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康斯坦丁·多夫罗利斯
我们从神经科学（“连接组学”）了解到，大脑总体上是一个非常稀疏的网络，具有相对较小的局部密集神经元簇。这些拓扑特性对于大脑高效、稳健地运行以及以分层模块化方式处理信息的能力至关重要。另一方面，我们今天使用的人工神经网络非常密集，甚至是完全连接的，至少在连续层之间是如此。此外，众所周知，深度神经网络高度参数化：修剪研究表明，通常可以消除 90% 的连接（权重）而不会显着降低性能。然而，修剪通常是在密集网络训练之后进行的，这只会提高推理过程的运行时效率。前面的观点表明，我们需要设计稀疏神经网络的方法，无需任何训练，在训练后其性能几乎与相应的密集网络一样好。本次演讲将首先介绍一些修剪文献的背景，无论是在训练之后还是在训练之前。然后，我们将介绍一种最近提出的（ICML 2021）方法，称为 PHEW（具有更高边权重的路径），该方法在训练之前创建稀疏神经网络，并且可以快速学习并很好地概括。此外，PHEW 不需要访问任何数据，因为它仅取决于给定网络架构的初始权重和拓扑。
使用隐藏的马尔可夫模型和
滚动元件轴承的健康管理对工业资产的生产力，可靠性和降低成本的重要性越来越重要。早期故障检测是健康管理的关键支柱，这是不断发展的预后和健康管理理念的一部分。本文提出了一种故障检测方法，该方法首先将从轴承检测到的振动信号分割为重叠块。然后将主成分分析应用于分段信号。数据分割和主成分分析的组合是一种信号处理方法，可捕获振动信号的二阶结构。该方法通过训练隐藏的马尔可夫模型，该模型使用处理的信号，其中k均值聚类应用于设置隐藏的马尔可夫模型的状态参数数量。最后，训练有素的隐藏马尔可夫模型与合适的测试一起使用，通过处理实时振动数据来评估轴承健康降解。该方法已在俄亥俄州辛辛那提大学的智能维护系统中心提供的轴承测试床数据集上进行了测试。实验结果表明，所提出的方法优于此数据集的最新方法和基准结果。
使用马尔可夫链模型
摘要：本研究改善了基于马尔可夫链的光伏耦合储能模型的方法，以服务于更可靠和可持续的电源系统。在本文中，提出了两个马尔可夫链模型：嵌入的马尔可夫和吸收马尔可夫链。嵌入式马尔可夫链的平衡概率完全表征了在某个时间点的系统行为。因此，该模型可用于计算重要的测量值，以评估电池完全放电时的平均可用性或概率等系统。此外，还采用吸收马尔可夫链来计算预期的持续时间，直到系统无法满足负载需求，并且一旦系统中安装了新电池，就可以进行故障概率。结果表明，满足3个九（0.999）的最佳条件，平均负载使用率为1209.94 kWh，是储能系统容量为25 mW，光伏模块的数量为67,510，这是安装和操作成本的最佳储能。同样，当初始充电状态设置为80％或更高时，可用的时间稳定超过20,000 h。
圣奥瑟夫 - 教区
禧年当地的接待空间 2024 年 5 月 9 日，教皇方济各以“Spes non confundit”敕令宣布 2025 年为普通禧年。他提醒我们“朝圣是每个禧年活动的基本要素”，并且“在来年，希望的朝圣者必将踏上古老和更现代的路线，以充分体验禧年”（Spes non confundit，5）。在这则敕令中，除了罗马的圣门和禧年教堂之外，我们的教皇还指出了在当地打造接待空间以激发希望的重要性。以下地点将被视为圣年的禧年教堂——从 2024 年 12 月 29 日开始，到 2025 年 12 月 28 日结束。波士顿圣十字大教堂 — 东波士顿至圣救世主教堂 — 波士顿圣克莱门特圣体圣殿 — 劳伦斯圣玫瑰圣殿 — 洛厄尔圣约瑟夫工人圣殿 — 塞勒姆圣约翰保罗二世慈悲圣殿 — 梅德福圣安德烈·普颜 (圣克莱门特教堂) — 霍利斯顿法蒂玛圣母圣殿 — 马尔伯勒圣母无玷始胎教堂 — 欣厄姆圣保罗教堂 — 布罗克顿圣帕特里克教堂 如果您想阅读大主教办公室的完整信息，您可以在所有入口处的桌子上找到一份副本。
法夫地方经济概况 2022-2023
注：经济不活跃者是指 16 岁及以上的无工作、过去四周未找工作和/或未来两周无法开始工作的人，即他们既未就业也未失业。由于该地理层面的样本量较小，应谨慎看待委员会地区的经济不活跃率。因此，对于委员会地区，给出了 2019 年和 2022/23 年的平均比率；法夫和苏格兰的比率是截至 2023 年 6 月的 12 个月。
Milrem机器人技术在Riyadh举行的世界防御秀上展示了他们最先进的机器人车
Themis战斗UGV提供了对机动单位的高精度直接支撑，并充当力乘数。配备了Wahaj的自动稳定，双枪蝎子远程控制的武器站（RCWS），高级传感器和控制系统，Themis Combat combat ugvs允许UNITS允许单位在最大的支架距离内评估和吸引敌人，从而提高力量保护和增加。
马尔可夫决策过程的结构评估
马尔可夫决策过程 (MDP) 为在不确定的情况下对顺序决策进行建模提供了一个广泛的框架。MDP 有两种类型的变量：状态变量 st 和控制变量 dr，它们都按时间 t = 0、1、2、3 .... , T 进行索引，其中时间范围 T 可能是无穷大。决策者或代理可以用一组原语 (u, p, ~) 表示，其中 u(st, dr) 是代表代理在时间 t 的偏好的效用函数，p(st+ 1Is, d,) 是代表代理对不确定未来状态的主观信念的马尔可夫转移概率，fit(0, 1) 是代理在未来时期内折现效用的比率。假设代理是理性的：它们的行为遵循最优决策规则 d t = (~(St)，该规则求解 vr(s) - max~ Eo { E r o fltu(s,, d,)l So = s}，其中 Ea 表示对由决策规则 6 引起的受控随机过程 {s,,dt} 的期望。动态规划方法 min9 提供了一种建设性的过程，用于计算 6，使用价值函数 V r 作为“影子价格”，将复杂的随机/多周期优化问题分散为一系列更简单的确定性/静态优化问题。