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用原始特征重新思考知识蒸馏
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。
SMVD大学的研究项目至2024年12月
52 SMVDU（HEDSSS2021100154）SOBT/ SOECE K. R. JHA博士，Assoc。 教授，sobt; Manoj Kr博士 Gupta，协会。 Socse教授； Manoj Kumar先生，ASSTT。 Socse教授； Pooja Sharma博士，ASSTT。 Socse教授；阿什什·苏里（Ashish Suri）先生，助理。 教授，soece; Neeraj Tripathi博士，asstt。 教授，soece; Vijay Kumar博士，ASSTT。 教授，soece; Sanjay Mohan博士，ASSTT。 教授，有些； Mir Irfan ul Haq博士，ASSTT。 教授，有些； Ankush Raina博士，ASSTT。 教授，一些52 SMVDU（HEDSSS2021100154）SOBT/ SOECE K. R. JHA博士，Assoc。教授，sobt; Manoj Kr博士Gupta，协会。 Socse教授； Manoj Kumar先生，ASSTT。 Socse教授； Pooja Sharma博士，ASSTT。 Socse教授；阿什什·苏里（Ashish Suri）先生，助理。 教授，soece; Neeraj Tripathi博士，asstt。 教授，soece; Vijay Kumar博士，ASSTT。 教授，soece; Sanjay Mohan博士，ASSTT。 教授，有些； Mir Irfan ul Haq博士，ASSTT。 教授，有些； Ankush Raina博士，ASSTT。 教授，一些Gupta，协会。Socse教授； Manoj Kumar先生，ASSTT。 Socse教授； Pooja Sharma博士，ASSTT。 Socse教授；阿什什·苏里（Ashish Suri）先生，助理。 教授，soece; Neeraj Tripathi博士，asstt。 教授，soece; Vijay Kumar博士，ASSTT。 教授，soece; Sanjay Mohan博士，ASSTT。 教授，有些； Mir Irfan ul Haq博士，ASSTT。 教授，有些； Ankush Raina博士，ASSTT。 教授，一些Socse教授； Manoj Kumar先生，ASSTT。Socse教授； Pooja Sharma博士，ASSTT。 Socse教授；阿什什·苏里（Ashish Suri）先生，助理。 教授，soece; Neeraj Tripathi博士，asstt。 教授，soece; Vijay Kumar博士，ASSTT。 教授，soece; Sanjay Mohan博士，ASSTT。 教授，有些； Mir Irfan ul Haq博士，ASSTT。 教授，有些； Ankush Raina博士，ASSTT。 教授，一些Socse教授； Pooja Sharma博士，ASSTT。Socse教授；阿什什·苏里（Ashish Suri）先生，助理。 教授，soece; Neeraj Tripathi博士，asstt。 教授，soece; Vijay Kumar博士，ASSTT。 教授，soece; Sanjay Mohan博士，ASSTT。 教授，有些； Mir Irfan ul Haq博士，ASSTT。 教授，有些； Ankush Raina博士，ASSTT。 教授，一些Socse教授；阿什什·苏里（Ashish Suri）先生，助理。教授，soece; Neeraj Tripathi博士，asstt。教授，soece; Vijay Kumar博士，ASSTT。教授，soece; Sanjay Mohan博士，ASSTT。教授，有些； Mir Irfan ul Haq博士，ASSTT。教授，有些； Ankush Raina博士，ASSTT。教授，一些
Franco Pestilli 简历 2022 - MinIO 浏览器
