随着解码步骤的数量增加,迭代非自回旋变压器的计算益处减小。作为一种补救措施,我们介绍了DI仍然是Untiple S Teps(Dims),这是一种简单而有效的蒸馏技术,以减少达到一定的翻译质量所需步骤的数量。截止的模型享有早期迭代的计算益处,同时从几个迭代步骤中保留了增强性。暗示着两个模型,即学生和老师。在多个解码步骤后,在老师通过缓慢移动的平均值跟随学生的同时,对学生进行了优化,以预测老师的输出。移动平均线使教师的知识更新,并提高了老师提供的标签的质量。在推断期间,学生用于翻译,并且不添加其他构成。我们验证了DIMS对在WMT'14 DE-EN的蒸馏和原始验证上获得7.8和12.9 BLEU点改进的各种模型的有效性。此工作的完整代码可在此处提供:https://github.com/ layer6ai-labs/dims。
通过国旗IDA制度进行化学疗法。在用Busulfan环磷酰胺(BUCY)体制进行骨髓脂肪条件后,他接受了人类白细胞抗原(HLA)匹配的同胞供体Allo-HSCT。环孢菌素和甲氨蝶呤作为标准移植物与宿主疾病(GVHD)预防。除了环孢菌素诱导的海质外,移植后的立即移植时期是平稳的,该海persension受抗高素质的控制。移植后六个月,他根据国立卫生研究院(NIH)分级(涉及皮肤,口腔和眼睛)的慢性GVHD,以局部类固醇为单位。免疫抑制剂被逐渐减少并在移植后24个月停止。移植两年后,他偶然发现他的血红蛋白和血细胞比容水平升高(►图1)。临床检查不明显。他被努力排除红细胞增多症的次要原因。他没有暴露于高海拔高度,血小板正常和总白细胞计数。外周涂片检查暗示着正型差异红细胞
摘要在增长和扩大不平等的背景下发生了COVID-19危机的气候危机和全球经济影响,这共同暗示着迫切需要一种新的环境可持续性和包容性的增长方法。对“清洁”创新的投资及其扩散是塑造这一点的关键,伴随着包括可持续基础设施在内的补充资产的投资,以及人类,自然和社会资本,这不仅将有助于实现净零温室气体的发电,而且还将改善个人的生产力,生活水平和个人的前景。在本文中,我们借鉴了有关创新主导的可持续增长的机遇,驱动因素和政策的理论和经验证据。我们强调了一套协调的长期政策和机构的重要性,这些政策和机构可以促进和促进私营部门在清洁创新和资产方面进行迅速和大规模的资产投资。这样做,我们从克里斯·弗里曼(Chris Freeman)在全系统创新驱动因素方面的工作中汲取了灵感,以及他通过重新定位增长来实现环境可持续性的早期愿景。
印度在2021 - 22年产生了历史最高的3.1572亿吨粮食(第四个AE),比以前的五年高2500万吨”(2016-17至2020-21)的平均粮食生产。园艺产量也达到了34163万吨的创纪录,在2020-21(最终)中增加了约703万吨(增长2.10%)。但是,尽管我们的农民和良好的政策带来了令人印象深刻的壮举,但仍需要做更多的事情来确保人们仍然可以使用营养食品。今年世界粮食日的主题,“没有人落后”是纳巴德一直致力于的哲学。健康不仅有益于个人,而且受益于国家。第五届全国家庭健康调查的发现表明,与营养有关的指标在我们许多州都恶化了。此外,全面的国家营养调查(2016-18)的发现强调了微营养营养不良的作用。这暗示着需要在印度农业中进行变革的变革,以改善生产,营养,环境和生活。
摘要:环境正在贬值,因为人类活动会导致全球变暖。碳足迹是大多数人不知道气候变化的原因之一。这完全关注气候行动;因此,这项研究旨在确定学生对缓解碳足迹的认识水平以及学生原产地之间的差异。使用定量描述性研究设计来解释通过Google表格分发给11级和12级STEM学生的问卷。通过加权平均值和t检验对获得的数据进行了分析,从而导致食物在其他类别中具有最低的加权平均值。此外,根据计算出的p值为0.95,来自城市和农村地区的学生在意识水平上没有显着差异。总体平均值暗示着学生对减轻碳足迹的了解。找到的数据为他们的碳足迹缓解食品消耗提供了建议的建议。同时,未来的研究人员可以增强他们对碳足迹的了解,主要是运输和关注成年受访者。关键字:环境;全球暖化;碳足迹;减轻;意识水平
摘要临床和神经科学研究表明,心理压力与健康和神经系统疾病的脑健康降低之间的联系,但尚不清楚介导途径是否相似。因此,我们在42名健康人员中应用了动脉固定的MRI压力任务,有56个具有多发性硬化症,并研究了区域神经压力反应,压力响应性区域的功能连通性与大脑时代的功能连通性之间的关联,而大脑年龄的预测误差,高度敏感的机器学习大脑健康生物标志物,以及两组中的一组。组之间的压力反应性没有差异。尽管脑年龄升高的预测错误表明患者的脑部健康状况较差,但前岛 - 枕皮层(健康人:枕骨;患者:梭状回)功能性连接性与两组的脑时代预测误差相关。最后,灰质也对跨组的区域脑时代做出了类似的贡献。这些发现可能暗示着一种常见的应激 - 脑健康途径,其影响在多发性硬化症中受到疾病特定的脆弱性因素的影响。
