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使用交叉注意信号对大型语言模型进行微调模型的一种自我监督的强化学习方法
我们为不依赖于人类反馈的大型语言模型（LLMS）提出了一种新颖的增强学习（RL）框架。相反，我们的方法使用模型本身中的交叉注意信号来获得自我监督的奖励，从而指导对模型策略的迭代微调。通过分析模型在生成过程中如何“参加”输入提示，我们构建了及时的覆盖，重点和连贯性的度量。然后，我们使用这些措施来对候选响应进行排名或评分，提供了奖励信号，鼓励模型产生良好的一致，主题文本。在与标准策略梯度方法的经验比较和合成偏好模型的RL微调中，我们的方法在非RL基线的迅速相关性和一致性方面显示出显着的提高。虽然它尚未与完全监督的RLHF系统的性能相匹配，但它突出了使用最小的人类标记来扩展对齐的重要方向。我们提供了详细的分析，讨论潜在的局限性，并概述了将基于跨注意的信号与较少人类反馈相结合的未来工作。
在不同姿势下的外源空间注意力的触觉 - 视觉联系：心理物理学和ERP的收敛证据
空间注意力的机制优先考虑与其他位置相对于其他位置的感官信息。这些机制已通过多种方法进行了深入的研究，包括心理物理学，事件型大脑电位，功能成像和单细胞记录（例如，参见Parasuraman，1998年，有关所有这些方法的发现）。这项工作导致了许多可复制的发现和一些重要的区别。的秘密关注转移（例如Mangun，Hillyard和Luck，1993； Posner，1978）。刺激驱动的外源机制已与预期驱动的内源性机制区分开来（例如Hopfinger＆Mangun，1998; Jonides，1981; Posner，1978）。通常通过使用空间非预测的外围提示来研究前者，后者通过中央提示或指示可能目标位置的指令进行研究。两种形式的提示都可以在提示的位置带来性能优势，但是外源和内源性机制被认为在几种方面有所不同，包括其效果的时间过程（例如，外源性效应通常更短暂地遵循
请注意以下事项
申请编号REGISTERED NAME OF THE APPLICANTS 001 BHAVANASI SATYASANTHI 002 GAURAV ANIL DHANDE 003 MOHD MUZAKKIR ABDUL NAZIM 004 KUNUTHURU SIVAKUMAR 005 DEETI NAVEEN 006 SANDHYANA BOINI 007 ADALA AKHILA 008 PITLA SAIKIRAN 009 NALINI S 010 SUNILA 011 CHOPPARI ASHOK 012 RAMYA N 013 SUSHMA PRIYANKA CHIKULA 014 NAKKA ANJALI 015 BADDIPUDI BUEALA RATHNA KUMARI 016 RAMYA N 017 JAMPALA PRATHYUSHA 018 HITHASHREE DM 019 DHIRAJ 020 NERELLA ADITHYA 021 GUNDA VAISHNAVI 022 HONNAPPA 023 PUSHPANJALI 024 VAISHNAVI GUNDA 025 GAINI VAMSHI 026 VELLANKI KALYANI SREE KANYA 027 MEDUDHULA VEERANJANEYULU. 028 MD ASHFAQ 029 SUSHMA SM 030 NAVYA BYNU 031 RADHIKA SURESH JAKKAPPAGOL 032 TOSHANA YOGESH SAKHARE 033 SOWMYA KIRAN MK 034 SYEDA KARISHMA TABASSUM 035 M. DIVYA 036 BADISA PRATHIMA SAHITHI 037 LANKA SAHITHI 038 SANJANA 039 TADIPATRI SRINIVASA PAVAN 040 SAKKARA MADHU PRASAD GOUD 041 MEDISETTY SIVAKUMAR
基于EEG的听觉注意解码 - ESAT的主页
d∈Rlc×1，收集所有时间滞后和通道的所有解码器系数，以及x（t）= h x 1（t）t x 2（t）t x 2（t）t·x c（t）t c（t）
水下图像增强的多尺度级联注意网络
水下环境的复杂性以及水中的轻衰减和散射通常会导致水下图像中的质量降解，包括颜色失真和细节模糊。为了消除水下成像中的障碍，我们提出了一种基于级联注意网络MSCA-NET的水下图像增强方法。特别是该方法设计了一个注意引导的模块，该模块以串行和并行方式连接通道和像素的注意，以同时实现通道特征的重新填充和特征表示增强。之后，我们提出了一个多尺度特征集成模块，以捕获图像中不同尺度的信息和详细信息。同时，引入了残留连接，以通过从浅水功能中获取更详细的信息来帮助深度功能学习。我们在各种水下数据集上进行了广泛的实验，结果表明，与最新的水下图像增强方法相比，我们的方法仍然具有优势。
请注意Global中管理董事选举竞赛的规则...