研究的性质正在演变，变得越来越计算化。随着科学界可用数据的复杂性和数量不断增加，管理、标准化和跟踪大量信息的需求也越来越大。我是一名数据神经科学家，对了解大脑和行为的基本生物学机制以及开发数据驱动研究技术感兴趣。我的实验室结合了多种方法，涵盖云技术、神经信息学、行为和生物医学成像数据。我与不同科学领域的国际研究人员合作开展项目，涉及数据治理、标准和共享、云技术、神经解剖学、认知、创伤性脑成像、视觉、人类发展和寿命。我们已发表 70 多篇出版物，为多个科学和工程领域做出了贡献。我是 BRAIN 计划云计算平台 brainlife.io 的总监和创始人，该平台服务于数千名用户，促进科学教育、透明度和严谨性。Brainlife.io 使研究人员能够评估大脑网络在整个生命周期中如何受到疾病和变化的影响。我是《科学数据》和《科学报告》的编委会成员、国际大脑计划数据标准和共享工作组主席，以及 BRAIN 计划资助的脑成像数据结构 (BIDS) 连接项目的 PI。一个好的团队只有真正包容不同的思想和才能才能蓬勃发展——无论背景、种族、民族、取向和生活经历如何。到目前为止，我有幸与具有多种取向和背景的个人一起工作和培训，其中包括六名女性博士后研究员（总共十名博士后培训生）和四名女性研究生（六名）。我积极与为少数族裔服务的机构和主要为本科生的机构合作，以推动神经科学和教育的民主化。我正在领导国际努力，通过连接高收入、中收入和低收入国家来提高数据科学和神经科学的能力，其中包括墨西哥、巴西、哥伦比亚、尼日利亚、肯尼亚、南非和加纳。数据驱动技术为理解大脑和行为以及神经和心理健康相关状况提供了特别深刻的机会。为了实现集体利益，我们需要与多个利益相关者合作，开发能够促进科学严谨性、透明度和公平性的数据技术解决方案。
通过将政策提炼为程序来评估可解释的强化学习
存在强化学习之类的应用，例如医学，其中政策需要被人类“解释”。用户研究表明，某些政策类可能比其他政策类更容易解释。但是，进行人类的政策解释性研究是昂贵的。此外，没有明确的解释性定义，即没有明确的指标来解释性，因此主张取决于所选的定义。我们解决了通过人类解释性的经验评估政策的问题。尽管缺乏明确的定义，但研究人员对“模拟性”的概念达成了共识：政策解释性应与人类如何理解所给出的政策行动有关。为了推进可解释的强化学习研究，我们为评估政策解释性做出了新的方法。这种新方法依赖于代理来进行模拟性，我们用来对政策解释性进行大规模的经验评估。我们使用模仿学习来通过将专家神经网络提炼为小程序来计算基线政策。然后，我们表明，使用我们的方法来评估基准解释性会导致与用户研究相似的结论。我们表明，提高可解释性并不一定会降低表现，有时会增加它们。我们还表明，没有政策类别可以更好地跨越各个任务的可解释性和绩效进行交易，这使得研究人员有必要拥有比较政策可解释性的方法。
脱氧得分蒸馏：从嘈杂的扩散预处理到一步高质量一代
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率，逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是，他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据，这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中，我们引入了DeNoising评分蒸馏（DSD），这是一种出奇的有效和新颖的方法，用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型，专门针对嘈杂，损坏的样品，然后将其提炼成能够生产精制，干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法，但我们表明它也可以显着提高样本质量，尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中，DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外，我们提供了理论见解，表明在线性模型设置中，DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间，并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具，而且是改善生成模型的机制，尤其是在低质量的数据设置中。
印度的生物经济在10年内增长了10次，J＆K仍然...
