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循环神经网络中的对齐和倾斜动力学
神经活动与行为相关变量之间的关系是神经科学研究的核心。当这种关系很强时，这种关系被称为神经表征。然而，越来越多的证据表明，某个区域的活动与相关的外部变量之间存在部分分离。虽然已经提出了许多解释，但缺乏外部变量和内部变量之间关系的理论框架。在这里，我们利用循环神经网络 (RNN) 从几何角度探索神经动力学和网络输出何时以及如何相关的问题。我们发现训练 RNN 可以导致两种动态状态：动态可以与产生输出变量的方向一致，也可以与它们倾斜。我们表明，训练前读出权重大小的选择可以作为状态之间的控制旋钮，类似于最近在前馈网络中的发现。这些状态在功能上是不同的。斜向网络更加异质，并抑制其输出方向上的噪声。此外，它们对沿输出方向的扰动更具鲁棒性。至关重要的是，出于动态稳定性考虑，倾斜状态特定于循环（而非前馈）网络。最后，我们表明，在神经记录中，可以分离出对齐或倾斜状态的趋势。总之，我们的结果为通过将网络动态与其输出相关联来解释神经活动开辟了新视角。
MSCI气候巴黎对齐索引方法
o超过欧盟授权的法案中规定的最低技术要求，与与气候相关的财务披露工作组的建议（TCFD）3 o达到3 o的最大暗示温度升高为2.0°C的最大暗示温度上升为2.0°C，使用1.5°C使用1.5°C的气候风格，并使用聚集的累积级别的速度汇率''Mimsci and climations'' o的10％o o将指数暴露于极端天气事件引起的身体风险至少50％o o转移指数的重量来自面临气候过渡风险的公司到具有气候过渡机会的公司，使用MSCI低碳过渡得分，以及通过排除企业的燃油率越来越多的公司的体重来减少风险的变化的公司，从而减少了风险的变化。使用范围1、2和3排放评估为高碳发射器o与父母指数和低营业额相比，通过加权方案o增加了具有可靠碳降低目标的公司的权重。
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2025 Premier的编码挑战 - 课程对齐与...
数字技术中的学习重点是进一步发展计算思维中的理解和技能，例如对程序进行分类和概述；并越来越了解如何在家中，在学校和当地社区中使用数字系统并可以使用数字系统。到4年底，学生将有机会创建一系列数字解决方案，例如涉及用户选择的互动冒险，对简化的现实世界系统建模和简单的猜测游戏。在第3年和第4年，学生根据其组件探索数字系统，以及数字显微镜，相机和交互式白板等外围设备。他们收集，操纵和解释数据，发展对数据特征及其表示的理解。使用抽象的概念，学生使用诸如总结事实来推断结论等技术来定义简单的问题。他们通过文本和图表记录了简单的解决方案，并发展其设计技能，从最初遵循准备的算法到描述自己的支持分支（选项选择）和用户输入。他们的解决方案是使用适当的软件（包括使用图形元素而不是文本说明的视觉编程语言）实现的。，他们一般而言解释了他们的解决方案如何满足特定需求，并考虑社会如何使用数字系统以环境可持续的方式满足需求。在教师指导的情况下，学生识别并列出完成任务或项目所需的主要步骤。在在线环境中分享想法并进行交流时，他们对为什么要考虑受众的感受并运用班级同意的安全实践和社会协议的理解，以表现出尊重的行为。
对重建晶片的光刻处理的模具对齐
该实验的结果证明了Liteq 500工具在置换和旋转中检测，测量和纠正大偏移的能力，在与当前工业标准保持一致的同时，提供了亚微米的准确性。分析表明，可以通过优化对齐过程来实现吞吐量的重大改进。计划进行其他实验，以验证覆盖性能，并在Liteq 500上使用重建晶片进行叠加诊断的能力。初步估计表明，当覆盖要求不太严格时，可以实现更快的吞吐量。在未来的工作中，我们计划研究当前FO-WLP过程中所需的覆盖精度级别可实现的吞吐量。
与图神经网络有监督的生物网络对齐
结果：在这里，我们提出了Grana，这是对成对NA问题的监督NA范式的深度学习框架。使用图形神经网络，Grana利用网络内部的相互作用和跨网络锚链接来学习蛋白质表示并预测各种物种蛋白质之间的功能对应关系。Grana的主要优势是它的灵活性是整合多方面的非功能关系数据，例如序列相似性和直系同源关系，作为指导跨物种功能相关的蛋白质映射的锚定链接。评估由不同物种对之间的几个NA任务组成的基准数据集上的GRANA，我们观察到Grana准确地预测了蛋白质的功能相关性，并跨物种稳健地传递了功能注释，超过了许多现有的NA方法。当应用于人源化酵母网络上的案例研究时，Grana还成功发现了在先前研究中已记录的在功能上可替代的人类 - 透明蛋白对。
英国揭幕ZScaler功能和内部对齐
关于Zscaler Zscaler（NASDAQ：ZS），可以加速数字转换，以使客户更加敏捷，高效，弹性和安全。ZScaler Zero Trust Exchange通过将任何位置的用户，设备和应用程序安全地连接到网络攻击和数据丢失，以保护数千个客户免受网络攻击和数据丢失。分布在全球150多个数据中心上，基于SASE的零信任交换是世界上最大的内联云安全平台。在zscaler.com上了解更多信息，或在Twitter @zscaler上关注我们。
OECD DAC声明在新的 - 对齐的方法...
7。这些过渡应该是公正而公平的。正如其国家确定的贡献（NDCS），国民适应计划（NAPS），长期低温GHG排放发展策略（LTSS），减少灾害风险降低战略以及其他气候驻留国家计划中所表达的那样，它们将因国家 /地区的环境而异，并由发展中国家驱动，并由发展中国家领导。对于一些获得能源获取有限的发展中国家，可能会有额外的和混合的融资来跨越清洁有效的能源生产来源。对于其他发展中国家，向更可持续和有效的能源生产的过渡可能更长，包括低排放能源。在这些特殊情况下，我们应该支持最佳的可用选项。此支持应成为国家能源系统过渡计划的一部分，并反映巴黎协议目标。还必须考虑滞留资产和碳锁的风险。必须优先考虑更快的可再生能源和其他成本效益，高效和低排放技术选择的速度。
多模式分布对齐的分层最佳传输
在许多机器学习应用程序中，有必要通过对齐方式有意义地汇总不同但相关的数据集。最佳传输（OT）的方法将姿势比对作为差异最小化问题：目的是使用Wasserstein距离转换源数据集以匹配目标数据集，作为在对齐约束下的分歧度量。我们引入了OT的分层公式，该公式利用数据中的群集结构来改善嘈杂，模棱两可或多模式设置的对齐。为了以数值为单位，我们提出了一种利用sindhorn距离的分布式ADMM算法，因此它具有有效的计算复杂性，该计算复杂性与最大群集的大小四倍地缩放。当两个数据集之间的转换是统一的时，我们提供的性能保证可以描述何时以及如何使用我们的公式恢复群集对应关系，然后描述为这种策略的最坏情况数据集的几何形状。我们将此方法应用于合成数据集，该数据集将数据建模为低级别高斯人的混合物，并研究数据的不同几何特性对对齐的影响。接下来，我们将方法应用于神经解码应用中，其目标是预测猕猴主运动皮层中神经元种群的运动方向和瞬时速度。我们的结果表明，当数据集中存在聚类结构时，并且在试验或时间点之间保持一致，这是一种层次对齐策略，该策略利用这种结构可以提供跨域比对的显着改善。