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密集的强化学习用于安全验证自动驾驶汽车
•自然主义驾驶环境下的AV测试需要高的经济和时间成本：安全性关键事件的罕见•密集的深入强化学习学习（D2RL）：删除非安全 - 关键态，并使信息密集•自然和对抗性驾驶环境（NADE）（NADE）的自动驾驶效率（NADE）进行了高度的测试•高度自动测试•高度自动驾驶型•在10到10次高度自动测试•驾驶型号•在10到5次范围内•在10到10次•提高了高度自动驾驶效果（•在10 3到10次）•高度自动驾驶范围•驾驶效率（•高度自动），并将其提高自动驾驶效率（inter），并在10 3至10次效果。 （ar）
关于建筑物，地区，运输和能源密集型工业的灵活性和解决方案的技术报告
未来的德国能源供应有望主要或完全依赖于可再生能源。这种能源系统将需要的主要挑战是风能和太阳能光伏（PV）发电厂的高度波动性质，具有巨大的昼夜和季节性波动。在平衡供求的所有策略中，应优先考虑在没有中间存储或转换的情况下的电子，因为它往往具有降低成本和提高效率的效果。[1]假设预计每年4000–5000 h的不足需求负剩余负载。仍然，国内可再生电力发电将在一年中大部分时间内无法满足需求。因此，电力进口，国家和国际网格扩展，能源存储，跨部门整合以及灵活性选项至关重要。绿色氢被设想为可以作为能量载体的关键作用，该能量载体可以桥接不同的部门并实现能量产生和使用的时间解耦。
资源密集型环境中的可扩展电路切割和调度......
摘要 —尽管量子计算发展迅速，但由于量子比特数和质量有限，当前系统在实际应用方面仍然受到限制。各种技术，如超导、离子阱和中性原子量子计算技术，正在向容错时代发展，但它们在可扩展性和控制方面都面临着一系列不同的挑战。最近的努力集中在多节点量子系统上，该系统连接多个较小的量子设备以执行更大的电路。未来的演示希望使用量子通道来耦合系统，然而目前的演示可以利用经典通信和电路切割技术。这涉及将大电路切割成较小的子电路，并在执行后重建它们。然而，随着量子比特和门数量的增加，现有的切割方法受到搜索时间过长的阻碍。此外，它们通常无法有效利用多节点系统中各种工作者配置的资源。为了应对这些挑战，我们引入了 FitCut，这是一种将量子电路转换为加权图的新方法，并利用基于社区的自下而上的方法根据资源约束（例如每个工作者的量子比特数）切割电路。FitCut 还包括一个调度算法，可优化工作者之间的资源利用率。FitCut 使用 Qiskit 实现并经过广泛评估，其性能明显优于 Qiskit 电路编织工具箱，将时间成本降低了 3 到 2000 倍，并将工作者端的资源利用率提高了 3.88 倍，实现了全系统 2.86 倍的改进。索引术语 — 电路切割、电路调度、分布式量子系统
对接受非密集型疗法治疗的2型糖尿病患者连续葡萄糖监测的覆盖范围：一种基于证据的决策方法
众多研究表明，用强化胰岛素治疗的Indi-DiDuals中连续葡萄糖监测（CGM）的临床益处（CGM）的临床受益。基于这些证据，CGM现在是这些糖尿病人群中个人的护理标准，并由商业和公共保险公司广泛覆盖。此外，美国糖尿病协会和美国临床内分泌学协会的最新临床指南现在认可CGM在接受非密集型胰岛素治疗治疗的个体中使用。，尽管越来越多的证据支持CGM使用用于接受较少胰岛素治疗或非胰岛素药物治疗的个体，但保险覆盖范围是有限或不存在的。此叙述性评论报告了最近的随机，观察和retro-
从密集点云到语义数字模型
正如建筑师向学生解释的那样，Jean-LouisChanéac于1963年探索了塑料“蜂窝寄生虫”的设计，并在1968年的“叛乱建筑宣言”中概述了。 Chanéac提议使用此类细胞将其作为代表的无政府状态解决方案，以实现住房需求和现代主义Archi讲述的压迫性单调。牢房将填充整个住房块，并用自主，可连接的房间扩展单个单元。宣言在讲法语的建筑世界的某个教派中被广泛阅读，1970年，一位名叫Marcel Lachat的建筑师在他在日内瓦的公寓的外墙上建造了一个牢房，将其配音为“ Bulle Pirate” - Pirate Bubble。这是拉查特（Lachat）的海盗泡沫投射到教室墙上的图像。
生成检索作为多向量密集检索
