视觉 - 语言变压器(VLT)最近显示出巨大的成功,但同时伴随着大量的计算成本,其中主要原因可以归因于大量的视觉和语言令牌。存在用于压缩VLTS的令牌修剪研究主要遵循基于单模式的方案,但忽略了对齐不同模态来指导令牌修剪过程的关键作用,从而导致重要的代币在另一个模态分支中错误地修剪一个模态。同时,现有的VLT修剪作品也缺乏基于不同输入样本动态压缩每一层的灵活性。为此,我们提出了一个名为M Ultodal的新颖框架,用于加速变化VLT的木质制成d ynamic t ynamic t oken p Runing(MADTP)。具体来说,我们首先引入了精心设计的多模式对齐指导(MAG)模块,该模块可以使相同语义概念的特征与不同的模式相结合,以确保修剪的代币对所有模式都不太重要。我们进一步设计了一种新型的dy-namic令牌修剪(DTP)模块,该模块可以根据不同的输入实例自适应地调节每个层中的令牌压缩比。对各种基准测试的广泛实验表明,MADTP可以显着确定多种模型的计算复杂性,同时保留竞争性能。值得注意的是,当将MADTP应用于NLVR2数据集中的BLIP模型时,可以将GFLOPS降低80%,而性能降低少于4%。该代码可在https://github.com/double125/madtp上找到。
脊椎动物的眼睛不断面临着来自水生或空气传播病原体的众多挑战。作为至关重要的第一道防线,眼粘膜 (OM) 保护鸟类和哺乳动物等脊椎动物的视觉器官免受外界威胁。然而,我们对硬骨鱼等早期脊椎动物眼粘膜免疫的了解仍然有限,特别是关于它们对细菌感染的抵抗力。为了深入了解 OM 在硬骨鱼抗菌免疫中的关键作用,我们利用虹鳟鱼 (Oncorhynchus mykiss) 中的柱状黄杆菌建立了细菌感染模型。此处 qPCR 和免疫荧光结果表明柱状黄杆菌可以侵入鳟鱼 OM,表明 OM 可能是细菌的主要目标和屏障。此外,qPCR 证实了鳟鱼 OM 中免疫相关基因( il-6 、 il-8 、 il-11 、 cxcl10 、 nod1 、 il1-b 、 igm 、 igt 等)在 F. columnare 感染后上调,并通过 RNA-seq 进一步证实了这一点。转录组分析的结果表明,细菌感染会触发强烈的免疫反应,包括先天性和适应性免疫相关信号通路,如 Toll 样、NOD 样和 C 型凝集素受体信号通路和 IgA 产生的免疫网络,这强调了 OM 在细菌感染中的免疫作用。有趣的是,感染后观察到与视觉功能相关的基因表达显着降低,表明细菌感染可能影响眼部功能。总的来说,我们的研究结果首次揭示了硬骨鱼类眼部粘膜对细菌感染的强大粘膜免疫反应,为未来研究早期脊椎动物眼部粘膜免疫机制和功能提供了宝贵的见解。
作为能量和代谢的重要细胞器,线粒体动态状态的变化会影响细胞代谢的稳态。线粒体动力学包括线粒体融合和线粒体填充。前者由Mitofusin-1(MFN1),Mitofusin-2(MFN2)和光学萎缩1(OPA1)协调,后者是由Dynamin相关蛋白1(DRP1),Mitochoncondrial-Filemssion 1(Fis1)(FIS1)和Mitochondrialialialialialialialialialialionsion介导的。线粒体融合和填充通常处于动态平衡状态,此平衡对于保留适当的线粒体形态,功能和分布很重要。糖尿病疾病会导致线粒体动力学的障碍,这会导致新陈代谢的一系列异常,包括生物能源生产降低,活性氧(ROS)的过度产生,有缺陷的有缺陷的有线线虫和凋亡,最终与多意型核酸质体的多个慢性复杂性紧密相连。多项研究表明,糖尿病并发症的发生率与线粒体的增加有关,例如,糖尿病心肌细胞中的线粒体纤维症和线粒体融合受损过多,并且可以通过糖尿病的发展引起的心脏功能障碍。因此,靶向线粒体动力学的恢复将是II型糖尿病(T2D)及其并发症的有前途的治疗靶标。在本综述中讨论了线粒体动力学的分子方法,在T2D及其并发症的背景下的损害,以及针对线粒体动力学的药理学方法,并承诺对T2D治疗及其合并症治疗的收益。
我们提出了intincavatar,这是一种新的方法,是一种从单眼视频中照亮的,包括几何形状,反照率,材料和环境的内在特性。基于人类的神经渲染的最新进展已使来自单眼视频的穿着人类的高质量几何形状和外观重建。然而,这些方法烘烤了内在特性,例如反照率,材料和环境照明成一个单一的纠缠神经表示。另一方面,只有少数作品可以解决估计单眼视频中穿衣人类的几何形状和分离的外观特性的问题。,由于通过学习的MLP对次要阴影效应的近似值,他们通常会获得有限的质量和分离。在这项工作中,我们建议通过蒙特卡罗射线跟踪明确地对次级阴影效应进行建模。我们将衣服的人体的渲染过程建模为体积散射过程,并将射线跟踪与人体的作用相结合。我们的方法可以从单眼视频中恢复服装人类的高质量地理,反照率,材料和照明特性,而无需使用地面真相材料进行监督的预训练。fur-hoverore,因为我们明确地对体积散射过程和射线追踪进行了建模,所以我们的模型自然而然地形成了一般 -
