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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。
二氧化碳作为神经流动流的发动机
图3 17例患者的平均反应：（a）群体平均潮汐CO 2（蓝色）和O 2（绿色）痕迹，以及（b）CO 2痕迹的相应时间衍生物。（c）组平均灰质血氧水平依赖性（GM BOLD）信号响应，以及（d）相应的时间衍生物。（e）由CO 2介导的脑血体积调节（CBV）引起的流入信号。注意峰值响应时间衍生（B和D）与峰流入信号（E）之间的时机以及瞬时O 2不会产生流入效应的事实。流出效应，需要新鲜的，不饱和的自旋流入。阴影区域表示跨受试者的标准偏差。垂直虚线表示高含量和高氧化块的末端。
链式流：基于流的LLM代理框架，用于连续上下文感测和共享
摘要本文介绍了链接，这是一种基于LLM的框架 - 用于构建和服务上下文感知的AI代理的框架。在目标的驱动下，我们可以对LLM代理的上下文认识和之间的灵活信息共享，我们采用了基于流的设计，其中代理负责生产和转换不同类型的流，包括低级感应信号和高级语义事件。这些流可以在系统级别的不同代理之间共享，以便开发人员可以在现有流上构建新功能。可以通过集体转换流的代理来获得更丰富的特征和更高水平的智能。链式流提供了易于使用的程序接口，以促进代理开发和支持高性能可扩展代理服务的运行时系统。系统设计的灵感来自微孔和数据流计算。我们证明了链式流的可行性和有用性，并在个人资产，智能家庭和商业智能中使用了几种用例。该代码在https://github.com/mobilellm/chainstream上开放。
斯里兰卡技术流毕业生案例研究......
摘要 - 斯里兰卡公立学校实施的技术流旨在弥补学科流选择方面的差距，为学生提供理论和实践知识，以在不断变化的工作环境中取得成功。本研究的目的是（i）评估技术流大学毕业生的就业状况，（ii）评估课程，以及（iii）检查公立学校的实践部分。通过电子邮件和 WhatsApp 在技术学院第一批和第二批毕业生中分发了一份问卷，并通过 Microsoft Excel 分析了获得的 103 份回复。结果显示，41.7% 的人选择技术流作为大学入学选择，36.9% 的人旨在提高软技能。大多数人（54.4%）看重实践知识而不是理论，91.3% 的人在第一次尝试时就获得了大学录取。关于目标，36.9% 的人认为该流程培养了解决问题的能力，而 10.7% 的人认为没有达到任何目标。 35% 的学生认为该课程为他们提供了就业技能，但 83.5% 的学生指出了不足之处，61.2% 的学生对课程和实践知识不满意。约 16.5% 的学生难以将知识应用于实际问题，11.7% 的学生表示不满意。只有 6.8% 的学生攻读硕士或博士学位，1.9% 的学生成为企业家，这表明在培养解决问题的能力方面存在挑战。过时的课程（65% 的学生希望获得更多实践知识，59.2% 的学生建议修改课程）阻碍了学生的就业准备。工程技术学位课程无法获得 IESL 认证，限制了就业和学习机会，与获得认证的工程毕业生竞争。此外，虽然一些目标已经实现，但技术流程需要进行重大改进，以更好地适应不断变化的就业市场和全球技术进步。
美国ETF流 - 2024年8月
摘要（表1，图1）：尽管市场条件波动，但八月是美国上市ETF的又一个月。美国失业数字的趋势增加引发了所谓的“ SAHM规则”（拟议的衰退指标），该指标在本月初在股票市场散发了恐慌。美国股票在市场溃败之后迅速反弹，美国ETF行业吸引了令人印象深刻的流入。尽管流入股本ETF的流入远低于过去三个月的平均水平（图1），但固定收益ETF的流入在八月份保持稳定。我们观察到对利率敏感投资（例如房地产部门ETF和中/长期政府债券）的需求增加。流入加密分配ETF的含量平坦，需求减弱了商品ETF和多资产类别（主要是涵盖的呼叫和缓冲区ETF）。在本报告末尾，我们还提供了一个奖金部分，内容涉及被动投资对股票市场的影响，以提供与定期浮出水面的旧话题相关的一些证据和思想。
