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eeg-data-Analysis-antals-and-dist-Differentiable-nural- ...
可区分的神经计算机（DNC）在解决复杂问题方面具有显着的功能。在本文中，我们建议将增强的可区分神经计算机堆叠在一起，以扩展其学习能力。首先，我们对DNC进行了直观的解释，以解释建筑本质，并通过将其与常规的经常性神经网络（RNN）进行对比，证明了堆叠的可行性。其次，提出并修改了堆叠DNC的架构以进行脑电图（EEG）数据分析。我们将原始的长期记忆（LSTM）网络控制器替换为经常性的卷积网络控制器，并调整用于处理EEG EEG地形数据的内存访问结构。第三，我们提出的模型的实用性由开源的EEG数据集验证，其平均精度最高；然后，在微调参数后，我们显示了在专有EEG数据集上获得的最小平均误差。最后，通过分析训练有素的堆叠DNCS模型的行为特征，我们强调了在EEG信号处理中利用堆叠的DNC的适当性和潜力。
负责任的创新和数字平台：在线食品交付的情况
摘要 - 近年来，软机器人模拟器已经发展为提供各种功能，包括不同材料类型（例如弹性，超弹性）和驱动方法（例如，气动，电缆驱动，伺服运动）的模拟。这些模拟器还为各种任务（例如校准，设计和控制）提供工具。但是，在这些模拟器中有效，准确地计算衍生物仍然是一个挑战，尤其是在存在物理接触相互作用的情况下。结合这些衍生物可以显着提高控制方法的收敛速度，例如增强学习和轨迹优化，启用基于梯度的设计技术，或促进端到端的机器学习方法以减少模型。本文通过引入一种统一的方法来解决这些挑战，以计算有限元方法框架中的机械方程的衍生物，包括模拟为非线性互补性问题的触点交互。所提出的方法处理碰撞和摩擦阶段，解释其非平滑动力学，并利用基于网格的模型引入的稀疏性。通过几个控制和校准软系统的示例来证明其有效性。关键字：软动物模拟，可区分的物理，可区分优化，非平滑动力学。
Scotiabank＆Trust（Cayman）Ltd Basel Pillar 3披露...
风险管理的主要目标是确保冒险活动的结果与银行的策略和风险偏好一致，并且在风险和回报之间存在适当的平衡，以最大程度地提高股东价值。Scotiabank的企业范围内的风险管理框架阐明了实现这些目标的基础。该框架需要不断评估，以便满足银行在其中运营的全球市场的挑战和要求，包括监管标准和行业最佳实践。银行的风险管理计划与银行风险管理框架有关的所有重大方面都保持一致。他们旨在识别，评估和减轻银行所面临的威胁和脆弱性，并有助于增强其整体弹性。
一种基于大脑启发记忆转换的可区分神经计算机，用于基于推理的问答
推理和问答作为人类的基本认知功能，一直是人工智能面临的重大障碍。虽然大型语言模型（LLM）取得了显著的成功，但将外显记忆与结构化推理能力相结合仍然是一个持续的难题。可区分神经计算机（DNC）模型虽然在一定程度上解决了这些问题，但仍然面临着算法复杂度高、收敛速度慢、鲁棒性有限等挑战。受大脑学习和记忆机制的启发，本文提出了一种基于记忆转换的可区分神经计算机（MT-DNC）模型。MT-DNC 在 DNC 框架内整合了工作记忆和长期记忆，使这些记忆系统之间能够自主转换获得的经验。这有助于有效地提取知识并增强推理能力。实验结果
Scotiabank行为准则
到Scotiabank；和/或（2）独立承包商，Scotiarank已与个人（或个人拥有的公司）直接签订合同，直接向Scotiabank提供服务。 偶然的工人不雇用Scotiabank，因此不是由Scotiarbank通过工资支付的。 可以使用各种条款来解决全球苏格兰银行的特遣队，包括但不限于第三方工人，代理机构，自由职业者，独立承包商，顾问和外部承包商。 我们的代码仅适用于那些有访问Scotiabank网络 /系统和应用程序作为其工作职责的一部分，全球范围内，我们代码中的任何参考文献仅适用于“偶然的工人”，仅将包括那些访问Scotiabank Systems（包含公司，员工或客户信息和客户信息和数据的平台的工人）作为工作的工作，作为其工作的一部分。 3，我们的代码至少每两年或更早地对我们的代码进行正式审查。 4尽管董事会对本守则的变更和豁免委员会的授权，但全球合规性有权酌情授权：（1）豁免明显冲突的特定规定到Scotiabank；和/或（2）独立承包商，Scotiarank已与个人（或个人拥有的公司）直接签订合同，直接向Scotiabank提供服务。偶然的工人不雇用Scotiabank，因此不是由Scotiarbank通过工资支付的。可以使用各种条款来解决全球苏格兰银行的特遣队，包括但不限于第三方工人，代理机构，自由职业者，独立承包商，顾问和外部承包商。我们的代码仅适用于那些有访问Scotiabank网络 /系统和应用程序作为其工作职责的一部分，全球范围内，我们代码中的任何参考文献仅适用于“偶然的工人”，仅将包括那些访问Scotiabank Systems（包含公司，员工或客户信息和客户信息和数据的平台的工人）作为工作的工作，作为其工作的一部分。3，我们的代码至少每两年或更早地对我们的代码进行正式审查。4尽管董事会对本守则的变更和豁免委员会的授权，但全球合规性有权酌情授权：（1）豁免明显冲突的特定规定
