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World File Search System结构化分析
问题结构化方法在群体决策过程中的有效性研究
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FCA消费税 - 花旗市场结构化产品价值...
•产品批准 - 确定和评估特定的价值考虑因素，例如产品的性质，质量，局限性，收益。•产品设计和结构前交易 - 产品的组成部分，质量方面，相关费用和收费以及市场上的类似产品被视为结构过程的一部分。•产品信息提供 - 有关产品提供的信息的信息（包括基本招股说明书和发行条款）和密钥
结构化符号音乐生成的多代理增强学习
摘要。使用具有符号表示的深度学习方法生成结构化的音乐，这是一项艰巨的任务，因为音乐元素之间的复杂关系定义了音乐构成。音乐的象征性表示，例如MIDI或乐谱音乐，可以通过以允许操纵和分析的格式编码音乐来帮助克服其中的一些挑战。但是，音乐的象征性表示仍然需要对音乐概念和理论的解释和理解。在本文中，我们提出了一种方法，该方法利用多代理系统（MAS）和强化学习（RL）进行象征性音乐生成。我们的模型主要集中于Music结构。它以较高的抽象水平运行，使其能够捕获长期的音乐结构和依赖性。我们将RL用作学习范式，人类用户作为音乐专家，以促进代理商对全球依赖和音乐特征的学习。我们展示了RL代理如何学习和适应用户的喜好和音乐风格。此外，我们介绍并讨论了在音乐发电领域中进行代理学习和适应和分布问题解决方案的方法的潜力。
RE：结构化慢性病管理（CDM）计划 - 第3阶段
虚拟/面对面的Desmond（糖尿病教育和持续诊断的糖尿病教育和自我管理）是一个6小时的教育计划，该计划在整天或2天的时间内提供了6个小时。它是由糖尿病护士和糖尿病营养师促进的。为参与者提供了有关糖尿病的最新信息；了解如何管理糖尿病的实用技能；讨论食物选择，监测，运动，药物和预防并发症。他们得到了在管理糖尿病方面获得技能和信心的支持。此程序在Sligo，Leitrim和South Donegal的许多位置提供，如果需要，几乎可以提供。作为计划参与者的一部分，他们有自己的血液和血压结果。血液结果，并讨论了建议的目标。请考虑与营养师转介的1-1任命，因为那些可能会遇到群体参与的人，例如识字能力差，语言障碍。
大脑神经网络中的结构化信息表示模型
摘要 人类可以在抽象层面上进行推理，并将信息构建为抽象类别，但其背后的神经过程仍然未知。最近的实验数据表明，这可能涉及大脑的特定子区域，从中可以解码结构信息。基于这些数据，我们引入了组装投影的概念，这是在一般脉冲神经元网络中将结构信息附加到内容的一般原理。根据组装投影原理，结构编码组装会出现，并通过赫布可塑性机制动态地附加到内容表示上。该模型为解释大量实验数据提供了基础，也为模拟大脑的抽象计算操作提供了基础。
大型语言模型的结构化最优脑修剪
海量的参数和计算需求阻碍了大型语言模型 (LLM) 的广泛应用。网络剪枝为该问题提供了一个实用的解决方案。然而，现有的 LLM 剪枝工作主要集中于非结构化剪枝或需要剪枝后微调。前者依靠特殊硬件来加速计算，而后者可能需要大量的计算资源。在本文中，我们介绍了一种无需再训练的结构化剪枝方法，称为 SoBP ( S structured O ptimal Brain P runing)。它利用全局一阶信息来选择剪枝结构，然后用局部贪婪方法对其进行细化，最后采用模块重构来减少信息丢失。我们在 8 个不同的数据集上对来自 3 个 LLM 系列的 14 个模型的有效性进行了评估。实验结果表明 SoBP 优于当前最先进的方法。
金属增材制造的超可扩展表面结构化策略......
金属增材制造 (AM) 为众多应用中优化设备的开发提供了无与伦比的设计自由度。使用 AlSi10Mg 等非传统铝合金的要求使得金属增材制造的合理微/纳米结构化具有挑战性。本文开发了相关技术，并研究了控制最常见金属增材制造材料 AlSi10Mg 微/纳米结构化的基本机制。合理设计了一种表面结构化技术，以形成以前未探索过的双层纳米级结构，从而实现极低的粘附性、出色的抗冷凝洪水能力和增强的液气相变。使用冷凝作为演示框架，结果表明，与最佳薄膜冷凝相比，双层纳米结构的传热系数高出 6 倍。研究表明，AM 纳米结构最适合限制液滴，同时减少粘附性以促进液滴分离。通过与过去报告的数据进行广泛的对比，我们发现，在高过饱和条件下，使用传统铝无法实现所展示的传热增强效果，这进一步激发了对 AM 纳米结构的需求。最后，事实证明，广泛的 AM 设计自由度与最佳 AM 纳米结构方法的协同组合可以提供具有出色热性能和功率密度的超紧凑冷凝器。
人工智能（AI）相关技术趋势分析（深度学习的定位）
与人工智能相关的专利分布在广泛的技术领域，但我们发现它们集中在某些专利分类中。因此，使用 JP-NET 的“专利地图 -> 专利分类制表”功能，按照专利分类和关键词对已识别的出版物进行制表，并在每个级别（类/子类/主组/子组/部署符号/卷号）进行制表，以识别分布不均匀的区域。
使用环境DNA分析技术的生物调查 - 原理，当前状况和前景 -
环境DNA分析吸引了作为一种创新技术，可以补充生态研究的全面和复杂性。环境DNA是从活生物体释放到土壤，水和大气等环境的DNA碎片。通过分析从环境样本中收集的环境DNA，可以澄清居住的生物的类型，数量和多样性。在过去的几年中，使用环境DNA的生物调查迅速扩散，因为与以前的调查相比，人力资源和成本负担要低得多，并且对生态系统没有负担。其中，已经检查了用于获取样品，数据处理方法以及利用所获得的栖息地信息数据的各种方法的方法，并且在所有领域（例如环境评估）中积极执行应用程序，超出了研究范围。该报告将介绍MIFISH方法的原理和前景，该方法促进了环境DNA技术的传播，以及将环境DNA分析应用于环境研究的示例，并对其可能性产生了鸟眼的看法。
![人工智能治理中的结构化透明度 [arxiv 版本]](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d500f55d902ad5cd4a2b7001a1a8702b1812d6bf.png)
人工智能治理中的结构化透明度 [arxiv 版本]
隐私增强技术的发展在减少数据交换和分析中隐私与性能之间的权衡方面取得了巨大进展。类似的结构化透明度工具可以通过提供外部审查、审计和源验证等功能对人工智能治理有用。将这些不同的人工智能治理目标视为一个信息流系统很有用，以避免部分解决方案和治理中的重大差距，因为本文中提到的人工智能治理用例所需的软件堆栈可能存在大量重叠。当将系统视为一个整体时，这些不同的人工智能治理解决方案之间的互操作性的重要性就变得清晰起来。因此，在这些标准、审计程序、软件和规范落实到位之前，将人工智能治理中的这些问题视为一个系统至关重要。123