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将气候变化嵌入研究和政策的宏观经济分析
•国家或年级，年际温度变化（Dell，Jones and Olken 2012; Burke，Hsiang and Miguel，2015年； Nath，Ramey和Klenow，2023年； Kotz等；2024）•全球平均年际温度变化（Bilal和Danzig，2024）•El-Nino驱动的变化（Callahan and Mankin，2023）•全球，低频温度变化（Bastien-Olvera等人（Bastien-Olvera等）2022）
经验的生物嵌入：表观遗传学的底漆
生物嵌入会发生时，生活经历会改变生物学过程以影响以后的生活健康和福祉。尽管存在广泛的相关数据，但仍支持表观遗传机制（例如DNA甲基化基础生物学嵌入）的观念，但缺乏因果数据。我们描述了特定的表观遗传机制及其在经验生物嵌入中的潜在作用。我们还考虑了基因组，表观基因组和基因表达之间的细微关系。我们将生物学嵌入到其复杂性中的生物学嵌入到表观遗传景观的能力受到了多种因素的影响而具有挑战性和复杂性。这些包括细胞类型，年龄，经验时机，性别和DNA序列。分子分析和表观基因组编辑的最新进展，再加上比较动物和人类纵向研究，应使该领域能够从相关性分析过渡到因果分析。
用图嵌入神经网络的自适应布局分解
摘要 - 已广泛研究了多个图案布局分解（MPLD），但是到目前为止，还没有在结果质量和效率方面主导其他人的分解器。这种观察促使我们探索如何适应为给定布局图的最合适的MPLD策略，这是无聊的，仍然是一个空旷的问题。在本文中，我们提出了一个基于图形卷积网络的布局分解框架，以获取布局的图嵌入。图形嵌入式用于图库构造，分解器选择，图形匹配，针迹去除预测和图形着色。此外，我们设计了一种纯粹取决于传递图形神经网络的快速非针迹布局分解算法。实验结果表明，我们基于图的嵌入式框架可以在广泛使用的基准测试中实现最佳分解，即使与快速但非最佳的启发式方法相比，运行时也可以下降。
在人工智能 (AI) 系统中嵌入价值观
摘要 欧盟人工智能高级专家组和 IEEE 等组织最近制定了在设计和部署人工智能 (AI) 时应遵守的道德原则和 (道德) 价值观。这些包括尊重自主性、不恶意、公平、透明、可解释性和问责制。但我们如何确保和验证人工智能系统确实尊重这些价值观？为了帮助回答这个问题，我提出了一种解释，用于确定何时可以说人工智能系统体现了某些价值观。这种解释将体现的价值观理解为旨在将这些价值观嵌入此类系统的设计活动的结果。人工智能系统在这里被理解为一种特殊的社会技术系统，它与传统的社会技术系统一样，由技术产品、人类代理和机构组成，但此外还包含人工智能代理和某些技术规范，用于规范人工智能代理与系统其他元素之间的交互。讨论了在人工智能系统中嵌入价值观的具体挑战和机遇，并总结了一些更好地在人工智能系统中嵌入价值观的经验教训。
使用混合量子嵌入粒子跟踪数据
摘要。与目前的 LHC 实验综合体相比，CERN 的高亮度大型强子对撞机 (HL-LHC) 的复杂性和数据量将显著增加。因此，由于同时发生的碰撞次数和随之而来的探测器占用率增加，重建粒子轨迹的任务将变得更加复杂。为了识别粒子路径，HEP.TrkX 项目及其后继项目 Exa.TrkX 正在探索图神经网络等机器学习技术。两者都显示出有希望的结果并降低了问题的组合性质。我们团队先前的结果证明了应用量子图神经网络根据探测器的命中重建粒子轨迹的成功尝试。通过在嵌入空间内以有意义的方式表示训练数据，可以获得更高的整体精度。这已通过应用经典 MLP 包含在 Exa.TrkX 项目中。因此，属于不同轨迹的命中对被推开，而属于相同轨迹的命中对则保持靠近。我们探索了包含相对较少量子比特的变分量子电路在嵌入任务中适用于 NISQ 设备的适用性，并展示了初步结果。
生成数据集增强的域间隙嵌入
本文通过利用大型预训练模型来探讨合成数据的潜力，尤其是在面对分布变化时。al-尽管生成模型的最新进展已经阐明了跨分布数据发生的几项先前的作品，但它们需要模型调整和复杂的设置。为了绕过这些缺点，我们介绍了主要的g a a a a a a a a embeddings（doge），这是一个跨分布的插件语义数据augpection框架，几乎没有射击设置。我们的方法以潜在形式提取源和所需数据分布之间的差异，然后引导生成过程，以补充无数多种合成样本的训练集。我们的评估是在几个射击范式下进行亚种群偏移和三个领域适应方案进行的，表明我们的多功能方法改善了各个任务的性能，需要进行动手干预或复杂的调整。Doge铺平了毫不费力地生成遵循测试分布的现实，可转让的合成数据集的道路，从而加强了下游任务模型的现实世界效率。
查询意见的语言图像融合嵌入e- ...
