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高科技士兵难以找到、训练和替换
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使用数据约束的循环神经网络模型推断全脑交互
行为源自多个在解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动 1,2 。现代实验工具 3–5 使我们能够前所未有地接触大量神经群，甚至是横跨全脑许多相互作用区域的神经群 2 。然而，要理解如此大规模的数据集，不仅需要稳健、可扩展的计算模型来提取区域间通信的有意义特征，还需要原则性理论来解释这些特征。在这里，我们介绍了基于电流的分解 (CURBD)，这是一种使用数据约束的循环神经网络模型 6 推断全脑相互作用的方法，该模型一旦经过训练，就会自主产生与实验获得的神经数据一致的动态。CURBD 利用从这些模型推断出的功能相互作用来同时揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明，CURBD 可以在具有已知连接和动态的模拟真实网络中准确地隔离区域间电流。然后，我们将 CURBD 应用于从广泛的神经数据集（斑马鱼幼虫 7 、小鼠 8 、猕猴 9 和人类 10 ）获得的多区域神经记录，以证明 CURBD 在解开全脑相互作用和行为背后的区域间通信原理方面的广泛适用性。
开放式对象检测的生成区域训练
在最近的研究中，已对开放式摄制对象检测任务进行了大量关注，旨在概括训练期间标记的类别的有限级别，并检测推理时任意类别名称所描述的对象。与常规对象检测相比，打开的词汇对象检测在很大程度上扩展了对象检测类别。但是，它依赖于计算图像区域与一组具有验证视觉和语言模型的任意类别名称之间的相似性。这意味着，尽管具有开放式的性质，但该任务仍然需要在推理阶段的预定义对象类别。这提出了一个问题：如果我们在推理中对对象类别没有确切的了解，该怎么办？在本文中，我们称之为新的设置为生成性开放式对象检测，这是一个更普遍和实际的问题。为了解决它，我们将对象检测形式为生成问题，并提出了一个名为generateu的简单框架，该框架可以检测密集的对象并以自由形式的方式生成其名称。尤其是，我们采用可变形的DETR作为区域促成生成器，其语言模型将视觉区域转换为对象名称。为了评估自由形式的对象划分任务，我们介绍了一种评估方法，旨在定量测量生成量的性能。广泛的实验表明我们的生成量强烈的零射击性能。代码可在以下网址获得：https：//github.com/foundationvision/generateu。例如，在LVIS数据集上，我们的GenerateU在推理过程中属于类别名称，即类别名称无法看到类别名称，即使类别名称看不见类别名称，我们的GenerateU也可以与开放式唱机对象检测方法GLIP相当。
2543学习项目开发人员工作包-Jobtrain
建议质量和本地学习团队领导学习内容和服务的创建，向250多个当地公民建议办公室支持他们的学习计划。作为一个学习项目开发人员，您的角色是领导我们当地办事处引人入胜的教学设计和学习材料的开发。您将使用学习理论，课程开发，复制编辑和项目管理技能和知识与学习媒体开发人员合作，以创建交互式和视觉上吸引人的数字内容，从而增强当地办公室工作人员和志愿者的学习体验。
离线强化学习的隐式和明确的政策约束
离线增强学习（RL）旨在根据历史数据改善目标政策而不是行为政策。离线RL的一个主要问题是分配转移导致Q值估计的分布转移。大多数现有的作品都集中在行为克隆（BC）或最大化Q学习方法以抑制分布转移。BC方法试图通过将目标策略限制为离线数据来减轻转移，但它使学习的策略高度保守。另一方面，最大化Q学习方法采用悲观的机制来通过根据动作的不确定性来最大化Q值和惩罚Q值来产生动作。但是，生成的措施可能是算法的，从而导致预测的Q值高度不确定，这反过来又将误导该策略以生成下一个动作。为了减轻分配转移的不利影响，我们建议通过统一Q学习和行为克隆以应对探索和剥削难题来隐含和明确地限制政策。对于隐式约束方法，我们建议通过致力于使目标策略和行为策略的行动无法区分的生成对抗网络统一行动空间。对于显式约束方法，我们会提出多重重要性采样（MIS），以了解每个状态行动对的优势权重，然后将其用于抑制或充分使用每个状态行动对。D4RL数据集上的广泛实验表明，我们的方法可以实现出色的性能。MAZE2D数据上的结果表明，MIS与单个重要性采样更好地解决了异质数据。我们还发现MIS可以有效地稳定奖励曲线。关键字：Q学习，行为克隆，悲观机制，多重重要性采样。
当地财务顾问 - 工作三位
团队概述：支持当地公民的建议，以充分利用其财务状况并改善网络的财务状况，使我们更加强大，更有效的角色目的：●帮助当地办公室改善其财务管理流程并报告●帮助受托人在挑战性的挑战中做出明智的决策，以确保持续的网络可持续性地练习网络的持续发展，以促进范围内的范围促进范围的范围，以促进范围的资金倡议，并提供财务上的促进倡议，并提供财务倡议。●为当地公民建议办公室开发并提供高级专业财务咨询和建议
1 诊断人力资本作为制约因素...
