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World File Search System编码表示
编纂的图像 - Interspectifs＆Chema Palacios
图像已接管了这个词。 div>现在，动词是语言，在屏幕上显示为编码表示。 div>神经元网络，LLM（大型语言模型）和生成网络的最新发展改变了数字创建过程，而Milestone Steyerl提到的图像不再是指事实或有形的现实，而是指概率。 div>因此，这些程序的学习过程是由代码，消息，测试和错误喂养的，导致我们集体无意识的平均图像或融合的产生。 div>因此，编码的图像，有症状的图像使您可以解决对社会技术网络（例如可能的行为，信息和关系）的不同反思。 div>
Solaredge GO移动申请指南
Solaredge GO提供了一个地图视图，用于在地图上监视车队。此视觉表示使您可以分析车队的整体性能并快速确定警报。地图引脚指示站点的位置，颜色编码表示警报影响。当多个站点在附近时，它们会被分组为集群。要查看各个站点，请放大地图。点击销钉显示网站卡，其中包含详细信息，包括站点名称，站点图像，警报数量，KWP和地址。该网站卡还提供了查看站点，获取指示和共享的选项。
使用量子计算进行过程应用程序
抽象量子计算（QC）承诺在计算速度中具有变换的飞跃，这可能允许解决以前无法实现的大规模复杂优化问题。虽然QC有效地解决了二次无约束的二进制优化（QUBO）问题，但解决连续变量的问题仍然具有挑战性。为了解决这个问题，我们设计了一个框架来解决涉及整数和持续决策变量的混合构成二次约束二次编程（MIQCQP）优化问题。在我们的框架中，我们通过一元和二进制编码表示连续和整数变量，并使用它们将MIQCQP转换为QUBO。这样做，我们消除了需要使用经典计算来解决子问题的任何混合经典量词方案的需求。然后，我们使用量子退火技术解决QUBO。我们通过解决一些测试问题来证明框架的实用性。
基于原子向量和深度学习的超导体临界温度预测
摘要：本文提出一种结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）的混合神经网络（HNN）来提取材料的高级特征用于超导体的临界温度（T c）预测。首先，通过从材料计划（MP）数据库中获取73,452个无机化合物并构建原子环境矩阵，通过对原子环境矩阵进行奇异值分解（SVD）得到87个原子的向量表示（原子向量）。然后，利用所得原子向量按照超导体化学式中原子的顺序实现超导体的编码表示。使用12,413个超导体训练的HNN模型的实验结果与三种基准神经网络算法和多种机器学习算法进行了比较，采用了两种常用的材料表征方法。实验结果表明,本文提出的HNN方法能有效提取超导体原子间的特征关系,对T c 的预测具有较高的准确率。
可扩展替代建模的多余残留神经过程
多保真替代建模旨在通过结合来自多个来源的数据来学习最高保真度的准确替代物。传统方法几乎不能扩展到高维数据。深度学习方法利用基于神经网络的编码器和解码器来提高可扩展性。这些方法在不包括相应的解码器参数的情况下共享跨保真度的编码表示。这阻碍了推理的表现，尤其是在分布外的sce-narios中，当最高的保真度数据具有限制性域覆盖范围时。为了解决这些限制，我们提出了多余的残差纽约过程（MFRNP），这是一种新型的多保真替代建模框架。mfrnp可以以最高的忠诚度为较低的保真度和地面真相的凝聚输出之间的残余模型。汇总将解码器引入分享步骤，并优化了较低的保真度解码器，以准确捕获前保和交叉信息。我们表明，MFRNP sigsig-在学习偏微分方程和现实世界中的建模任务方面表现出了最先进的表现。我们的代码在以下网址发布：github.com/rose-stl-lab/mfrnp。
lanvikd：以自我为中心动作识别的跨模式语言知识蒸馏
通过分析以自我为中心的视频的分析，抽象理解人类行动是智能代理人的理想能力，并且是一个最近越来越受欢迎的研究领域。到目前为止，大多数以自我为中心的（视频）动作识别（EAR）的方法，即，根据预定义的自然语言描述（动作）对给定的视频剪辑进行分类的任务，代表目标动作类（标签）使用一个hot编码，从而忽略了某些动作之间的任何关系或相似性。这项工作的目标是通过利用预先训练的语言模型中编码的先前存在的知识来增强视觉模型的概括能力。具体来说，我们提出了一个语言知识蒸馏框架，以将预训练的语言模型对动作（文本中表达）的知识（在文本中表达）提高到视觉模型。我们不使用标签的单热编码表示，而是将所有动作类别（由语言模型构成）的概率分布作为教学信号。我们的实验表明，我们的框架根据Epic-Kitchens，Something of Something V2等基准获得了EAR的性能和泛化能力。
基于深度学习的乳腺癌亚型分类模型
摘要。乳腺癌长期以来一直是女性死亡的主要原因。由于能够记录基因表达数据的 RNA 测序工具的出现，现在诊断、治疗和预后已成为可能。分子亚型与制定临床策略和预后密切相关，本文重点介绍如何使用基因表达数据将乳腺癌分为四种亚型，即 Basal、Her2、LumA 和 LumB。在第 1 阶段，我们提出了一种基于深度学习的模型，该模型使用自动编码器来降低维数。通过使用自动编码器，特征集的大小从 20,530 个基因表达值减少到 500 个。该编码表示被传递到第二阶段的深度神经网络，以将患者分为四种乳腺癌分子亚型。通过部署第 1 阶段和第 2 阶段的组合网络，我们已经能够在 TCGA 乳腺癌数据集上获得 0.907 的平均 10 倍测试准确率。所提出的框架在 10 次不同的运行中都相当稳健，如分类准确度的箱线图所示。与文献中报道的相关工作相比，我们取得了有竞争力的结果。总之，所提出的基于两阶段深度学习的模型能够准确地对四种乳腺癌亚型进行分类，突出了自动编码器推断紧凑表示的能力和神经网络分类器正确标记乳腺癌患者的能力。