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SleepFM：在大脑活动，ECG和呼吸信号
睡眠是通过记录各种方式来评估一种复杂的生理过程。我们从14,000多个参与者中策划了一个大型的多模式睡眠记录的大型多摄影数据集。掌握了这个广泛的数据集，我们开发了SleepFM，这是第一个用于睡眠分析的多模式基础模型。我们表明，与标准的成对构造学习的表示相比，一种新颖的对比学习方法可以显着证明下游任务绩效。A logistic regression model trained on SleepFM 's learned embeddings out- performs an end-to-end trained convolutional neu- ral network (CNN) on sleep stage classification (macro AUROC 0.88 vs 0.72 and macro AUPRC 0.72 vs 0.48) and sleep disordered breathing de- tection (AUROC 0.85 vs 0.69 and AUPRC 0.77 vs 0.61）。值得注意的是，从90,000名候选人中获取其他响应的记录剪辑，学到的嵌入在检索其他方式的记录剪辑方面达到了48％的平均准确性。这项工作展示了整体多模式睡眠模型的价值，以完全捕获睡眠记录的丰富性。SleepFM是开源的，可在https://github.com/rthapa84/sleepfm-codebase上找到。
国防部仓库级可修复供应链管理
兰德国防研究所 (NDRI) 研究了国防部 (DoD) 仓库级可修复 (DLR) 供应链管理，以评估如何改进它以增强客户支持并降低成本。我们的研究团队采用了互补的方法，包括分析 DLR 流量和库存数据、访谈和现场访问、服务文档审查、文献综述以及特定 DLR 的案例研究。从这些多种方法中，我们提炼出库存明显“过剩”和客户支持不足的最常见原因，并确定了相关的流程改进机会。我们没有找到任何大型的“灵丹妙药”解决方案，结论是 DLR 由各军种管理得相对较好。但是，我们确实发现了一些改进 DLR 供应链管理的适度机会。第一个，也可能是最大的，是提高零件的可支持性，包括在规划支持仓库生产的库存时采用涵盖供应和维护的总成本视角。第二个机会是让陆军更多地转向拉动生产。第三是减少影响 DLR 供应链管理的所有类型合同的交付周期。第四是更好地考虑 DLR 生产规划中的所有资源交付周期以及采购和维修需求的可预见变化。这些改进都将改善客户支持，更好的零件支持可能会降低维护成本
妇科和乳房病理研究金
妇科和乳房病理学研究金奖学金为受训者做好准备，他们有资格从事这些领域的临床实践，无论是在学术医学还是在大型的，基于高等教育的社区环境中。该计划将指导受训者在妇科和乳房标本中诊断技能发展的专业知识与相关细胞病理学的整合，包括使用组织病理学，细胞遗传学和分子诊断方法。在已知专家的指导下，研究员逐渐承担逐步责任，并将参与教学居民和医学生。艺术辅助实验室的状态使研究员暴露于新的诊断和预后研究中。在快节奏的环境中，解剖病理学的分裂每年接受3,700多个妇科（包括概念和胎盘产物），1,400乳房和500例咨询病例。实际上，妇科和乳房病理学服务是所有手术病理学的第二大病例的家园。如果需要，则可以在围产期病理学，细胞病理学，分子病理学或细胞遗传学中获得选举月。研究员能够发展和扩大他们的调查技能，并有望参与转化研究项目，最终在会议上发表摘要或论文和/或演讲。部门赞助商的旅行旅行在全国会议上展示他们的作品。程序亮点：
对端到端加密云存储的正式处理
用户越来越多地将其数据存储在云中，从而受益于轻松访问，共享和冗余。为了确保外包数据的安全性即使是针对服务器折衷的，一些服务提供商已开始提供端到端加密（E2EE）云存储。使用此加密保护，只有合法所有者才能读取或修改数据。然而，最近对最大的E2EE提供商的攻击强调了这种新兴服务类型的稳固基础。在本文中，我们通过启动对E2EE云存储的正式研究来解决这一缺点。我们给出了正式的语法来捕获云存储系统的核心功能，从而捕获了该系统的构成交互协议的现实复杂性。然后，我们针对完全恶意服务器定义了基于游戏的安全概念，以确定云存储系统的机密性和完整性。我们对选择性和完全自适应的客户妥协进行处理。最近对E2EE云存储提供商的攻击来告知我们的概念。特别是我们表明，我们的语法足以捕获大型的核心功能，并且最近对它的攻击出现在违反我们的安全概念的情况下。最后，我们提出了一个E2EE云存储系统，该系统提供了所有核心功能，并且相对于我们的选择性安全性概念既有效又可以证明是安全的。在此过程中，我们讨论了将云存储安全性的挑战与其他端到端原始图相同，例如安全消息传递和TLS。
机器学习的复杂性 - 校准基准...