尽管神经辐射场 (NeRF) 在图像新视图合成 (NVS) 方面取得了成功,但 LiDAR NVS 仍然基本上未被探索。以前的 LiDAR NVS 方法采用了与图像 NVS 方法的简单转变,同时忽略了 LiDAR 点云的动态特性和大规模重建问题。鉴于此,我们提出了 LiDAR4D,这是一个可微分的 LiDAR 专用框架,用于新颖的时空 LiDAR 视图合成。考虑到稀疏性和大规模特性,我们设计了一种结合多平面和网格特征的 4D 混合表示,以由粗到细的方式实现有效重建。此外,我们引入了从点云衍生的几何约束来提高时间一致性。对于 LiDAR 点云的真实合成,我们结合了光线丢弃概率的全局优化来保留跨区域模式。在 KITTI-360 和 NuScenes 数据集上进行的大量实验证明了我们的方法在实现几何感知和时间一致的动态重建方面具有优越性。代码可在 https://github.com/ispc-lab/LiDAR4D 获得。
基于变压器的大语言模型(LLMS)在各种自然语言处理任务中都具有令人印象深刻的表现。为LLM推断为生成长含量而构成挑战,这是由于瞬态状态的巨大内存足迹(称为键值(KV)缓存),该状态以序列长度和批处理大小缩放。在本文中,我们提出了Infinigen,这是一种针对Longext Genertion量身定制的新型KV缓存管理框架,该框架协同与现代卸载基于卸载的推理系统合作。Infinigen利用了关键见解,即可以通过对当前层的最小彩排以及查询权重的一部分和后续层的关键缓存进行最小化的彩排来推测,对于计算变压器中后续注意力层至关重要的重要洞察力。这使我们只能预取基本的KV缓存条目(不提供所有内容),从而在基于卸载的LLM服务系统中减轻主机内存中的提取开销。我们对几种代表性LLMS的评估表明,与先前的KV高速缓存管理方法相比,Infinigen将基于现代卸载系统的总体性能提高了3.00倍,同时提供了更好的模型准确性。
摘要 本文介绍了新兴系统手性动力学 (CODES),这是一个统一的哲学框架,它将语言、DNA 和意识等自适应系统整合到混沌与秩序之间的动态相互作用中。该理论采用手性的数学和概念模型(一种定向、不对称关系)来阐明系统如何随时间演变和自我组织。通过将语言置于手性自适应新兴系统中,CODES 解决了关键的哲学问题,特别是维特根斯坦的语言游戏,并解决了形而上学、认识论和进化论中的挑战。本文通过数学建模、现实世界的例子和批判性哲学分析证明了该理论的稳健性。涌现系统的手性动力学 (CODES) 认为,所有涌现现象,包括语言、DNA、RNA 和意识,都源于混沌与秩序之间的动态相互作用,由方向性不对称驱动,从而为理解复杂系统的演化和自组织提供了统一的框架。 如果您想讨论或发现任何漏洞,请发送电子邮件至我的电子邮箱:devin.bostick@gmail.com 1. 简介:连接混沌与秩序 长期以来,哲学一直在努力解决秩序与混乱、确定性与不确定性以及还原论与整体论之间固有的紧张关系。这些二元性通常形成思想的界限,通过静态非复杂动态系统运作来限制哲学和科学研究。涌现系统的手性动力学 (CODES) 认为这些二元性不是对立的而是相互依存的,形成动态的手性关系。 自适应系统,例如语言和 DNA,受秩序和混沌相互作用的支配,其中:
Skyrmions是表现出类似粒子的特性的纳米到微米尺寸的磁旋转,可以通过电流有效地移动。这些属性使Skyrmions成为新型数据存储或计算机的绝佳系统。但是,为了优化此类设备,通常在计算上太昂贵了,无法模拟Skyrmions的复杂内部结构。
强度和温度之间的关系对于信息各种身体过程至关重要。随着电力被转移到系统中或从系统中传递,它会影响小工具的温度,从而改变其国家。这种相互作用对于诸如热发动机和制冷等知识程序并不是最关键的,但是在知识现象以及截面过渡,化学反应和气体的行为以及这种探索中,我们将在探索中表现出重要的功能。我们将主要研究能源,主要在热的形式内影响控制这些相互作用的温度和原理的能量。将探索包括独特的温暖能力,潜在的温暖和热力学定律,从而提供有关功率如何影响温度变化和系统达到热平衡的方式的洞察力。通过研究这些原则,我们可以更高地绘制关闭驱动数量在众多热条件下的计数数字的基本机制。
