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World File Search System收敛
二次正规化线性程序的定量收敛
具有二次正则化的线性程序由于其在最佳运输方面的应用而引起了新的兴趣：与熵正则化不同，平方惩罚导致最佳运输耦合的近似值稀少。众所周知，当正则化参数趋于零时，在任何多层层上的四个正规化线性程序的解会收敛到线性程序的最小值解决方案。但是，该结果仅是定性的。我们的主要结果通过指定正规化参数的确切阈值来量化收敛性，然后正则化解决方案还求解线性程序。此外，我们在阈值之前绑定了调节解的次优性。这些结果与大规模正规化制度的收敛速率相辅相成。我们将一般结果应用于最佳传输的设置，在那里我们阐明了阈值和次级次要性如何取决于数据点的数量。
矢量allen -cahn方程向多相平均曲率流的定量收敛
摘要。相位模型（例如Allen-CaHn方程）可能会引起几何形状的形成和演变，这种现象可以在适当的缩放方案中进行严格分析。在其尖锐的界限限制下，已经猜想了具有n 3不同最小值的电势的矢量allen-cahn方程，以通过多相平均曲率流量来描述分支接口的演变。在目前的工作中，我们在两个和三个环境维度和适当的一类潜在的情况下给出了严格的证据：只要存在多态度平均曲率流的强大解决方案，就可以解决矢量allen-cahn方程，并具有良好的初始数据汇总到多型固定固定构型固定端口的限制范围内的范围范围范围的弯曲范围范围范围的范围，我们甚至建立了收敛速度。”1 = 2 /。我们的方法基于Allen-Cahn方程的梯度流结构及其限制运动：基于用于多相平均曲率流的最新概念“梯度流校准”的概念，我们引入了矢量allen – Cahn方程的相对熵的概念。这使我们能够克服其他方法的局限性，例如避免需要对艾伦 - 卡纳操作员进行稳定性分析，或在积极时为能量的其他收敛假设。
CMIP6偏见的驱动器驱动器。第一部分：北半球 多样性对未来大西洋热带的影响... 北极云对Noresm2气候模型中冰的微物理过程的敏感性 无线电掩盖建模实验（Romex） 季节性气候异常对预期的厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）的影响如何？ 大平流层水蒸气的长期气候影响 在非沉积层云中控制夹带和液态水对气雾扰动的过程 2022年气候状态：北极-AMS期刊 通过地形PV梯度抑制中尺度涡流混合 气候变化评估的新热应力指数 北大西洋上从海洋到大气的多年代变化：桥梁的扰动势能 海洋热收敛和北大西洋多年代热含量变异性 深度学习模拟器对区域气候模型预测的可转让性和解释性：未来应用的观点
摘要：气候模型代表热带风暴轨迹的能力对于提供有用的预测至关重要。在先前的工作中，发现北半球的热带风暴轨迹的表示已从耦合模型比较项目（CMIP）的第5阶段改善。在这里，我们通过将仅大气模拟（AMIP6）与历史库型模拟（CMIP6）进行了对比，从而研究了CMIP第6阶段模型中的剩余和持久偏差。对AMIP6和CMIP6模拟的比较表明，冬季跨北部Paci -fean的耦合模拟中海面温度（SST）的偏见改变了大气温度梯度，这与风暴轨迹的赤道偏置有关。在北大西洋中，旋风在耦合的模拟中没有足够的杆子传播，该模拟部分是由格陵兰岛南部的冷SST驱动的，从而减少了潜在的热量。在夏季，中亚和藏族高原的过度加热会降低当地的斜压性，导致更少的气旋形成并从中国东部传播到耦合和大气中的模拟物中。当规定SST时，耦合模型中描述的几种偏差大大减少。例如，北极风暴轨迹的赤道偏置显着减少。然而，在CMIP6和AMIP6中，其他偏见都显而易见（例如，夏季东亚的轨道密度密度和循环发生的持续降低）与其他过程有关（例如，土地表面温度）。
补偿抽样，以改善扩散模型的收敛性