循环神经网络用于预测金融，气候，语言和许多其他领域的时间序列。储层计算机是一种特别容易训练的复发性神经网络形式。最近，引入了一台“下一代”储层计算机，其中内存跟踪仅涉及有限数量的先前符号。我们探讨了这个有趣的建议中有限记忆痕迹的固有局限性。fano的不平等现象的下限表明，在大型概率状态机器产生的高度非马克维亚过程中，具有相当长的内存轨迹的下一代储层计算机具有相当长的错误概率，其误差概率至少比最小可行的误差概率高约60％，以预测下一步观察。更普遍地，看来流行的复发性神经网络远远远远远远没有预测这种复杂的过程。这些结果突出了新一代优化的复发神经网络体系结构的需求。除了这一发现之外，我们为随机生成但复杂的过程提供了量度集合的结果。一个结论是，大型的概率状态机器（特别是大型机器）是为地面流动的复发性神经网络体系结构产生具有挑战性和结构上悬而未决的刺激的关键。
Francesco Tona，医学博士，博士Francesco Tona，医学博士，博士
描述专家心脏病专家外科医生在心脏病的诊断和治疗方面具有多年的经验。多年来，它一直在高辅助 - 体积的部门临床环境中运作，在该环境中，在高级，介入和电生理学活动的心脏病学活动中，以及在诊断和心脏衰竭和心脏衰竭治疗的重要活动中，作为系统性病理学的“遇见点”（免疫学，流变学，流变学，Neumologicy，Rheumogicity，Rheumalologicy，Rheumagicies，Rhemumyies。 此外，临床活动始终了解与心脏手术和复苏问题的每日相互作用，并且在较小程度上，血管和胸部在仪器诊断方面具有可取的技能，尤其是高级心脏病幽默的技能。 在临床，实验和转化研究方面拥有多年经验的医学研究人员。 专门研究心血管病理学，具有出色的方法论技巧和数据分析技能。 除临床领域的研究外，近年来，在大型的临床前建模方案中，旨在开发能够有效再现心脏疾病和人血管系统疾病中发生的状况的生理病理学模型的研究活动，并将其整合到生物信息形式的模拟平台中，并指示翻译线条，并已属于生物信息形成线条。多年来，它一直在高辅助 - 体积的部门临床环境中运作，在该环境中，在高级，介入和电生理学活动的心脏病学活动中，以及在诊断和心脏衰竭和心脏衰竭治疗的重要活动中，作为系统性病理学的“遇见点”（免疫学，流变学，流变学，Neumologicy，Rheumogicity，Rheumalologicy，Rheumagicies，Rhemumyies。此外，临床活动始终了解与心脏手术和复苏问题的每日相互作用，并且在较小程度上，血管和胸部在仪器诊断方面具有可取的技能，尤其是高级心脏病幽默的技能。在临床，实验和转化研究方面拥有多年经验的医学研究人员。专门研究心血管病理学，具有出色的方法论技巧和数据分析技能。除临床领域的研究外，近年来，在大型的临床前建模方案中，旨在开发能够有效再现心脏疾病和人血管系统疾病中发生的状况的生理病理学模型的研究活动，并将其整合到生物信息形式的模拟平台中，并指示翻译线条，并已属于生物信息形成线条。使用这种临床和实验性的多学科心脏病学方法以及生物统计学家，旨在通过克服每种实验建模方法的限制来验证从心脏病患者观察到的假设，回答临床问题，并在临床实践中具有实际翻译潜力。Padova经验，意大利设定了心脏病学诊所的2015年及副教授
Yolov9：使用可编程梯度信息学习要学习的内容
摘要。今天的深度学习方法着重于如何设计目标函数以使预测尽可能接近目标。同时，必须设计适当的神经网络体系结构。现有方法忽略一个事实，即当输入数据逐层特征转换时，会丢失大量信息。本文深入研究了信息瓶颈和可逆功能的重要问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深网所需的各种更改以实现多个目标。PGI可以为目标任务提供完整的输入信息来计算目标函数，以便可以获取可靠的梯度信息以更新网络参数。此外，设计了轻巧的网络体系结构 - 一般有效的层聚合网络（GELAN）。Gelan确认PGI在轻量级模型上取得了卓越的成绩。我们在MS可可对象检测数据集上验证了所提出的Gelan和PGI。结果表明，与基于深度卷积开发的状态方法相比，Gelan仅使用常规召集操作员来实现更好的参数利用。PGI可用于从轻量级到大型的各种型号。它可用于获取完整的信息，因此，与使用大型数据集进行预训练的最新模型可以实现训练范围的模型，比较结果如图1。源代码在https://github.com/wongkinyiu/yolov9上发布。
