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World File Search System前向
将卷积层和Biforter网络与前向和反向传播培训
准确的分子特性预测对于药物发现和计算化学至关重要，促进了有希望的化合物并加速治疗性发育的鉴定。传统的机器学习以高维数据和手动特征工程的速度失败，而现有的深度学习方法可能不会捕获复杂的分子结构，而留下了研究差距。我们引入了深CBN，这是一个新型框架，旨在通过直接从原始数据中捕获复杂的分子表示来增强分子性质预测，从而提高了准确性和效率。我们的方法论结合了卷积神经网络（CNN）和biforter注意机制，同时采用了前向算法和反向传播。该模型分为三个阶段：（1）功能学习，使用CNN从微笑字符串中提取本地特征； （2）注意力完善，通过向前前锋算法增强的Biforter模块捕获全球环境； （3）预测子网调整，通过反向传播进行微调。对基准数据集的评估 - 包括TOX21，BBBP，SIDE，Clintox，Clintox，Bace，HIV和MUV，表明深-CBN达到了近乎完美的ROC-AUC分数，显着超过了最好的State-Art-Art方法。这些发现证明了其在捕获复杂分子模式的有效性，提供了一种强大的工具来加速药物发现过程。
揭示推向前向生成模型的潜在空间几何
抽象的许多深层生成模型被定义为持续生成器的高斯度量的推动，例如生成的对抗网络（GAN）或变化自动编码器（VAE）。这项工作探讨了这种深层生成模型的潜在空间。这些模型的关键问题是他们在学习断开分布时在目标分布支持之外输出样本的趋势。我们研究了这些模型的性能与它们潜在空间的几何形状之间的关系。基于几何度量理论的最新发展，在潜在空间的尺寸大于模式数量的情况下，我们证明了最佳条件的最佳条件。通过对gan的实验，我们证明了我们的理论结果的有效性，并获得了对这些模型潜在空间几何形状的新见解。此外，我们提出了一种截断方法，该方法在潜在空间中强制执行简单的聚类结构并改善gan的性能。
2025年2月 - 前向健康门户 - 威斯康星州
信息为帮助保护健康保险市场的成员Medicare＆Medicaid服务中心（CMS）收到了一些有关联邦促进市场可疑活动的投诉。这包括有关可能在不知情的情况下被不知不觉中加入市场计划的成员的报告。您可能直接听说过成员的这些问题。
nerc前向外观
NERC资助的科学提供了理解和信息，以优化（例如）清洁能源提供，有效的提取和资源和可持续农业的使用。我们将通过放置绿色能源和基础设施，土地，水，海岸和地下的优化，管理生态系统及其提供的服务，并改善健康和福祉，来支持绿色的增长。跨越依赖自然资源的供应连锁店，从食物到关键的矿物质，我们将支持生产和供应的多样化，从而最大程度地减少提取需求。NERC将支持一种系统方法来实现净零过渡，投资于综合方法，以确保缓解和适应齐头并进，并且减轻碳的减轻并不是以生物多样性和更广泛的环境为代价；这种新技术不会在我们的土地，能源，水和已经稀少的自然资源上造成无法容忍的负担。而新材料不是新颖的污染物。
目前向司法部长提交 IRS 税务表 990 的非营利实体
3721 基督复临安息日会前线宣教团 8,813,437.00 美元 9,100,426.00 美元 2023 107 East Ferry Street PO Box 286 Berrien Springs MI 49103
具有前向和向后隐私
