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交通管理 - 沃克 - 路上代码 -
该文档最初是在2004年3月3日在Roads Advisory Group上的交通管理人员认可的。修订得到咨询小组的认可，并获得了主要道路执行董事计划和技术服务的批准。咨询小组由西澳大利亚州主要道路（主要道路），澳大利亚交通规划与管理研究所（WA部门）（AITPM），民用承包商联合会（CCF），公共工程工程研究所（WA）（WA）（IPWEA）（IPWEA），交通管理协会（TMAA），WA当地政府协会（WALGA），交通管理培训培训培训商和工程师（WA）。由主要道路，IPWEA（WA Division）和Walga的成员组成的专业技术委员会提供了有关本文档各个部分的技术建议。对本文档的修订可能会不时地反映出技术，标准或立法的变化以及行业的反馈，但尚未得到咨询小组的认可。该文档的用户被警告以确保他们使用的是当前的文档，该文档可在Main Roads网站www.mainroads.wa.gov.au上找到；转到“技术与商业”>“在道路上工作”
移动目标？通货膨胀目标框架，1990-2025
货币政策框架的最新和即将进行的评论一直使人们关注通货膨胀目标的发展。本文通过使用自1990年以来26个中央银行的通货膨胀目标框架更改的新数据库提供上下文。我们使用数据来跟踪框架的灵活性的变化，这是通货膨胀目标的规范以及其他目标的作用，即就业（或产出）和财务稳定性。虽然数值目标的规范已经变得更严格（例如点而不是范围），但更大的灵活性采取了较少 /更长的视野的形式，以实现它们，并且对其他目标，尤其是就业 /输出的重量更大。这些趋势通常在发达经济体中更为明显，并且与新兴市场同行的差异扩大。
AI研讨会的副本副本 - Pollachi
Mahalingam工程技术学院（MCET）由M.Manickam博士于1998年成立，目的是纪念他所钟爱的父亲Arutchelvar Dr.N.Mahalingam的第75个出生年份，其使命是使基于高质量的工程和技术在年轻人的能力和能力上倾向于面对围绕挑战的行业的技能和能力，以使基于高质量的工程和能力为年轻人的能力提供挑战。MCET是一所自大的，教育工程学院，并由新德里AICTE批准，并隶属于Anna University。该研究所已被NAAC认可，在Cycle III（2023-2030）中为A ++等级，最高等级。MCET目前提供12个UG节目，6个PG计划和8个具有所有合格UG计划的博士学位课程，并获得了NBA Tier-1的认可。
AI研讨会的副本副本 - Pollachi
Mahalingam工程技术学院（MCET）由M.Manickam博士于1998年成立，目的是纪念他所钟爱的父亲Arutchelvar Dr.N.Mahalingam的第75个出生年份，其使命是使基于高质量的工程和技术在年轻人的能力和能力上倾向于面对围绕挑战的行业的技能和能力，以使基于高质量的工程和能力为年轻人的能力提供挑战。MCET是一所自大的，教育工程学院，并由新德里AICTE批准，并隶属于Anna University。该研究所已被NAAC认可，在Cycle III（2023-2030）中为A ++等级，最高等级。MCET目前提供12个UG节目，6个PG计划和8个具有所有合格UG计划的博士学位课程，并获得了NBA Tier-1的认可。
什么是能源工作表