人工智能 (AI) 领域的加速发展暗示着需要将“信任”视为设计原则而不是选择。此外,基于人工智能的关键系统的设计,例如航空电子、移动、国防、医疗保健、金融、关键基础设施等,需要证明其可信度。因此,基于人工智能的关键系统必须由不同方(监管机构、开发商、客户、再保险公司和最终用户)出于不同原因从多个维度进行评估。我们可以称之为人工智能验证、监控、评估或审计,但在所有情况下,基本概念都是确保人工智能在其操作设计领域内表现良好。此类评估从开发的早期阶段开始,包括定义系统的规范要求、分析、设计等。信任和可信度评估必须在系统生命周期的每个阶段考虑,包括销售和部署、更新、维护或内部。预计只有在建立可信度的技术措施与使用和开发人工智能的组织的治理和流程规范相结合的情况下,才能在人工智能系统中建立完全的可信度。应用社会科学和人文科学 (SSH) 方法和原则来处理人与人工智能的互动,并帮助在设计和评估中实现(道德)价值观,
我们提出了一个根据脑电图 (EEG) 记录诊断脑部疾病的通用框架,其中使用来自正常健康脑状态的 EEG 数据训练生成模型,随后检测这些信号的任何系统性偏差。我们将该框架应用于首次自发性癫痫发作之前的潜在癫痫发生的早期诊断。我们将早期诊断问题表述为无监督异常检测任务。我们首先训练对抗自动编码器,以学习具有强加先验分布的正常 EEG 数据的低维表示。然后,我们根据记录后一小时内的一秒数据样本数量定义异常分数,其重建误差和它们的潜在表示与强加先验分布的原点的距离超过某个阈值。我们的结果表明,在啮齿动物癫痫模型中,从诱发脑损伤后到第一次自发性癫痫发作发生,平均重建误差随时间增加。这暗示着一个长期的致癫痫过程,这个过程会在几周内逐渐改变脑电图信号的特征。总的来说,我们证明了无监督学习方法可用于自动检测长期发生的大脑活动模式的系统性漂移。这种方法可能适用于其他神经或精神疾病的早期诊断,为及时干预打开大门。
摘要 - 深处增强学习(DRL)是一种强大的机器学习范式,用于生成控制自主系统的代理。但是,DRL代理的“黑匣子”性质限制了其在现实世界中关键应用程序中的部署。为代理行为提供强大保证的一种有前途的方法是使用神经Lyapunov屏障(NLB)证书,该证书是通过系统中学的功能,其属性间接地暗示着代理的行为。但是,基于NLB的证书通常很难学习,甚至更难验证,尤其是对于复杂的系统。在这项工作中,我们提出了一种新颖的方法,用于培训和验证基于NLB的离散时间系统证书。具体来说,我们引入了一种证书组成的技术,该技术通过策略性地设计一系列证书来简化高度复杂系统的验证。当通过神经网络验证引擎共同验证时,这些证书提供了正式的保证,即DRL代理都实现了其目标并避免了不安全的行为。此外,我们引入了一种用于证书过滤的技术,该技术大大简化了生成正式验证的证书的过程。我们通过案例研究证明了我们的方法的优点,该案例研究为DRL控制的航天器提供了安全性和livesice保证。
一年前,俄罗斯入侵乌克兰,乌克兰战火四起,这是武装冲突对当地居民或周边居民影响的日常体现。俄罗斯对乌克兰的战争当然不是目前世界上唯一正在进行的武装冲突。然而,无处不在的画面促使人们近乎实时地反思战争的性质——过去、现在和未来。这种反思包括持续审查旨在保护平民或至少减轻平民所受伤害的法律、政策和方案的适用性。也许在这种反思中首先会出现以下问题:什么是保护?什么得到保护?第一个问题最接近的答案可以在联合国 (UN) 政策文件《联合国维持和平行动中的平民保护》中找到。正如其标题所示,该文件侧重于维持和平行动,强调“没有联合国范围内的‘保护平民’定义”,但“有一个共同的目标……保护平民免受人身安全的风险和威胁。” 1 [强调补充。] 虽然这项政策没有进一步定义身体完整性,但它暗示着保护民众免受身体伤害。这种身体完整性伤害可能来自武器、人身/性暴力、疾病或暴露。类似的平民保护和伤害减轻概念延伸到武装冲突,并被编入国际人道主义法/武装冲突法 (IHL/LOAC)。 2 Karolina MacLachlan 博士于 2022 年 6 月为北大西洋公约组织 (NATO) 网站撰文,也强调了平民保护,并总结如下: