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World File Search System基本模型
离散交换经济体中的稳定分配
准线性偏好或转移是高度发展的。在准线性偏好的假设下，关于拍卖和定价的文献中，几乎所有关于离散交换经济体的知识。文献将这些模型称为“用金钱”的市场，而金钱在机制设计中无处不在。1没有转移，大多数进度仅限于单位需求模型； Shapley和Sarff（1974）的所谓住房市场。2一般的离散多件分配问题是非常困难的。本文试图进一步了解我们对这个困难问题的理解。出于概念和理论原因，离散的交换经济对理解很重要，并且因为它涵盖了重要的实际应用。首先，理论。交换经济是我们最基本的贸易模式，在这种贸易中，代理商互相有利的贸易动机。在无限可划分的商品的技术假设下，该模型非常不容置疑（并教给每个经济学的学生）。的确，在具有无限划分商品的经济中，凸性和连续性的标准假设足以确定各种解决方案概念的存在（请参阅Mas-Colell等人的第15-17章（1995））。关于平衡结构，不同解决方案概念及其福利含义之间的联系以及一般性等图表理论的范围的许多重要问题均已充分理解。没有假设无限划分的商品的假设，对交换的基本模型知之甚少。因此，我们认为更好地了解离散多物品市场的模型在概念上非常重要。简单地说（如果很明显）：专业对市场和交流的理解受到我们对不可分割的商品对通用模型的理解的限制。纯粹的理论，一些重要的应用依赖于对一般离散交换经济的更好理解。也许是最明显的应用程序
评估高级人工智能作为基本头部和颈部癌病例的多学科肿瘤板决策的工具生态建模
森林生态系统正在迅速变化，景观级别的过程（例如干扰和散布）是变化的主要驱动力。因此，森林景观模型是在不断变化的环境条件及其对生态系统服务提供的影响下研究森林轨迹的重要工具。在这里，我们综合了基于个体的森林景观和干扰模型Iland的12年发展和应用。具体来说，我们描述了基本模型逻辑，并概述了多年来引入的模型组件。此外，我们概述了如何初始化，评估和参数化新应用程序的模型。iland是一种基于过程的森林景观模型，可模拟各个树木水平的森林动态。它解释了连续过程（树木生长，死亡率和再生）以及不连续的干扰（风，野火和生物剂）和森林管理。模拟涵盖了多个空间和时间尺度，从单个树木到10 5公顷的景观，从每小时的干扰动态到数百年的森林发展。环境条件由每日气候数据和高分辨率土壤信息表示。该模型旨在灵活地解决广泛的研究问题，具有丰富的图形用户界面和全面的脚本支持。该模型是开源的，并带有广泛的在线模型文档。iland应用于三大洲的50个同行评审的模拟研究中。应用主要集中在气候变化，干扰和森林管理对森林动态，生态系统服务提供和森林生物多样性的影响上。未来的模型开发可以解决森林生态系统以外的地下过程，生物相互作用和景观动态的表示。我们得出的结论是，基于过程的景观规模森林动态在单个树木水平上的模拟已证明是森林景观建模的宝贵方法。
像素：基于潜在手术的基于Xemplar的渐进图像
语言引导的图像编辑扩散模型的最新进展通常由繁琐的及时工程设计，以精确表达所需的更改。从野外图像示例中对指导的直观替代呼吁，可以帮助用户将他们想象中的编辑栩栩如生。基于现代示例的编辑方法回避利用预先现有的大型文本对图像（TTI）模型所学到的丰富潜在空间，并以精心策划的目标功能来重新接受培训以完成任务。尽管有些有效，但这需要重要的构成资源，并且缺乏与不同的基本模型和任意示例计数的兼容性。在进一步研究中，我们还发现这些技术将用户控制限制在整个编辑区域中仅应用统一的全球变化。在本文中，我们介绍了一个新颖的框架，用于使用现成的扩散模型（称为像素）进行典范驱动的编辑，以通过对编辑进行粒状控制，从而在像素或区域水平上进行调整，从而实现自定义。我们的方法仅在插入期间运行，以促进模仿编辑，使用户能够从动态数量的参考图像或多模式提示中汲取灵感，并逐步合并所有变化，而无需重新调整或调整现有TTI模型。这种细粒度控制的能力开辟了一系列新的可能性，包括对单个对象的选择性修改和指定逐渐的空间变化。我们证明，像素可以很好地编辑高质量的编辑，从而显着改善了定量指标和人类评估。通过使高质量的图像编辑更易于访问，Pixels有可能在易于使用任何开源图像生成模型的情况下向更广泛的受众提供专业级的编辑。
通过强化学习培训语言模型