近年来，由于股东行动主义的激增，公司管理与股东之间的关系越来越多。在美国，证券交易委员会（SEC）已对股东通信法规（包括通用代理规则）进行了回应。与此同时，日本的活动家运动显着增加，开发了一个替代招标框架，该框架最初是受美国系统启发的，但此后已演变为纳入独特的当地实践。本说明研究了美国和日本在代理规则下对“招标”方法之间的关键区别，分析了对股东和管理诉讼的监管限制，信息披露的作用以及促进股东参与投票权超出投票权的机制。通过在全球公司治理的背景下重新评估这些系统，本文提供了有关股东行动主义对监管实践的影响的见解，并提供了与美国和日本以外司法管辖区新兴行动主义有关的观点。
注意：使您的手机保持沉默。保持...
众议员卡罗尔·达比（Carol Dalby），主席辛迪·克劳福德（Cindy Crawford）众议员阿什利·哈德森（Ashley Hudson）众议员肯德·安德伍德（Kendon Underwood），副主席众议员妮可·乔伊（Nicole Clowney）众议员耶利米·摩尔（Jeremiah Moore）众议员Matthew J. ShepherdRep。AndredRep。AnderredRep。Andhewrep。And.Andredrep。JonS. Eubanks S. Eubanks Rian S. Brian S. Brian S. EvansRep。Step.Step.Steper。Pep.rep。Ept。斯科特·理查森（Scott Richardson）众议员贾斯汀·冈萨雷斯（Justin Gonzales）众议员乔伊·斯普林格（Joy Springer）
使用自我注意力增强心脏病预测...
心血管疾病（CVD）仍然是全球超过1700万枚死亡的主要原因。以高精度对心力衰竭的早期检测对于临床试验和治疗至关重要。患者将根据血压，胆固醇水平，心率和其他特征等特征将患者分为各种类型的心脏病。使用自动系统，我们可以通过分析其特征来为那些容易发生心力衰竭的人提供早期诊断。在这项工作中，我们部署了一种新型的基于自我发挥的变压器模型，该模型结合了自我发项机制和变压器网络以预测CVD风险。自我发项层捕获上下文信息并生成有效建模数据中复杂模式的表示。自我注意力的机制通过给输入序列的每个组成部分来提供一定程度的注意力重量来提供可解释性。这包括调整输入和输出层，结合更多层，并修改注意力过程以收集相关信息。这也使医生可以理解数据的哪些功能有助于该模型的预测。提出的模型在Cleveland数据集上进行了测试，克利夫兰数据集是加利福尼亚大学尔湾分校（UCI）机器学习（ML）存储库的基准数据集。将提出的模型与几种基线方法进行比较，我们达到了96.51％的最高准确性。此外，我们的实验结果表明，我们的模型的预测率高于其他用于心脏病预测的尖端方法的预测率。
Vandevelde，Eric D.Chris Whittaker 碳捕获项目的中游运输协议：关键问题和注意事项 Martie Kutscher ClarkChris Whittaker碳捕获项目的中游运输协议：关键问题和注意事项Martie Kutscher Clark
Martie以她能够处理新兴技术引起的新法律问题的能力而闻名，并提供了预期未来风险的战略顾问。她在将复杂的技术概念提炼成清晰，有说服力的论点方面使她成为了人们的追求 - 在需要对法院和事务调查员的复杂技术进行细微的解释的情况下，她的结果驱动的焦点和战略方法使她成为了塞里康谷（Silicon Valley）的许多知名公司的信任倡导者和顾问。