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从聚类效应角度解释神经网络的对抗鲁棒性
对抗训练（AT）是提高深度神经网络鲁棒性的最常用机制。最近，一种针对中间层的新型对抗攻击利用了对抗训练网络的额外脆弱性，输出错误的预测。这一结果说明对抗训练中对抗扰动的搜索空间不足。为了阐明中间层攻击有效的原因，我们将前向传播解释为聚类效应，表征神经网络对于与训练集具有相同标签的样本的中间层表示相似，并通过相应的信息瓶颈理论从理论上证明了聚类效应的存在。随后我们观察到中间层攻击违反了 AT 训练模型的聚类效应。受这些重要观察的启发，我们提出了一种正则化方法来扩展训练过程中的扰动搜索空间，称为充分对抗训练（SAT）。我们通过严格的数学证明给出了经过验证的神经网络鲁棒性界限。实验评估表明，SAT 在防御针对输出层和中间层的对抗性攻击方面优于其他最先进的 AT 机制。我们的代码和附录可以在 https://github.com/clustering-effect/SAT 找到。
有关城市化和气候变化的部长级会议的结果
○确保在COP峰会中确保城市气候议程的连续性。○鼓励未来的COP主持人优先考虑其议程上的城市弹性和气候适应。●加强全球事件协同作用：认识到城市气候行动的动力，领导者强调了使未来的气候和城市化事件保持一致的重要性。值得注意的是，巴库将主持2026年世界城市论坛（WUF13）和世界环境日，为城市气候对话提供关键平台。● Recognition of existing partnerships and initiatives, such as the collaboration between the Slovak Ministry of Environment and UN-Habitat on the SURGe Initiative—formalized through a Letter of Intent signed earlier this month at the World Urban Forum (WUF12)—was highlighted as a key example of how national governments are advancing urban resilience through multilevel climate action.
促进欧洲对开放科学的接受
可查找：（重新）使用数据的第一步是找到它们。元数据和数据应该易于人类和计算机找到。可访问：一旦找到，用户需要知道如何访问它们，可能包括身份验证和授权。可互操作：允许与其他数据、应用程序/工作流集成以进行分析、存储和处理。可重用：元数据/数据需要得到很好的描述，以便可以在不同的设置中复制和/或组合它们。
第13印度渔业和水产养殖论坛寄养...
印度是世界上第三大鱼类生产国，总产量为17.4 mmt，并拥有跨越8,000公里的巨大海岸线，以及广泛的河流，水库，河口，河口，湖泊，湖泊，水箱，坦克和池塘的网络。渔业和水产养殖仍然是粮食，营养和收入的重要来源，该行业为超过2800万人提供了生计，特别是在该国沿海和农村地区，并通过出口鱼类和相关产品为63,969千万卢比贡献了63,969千万卢比的收入。此外，鱼是一种负担得起的蛋白质和必需微量营养素的重要来源，可应对民众的营养不良挑战。在这种情况下，必须确保渔业资源的长期可持续性和韧性在过度捕捞，栖息地退化，人为干扰和气候变化的压力中增加。印度渔业部门多年来逐渐进行了改造，并成为国家社会经济提升的重要工具。在这个全球气候变化时代，保护和可持续使用各种渔业资源是一个挑战。这种场景要求科学兄弟会讨论和指导印度渔业和水产养殖以实现可持续的蓝色经济。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
群集和叠加的关系之间的关系 -
1。引入统计力学思想和工具在八十年代中期发起的随机优化问题[1]的应用，这是由于发现在约束满意度问题（CSP）的第五年前的相变的重新兴趣所带来的。brie ploge，一个人想决定是否在一组变量（至少）解决一个解决方案上是否会随机绘制的一组约束。当变量的数量在每个变量的约束时以固定比率α的固定比率α，答案突然从（几乎可以肯定的是）是的，是否，当比率越过一些临界值αs时。统计物理研究指出，在YES区域中存在另一种相变[2，3]。一组解决方案从以某种比例αd <αs的比例连接到断开的簇的集合，这是一种在均值式旋转玻璃理论中识别的副本对称性破坏过渡的优化术语的翻译。预计这种聚类过渡可能会产生动态后果。作为副本对称性打破信号的遗传性丧失，采样算法（例如蒙特卡洛程序）在该过渡时遇到问题。在[4]中，对于k -xorsat模型的情况，对MC方案的放缓进行了定量研究，其中约束仅是k布尔变量的线性方程（Modulo 2）（有关简介，请参见[5]和其中的参考文献）。目前的论文是谦虚的然而，发现解决方案原则上应该比抽样容易，并且分辨率算法的性能与表征解决方案空间的静态相变的性质的确切性质远非显而易见[6]。
授权信息系统并促进元数据...
