• 本配置文件中显示的业绩结果可能包括加入该策略的摩根士丹利账户的综合数据。这些结果在配置文件的投资结果和投资组合季度回报部分中未加阴影,并带有 Select UMA 标签。 • 结果还显示了在 Select UMA 计划中启动该策略之前,管理人自己投资于其投资策略版本的账户的综合数据。这些结果以灰色阴影显示并标记为管理人。虽然这一业绩很重要,但它并未反映摩根士丹利在实施该策略方面所扮演的角色,该角色反映在配置文件的投资结果和投资组合季度回报部分的未加阴影部分中。摩根士丹利与管理人合作,向其客户提供该策略。因此,在过渡月之后,摩根士丹利不会显示管理人自己投资于其投资策略版本的账户的综合数据。因此,管理人的结果和策略的结果可能会有所不同,如下文进一步讨论的那样。 • 如果经理的业绩和策略的业绩之间的过渡月份出现在某个季度的中间,则该季度或年份将在概况的“投资业绩”和“投资组合季度回报”部分中以蓝色标出,并标有“过渡”字样。
基于快速LI +传导固体电解质(例如Li 7 La 3 Zr 2 O 12(LLZO))的抽象全稳态电池(LLZO)提供了对安全,不易燃率和温度耐受能量存储的透视。尽管有希望,但整个电池组件的陶瓷处理即将达到理论能力,并找到处理大规模和低成本电池电池的最佳策略仍然是一个挑战。在这里,我们解决了这些问题,并报告了由Li 4 Ti 5 O 12 / C- Li 6.25 Al 0.25 la 3 Zr 2 O 12 / Metallic Li提供的能力约70 - 75 AH / kg的固态电池电池,且可逆自行车以2.5 a / kg的速率(用于2.5 –1.0 –1.0 v,95 c,95°C)。发现,在固体电解质电极界面处能力增加和LI +转移是谷物及其连通性的紧密嵌入,可以通过细胞制备过程中的等速压力来实现。我们建议,通过确保在电解质电极界面上确保良好的谷物接触,可以在加工过程中进行简单的陶瓷处理,例如加工过程中的施加压力。在野外的石榴石型全稳态电池组件中,证明了
➢这是一个欺骗深神经网络(DNN)的实验:在第二和第四张图像中,工程师仅保留了系统用于识别吉他和企鹅的系统的元素,并更改了其余的所有内容,以使系统仍然像吉他和企鹅一样“看到”他们。➢Goodfellow等人的作品。(2014)从普遍的扰动开始打开了进一步发展的大门(Moosavi-Dezfooli等人。2017)最近的一个像素攻击,该攻击显示了如何通过在输入图像中更改一个像素来欺骗神经网络。笔记本在这里一张像素攻击原始纸
开放式摄取的人类对象相互作用(HOI)的构图与检测以自然语言为指导的新型HOI的问题有关,这对于不认为以人为中心的场景至关重要。然而,先前的零射HOI检测器通常使用相同水平的图形图来模拟距离的HOI,从而在包含具有较大距离的人类对象对的场景中导致次优性能。此外,这些检测器主要依赖类别名称,并概述语言可以提供的丰富上下文信息,这对于捕获通常很少见的开放词汇概念至关重要,而单独使用类别名称的词汇量不佳。在本文中,我们引入了一种新型的端到端开放词汇HOI检测框架,该框架具有有条件的多级解码和细粒度的semantic增强(CMD-SE)(CMD-SE),从而利用了视觉语言模型(VLMS)的潜力。具体来说,我们建议通过在两部分匹配过程中结合软性结合来对具有不同特征图的不同距离的人类对象对进行建模。更重要的是,通过利用大型语言模型(LLM),例如GPT模型,我们利用了他们广泛的世界知识来生成人体部分状态的描述,以进行各种相互作用。然后,我们整合了人体部分的泛化和细粒语义,以证明相互作用的识别。在两个数据集(Swig-hoi和Hico-det)上进行的实验结果表明,我们提出的方法达到了最新的方法,可以实现开放的词汇HOI检测。代码和模型可在https://github.com/ltttpku/cmd-se-版本中使用。
朱利安·科尼格 1,2 |比尔吉特·阿布勒 3 |英格丽德·阿加茨 4,5,6 |托比约恩·阿克施泰特 7,8 |奥勒·安德烈亚斯森 4,9 |米娅·安东尼 10 |卡尔·尤尔根·贝尔 11 |卡佳·伯茨 12 |丽贝卡·C·布朗 13 |罗穆亚尔德·布伦纳 14 |卢卡嘉年华 15 |雨果·D·克里奇利 16 |凯瑟琳·R·卡伦 17 | Geus 18 的 Eco JC |十字架的费利伯特 11 |伊莎贝尔·吉奥贝克 19 |马克·D·费格 3 |哈坎·菲舍尔 20 |赫塔弗洛尔 21 |迈克尔·盖布勒 22,23 |彼得·J·吉安罗斯 24 | Melita J. Giummarra 25.26 |史蒂文·G·格林宁 27 |西蒙·根德尔曼 28 |詹姆斯·AJ·希瑟斯 29 |萨宾·J·赫珀茨 12 | Mandy X. 