《国家时报新闻查mu：工会部长》，吉滕德拉·辛格（Jitendra Singh）博士周四在这里说，尽管印度的生物经济在过去10年中增长了10次以上，但喜马拉雅territories的生物技术潜力包括Jammu＆Kashmir，包括其农业生物技术的潜在潜在的潜在潜在的潜在。根据Jitendra Singh博士的预测，印度的生物技术经济从2014年的100亿美元估值飙升至2024年的1300亿美元，到2030年将达到3000亿美元。他强调了印度正在进行的生物革命性，将其与西方的IT革命进行了比较，并强调了印度在加剧这种转变方面的富裕和生物多样性资源的重要性。他的预算从2013 - 14年的1,485千万增加到2025 - 26年的3,447千万千万，几乎增加了130％。部长强调了农业技术J＆K的转化潜力，特别关注了诸如Aroma Mission和Floriverulture Revolution之类的计划的成功。他进一步强调了印度在生物技术学方面的显着增长，将该国定位为该领域的全球领导者。Jitendra Singh博士在PBBCON-2025，2天International和
Kagoshima县的Shochu蒸馏的工艺
在温暖的气候中，这就是为什么位于日本群岛西南部的九州地区是许多Shochu生产地区的所在地。Kagoshima县的西半部位于Kyushu的最南端，曾经被称为“ Satsuma Province”，也因其甘薯的生产而闻名。（“ Satsuma”一词历史上与该地区及其农业遗产相关，尤其是Shochu生产中使用的地瓜或Satsumaimo。）用这些地瓜制成的she族称为“ satsuma shochu”。我们与Kagoshima县Makurazaki City的著名酿酒厂Satsuma Shuzo Company进行营销的Honbo Kazuhisa进行了交谈。“ satsuma shochu是指使用当地采购的地瓜和水的kagoshima县制造的shochu，米饭或米瓜小马铃薯。在2005年，它被世界贸易组织（WTO）视为地理指示（GI）3，并在国际上受到了区域品牌的保护。”在Satsuma shochu的生产中，地瓜的新鲜人在确定味道方面起着关键作用，这就是为什么Satsuma Shuzo的酿酒厂位于被红薯田所包围的区域中，从而使它们使用新鲜收获的红薯>Satsuma Shochu的传统生产过程如下：首先，蒸大米与Koji Mold的孢子混合，以创建Koji（称为“ Seigiku”的过程），大约需要两天。第一步的Koji然后组合了
数字付款，无现金经济和阿拉伯联合酋长国的金融包容性：为什么每个人仍在现金上进行交易？
摘要：自2015年石油价格低迷以来，阿拉伯联合酋长国和海湾合作委员会国家都在努力扩大数字付款，以提高税收和收入收取，透明度和安全性。然而，尽管他们的付款生态系统进行了深刻的转变和多样化，以及在韩国和瑞典建立的“无现金经济”计划的形式化，但现金在这两个国家中仍在占主导地位。虽然行业参与者通常将现金的普遍性归因于基础设施准备，交易成本和网络安全问题，但本文发现，计划以牺牲现金为代价来扩大数字支付的计划可能不会被很好地适应具有高水平的社会经济 - 经济不平等的国家。它提出了社会经济不平等与现金在新兴经济体中的使用之间的联系，并得出结论，最好不要以二元零零一级的方式观察现金与数字支付之间的关系，直到对社会经济，技术和政策有更好的理解，以降低了对韩国和瑞典人的依据，以降低了对社会经济，技术和政策的差异，以降低现金的差异。
蒸馏加固学习算法
最近的研究表明，变压器可以通过模仿现有的RL算法来执行内在的增强学习（RL），从而使样本有效的适应能够适应无参数更新而无需看到的任务。但是，这些模型还继承了它们模仿的RL算法的次优行为。由于这些算法采用的逐渐更新规则，因此出现了此问题。基于模型的计划通过允许模拟在采取行动之前模拟潜在结果，提供了一种额外的机制来偏离次优行为，从而为这种限制提供了有希望的解决方案。我们没有学习Sepa-Rate Dynamics模型，而是提出了基于信用的RL框架（DICP）的蒸馏（DICP），在其中，变压器同时学习环境动力学并改善策略，并在内部进行改善。我们评估了跨多种离散和连续环境（包括暗室变体和元世界）的DICP。我们的结果表明，与基准相比，DICP可以达到最先进的性能，同时需要的环境相互作用要少得多，基本线包括无模型的对应物和现有的Meta-RL方法。该代码可在https://github.com/jaehyhyeon-son/dicp上获得。