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螺栓：fused窗口变压器用于fMRI时间序列分析
深度学习模型在分析高维功能MRI（fMRI）数据的分析方面已使性能飞跃。然而，许多以前的方法对各种时间尺度的上下文表示次优敏感。在这里，我们提出了螺栓，这是一种血氧级依赖性变压器模型，用于分析多变量fMRI时间序列。螺栓利用一系列具有新型融合窗户注意机制的变压器编码器。编码是在时间序列中的时间段窗口上执行的，以捕获本地表示。为了暂时整合信息，在每个窗口中的基本令牌和来自相邻窗口的边缘令牌之间计算跨窗口的注意力。逐渐从局部到全球表示，窗口重叠的程度以及在整个级联反应中的数量逐渐增加。最后，一种新型的跨窗口正规化用于整个时间序列的高级分类特征。大规模公共数据集的全面实验证明了螺栓对最新方法的出色性能。此外，解释性分析是为了确定有助于建模决策最大程度贡献的具有里程碑意义的时间点和区域，证实了文献中突出的神经科学发现。
![arxiv：2503.00060v1 [cs.cv] 2025年2月27日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\370629d7d9b2ce4b069c2351e653722e5336e9a3.webp)
arxiv：2503.00060v1 [cs.cv] 2025年2月27日
视觉变压器（VIT）在全球建模中脱颖而出，但由于其注意力机制的二次计算复杂性，在资源受限设备上面临部署挑战。为了解决这个问题，我们提出了语义意识的聚类视觉变压器（SAC-VIT），这是一种非著作范围，以提高VIT的计算效率。SAC-VIT分为两个阶段：早期出口（EE）和语义意识聚类（SAC）。在EE阶段，处理下采样的输入信息以提取全局语义信息并生成初始推理结果。如果这些结果不符合EE终止标准，则将这些信息聚集到目标和非目标令牌中。在SAC阶段，目标令牌被映射回原始图像，裁剪和嵌入。然后将这些目标令牌与从EE阶段重复使用的非目标令牌结合使用，并在每个集群中应用注意力机制。具有端到端优化的两阶段设计，可降低空间冗余，并实现计算效率，从而显着提高所有VIT性能。广泛的实验证明了SAC-VIT的功效，减少了DEIT的62％，并实现了1.98倍的吞吐量，而无需损害。
ScientificCoin 集团的商业模式
ScientificCoin 集团的商业模式 职权范围内使用的简要术语： 项目 - ScientificCoin 项目（见附录 1）（以下也称为 SC、ScientificCoin、项目、平台）。 科学项目 - 来自科学家（在平台上收到的投资申请人实施自己的项目）的项目。 ScinetificCoin 集团 - SC 项目组成的公司集团，还包括项目的创始人和开发者，项目团队。 实用代币是一种基于区块链技术的内部货币，用于获取和使用服务。 安全代币 - 将在稍后发布。这些代币将赋予获得股息和按现有股份比例管理公司的权利（另见附录 5）。 来自平台的科学项目投资者 - 这意味着在平台启动后，将寻找投资来实施科学项目 - 科学家的项目正在 SC 平台上上市。项目投资者可以通过提前熟悉提交到平台上上市的研究项目的系统来投资科学项目。数学算法 - 项目团队开发的一种机制，用于评估和评级 SC 平台上的科学项目（见附录 2）。 用户 - 是平台社区的成员、实用代币的所有者，也是平台的专家（有关用户的详细信息，请参阅附录 3）。 智能合约 - 是一种计算机算法，旨在在区块链技术中签订和维护商业合约（有关 SC 平台的应用，请参阅附录 4）。 ScientificCoin 集团的公司： 1. Ahedgefund SAGL，瑞士，卢加诺，Viale Castagnola 27，6900 2. Scientificcoin LLC，俄罗斯，新西伯利亚地区，Koltsovo，Technoparkovaya 10/1，630559 3. Scientificcoin Inc，美国，加利福尼亚州，Redwood City，Jefferson Ave. 100，94063
cafgd：通过梯度下降自动填充上下文
最近，大型语言模型（LLMS）在传统的自然语言处理以外的领域取得了显着的成功，并且越来越有兴趣将LLMS应用于诸如代码生成，旅行计划和机器人控制之类的更一般性，但是这些模型仍然需要提高针对性的性能和特定领域或任务的概括能力。为了使Mod-Els更具体地了解各种任务，已提出提示学习将下游预测任务转换为语言模型任务。在提示学习方法中，大多数利用基于梯度的触发令牌搜索方法来自动上下文填充来完成任务。但是，这些方法并不总是提高LLM在完成任务时的准确性，尤其是在满足多种任务类型和不确定的输入句子时。触发令牌的选择通常缺乏特异性，从而导致模型性能。为了增强模型稳定性并生成更具针对性的触发令牌，我们通过平均梯度下降提出了上下文自动填充方法。与其他方法不同，我们的方法全面考虑了所有触发令牌与上下文之间的关系。提出的方法通过使用模型在所有触发令牌上的平均梯度选择一个令牌来选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择一个令牌来选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而最大程度地利用模板的可能性函数来选择一个令牌。我们分别在SST-2和SICE-E数据集上进行了实验，分别进行了情感分析（SA）和自然语言推断（NLI）任务。实验结果表明，具有平均触发令牌梯度的上下文自动填充方法可产生更好的性能。
SEC 加密货币执法 2024 年更新
• 2024 年 8 月 7 日，纽约南区法官 Analisa Torres 下令 Ripple Labs Inc. (Ripple) 支付超过 1.25 亿美元的民事罚款。32 该命令是在 2023 年 7 月 13 日的裁决之后做出的，该裁决部分批准并驳回了双方在 SEC v. Ripple Labs Inc. et al 案中提出的简易判决交叉动议。特别是，法院的裁决得出结论，Ripple 对 XRP 代币的机构销售构成了未注册的投资合同要约和销售，而 Ripple 在交易所和其他分销商处对 XRP 代币的程序化销售不构成投资合同的要约和销售。33