能量是我们每天依靠的物理科学的重要组成部分。此工作表旨在帮助五年级的学生了解它。学生将首先阅读一段内容丰富的文章，突出了能源的重要性。然后，它们将与相应的能量类型的插图匹配。工作表涵盖了能量的各个方面，包括电势，动力学，热，化学，电气，核等不同来源。根据物理学，能量是做某事的能力，并且具有许多与运动相关的形式。例如，运动中的对象具有动能，而弓形或弹簧等拉紧的设备由于其组成而包含势能。核能来自原子核内的亚原子颗粒。不能创建或破坏能量，但可以改变形式。人们使用能量进行日常活动和工作，例如将存储在煤炭和天然气中的化学能转化为电能。此工作表是向学生传授不同类型的能量及其应用的引人入胜的方式。注意：我已经删除了不必要的内容，并保持文本的原始语言完整。可再生能源是从自然来源衍生出的，这些能源以比消耗更快的速度补充的天然来源。这些来源包括阳光和风，它们不断更新自己。到处都是丰富且可访问的，可再生能源为传统化石燃料提供了许多好处。通过利用可再生能源，我们可以大大减少温室气体的排放并减轻气候危机。从化石燃料到可再生能源的过渡对于可持续的未来至关重要。可再生能源不仅提供清洁能源，还可以降低其使用相关的成本。许多人认为可再生能源是一种尖端的技术，但是利用自然能量的概念已经存在了几个世纪，在古老的习俗中很明显，例如利用风和阳光用于加热，运输和照明。世界正在逐渐向更可持续的能源转移，这是由于解决全球不确定性和改善生活质量的需求所带来的。可再生能源在为基本电器，运输，通信设备和医疗机械的动力供电中起着至关重要的作用，最终增强了人类的福祉。能量传输是通过包括工作在内的各种机制进行的，其中来自移动物体的动能被转移到固定物体中，从而导致运动或状态变化。这种现象强调了能量的动态性质及其在维持其总数的同时在对象之间转换的能力。能量转移：学生能量的教学挑战可能是教学生的复杂主题。要克服这一挑战，教师应开发引人入胜的教材，以帮助学生可视化基本能量转移。使用日常示例和简单的语言可以帮助理解。通过书籍，电影，歌曲或棋盘游戏等各种资源来鼓励问题和探索至关重要。三种形式的能源工作表可以进一步巩固理解。认识到可再生，潜在和化学能量在日常生活中的重要性，包括它们在应对气候变化中的作用，可以使学习更加相关和有意义。
Hopfield网络符合大数据：一个针对语义数据链接
近年来数据的指数增长导致了从多个来源产生的庞大，异质的数据集。大数据应用程序越来越依赖这些数据集来提取知识，以进行预测分析和决策。但是，数据的质量和语义完整性仍然是关键的挑战。在本文中，我们提出了一个受脑启发的分布式认知框架，该框架将深度学习与Hopfield Network集成，以识别和链接多个数据集的语义相关属性。我们的方法对人脑的双半球功能进行了建模，右半球在其中处理并吸收了新信息，而左半球则检索学习的表示形式以建立有意义的关联。认知体系结构在MapReduce框架上运行，并链接存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据集。通过将深层田网络作为一种关联内存机制纳入，我们的框架可以增强经常同时发生属性的回忆，并根据不断发展的数据使用模式动态调整关系。实验结果表明，随着时间的流逝，霍普菲尔德记忆中具有强大关联烙印的属性会得到加强，而相关性降低的属性逐渐削弱 - 这种现象类似于人类记忆的回忆和遗忘。这种自优化的机制可确保链接的数据集具有上下文有意义，从而提高数据歧义和整体集成精度。我们的发现表明，将深层网络与分布式认知处理范式相结合，为在大规模环境中管理复杂的数据关系提供了可扩展且具有生物学启发的方法。
信息和通信技术工具和方法的博士学位论文，用于分布式和大规模培训的深度神经网络
深度神经网络（DNN）一直处于机器学习（ML）和深度学习（DL）（DL）的最新突破的最前沿。dnns越来越多地用于各种任务，从对卫星图像的地球观察和分析到医学诊断和智能聊天机器人。在这些进步方面的主要贡献是培训数据，计算资源和框架的丰富性，可以在范式中有效地培训越来越多，更复杂的DNN，该范式被称为分布式DL，尤其是分布式培训，这是该博士学位的重点。在分布式培训中，数据和计算分布在几个工人中，而不是单主培训，其中数据和计算都驻留在单个工人上。在这种设置中，分布式培训可以帮助克服单主训练的局限性，例如内存限制，计算瓶颈和数据可用性。但是，分布式培训带来了许多需要仔细解决的挑战，以便具有有效利用它的系统。