路线图高级仪器
封面封面是Nadesh Ligthart的“艺术创作”一词的定制版本。它说明了HTSM路线图高级仪器的动作计划。这些图像是基于先进的科学知识和共同创造的荷兰公司制造的高级仪器和市场产品：•ASI X射线，电子和离子摄像机，用于颜色X射线，电子显微镜，电子显微镜和质谱基于为高能物理学开发的技术开发的技术•cesine silicon silicon pore x-ray and poce poce x-ray and prompt interrantions promist intermitions范围••固定型材料，••材料•材料•材料，以•材料的固定量，覆盖量的固定量，覆盖量，•由高能水电构造制造的部分，也用于大型的真空系统，用于科学设备的大型真空系统光学11微米悬臂纤维纤维传感器基于荷兰微型技术和光纤研究MalvernPanalytical Medipix探测器，用于高能物理学，用于X射线散射仪和X射线散射仪的高能量nite;大学研究VDL/TNO支持ELT天文望远镜的主要镜子的支持结构以及Boessenkool Machinefabriek BV，Heinmade，Hositrad真空技术和Sumipro Insprosron lathing BV的产品。
通过虚拟反事实校准在社会智能理解中缓解LMM的语言偏见
社会情报对于了解复杂的人类表达和社会影响至关重要。虽然大型的多模型模型（LMM）在社会智能问题答案中表现出了显着的表现（SIQA），但由于在预训练阶段中基于文本的数据的独立流行，它们仍然倾向于产生依靠语言先验的回答，并依靠相关上下文。要解释LMM的上述语言偏见，我们采用了一个结构的因果模型，并认为反事实推理可以通过避免LMMS内部常识知识与给定的结论之间的虚假相关性来减轻偏见。但是，构建多模式反事实样本是昂贵且具有挑战性的。为了应对上述挑战，我们提出了一个输出d Istribution c校准网络，该网络具有v irtual c-osunterfactual（dcvc）数据。DCVC设计了一个新颖的外部分配校准网络，以减轻负面语言偏见的影响，同时保留有益的先验。扰动被引入LMMS的输出分布，以模拟从上下文中的分布的分布转移，该分布被用来构建相反的aug augs数据。在多个数据集上进行的实验证明了我们提出的方法的有效性和可实现性。
根据SEBI的第30条（上市义务和披露要求）条例，2015年（“ SEBI上市条例”），我们在此特此
Ahmedabad, January 06, 2025 : Gensol Engineering Limited (BSE: 542851, NSE: GENSOL), a prominent leader in the renewable energy sector specializing in solar power engineering, procurement, and construction (EPC) services, has secured a significant EPC contract from Renowned Public Sector Undertaking for Development of 275MW Solar PV Project at RE Solar Park, Khavda Rann of古吉拉特邦库奇（Kutch），总投标价值约为1061.97亿印度卢比（包括GST），包括O＆M三年。在评论开发方面，Gensol Engineering Ltd. Solar EPC（印度）首席执行官Shilpa Urhekar指出：“我们已经开始了Calander 2025年的高音。我们已获得古吉拉特邦Khavda Rann的Re Solar Park著名公共部门的著名公共部门业务。这种伙伴关系对我们具有巨大的价值，我们感谢如此大型的公司对我们的持续信任和信心。”作为一家骄傲的本土公司，我们全心全意地符合政府对印度对清洁和可持续能源需求不断增长的需求的愿景。我们的承诺是坚定不移的，我们不断努力在运营的所有方面做出有意义的贡献。通过利用创新技术并培养卓越文化，我们旨在在推进美国的能源景观方面发挥关键作用，并确保后代的绿色未来。