摘要。动态可搜索的对称加密（DSSE）允许用户将其数据安全外包给云服务器，同时实现有效的搜索和更新。DSSE构造的可验证性属性确保用户不接受恶意服务器的搜索不正确，而故障耐受性的属性也可以保证构造功能正常，即使在客户端的错误查询中，构造功能也正确（例如，将关键字添加到文档中多次添加关键字，从未添加过从未添加过的文档中的关键字）。很少有关于具有易于可验证的DSSE方案的研究，这些方案获得了远期隐私，并且现有的构造都没有实现向后隐私。在本文中，我们旨在设计一种有效的容忍度可验证的DSSE方案，该方案既可以提供向前私有和向后隐私。首先，我们提出了一种称为FVS1的基本耐故障可验证的DSSE方案，该方案可通过更新模式（BPUP）实现向前的隐私和更强的向后隐私。但是，该方案的搜索操作的通信复杂性为O（u），其中u是搜索关键字的更新总数。为了解决此问题，我们提出了以前的DSSE方案的有效变体，称为FVS2，该方案在搜索查询中以O（M + U'）的优化通信复杂性实现了相同的功能。此处m是结果集的大小，u'是在关键字上进行了先前搜索之后查询关键字上进行的更新操作的数量。此改进是以其他信息泄漏为代价的，但它可以确保构造通过链接模式（BPLP）实现向后隐私。
空间链路扩展—前向 CLTU 服务规范
– 奥地利空间局 (ASA)/奥地利。 – 比利时科学政策办公室 (BELSPO)/比利时。 – 中央机械制造研究院 (TsNIIMash)/俄罗斯联邦。 – 中国卫星发射和跟踪控制总院、北京跟踪和通信技术研究所 (CLTC/BITTT)/中国。 – 中国科学院 (CAS)/中国。 – 中国空间技术研究院 (CAST)/中国。 – 英联邦科学与工业研究组织 (CSIRO)/澳大利亚。 – 丹麦国家空间中心 (DNSC)/丹麦。 – 航空航天科学和技术部 (DCTA)/巴西。 – 电子和电信研究院 (ETRI)/韩国。 – 欧洲气象卫星应用组织 (EUMETSAT)/欧洲。 – 欧洲通信卫星组织 (EUTELSAT)/欧洲。 – 地理信息和空间技术发展局 (GISTDA)/泰国。 – 希腊国家空间委员会 (HNSC)/希腊。 – 希腊空间局 (HSA)/希腊。 – 印度空间研究组织 (ISRO)/印度。 – 空间研究所 (IKI)/俄罗斯联邦。 – 韩国航空宇宙研究院 (KARI)/韩国。 – 通信部 (MOC)/以色列。 – 穆罕默德·本·拉希德航天中心 (MBRSC)/阿拉伯联合酋长国。 – 国家信息和通信技术研究所 (NICT)/日本。 – 国家海洋和大气管理局 (NOAA)/美国。 – 哈萨克斯坦共和国国家空间局 (NSARK)/哈萨克斯坦。 – 国家空间组织 (NSPO)/中国台北。 – 海军空间技术中心 (NCST)/美国。 – 荷兰空间办公室 (NSO)/荷兰。 – 粒子与核物理研究所 (KFKI)/匈牙利。 – 土耳其科学技术研究理事会 (TUBITAK)/土耳其。 – 南非国家航天局 (SANSA)/南非共和国。 – 空间与高层大气研究委员会 (SUPARCO)/巴基斯坦。 – 瑞典空间公司 (SSC)/瑞典。 – 瑞士空间办公室 (SSO)/瑞士。 – 美国地质调查局 (USGS)/美国。
FFCL：具有皮质环路的前向-前向网络，无需反向传播即可在边缘进行训练和推理
前向-前向学习 (FFL) 算法是最近提出的一种无需占用大量内存的反向传播即可训练神经网络的解决方案。在训练期间，标签会伴随输入数据，将其分类为正输入或负输入。每一层都会独立学习对这些输入的响应。在本研究中，我们通过以下贡献增强了 FFL：1) 我们通过在层之间分离标签和特征转发来优化标签处理，从而提高学习性能。2) 通过修改标签集成，我们增强了推理过程，降低了计算复杂性并提高了性能。3) 我们引入了类似于大脑皮层环路的反馈回路，信息在其中循环并返回到早期的神经元，使各层能够将来自前几层的复杂特征与低级特征相结合，从而提高学习效率。
基于脑启发前向的图神经网络...