发展机构的走廊上普遍宣扬人力资本对发展的重要性，而发展中国家的政策制定者经常面临的最重要问题之一就是受过教育的青年失业。尽管经济合作与发展组织 (OECD) 国家提供的证据显示，人力资本积累与经济增长加速相关，但发展中国家为改善受教育机会和教育质量所做的大量努力平均而言并未转化为人均收入的提高。此外，各国人均受教育程度和人均产出的差异朝着相反的方向发展，近乎普及的教育减少了人均受教育程度，而人均收入差距却扩大了。1 我们如何调和这些看似矛盾的立场？问题在于一些发展中国家拥有相对丰富的技能，但其他制约因素阻碍了这些技能的需求和利用？还是因为学校教育没有培养技能，所以现有的学校教育和培训计划无法满足对人力资本的需求？或者是对人力资本和相对丰富技能的需求，但劳动力市场失灵阻碍了技术人员被雇用？在本要素中，我们认为这个难题的答案取决于国家特定的因素，并提出了一个框架来评估一个国家人力资本的改善是否可以合理地预期对经济增长产生影响。我们什么时候可以预期人力资本要素供应的改善有利于增长？索洛（1956）提出将经济产出建模并研究为具有互补投入的生产函数：物质资本和劳动力，以及取决于技术进步水平的生产率要素。曼昆、罗默和韦尔（1992）通过纳入人力资本的概念引入了一个增强模型。该模型假设资本收益递减——随着资本积累的增加，储蓄和投资资本的激励减少——导致人均收入水平由储蓄率、人口增长和技术进步（所有都是外生变量）决定。根据这些假设，人均产出增长是外生的：任何生产要素供应的永久性增加都将导致暂时的正增长率，从而使收入水平发生永久性转变。由此带来的经济增长只能是过渡性的。在此背景下，对人力资本存量的投资会导致收入水平转变，但不会促进增长。
通过群集掩模的有效视力语言预训练
图像包含大量冗余信息，使其具有挑战性地在大规模上从它们中有效地了解它们。最近的工作通过在视觉语言构想学习期间掩盖图像贴片来解决这个问题[15,33,36,70]。一种简单的方法是随机放下大部分斑块，通过降低每个训练迭代中的计算成本和记忆使用量，从而更有效地培训训练[36]。替代策略是掩盖语义相关的贴片[15，33，70]，例如属于同一对象的贴片。这迫使学习的模型预测从上下文中描述缺少场景结构的单词，从而改善了学识渊博的表示。但是，这种方法需要一种单独的机制来将语义重新贴定的补丁分组在一起，这为学习过程增加了相当大的复杂性，并且计算上很昂贵。我们提出了一种简单的掩盖策略，用于避免这些缺点的多模式对比学习。在训练期间，我们掩盖了斑块的随机簇（图1）。对于此聚类，我们将Patches的原始RGB值用作特征表示。我们的方法利用了一个事实，即视觉相似性的简单度量通常可以限制相干的视觉结构，例如对象部分[18，53]，
表演探索生成预训练的变压器-2歌词生成
摘要。近年来，自然语言处理领域（NLP）发生了一场革命，文字一代在这一转变中起着关键作用。这种转变不仅限于技术领域，而且还无缝渗透了创意领域，一个很好的例子是歌曲歌词的一代。真正有效的生成模型，例如生成训练的预训练变压器（GPT）-2，需要进行微调作为关键步骤。本文利用了广泛参考的Kaggle数据集的鲁棒性，标题为“歌曲歌词”，仔细探讨了调节三个关键参数的影响：学习率，批处理大小和序列长度。数据集提出了一个引人入胜的叙述，该叙述将学习率视为最有影响力的决定因素，直接影响了产生的歌词的质量和连贯性。在增加批处理大小和扩展序列长度有望增强模型性能的同时，很明显，还有一个饱和点，超出该点的效果受到限制。通过此探索，本文旨在揭开模型校准的复杂世界，并强调战略参数选择在追求抒情卓越方面的重要性。