自我纠正是大语言模型（LLM）的高度理想能力，但一直发现它在现代LLM中基本上是无效的。当前的训练自我纠正方法通常取决于多个模型，更高级的模型或其他形式的监督。为了解决这些缺点，我们开发了一种多转弯的在线增强学习方法（RL）方法，该方法得分可显着提高LLM使用完全自我生成的数据的自我纠正能力。为了建立分数，我们首先表明，在离线模型生成的校正轨迹上，有监督的微调（SFT）的变体通常不足以灌输自我纠正行为。尤其是，我们观察到，通过SFT训练捕食猎物是数据收集策略和模型自身反应或行为崩溃之间的分布不匹配的猎物，在这些错误中，学习隐含地仅优先于某种某种校正模式，而这种校正方式通常在测试问题上自我纠正无效。分数通过在模型自身分配自我生成的校正轨迹的分布下进行训练，并使用适当的正则化来解决学习过程，以学习在测试时间有效的自我纠正行为，而不是适合给定提示的高回应。此正则化过程包括基本模型上多转移RL的初始阶段，以生成不易崩溃的策略初始化，然后使用奖励奖金来扩大自我纠正。使用Gemini 1.0 Pro和1.5 Flash模型，我们发现得分可以实现最新的自我纠正性能，将基本模型的自我纠正分别提高了15.6％和9.1％，并在数学和人道主义方面提高了9.1％。
航空事故分析中的人为失误方法
图 1.1 第一起致命航空事故 2 图 1.2 1961-99 年全球商业航空公司整体和致命事故 3 图 1.3 美国通用和军用航空的事故趋势 4 图 1.4 1950 年至 2000 年间美国海军航空事故率和干预策略 5 图 1.5 原来的直线型航母飞行甲板和改进的斜角型航母飞行甲板 6 图 1.6 1996 年至 2000 财年美国海军/海军陆战队事故的经济成本 8 图 1.7 商用喷气式飞机事故数量、事故率和交通量增长 – 过去、现在和未来 9 图 1.8 与人为错误相关的海军航空事故率与仅归因于机械或环境因素的事故率 11 图 1.9 工程调查和预防过程 13 图 1.10 人为错误过程循环 17 图 2.1 信息处理的基本模型 21 图 2.2 决策模型 22 图2.3 评估机组失误的分类框架 24 图 2.4 SHEL 模型 27 图 2.5 事故成因模型。成功完成任务（顶部）；未成功完成任务（底部） 29 图 2.6 Peterson 的动机、奖励和满意度模型 31 图 2.7 事故成因的流行病学模型 33 图 2.8 影响机组失误的社会因素 35 图 2.9 事故成因的多米诺骨牌理论 38 图 2.10 驾驶舱操作的四个“P” 41 图 3.1 生产系统的组成部分 46 图 3.2 事故成因的“瑞士奶酪”模型 47 图 3.3 机组人员实施的不安全行为的类别 51 图 3.4 不安全行为的先决条件类别 56
使用转移学习从脑电图检测
摘要 - 使用电解图（EEG）对情绪的检测是脑部计算机内部的关键领域，并且在诸如Reha-Bilitation和Medicine等领域具有宝贵的应用。在这项研究中，我们采用了转移学习来克服基于EEG的情绪检测中数据可用性有限的挑战。本研究中使用的基本模型是RESNET50。此外，我们在基于EEG的情绪检测中采用了一种新颖的功能组合。该模型的输入是图像矩阵的形式，该图像矩阵分别包含平均相位相干性（MPC）和宏观平方相干性（MSC），分别包括三角形和下三角矩阵。我们通过将从差分熵（DE）获得的特征纳入对角线来进一步提高了技术，该特征以前几乎没有对情绪进行分类的信息。这项研究中使用的数据集，种子脑电图（62通道脑电图），包括三个类（正，中性和负）。我们计算了与受试者无关和主体依赖性的能力。使用10倍的交叉验证方法获得了受试者依赖性的精度，为93.1％，而独立于主题的分类是通过采用遗留对象 - 受试者（LOSO）策略来进行的。与受试者无关的分类中所具有的准确性为71.6％。这两个精度至少是分类3类的机会准确性的两倍。研究发现，在基于EEG的情绪检测中使用MSC和MPC进行了情绪分类。这项工作的未来范围包括使用数据增强技术，增强的分类器以及更好的情感分类功能。索引项 - 脑计算机界面，情绪检测，转移学习，脑电图，平均相干性，幅度平方相干性，种子EEG
量子纠错和 Toric 代码
进入量子计算领域是当今非常热门的挑战：主导微观世界物理学的量子效应为信息处理提供了许多可能性，但也有其缺点。量子系统的概率性和脆弱性是导致量子处理器难以实现的两个主要问题。这就是为什么理论研究从编码理论和经典纠错的基本概念和算法中汲取灵感，开发了量子纠错 (QEC) 的全新领域，涉及保护量子信息所需的代码结构、属性和操作。随后容错计算的出现完善了这一框架，并使科学界相信量子计算是可能的。本文讨论了 QEC 的主要方面，以便为该主题提供高度易懂的介绍。本文还关注了研究初期开发的许多代码，特别是那些允许以最直观的方式理解量子纠错协议背后的基本概念，同时也能够了解其潜力的代码。为了确保读者能够主动阅读，本文尽可能提供量子电路和错误场景的视觉示例。关于本论文的结构，它由三章组成。第一章讨论了量子力学的基本要素、量子计算的标准组成部分和量子误差的基本模型。第二章提出了实现量子纠错的问题，并指出了与经典版本问题的许多类比和不同之处。在这一部分中，还介绍了一种严格描述 QEC 的基本形式，并分析了两种基本的错误代码。第三章描述了 Toric 代码，即最有前途的可用作量子存储器的代码之一。特别是，对 Toric 码的纠错描述与经典统计模型有着惊人的相似之处，该模型的有序相和无序相可以映射到 Toric 码中纠错成功或失败的区域。