加拿大丰业银行 2024 年年度报告
执行一年后，我可以自信地说，我们在履行承诺方面取得了进展。虽然现在还处于早期阶段，还有更多艰苦的工作要做，但我们正在朝着战略中概述的关键优先事项迈进，包括专注于存款增长和有目的的资本配置。我们正在加强资产负债表，包括减少批发融资需求、保持强劲的流动性指标和提高我们的普通股一级资本比率。我们在资本分配方式和地点方面一直很严格，投资于那些将推动银行增长的领域，同时在那些回报率较低的市场优化现有资本。我们还为我们的银行引入了一个新的文化框架，即 ScotiaBond，它建立了推动高绩效和支持我们战略执行的价值观和行为。
与可合差的库增强语言模型
重要的推理任务（例如计划）从根本上是算法，这意味着解决这些任务需要牢固地诱导基本算法，而不是捷径。大语言模型由于神经网络优化算法，其优化数据和优化目标的局限性而缺乏真正的算法能力，但也由于变压器体系结构的不表现性。为了解决这种缺乏算法能力，我们的论文提出了使用内部推理模块增强LLMS。该模块包含一个基本操作和复杂的可区分程序的库，因此不需要从头开始学习通用算法。为了实现这一目标，我们将内存，寄存器，基本操作和自适应复发添加到基于Llama3.2的十亿参数变形金刚体系结构中。然后，我们定义了一种将算法直接编译为可区分的启动液体的方法，该算法本地使用并传播梯度以进行优化。在本文中，我们通过对具有可变计算深度的简单算法任务进行增强的Llama 3.2来研究这种增强的可行性，例如递归纤维纤维算法算法或插入。
使用可区分的模拟学习四倍的运动
摘要：这项工作探讨了使用可区分的模拟进行四足运动的潜力。可区分的模拟通过使用机器人动力学计算低变化的一阶梯度来承诺快速转化和稳定训练。但是，它对腿部机器人的使用仍然仅限于模拟。主要挑战在于由于不连续动态而引起的机器人任务的复杂优化格局。这项工作提出了一个新的可区分类似框架来克服这些挑战。我们的方法结合了用于正向动力学的高保真度，非差异的模拟器，简化的表面模型用于梯度后传播。这种方法通过将替代模型的机器人状态与精确的，不可差的模拟器对齐来保持模拟精度。我们的框架使学习可以在几分钟内在仿真中学习四倍，而无需并行化。随着GPU并行化的增强，我们的方法允许四倍的机器人在几分钟内在挑战地形上掌握各种运动技能。我们证明，可差异的模拟通过实现明显提高样品效率的同时，在处理大规模环境中的有效性时，可以优于强化学习算法（PPO）。我们的方法代表了可区分模拟到现实世界四倍的机车运动的第一个成功应用之一，它为传统RL方法提供了令人信服的替代方案。视频：https：//youtu.be/wenq_w715xm
pinetree：宽场星系调查的生成，快速和可区分的光晕模型
上下文。准确的模拟晕圈目录是用于开发和验证宇宙学推断管道的必不可少的数据产品。生成模拟目录的一个主要挑战是对光环或星系偏置进行建模，这是从物质密度到暗物质光环或可观察的星系的映射。为此，n个体代码生成了最先进的目录。然而，为大容量的大量N体模拟产生了大量的N体模拟，尤其是在包括磁水动力学的情况下，需要大量的计算时间。目标。我们介绍和基准测试了一个可区分和物理信息的神经网络，该网络可以生成与从完整的N体代码获得的模拟光环目录相当的质量。模型设计在训练程序和大型模拟目录套房的生产上具有计算有效的效率。方法。我们提出了一个神经网络，仅依靠18至34个可训练的参数，该参数可从暗物质过度密度场中产生光环目录。通过将首先原理动机的对称性纳入我们的模型体系结构来实现网络权重的减少。我们使用不同分辨率，红移和大型垃圾箱的仅黑色n体模拟训练了我们的模型。我们使用不同的n点相关函数将最终模拟目录与N体晕目录进行了比较，从而验证了最终模拟目录。结果。此外，我们发现该网络可以在近似密度字段上进行培训，以进一步降低计算成本。我们的模型生成了与参考模拟一致的模拟光环目录，这表明该新型网络是生成模拟数据的一种有希望的方法，该数据由于其计算效率而即将进行的宽场调查。我们还介绍了如何解释训练有素的网络参数，以洞悉结构形成的物理。最后，我们讨论了我们的模型的当前局限性，以及从这项研究中可以明显看出的近似Halo模拟产生的一般要求和陷阱。