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进行车辆边缘的及时多模型培训 -
摘要 - 启用AI互联网的快速增长（IOV）呼吁进行有效的机器学习（ML）解决方案，该解决方案可以处理高车辆移动性和分散数据。这激发了对车辆边缘云建筑（VEC-HFL）的等级联合学习的出现。然而，关于vec-hfl的文献中未充满反应的一个方面是，车辆通常需要同时执行多个ML任务，在这种多模型训练环境中会带来至关重要的挑战。首先，不正确的聚合规则可以导致模型过时和延长训练时间。第二，车辆移动性可能通过防止车辆将其型号返回网络边缘而导致数据利用率降低。第三，在各种任务中实现平衡的资源分配变得至关重要，因为它主要影响协作培训的有效性。，我们通过提出一个在动态VEC-HFL中提出多模型训练的框架来解决这些挑战的第一步之一，目的是最大程度地减少全球训练潜伏期，同时确保跨各种任务均衡培训，这一问题是NP-HARD。为了促进及时的模型培训，我们引入了混合同步 - 同步聚合规则。在此基础上，我们提出了一种新颖的方法，称为混合进化和贪婪分配（心脏）。现实世界数据集上的实验证明了心脏比现有方法的优越性。索引术语 - 等级联合学习，互联网，多模型培训，分布式机器学习。框架分为两个阶段：首先，它通过混合启发式方法来实现平衡的任务调度，该方法结合了改进的粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）；其次，它采用低复杂性贪婪算法来确定车辆分配任务的训练优先级。
及时匹配 - 欧洲 24/7 枢纽 - Eurelectric
1. 挪威的 24/7 示范项目 ...................................................................................................... 20 2. 微软瑞典通过 24/7 监控实现 100% 可再生能源 ................................................................................................................ 21 3. 谷歌和 AES 合作推出世界领先的 24/7 无碳能源解决方案 ................................................................................................................ 22 4. 梅赛德斯-奔驰 100% 的时间都使用 100% 可再生能源生产汽车 ............................................................................................. 23 5. 荷兰的 24/7 企业 PPA ............................................................................................................. 24 6. 提供实时电力数据，到 2030 年实现 24/7 无碳能源 ............................................................................................................. 25 7. 实现 24/7 无碳能源解决方案 ............................................................................................................. 26
一致性引导的及时学习视觉语言...
我们提出了一致性引导的及时学习（COPROMPT），这是一种新的视觉模型微调方法。我们的方法在几次设置的下游任务上进行了微调时，改善了大型基础模型的概括。共同启动的基本思想是在预测可训练和预训练的模型的预测中执行一致性约束，以防止在下游任务上过度适应。此外，我们将以下两个组件引入我们的同意约束中，以进一步提高性能：在两个扰动的输入上执行一致性，并结合了调谐，提示和适配器的两个主导范式。在扰动输入上执行一致性可以进一步正规化一致性约束，从而改善了概括。此外，适配器和提示的集成不仅可以增强下游任务上的性能，而且还提供了提高的输入和输出空间的调谐灵活性。这有助于在几次学习设置中更有效地适应下游任务。实验表明，在一系列评估套件上，副业的表现优于现有方法，包括基本到新颖的概括，域的概括和交叉数据库评估。在概括方面，coprompt改善了零弹药任务的最先进和11个数据集的整体谐波平均值。详细的消融研究表明了共同局限性中每个组件的有效性。我们在https://github.com/shuvenduroy/coprompt上提供代码。
美国承认撤出阿富汗不够及时
拜登政府周四提出了一项规则修改，允许学校阻止某些跨性别运动员参加与其性别认同相符的运动队。但该提案也将阻止学校颁布全面禁令。根据教育部的提议，以这种方式“断然”禁止跨性别运动员将违反《教育法第九条》，该条禁止在接受联邦资助的教育机构中进行性别歧视。但如果大学和 K-12 学校得出结论认为，包括跨性别运动员在内可能会破坏竞争公平或可能导致运动相关伤害，那么它将赋予大学和 K-12 学校限制跨性别学生参与的自由裁量权，这是关于跨性别运动员参加女子体育的辩论的关键部分。这是政府首次对这场激烈的辩论进行实质性发言。教育部表示，该提案旨在“推进第九条修正案确保体育运动平等机会的长期目标”，并提供关于公立学校以及合作学校如何“明确”体育运动的“急需澄清”。
更早、及时还是更快地诊断脑瘤？
本文反映了 brainstrust 对早期诊断的立场，该立场以研究证据为基础，反映了当前的状况。我们知道，目前对这个话题存在着相互矛盾的观点，其中一些观点带有偏见，没有证据支持，也并不总是符合脑瘤患者的最佳利益。这种冲突可能会导致焦虑和误解，而此时人们感到脆弱和受到威胁，并且已经在恐惧、悲伤和愤怒中循环往复。掌握事实并理解早期诊断的复杂性可能有助于人们专注于对他们重要的事情。如果我们能够正确进行对话，社区就会得到更好的解决——愤怒会减少，治愈会增多，失控感会减少，恢复力会增强。
生成AI简介：从及时工程到实际应用
本课程不仅仅是了解AI，还涉及在现实世界数字营销和通信方案中掌握其应用程序。生成的AI迅速成为任何人都可以使用的商品。将专业人士与众不同的是他们有效，战略性地利用这些工具的能力。我们的课程旨在弥合理论知识和实际应用之间的差距，重点是如何使用AI来取得切实的结果。
及时检测糖尿病和糖尿病-Ensenut div>
摘要目标。 div>在2021 - 2023年期间未在墨西哥诊断出的20年成年人的糖尿病和糖尿病的风险评分。 div>该分数将通过全国卫生和营养调查（Ensenut）连续的2021年，2022年和2023年连续的信息开发，并将用于准备公共卫生建议。 div>材料和方法。 div>使用2021 - 2023年的Ensanut参与者的成年人的信息。 div>风险评分将由多种物流重新生长模型建立，以检测未诊断的人的前糖尿病和糖尿病。 div>结果。 div>提出的风险评分获得以下：敏感性为68.3％，特异性为70.1％，正确分类为69.6％。 div>29％的成年人有糖尿病前期或糖尿病的风险。 div>结论。 div>风险评分的性能良好，对于筛查可能很有用；此外，它允许识别最脆弱的人出现糖尿病前期或糖尿病，并向卫生当局提出建议以实施其实施。 div>
一切都来得及时：对团队领导沟通的影响......
教育部（2015 年 2 月）。改革后的 GCSE 和 A 级科目内容。政府咨询回应。取自 https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/403347/Reformed_GCSE_and_A_level_subject_content_Government_ response.pdf
关于公平及时向公众提供数据的程序和实践的报告
2024 年 9 月 27 日，代理劳工部长 Julie Su 指示成立一个专家小组（或“小组”），对劳工统计局（“BLS”或“局”）公平及时向公众提供数据的程序和做法进行调查。调查重点包括该局的正式数据发布及其对公众的客户服务，找出潜在的改进和漏洞。这源于最近对公开数据发布时间和与数据用户的其他沟通的担忧，源于 2024 年初曝光的三起事件。该小组被要求在 2024 年 9 月 27 日正式成立后 60 天内向 BLS 专员提交报告，并抄送劳工部（“部门”）领导层。