宏基因组学-Toolkit
对具有数千个数据集的复杂环境的元基因组分析，例如序列读取存档中可用的数据集，需要巨大的计算资源才能在可接受的时间范围内完成计算工作。这样的大规模分析要求有效地使用基础基础结构。此外，任何分析都应完全可复制，并且必须公开使用工作流程，以允许其他研究人员了解计算结果背后的推理。在这里，我们介绍了可扩展的数据不可吻合的工作流程的宏基因组学-Toolkit，该工作流程分别自动化了从Illumina或Oxford Nanopore技术设备获得的简短和长元基因组读取。宏基因组学-ToolKit不仅提供元基因组工作流程中预期的标准功能，例如质量控制，组装，套件和注释，还提供独特的特征，例如基于各种工具的质粒识别，恢复无组成的微生物社区成员的恢复以及通过互联网模型的相互依赖模型的恢复，并发现了一个元素，并依赖于基本模型，并进行互联网组合。此外，元基因组学 - 库尔基特包括一个机器学习优化的组装步骤，该步骤量身定制元素组装程序要求的峰值RAM值以符合实际要求，从而最大程度地减少对专用高音硬件的依赖性。虽然可以在用户工作站上执行Metagenomics-Toolkit，但它还为有效的基于云的集群执行提供了多种优化。Metagenomics-Toolkit是开源的，可在https://github.com/metagenomics/metagenomics-tk上获得。我们将宏基因组学 - toolkit与五个常用的宏基因组工作流进行了比较，并通过在757 Metagenome数据集中从污水处理样本中执行元基因组学 - 静电库来证明其能力，以研究可能的污水核心微生物组。
基准测试揭示了深度学习变体呼叫者对细菌纳米孔序列数据的优越性
摘要14变体调用在细菌基因组学中至关重要，鉴定了疾病的识别15传播簇，系统发育树的构造以及抗菌耐药性养育16。本研究使用牛津纳米孔技术（ONT）和Illumina 18测序对14种不同细菌种类的SNP和INDEL变体进行了全面的基准测试。我们生成金标准参考基因组和项目变化，从密切的19个相关菌株上产生了它们，从而创建了SNP和Indels的生物学现实分布。20我们的结果表明，与传统方法和Illumina相比，基于深度学习的工具的Ont变体调用提供了更高的21 SNP和Indel精度，而Clair3总体上提供了最多的AC-22策展结果。我们研究了错过和错误呼叫的原因，突出了简短读取中固有的限制23，发现Ont的传统限制与均聚物 - 24诱导的Indel错误无关，而高准确的基本模型和深度学习的基于深度学习的25个变体呼叫。此外，我们对读取深度对变体的影响的发现提供了价值26个能力的洞察力，用于对资源有限的测序项目进行测序，这表明10倍深度足够27，以实现匹配或超过Illumina的变体呼叫。28总而言之，我们的研究强调了SNP和Indel 29检测中的深度学习工具的卓越准确性，从而挑战了短阅读测序的至高无上。32系统错误的减少30及在较低的读取深度达到高精度的能力增强了31次通过在临床和公共卫生细菌基因组学中广泛使用的ONT的能力。
deepseek vs. chatgpt：推理中的比较效力...
摘要新一代语言模型的出现因其卓越的理解和人类语言生成能力而彻底改变了自然语言处理（NLP）的领域。chatgpt成为一个基本模型，具有出色的优势。DeepSeek最近成为NLP的最新进步，在纯文本生成工作，语义分析和上下文依赖语言建模能力中表现出巨大的潜力。该研究调查并比较了DeepSeek和Chatgpt在评估主要应用于南亚阿拉伯语学习者的成人L2（第二语言）采集错误时的表现。使用此前提，我们旨在评估其在检测语言不准确性（形态学，语法，语义）和诊断L1（第一语言）的疗效方面的功效。方法包括对非本地阿拉伯语句子的错误分析，两个模型的比较评估以及对推理深度的对比评估。结果表明，DeepSeek在上下文驱动的错误检测（例如检测SOV单词订单转移时）的情况明显好得多，并且ChatGpt提出了更具主导性的相关反馈。但是，两者都需要微调提示来引入与语义/务实错误有关的反馈，例如缺少文章和方言不匹配。的贡献包括将AI工具集成到L2教育学的建议，强调对比度的演习和社会语言意识，以及针对L1靶向错误概况的培训AI的建议。这项研究将AI集成到针对成人L2学习者的可扩展解决方案的语言教学中，同时指出了模型中所需的改进。关键字：DeepSeek，Chatgpt，LLMS，母语影响（MTI），第二语言获取（SLA），AI辅助错误检测，对比语言学