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一致性流匹配：定义直...
流量匹配（FM）是通过或差分方程（ODE）定义概率路径的一般框架，以在噪声和数据相似之间转换。最近的方法试图拉直这些流轨迹，以生成具有较少功能评估的高质量样本，通常是通过迭代的整流方法或最佳传输解决方案来生成更少的功能评估。在本文中，我们引入了一致性流量匹配（一致性-FM），这是一种新型的FM方法，可显式地在速度字段中实现自隔离。一致性-FM直接定义从不同时间到相同端点开始的直流，从而对其速度值施加了构成。此外，我们提出了一种多段培训方法，以增强表现力，从而在采样质量和速度之间取得更好的权衡。广泛的实验表明，我们的一致性-FM通过比一致性模型快4.4倍来显着提高训练效率，而比整流流模型快1.7倍，同时达到更好的生成质量。
三菱日联信托银行收购 DataRobot 的所有数据，以实现人工智能民主化
总务部公共关系和投资者关系办公室，鹿岛电话：03-5117-5532 电子邮件：press@jp.nssol.nipponsteel.com
全店引入“AI（人工智能）点餐”系统
伊藤洋华堂株式会社（东京都千代田区，总裁兼首席执行官：三枝富宏）将于 9 月 1 日星期二在全国 132 家伊藤洋华堂门店引入并开始运行使用 AI（人工智能）的产品订购系统。通过该计划可以订购的商品包括杯面等加工食品和零食、冷冻食品、冰淇淋、牛奶等，总计约 8,000 种。
从全...
本文研究了使用大型语言模型（LLM）从全长材料科学研究论文中提取聚合物纳米复合材料（PNC）的样本清单。挑战在于PNC样品的复杂性质，这些属性具有散布在整个文本中的许多属性。关于PNCS的注释详细信息的复杂性限制了数据的可用性，从而使文档级别级别的关系提取技术不切实际，这是由于综合命名实体的挑战跨度跨度。为了解决这个问题，我们为此任务介绍了一种新的基准和评估技术，并以零拍的方式探索了不同的提示策略。我们还结合了提高性能的自我一致性。我们的发现表明，即使是先进的LLMS陷入困境，也可以从文章中提取所有样本。最后，我们分析了此过程中遇到的错误，将它们归类为三个主要挑战，并讨论了未来研究的潜在策略以克服它们。
直接到设备卫星通信的调查
即使对于服务区域内的人，覆盖范围的可靠性在地理上受到陆地基础设施的限制。然而，降低卫星制造和部署成本已加速了将广阔的星座推向低地轨道（LEO），提供了提高的信号质量，更高的数据速度和更具成本效益的终端硬件。通过利用Leo卫星星座，D2D技术可以在没有地面基础设施的情况下进行通信，克服偏远地区的覆盖范围限制。几项关键的技术创新已经实现了D2D通信。高级波束形成技术[26]允许精确的信号专注于特定地理区域，增强信号质量并减少干扰。软件定义的有效载荷[25]提供动态频谱分配，可实时适应不同的用户需求和监管要求。增强的电力管理系统[33]具有延长卫星寿命并提高了能量效率。组件小型化和终端技术进步使标准智能手机和IoT设备能够直接与卫星通信。这些新事物共同克服了传统的障碍，例如信号衰减和设备兼容性，促进了无接缝的D2D通信并提高了全球连通性。除了技术进步外，监管进步还起着至关重要的作用。FCC拥有高级移动网络运营商 - 卫星网络运营商（MNO-SNO）频谱共享框架，从而可以在陆地和卫星网络之间更好地集成[29]。通过允许卫星操作员从MNOS租赁Spectrum，FCC的框架促进了动态和竞争性的卫星服务，推动MNOS和SNOS之间的和谐，并促进了多租户Leo卫星网络[39]。这样的频谱共享策略可以为最终用户提供更大的灵活性和协调性。表1总结了商业领域中关键D2D部署的状态。我们根据直接到X定义D2D通用的“类型”，其中X采用
<全国读书推广日>基地领导朗读
2023 年 3 月 7 日 作者：参谋军士Braden Anderson 第 374 空运联队公共事务 在全国阅读推广日之际，第 374 空运联队的指挥官和其他管理人员最近为横田空军基地的儿童保育设施 Yume 儿童发展中心揭幕。孩子们。 这个周年纪念日是由国家教育协会于1998年设立的，是一个向孩子们传达阅读乐趣的日子。之所以选择3月2日，是因为这是图画书作者苏斯博士的生日。 横田图书馆一直参与国防部福利服务管理局的暑期阅读计划，该计划旨在鼓励年轻人在暑假期间养成阅读的习惯。允许日本员工使用图书馆。
从全分辨率全分辨率全分辨率SMRI扫描
摘要 - 阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症最为流行的形式，比前列腺癌和乳腺癌杀死更多的人。结构磁共振成像（SMRI）广泛用于分析进行性脑部加重及其在区分AD方面的临床实用性。即使尚不存在有效治愈，早期发现对于减轻症状恶化的速度也是至关重要的。因此，本工作的目的是提出端到端3D卷积长的短期记忆（ConvlSTM）的基于全分辨率全分辨率全脑SMRI扫描的AD的框架。提出的框架应用于属于OASIS和ADNI数据库的427个全分辨率全分辨率全分辨率SMRI扫描，以提供较少的数据集特定于方法。的结果表明，我们的框架在区分AD的框架与认知上的Normal（CN）患者方面表现良好，达到86％的分类精度，敏感性为96％，F1评分为88％，AUC为88％，AUC的AUC为93％。测试是在可扩展的GPU云服务上进行的，并可以公开使用以保证可重复性。由于所提出的框架在没有AD的领域特定知识以及计算成本的过程（例如分割）的情况下表现良好，因此可以使用全脑SMRI扫描作为输入数据将其应用于其他精神疾病。索引术语 - Alzheimer病，深度学习，诊断，端到端方法，可扩展的GPU云，结构磁共振成像，3D卷积长的短期记忆