et al。 2013）。eutypa dieback是由eutypa lata和其他diatrypaceai特殊的特殊的（Trouillas and Gubler，2010; Luque等，2012）。这些病原体可以单独从受影响的木材中回收，也可以与其他真菌（例如PA）相结合。衣原体，下午。Aleophilum，Sphaeropsis Mariorum和Diaporthempelina（PéRros等，1999）。GTD症状是多缩的，包括马刺和手臂的死亡，木材的变色或内部条纹，扇形木材坏死和白色腐烂；由于植物可以同时受到多种真菌的影响，因此在其中GTD中，某些症状可能重叠（Gramaje等，2018）。木材变色和de骨是由多种结构和生理变化引起的，由真菌产生的纤维素分解和木质素溶酶，由于凝胶和牙龈由联邦木质部分泌的凝胶和牙龈引起的血管闭塞细胞或木质部实质细胞的坏死，导致真菌毒素（Bertsch等，2013； Claverie等，2020）。所有这些变化都会导致木质部伏特定功能的木质部发生变化，从而导致水和养分运动（Mugnai等，1999; Sparapano等，2000; Andol和Andol et et al。，2011）。最近报道了（Mondello等，2018b），详细描述了与不同GTD的症状。叶子从未分离出GTD真菌（Bertsch等，2013），也显示了多种症状，也已经描述过这些症状（Mugnai等，1999;Amborabé等，2001; Mondello et al。，2018b）;木材和木质部血管改变，真菌毒素和继发代谢物的沉积均有助于
探索神经网络剪枝以实现任务专业化
本文探讨了在迁移学习应用中使用神经网络修剪来实现更高效的推理。目标是将神经网络集中并优化在较小的专门目标任务上。随着物联网的出现，我们看到基于人工智能的移动和嵌入式设备（如可穿戴设备和其他智能设备）的应用大幅增加。然而，随着机器学习算法的复杂性和能力不断增加，由于这些设备上资源有限，这种向边缘的推进带来了新的挑战。需要某种形式的压缩才能让最先进的卷积神经网络在边缘设备上运行。在这项工作中，我们调整了现有的神经网络修剪方法，使它们能够专门化网络，使其仅关注最初训练的子集。这是一个迁移学习用例，我们优化大型预训练网络。这与标准优化技术不同，它允许网络忘记某些概念，并使网络的占用空间更小。我们比较了不同的修剪标准，包括可解释人工智能 (XAI) 领域的标准，以确定哪种技术可以实现尽可能小的网络，同时保持目标任务的高性能。我们的结果显示了在嵌入式设备上执行神经网络时使用网络专业化的好处，无论是否使用 GPU 加速。