摘要。扩散模型在图像一般方面具有出色的质量，但以一定的代价。迭代denoising需要许多时间步骤来产生高保真图像。由于目标数据的初始不准确重建，重建误差的积累至关重要的限制。这会导致质量降低，收敛速度较慢。为了解决这些问题，我们提出了补偿抽样，以指导生成目标领域。我们引入了一个用U-NET实施的薪酬术语，该薪酬添加了可忽略的培训间接费用。我们的方法是灵活的，我们将其在基准数据集Cifar-10，Celeba，Celeba-HQ，FFHQ-256和FSG上的无条件生成，面对介绍和面对外划分中的应用。我们的方法始终从图像质量方面产生最先进的结果，同时加速了在训练过程中以最高数量级收敛的转化过程。
网络和安全收敛的需求
没有转换以实现网络和安全性收敛。这是一个转型之旅。和所有需要时间的旅程一样，您需要利益相关者的买入，快速获胜的途径表现出ROI以及成功的路线图。，但团队陷入了消防模式，没有带宽来推动变化的带宽。他们也可能没有观点来实现与网络和安全性不同所需的范式转变。第三方可以帮助您将北极星置于您的视野，创建路线图，确定快速胜利和里程碑，并根据最佳实践和帮助您这样的其他企业的经验来告知正在进行的旅程。他们不仅可以帮助解决技术决策，而且可以帮助人们和过程。这包括调整或提升角色，并将资源重定向到推动业务成果的更多战略项目。
通过收敛条件加速人机交互以实现法学硕士解释
本文探讨了使用大型语言模型 (LLM) 加速人机交互的问题。它通过考虑 LLM 的难以形式化的认知语义解释，超越了可解释人工智能 (XAI) 的传统逻辑范式。XAI 沉浸在一个混合空间中，在交互过程的数字化过程中，人类和机器具有关键的区别。作者的收敛方法确保了使 XAI 有目的性和可持续性的条件。该方法基于逆问题解决方法、认知建模、遗传算法、神经网络、因果循环动力学和特征形式实现。事实证明，决策者需要为信息处理创建独特的结构条件，使用 LLM 来加速集体问题解决的收敛。这些实施已在情境中心的集体战略规划期间进行。这项研究有助于在经济、科学和技术领域的许多分支中推进可解释的 LLM。
讲座5 - 扩散模型及其收敛
在上一个讲座中，我们解释了具有L噪声水平的退火Langevin算法的想法。当噪声水平的数量趋向于无穷大时，我们本质上以不断增长的噪声水平扰动数据分布。首先研究退火的Langevin算法的连续类似物的收敛是很自然的，这是一个连续的时间随机过程。特别是，我们专注于[SSDK + 20]的脱氧扩散概率建模。它具有一个正向过程，该过程会生成扰动的数据分布，而反向过程将噪声转化为µ的新样本。与[CCL + 22]中的符号一致，我们同时使用Q：= µ和µ进行目标度量，以及x 1，。。。，x n用于I.I.D.Q的样品。Q的样品。
关于蒙特卡洛乐观政策迭代的收敛性
蒙特卡洛（MC）方法是一种用于增强学习问题的技术。它们通过平均与环境相互作用的完整互动中的所有状态平均样本回报来工作。尽管有应用，但尚未完全理解它们的收敛性。操作性策略迭代是MC方法的一种变体，具有一些附加约束，可以保证融合到最佳解决方案。但是，现有的证据不是最直接的证据，通常是从难以访问的出版物中引用的结果。本论文是对该主题的文献回顾，在一个地方完全介绍了融合的原始证明。它还讨论了简化证明的尝试的尝试，为将来的研究提供了可能的方向。
AI和Synthe C Biology的收敛
摘要Arɵ -fimial Intelligence（AI）和SyntheɵC生物学的融合迅速加速了生物学发现和工程的速度。AI技术，例如大型语言模型和生物设计工具，正在为工程生物学系统提供自动设计，构建，测试和学习周期。这种融合有望向民主党生物学，并解锁从医学到环境可持续性的跨领域的新颖应用。但是，它还围绕可靠性，双重使用和治理带来了重大风险。AI模型的不透明度，劳动力的支票以及当前监管框架的过时性质在确保负责任的发展方面面临着挑战。需要紧急的AʃEnɵon来更新治理结构，将人类的监督整合到越来越多的自动化工作中，并促进了不断增长的生物工程社区的责任文化。只有通过解决这些问题，我们才能意识到AI驱动的Synthecly生物学的变换，而Miɵgaɵ则具有其风险。