相关性模块在电子商务搜索中起着基本作用，因为他们负责根据用户查询从数千个项目中选择相关产品，从而增强用户的体验和效率。传统方法根据产品标题和用户查询来计算相关性得分，但是单独的标题中的信息可能不足以完全删除产品。一种更通用的方法是进一步利用产品图像信息。近年来，视觉语言预训练模型在许多情况下都实现了令人印象深刻的恢复，这些模型将构图的研究利用将文本和vi-sual特征映射到关节嵌入空间中。在电子商务中，一种常见的做法是根据预先训练的模型，使用电子商务数据进一步微调模型。但是，性能是最佳的，因为视觉语言预训练模型缺乏专门为查询设计的一致性。在此过程中，我们提出了Q uery-a an an a an an a a a guage i mage f usion e mbedding，以应对这些挑战（Query-Life）。它利用基于查询的mul-timodal融合来根据产品类型有效地合并图像和标题。在方面，它采用查询感知的模态对准来增强产品的全面表示的准确性。此外，我们设计了Genfilt，它利用大型模型的发电能力过滤出虚假的负样本，并进一步改善模型中对比度学习任务的整体性能。实验表明，查询寿命的表现优于现有基准。我们进行了消融研究和人类评估，以验证查询寿命内每个模块的效率。此外，查询生活已在Miravia搜索1
嵌入量子内核的表达性 - refubium
抽象在内核方法的背景下建立了量子和经典机器学习之间最自然的联系之一。内核方法依赖于内核，它们是生活在大特征空间中的特征向量的内部产物。量子核通常通过明确构建量子特征状态然后采用其内部产品（此处称为嵌入量子核）来评估。由于通常在不明确使用特征向量的情况下评估经典核，因此我们想知道表达嵌入量子内核的表现方式。在这项工作中，我们提出了一个基本问题：所有量子内核是否可以表示为量子特征状态的内部产物？我们的第一个结果是阳性：调用计算普遍性，我们发现，对于任何内核函数，始终存在相应的量子特征图和嵌入量子内核。该问题的操作阅读越多，就与有效的结构有关。在第二部分中，我们正式化了有效嵌入量子内核的普遍性问题。对于移位不变的内核，我们使用随机傅立叶特征的技术表明它们在所有内核的广泛类别中是通用的，这些核允许有效的傅立叶采样变体。然后，我们将此结果扩展到了一类新的所谓构图内核，我们显示的还包含了最近在最近的作品中引入的预测的量子内核。在证明了嵌入量子内核的普遍性以用于移位不变和组成内核之后，我们确定了朝向新的，更外来和未开发的量子核族的方向，如果它们与有效嵌入量子核相对应，则仍然保持开放。
ngspice 电路模拟器 - 独立并嵌入 KiCad
10 有关 PDK，请参阅 https://www.ihp-microelectronics.com/services/research-and-prototyping-service/fast-design-enablement/open-source-pdk 有关模型，请参阅 https://github.com/dwarning/VA-Models
双曲线与欧几里得的嵌入在几次学习中
最新的表示学习研究表明，层次数据将自己带入双曲线空间中的低维和高度信息的表示。但是，即使双曲线嵌入在图像识别方面也收集了，它们的优化也容易出现数值障碍。此外，与传统的Eu-Clidean特征相比，尚不清楚哪种应用将受益于双曲线的隐性偏见最大。在本文中，我们专注于原型双曲神经网络。尤其是，双曲线嵌入的趋势会在高维度收敛到庞加尔e球的边界，并且对这对几乎没有的分类具有影响。我们表明，在常见的双曲半径上获得双曲线嵌入的最佳射击效果。与先前的基准结果相反，我们证明了配备有欧几里德指标的固定radius编码器可以实现更好的性能，而与嵌入式维度无关。