生成检索使用给定查询的序列到序列体系结构以端到端的方式生成相关文档的标识符。尚未完全理解生成检索和其他检索方法之间的关系，尤其是基于密集检索模型中匹配的方法之间的关系。先前的工作表明，使用原子标识符的生成检索等效于单载体密集的检索。因此，生成检索表现出类似于在使用层次语义标识符时，在树索引中类似于层次搜索的行为。但是，先前的工作仅关注检索阶段，而没有考虑生成检索的解码器内的深层相互作用。在本文中，我们通过证明生成检索和多向量密集检索共享相同的框架，以衡量与文档查询的相关性相同的框架。具体来说，我们研究了生成检索的注意力层和预测头，表明可以将生成检索理解为多向量密集检索的特殊情况。两种方法都将相关性计算为查询和文档向量的产品和对齐矩阵的总和。然后，我们探讨了生成检索如何应用此框架，采用不同的策略来计算文档令牌向量和对齐矩阵。我们已经进行了实验来验证我们的结论，并表明两个范式在其比对矩阵中表现出术语匹配的共同点。
的开发和验证诺夫图优于乍得2和CHA 2 DS 2 -VASC模型，用于预测左心房附件密集的自发回声
这些患者的抗凝治疗。在当前的指南建议和临床实践中，CHA 2 DS 2 -VASC（充血性心力衰竭或左心室功能障碍高血压，年龄≥75岁，糖尿病，中风，血管疾病，年龄65-74岁，年龄）模型是主要的中风预测模型（6）。在CHA 2 DS 2 -VASC模型中，人口特征和病史是主要变量，使其适合临床应用。然而，许多研究也表明该模型的预测价值有限（8,9）。左室附属血栓（LAAT）的脱离是AF患者中风的原因，而血栓形成不仅与全身因子有关，而且与心脏的局部血液动力学高度相关（10）。 这些左心房功能变量不包括在CHA 2 DS 2 -VASC预测模型中，该模型可能部分解释了其低预测性能。左室附属血栓（LAAT）的脱离是AF患者中风的原因，而血栓形成不仅与全身因子有关，而且与心脏的局部血液动力学高度相关（10）。这些左心房功能变量不包括在CHA 2 DS 2 -VASC预测模型中，该模型可能部分解释了其低预测性能。
occ-vo：通过基于3D占用率的视觉探针的密集映射用于自动驾驶
摘要 - 视觉进程（VO）在自主系统中起关键作用，主要挑战是相机图像中缺乏深度信息。本文介绍了OCC-VO，这是一个新颖的框架，该框架利用了深度学习的最新范围，将2D摄像机图像转换为3D语义占用，从而规定了传统的同时估计自我姿势和地标地点的需求。在此框架内，我们利用TPV形式将环绕摄像机的图像转换为3D语义占用。解决了这种转换所带来的挑战，我们专门为姿势估计和映射算法定制，该算法结合了语义标签滤波器，动态对象滤波器，最后利用Voxel Pfilter来维护一致的全局语义映射。对OCC3D-NUSCENES的评估不仅展示了成功率提高了20.6％，并且针对ORB-SLAM3的轨迹精度提高了29.6％，而且还强调了我们构建全面地图的能力。我们的实施是开源的，可在以下网址提供：https：//github.com/ustclh/occ-vo。
冷且密集的扰动QCD在非常强的磁性背景中
我们计算有限的baryon密度扰动QCD中的第一原理和非常高的磁场的压力，最多可达两循环和物理夸克质量。我们框架的有效性区域由M s≪μQ效应效率p给出，其中m s是奇怪的夸克质量，μQ是夸克化学电位，E是基本电荷，而B是磁场强度。我们在运行耦合中包括重新归一化量表的效果，αSðμq；效率EBpÞ，并运行奇怪的夸克质量。我们还讨论了手性限制中的简化。交换图有效地忽略的贡献允许为纯夸克磁铁的状态方程构建一个简单的分析模型，并在非常大的b值下计算其质量和半径。这些结果对扰动QCD的最大质量和相关半径的行为产生了限制。我们还讨论了极端磁场的磁袋模型。
利用虚拟密集连接提升视觉变换器的对抗性迁移能力
随着视觉变换器 (ViT) 的巨大成就，基于变换器的方法已成为解决各种计算机视觉任务的新范式。然而，最近的研究表明，与卷积神经网络 (CNN) 类似，ViT 仍然容易受到对抗性攻击。为了探索不同结构模型的共同缺陷，研究人员开始分析跨结构对抗性迁移能力，而这方面仍未得到充分研究。因此，在本文中，我们专注于 ViT 攻击，以提高基于变换器和基于卷积的模型之间的跨结构迁移能力。先前的研究未能彻底调查 ViT 模型内部组件对对抗性迁移能力的影响，导致性能较差。为了克服这个缺点，我们开展了一项激励研究，通过线性缩小 ViT 模型内部组件的梯度来分析它们对对抗性迁移能力的影响。基于这项激励研究，我们发现跳跃连接的梯度对迁移能力的影响最大，并相信来自更深块的反向传播梯度可以增强迁移能力。因此，我们提出了虚拟密集连接方法（VDC）。具体来说，在不改变前向传播的情况下，我们首先重构原始网络以添加虚拟密集连接。然后，在生成对抗样本时，我们通过虚拟密集连接反向传播更深层注意力图和多层感知器（MLP）块的梯度。大量实验证实了我们提出的方法优于最先进的基线方法，ViT模型之间的可迁移性提高了8.2%，从ViT到CNN的跨结构可迁移性提高了7.2%。