至 30 |塞巴斯蒂安·延奇克 31,32 |迈克尔·凯斯 1.33 |托拜厄斯·考夫曼 4.9 | Bonnie Klimes-Dougan 34 |斯特凡·科尔施 31.35 |玛琳·克劳奇 12 |丹尼斯·库姆拉尔 22.23 | Femke Lamers 30 |李泰浩 36 |马茨·亚历山大 7.8 |凤林10 |马丁洛策 37 |埃琳娜·马科瓦茨 38.39 |马泰奥·曼奇尼 40.41 |福尔克·曼克 12 | Kristoffer NT 价格 20,42 |斯蒂芬·B·马努克 24 |玛拉·马瑟 43 |弗朗西斯·米滕 44 |闵正元 45 |布莱恩·穆勒 17 |薇拉·穆恩奇 13 |弗劳克·尼斯 21.46 |林雅 45 |古斯塔夫·尼尔松内 8,20 |丹妮拉·奥尔多涅斯·阿库纳 31 |贝尔热·奥斯内斯 35.47 |克里斯蒂娜·奥塔维亚尼 39.48 |布伦达 WJH 彭尼克斯 30 |艾莉森·庞齐奥 45 |戈文达·R·普德尔 49 |詹尼斯·雷内尔特 22 |平忍10 |榊道子 50.51 |安迪舒曼 11 |林索伦森 35 |卡尔斯滕·施佩希特 35.52 |乔安娜·施特劳布 13 |桑德拉·塔姆 8,20,53 |米歇尔泰国 17 |朱利安·F·塞耶 54 |本杰明·乌巴尼 55 |丹尼斯·范德米 18 |劳拉·S·范维尔岑 56.57.58 |卡洛斯·文图拉-博特 59 |阿诺·维尔林格 22,23 |大卫·沃森 60 |魏鲁清 61 |朱莉娅·温特 59 |梅琳达·韦斯特伦德·施莱纳 34 |拉尔斯·T·韦斯特莱 4,9,62 |马蒂亚斯·威玛 59.63 |托拜厄斯·温克尔曼 21 |吴国荣 61 |刘贤珠 45 |丹尼尔·S·金塔纳 4.9
大规模脑成像数据集的一个主要目标是提供用于研究异质弹出的资源。从这些数据集中为各个受试者提供功能性脑网络的表征将具有预测认知或临床特征的巨大潜力。我们第一次提出了一种技术,即概率的功能模式(sprofumo),该技术可扩展到英国生物库(UKB),有预期的100,000名参与者,并且在个人和人群中层次估算了层次的功能性脑网络,同时对两种信息之间的双向流量进行了影响。使用仿真,我们显示了模型的效用,尤其是在涉及显着的跨主题可变性的情况下,或者需要在网络之间划定细粒度的差异。随后,通过将模型应用于4999名UKB受试者的静止状态fMRI,我们将静止状态网络(RSN)绘制为单个受试者,其详细范围比以前在UKB(> 100 rsns)中可能绘制了,并证明这些RSN可以预测somecorimotor andsocorimotor and somecorimotor and Emperife and Elighe colesions and Level Consoge。此外,我们证明了该模型的几个优点,而不是独立的组件分析与双重回归(ICA-DR)相结合,尤其是在估计RSN的空间配置和认知性状的预测能力方面。所提出的模型和结果可以为将来从大数据中对个性化的脑功能纤维进行调查打开新的门。
在本次演讲中,张教授将带我们走出新闻头条,揭开中国监管治理的动态复杂性。她将借鉴其新书《高空:中国如何监管大型科技公司并治理其经济》的见解,介绍动态监管金字塔模型,这是一个揭开中国监管治理神秘面纱的分析框架。此外,她还将研究科技打击对行政国家、竞争格局和全球科技竞争的影响。她还将通过研究中国监管生成人工智能的战略,展望中国科技治理的未来。张教授将揭秘中国如何在创新、监管和地缘政治竞争之间找到微妙的平衡,从而实现高空监管。
1 名古屋大学材料与系统研究所,日本名古屋 2 名古屋大学电气工程系,日本名古屋 电子邮件:{imanaka; s.sugimoto; tkato}@imass.nagoya-u.ac.jp;t.bigssk@gmail.com 摘要 — 可再生能源对于向孤岛电力系统供电具有吸引力。当光伏系统 (PV) 的渗透率变大时,电力需求无法消耗所有的 PV 输出,但需要减少 PV 输出。热泵热水器和电池储能系统的需求响应 (DR) 可以减少弃电。自来水系统也适合 DR 资源,因为许多自来水系统都有大型水箱或水坝作为蓄水池。为了充分利用自来水系统的巨大灵活性,需要对 DR 资源进行多日协调控制。本文首先建立了包含多个需求响应资源的孤立电力系统优化模型,作为制定协调控制方法的第一步。对比了2周优化和1天优化下需求响应资源的运行情况,分析了5种光伏容量设置下长期规划的效果。仿真结果表明,需求响应协调控制的适用规则随季节和光伏安装容量的不同而不同。