精心策略策略的互动流
本文提出了一个改进的数学模型，用于计算两个对齐表面网格的失真向量。在具有特殊数学条件（例如尖角和小半径）的现有模型上进行基准测试时，模型显示出更好的准确性。该模型被实施到已发达的失真补偿数字工具中，并应用于工业组件。该组件由Inconel 718制成，由激光粉末融合3D印刷技术生产。使用已开发的数学模型预先扭曲其原始几何形状，将数字工具用于补偿原始设计的几何形状。对于在构建过程中受到屈曲的有挑战性的薄结构，工业组件的失真从约±400μm减少到±100µm。
价值流映射和分析简介
2 创建当前状态图 创建价值流图 (VSM) 时，通常建议手动执行。当然，借助计算机软件也可以做到这一点，但这样做的缺点是，地图可能会变得相当“枯燥”，给人一种成品的印象。主要的风险是，地图会成为流程的“客观”描述，往往会让人们犹豫是否要提出变更。因此，流程变更可能更难实现。相反，手绘的 VSM 通常不那么“精致”，给人一种试探性的印象。这会让人们质疑地图中的信息，并随意涂鸦可能的变化，这正是我们想要的。所以不要对自己的绘画技巧吹毛求疵。VSM 是一种分析工具，而不是用来做华而不实的演示的东西。
LTCC 微流控系统
设计、生产并测试了一种 LTCC 微流体装置，该装置带有流体混合曲流、Y 型试剂接头、光学检测通道、光纤、流体输入/输出、加热器、温度传感器和专用温度控制器。连接光纤的配置允许测量光透射率和荧光强度。该装置用于液体的化学分析。微流体系统通过长光纤连接到典型的分析紫外-可见光和荧光光谱微分析系统。Golonka 等人在论文中介绍了系统中测得的光透射率和荧光。18 本文介绍了一种类似的系统，其中包含短石英光纤以及与 LTCC 模块集成的光源和检测器。介绍了微流体系统技术、石英光纤集成方法和温度控制器。为了验证透光率的测量效率，使用蠕动泵将 Ponceau IV R 溶液泵入 LTCC 微系统。使用光纤在 l 5 502 nm 处进行光学检测。采用高效 LED 作为光源，通过一根光纤将光传输到检测通道。另一根光纤连接到集成光检测器。
碳感知的最佳功率流
摘要 - 为了促进电能部门的有效脱碳化，本文引入了用于电力系统决策的通用碳感知最佳功率流（C-OPF）方法，该方法考虑了电网碳足迹的主动管理。建立在常规的最佳功率流（OPF）模型的基础上，提出的C-OPF模型进一步构建了碳发射流程方程和约束以及与碳相关的目标，以使电力电网的电力流量和碳发射流相比。本质上，提出的C-OPF可以看作是OPF的碳意识概括。此外，本文严格确定了保证碳排放流程方程的可行性和解决方案唯一性的条件，并提出了一种重新制定技术，以解决C-OPF模型中未确定的功率流方向的关键问题。此外，开发了两个用于能源储能系统的新型碳足迹模型，并将其整合到C-OPF方法中。数值模拟证明了C-OPF方法的特性和有效性。
流建议：人工智能和性别平等
人工智能在当代社会中给性别平等带来了机会和挑战。AI算法已经证明了一种增强性别刻板印象并永久歧视妇女的趋势，尤其是在各个部门的决策过程中（Manasi等，2022）。这些性别偏见在多个阶段表现出来：算法开发，数据集培训和AI生成的决策过程。研究表明，AI发展中有偏见的培训数据和缺乏不同的观点会导致雇用，贷款和医疗保健提供等领域的歧视结果（Manasi等，2022； Liu＆Murphy，20222）。