工业中的过程控制（Huang et al., 2023; Liu et al., 2023; Zhang R. et al., 2023）。受益于信号处理和深度学习（DL）的进步，BCI 的一个突出子集是脑电图 (EEG)（Gao and Mao, 2021; Zhao et al., 2022; Li H. et al., 2023）。EEG 技术主要用于识别和分类运动想象 (MI) 信号，这对中风患者等行动障碍者来说是一种重要的辅助手段。EEG 的高精度、实时响应和成本效益使其有别于其他神经成像技术，如脑磁图和功能性磁共振成像（Huang et al., 2021; Mirchi et al., 2022; Tong et al., 2023）。传统的 MI-EEG 分类算法采用空间解码技术，利用从头皮记录的多通道 EEG 数据来识别运动意图 (Xu et al., 2021)。为了对来自多通道 MI-EEG 的信号进行分类，已经提出了各种方法，有效地捕捉它们的时间、频谱和空间特征 (Tang et al., 2019; Wang and Cerf, 2022; Hamada et al., 2023; Li Y. et al., 2023)。鉴于 EEG 信号的节律性和非线性特性，已经提出了几种利用小波调制和模糊熵的特征提取技术。 Grosse（Grosse-Wentrup and Buss，2008）介绍了一种结合公共空间模式 (CSP) 进行空间滤波和降低维数的方法，并辅以滤波器组技术将空间细化信号划分为多个频率子带。同样，Malan 和 Sharma（2022）开发了一个基于双树复小波变换的滤波器组，将 EEG 信号分离为子带。将 EEG 信号分割成这些子带后，通过 CSP 从每个子带得出空间特征，随后采用监督学习框架进行细化。Fei 和 Chu（2022）提出了一种利用相空间和小波变换的多层孪生支持向量机。尽管这些方法具有潜力，但它们忽略了电极之间的拓扑关系，因此需要进一步优化以提高 MI 分类准确性。认识到神经科学对脑网络动力学和神经信号传播机制的日益重视，图卷积网络 (GCN) 已被引入用于解码 EEG 信号（Wang 等人，2021；Du G. 等人，2022；Gao 等人，2022）。然后 Kipf 和 Welling（2016）将图论和深度学习结合起来以捕捉节点之间的关系。巧合的是，Hinton（2022）提出的神经传递领域的一个突破性概念前向-前向 (FF) 机制正在引起人们的关注。该机制提供了一种有效的方法来处理神经网络中的序列数据，而无需存储神经活动或暂停以进行错误传播。我们的研究旨在将 FF 机制与 GCN 相结合，用于基于 EEG 的 BCI，从而在运动意象分类方面取得重大进展。在研究中，我们提出了一种创新的 F-FGCN 框架用于 MI 分类。我们研究的突出贡献如下：
1 提前向海军上将 Samuel J. Paparo 提出政策问题......
美国印太司令部司令的职责是遏制针对美国的袭击，保护美国人和美国的利益，如果威慑失败，则打赢我们国家的战争。这些职责以动态作战能力为基础，包括扩大与印太地区盟友和伙伴的安全合作，并随时准备根据共同防御条约和协议保卫盟友。 2. 您拥有哪些背景和经验使您有资格履行这些职责？ 作为美国太平洋舰队司令，我领导印太联合部队的海上部队。作为国际日期变更线 (IDL) 以西所有威慑的指定支援指挥官，我还整合联合部队的日常行动和活动。我 37 年的服役经历，担任过各种各样的职务，去过很多地方，包括多次在联合部队服役，这些为我履行这一职责做好了准备。我的主要作战经历包括担任海军中央司令部/美国第五舰队司令、美国中央司令部作战主任和卡塔尔联合空天作战中心作战主任。我还曾在美国空军服役，驾驶 F-15C 战斗机，并在美国陆军服役，指挥阿富汗努里斯坦的省级重建队。我曾在日本担任作战指挥，在太平洋和印度洋地区部署、航行和飞行。主要挑战和优先事项