这些挑战包括但不限于工人中计算和数据的有效分布，Straggler工人在集群中的统计（与其他工人相比，在计算步骤中大大落后于工人），尤其是在同步执行的工作，以及工人之间的交流和同步。这意味着系统应在计算和数据维度上提供可伸缩性。另一方面，从编程和可用性的角度来看，使用分布式培训范式通常需要了解分布式计算原理和具有分布式和数据密集型计算框架的经验以及对单霍斯特培训使用的代码进行重大更改。此外，随着训练A DNN涉及几个步骤和阶段（例如，数据准备，超参数调整，模型培训等。），希望可以重复使用彼此不同步骤的计算结果（例如，在高参数调谐试验中学习的权重，以便改善训练时间，以便在高参数调整试验中学习的权重）。最后，当开发更大，更复杂的DNN时，我们还需要了解每个设计选择的贡献。本博士学位论文的贡献解决了上述挑战，并共同优化了大规模的DNN培训，使其更易于访问，高效和计算可持续性，同时又可以在ML/DL工作流中延长冗余，并为进行消水研究提供了有用的工具。
使用经过扩散MRI训练的卷积神经网络的脑年龄分析和痴呆分类：印度和北美队列的测试
摘要 - 基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型已用于对阿尔茨海默氏病进行分类或从T1加权大脑MRI扫描中推断痴呆症的严重程度。在这里，我们研究了添加扩散加权MRI（DMRI）作为这些模型的输入的值。在这一领域进行了许多研究，重点介绍了特定数据集，例如阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI），该计划评估了北美人（主要是欧洲血统）的人，因此我们研究了对ADNI培训的模型，该模型如何推广到来自印度（Nimhans Cohort）的新人口数据集。我们首先通过预测“大脑时代”来基准我们的模型 - 从其MRI扫描中预测一个人的年龄并继续进行广告分类的任务。我们还评估了在训练CNN模型之前使用3D CycleGAN方法来协调成像数据集的好处。我们的实验表明，在大多数情况下，在协调后的分类性能会提高，并且DMRI作为输入的性能更好。
使用（不是）大语模型在正式DSL中生成模拟模型 - 反应网络的研究
形式语言是建模和仿真的组成部分。他们允许将知识蒸馏成简明的模拟模型，可自动执行，解释和分析。但是，可以说最容易获得模型的方法是通过自然语言，这是计算机不容易解释的。在这里，我们评估了如何将大型语言模型（LLM）用于将自然语言形式化为模拟模型。现有研究仅使用非常大的LLM（例如商业GPT模型）进行探索，而无需微调模型权重。要缩小这一差距，我们展示了如何对开放量，7B参数Mistral模型进行微调，以将自然语言描述转化为特定于域语言的反应网络模型，从而提供自我托管，计算和内存有效的替代方案。为此，我们开发了一个合成数据代理，以作为微调和评估的基础。我们的量词评估表明，我们的微调Mistral模型可以恢复高达84的地面真相模拟模型。5％的案件。此外，我们的小规模用户研究展示了该模型在各个领域的一次性生成以及交互式建模的实际潜力。虽然有前途，但以当前形式，微型的小LLM无法赶上大型LLM。我们得出的结论是，需要更高质量的培训数据，并期望将来的小型和开源的LLM提供新的机会。
各种深层神经网络都预测了人类的劣等...
■接受对象识别训练的深神经网络（DNNS）提供了高级视觉皮层的最佳当前模型。尚不清楚的是，诸如网络架构，训练和对大脑数据的拟合等实验性选择有多么强烈的选择，这有助于观察到的相似性。在这里，我们将九种DNN体系结构的多样化集与它们解释人类下颞皮层中62个对象图像的代表性几何形状（hit）的能力，如用fMRI所测量的。我们将未经训练的网络与他们的任务训练的对应物进行了比较，并通过在每层内特征的主要成分进行加权组合，并将其层次的加权组合得以评估，并评估了击中的效果。对于训练和拟合的每种组合，我们使用独立的