已有20多年了，我有幸与国家统计机构，数据档案，国际组织，研究中心，用户和其他团体合作。我的最初背景和热情是信息技术，但随着时间的流逝，我成为数据管理方面的专家，尤其是数据生产，出版，共享，质量，隐私，更重要的是元数据。最重要的是，我了解了对我们地球，社会和个人更大利益的数据的重要性和需求，作为推动研究和创新的基本工具，支持基于证据的决策，评估对地面上的政策和行动的影响，并衡量我们国家的健康。以下关于我认为的三个相互交织的主题的简短思考和建议，这些主题是数据研究基础架构和实践的现代化和未来的基础。技术在过去30年中发展的快速步伐对数据界产生了巨大影响。许多组织和统计系统都在努力调整和保持步伐，尤其是在公共部门，从本质上讲，该公共部门无法适应变化。在未来十年中，这可能会变得更容易，因为我们将管理指挥棒传递给了下一代数据科学家和信息技术人员，他们天生对我们的新环境具有自然的亲和力，并且受到对未知数的恐惧的限制。我们目前的角色和责任是支持和促进这种过渡。
关于草案框架的评论24和随附的部长级陈述部长级声明是由30 Jul
关于草案框架的评论24和伴随的部长级陈述部长陈述，部长陈述于2024年7月30日发表。新工党政府宣布，提高可再生能源的交付至关重要，对于政府到2030年对零碳发电的承诺至关重要。因此，他们提议，除其他外，还提高了规划政策对与可再生能源相关的收益的重量。辩称，部长陈述应是确定计划申请的重大考虑，因为它指示了国家规划政策的旅行方向。根据上诉法院的Cala [2011] EWCA CIV 639，计划政策的预期变更可能是重大考虑，而归因于这种变化的权重取决于其性质和影响。是否是通过新立法，对现有立法的修正或行政行动引入的，其意义取决于它与不断发展的政策方向的一致性。鉴于部长级声明中强调的全国性重点是对可再生能源的重点，及其对计划政策的影响很大，我们认为在决策过程中将显着权重归因于这一说法是适当的。草案框架24草案Framework24于2024年7月30日发布，并开放咨询至2024年9月24日。说，在上诉参考方面的检查员。继续强调转向低碳经济。随着当前的NPPF在决策中形成最强的物质考虑因素，因此可以接受，将重量附加到NPPF草案上更加有限 - 它仍然需要咨询并可能会改变。APP/J4423/A/11/2153926与草案有关，该草案成为2012年迭代的NPPF迭代，称“ NPPF草案受到公众咨询的约束并可能会改变，这限制了可以符合其的权重”。但是，鉴于政府已经表明了这些变化的承诺，我们认为目前应在决策过程中为NPPF草案提供适度的体重。这一点是由咨询本身的文本加强了，该咨询本身在第1章K款中规定，政府在磋商后立即提出的一项具体变化之一（认为对政府实现经济增长的承诺至关重要），“支持清洁能源和环境，包括通过支持在岸上风和可再生能源的支持”。此外，政府在咨询第2章中提出的政策目标包括解锁新的清洁能源和支持绿色能源。拟议框架的摘要24“环境目标”标题第8段所倡导的原则尚未改变。第4节的决定不变，除了段落编号。
视频的自我监督和自适应的面部聚类
1。一种自我监督的模型登录方法，仅取决于正面匹配对以改善面部嵌入。2。面部聚类的基于深度学习的相似性度量，该指标会自动适应给定模型的学习嵌入空间。3。不需要任何用户输入参数的全自动视频面聚类算法。4。发布电影脸聚类基准数据集，称为MoviefaceCluster，该数据集提供了电影域中存在的极端挑战的面部聚类场景。
有向图的高阶谱聚类
聚类是算法中的一个重要主题，在机器学习、计算机视觉、统计学和其他几个研究学科中有着广泛的应用。图聚类的传统目标是找到具有低电导性的聚类。这些目标不仅适用于无向图，而且无法考虑聚类之间的关系，而这对于许多应用来说可能是至关重要的。为了克服这些缺点，我们研究了有向图（有向图），其聚类彼此之间展示了更多的“结构”信息。基于有向图的 Hermitian 矩阵表示，我们提出了一种近线性时间的有向图聚类算法，并进一步表明我们提出的算法可以在合理的假设下以亚线性时间实现。我们的理论工作的意义通过对联合国商品贸易统计数据集的大量实验结果得到证明：我们算法的输出聚类不仅展示了聚类（国家集合）在进出口记录方面如何相互关联，还展示了这些聚类如何随着时间的推移而演变，这与已知的国际贸易事实一致。