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![arxiv：2312.12468v2 [cs.cv] 2024年4月2日](/simg/b\ba7bbb0213cc4fedecf3901be3dccd7c46ee96ad.webp)
arxiv：2312.12468v2 [cs.cv] 2024年4月2日
生成AI的最新进展具有显着的图像和视频编辑，尤其是在文本及时控制的背景下。最新的方法主要依赖于扩散模型来完成这些任务。但是，基于扩散的方法的计算需求是实质的，通常需要大规模配对数据集进行培训，因此挑战了实际应用程序中的部署。为了解决这些问题，本文将基于文本的视频编辑任务分为两个阶段。首先，我们利用预先训练的文本到图像扩散模型以零击的方式同时编辑一些密钥帧。第二，我们引入了一个名为MaskInt的高效模型，该模型是建立在非自动性掩蔽的生成变压器上的，并使用中等框架的结构指导专门研究了编辑的密钥帧之间的框架。实验性恢复表明，我们的面具具有基于扩散的方法的可比性，而显着改善了推理时间。这项研究为基于文本的视频编辑提供了实用的解决方案，并显示了该域中非自动掩盖的生成变压器的潜力。
右脑，左脑，AI大脑 - 多伦多
这项研究是研究人员努力了解技术在短期内如何影响工人的悠久历史的一部分。问题“这次有不同吗？”提出每一个新的技术浪潮。过去与技术驱动的自动化时期类似，这一代人AI采用的一个潜在结果是增加了工作两极分化，而中等技能的侵蚀（通常称为常规任务，这些任务通常由高中学位的工人执行，但少于四年的年度后学位和中等收入工作）和中级工作。5 6自动化的工作两极分化倾向于通过工作流离失所和工资不平等产生经济不平等。但是，很少有研究研究AI如何在工作场所中增强技能和任务，从而减少更广泛的员工队伍之间的时间，错误和技能差距。7特别是，在AI使用可以转化为生产率的增长：自动化（接管任务和/或降低成本），任务互补性（提高不完全可自动性的任务的生产力），加深自动化（增加已经自动化的任务的生产力），以及创建新任务的任务，并提高生产率），并确定了四个通道。8
通过罕见的短链脂肪酸性细菌的财团，增强了肠道微生物组营养不良和减轻DSS诱导的结肠炎
已经假设抽象的不同大脑系统来处理8个竞争以产生行为的“专家”。在增强学习中，两个通用过程，一个无模型的9（MF）和一个基于模型的（MB），通常被建模为代理（MOA）的混合物（MOA）和10个假设，以捕获自动性与审议之间的差异。但是，静态MOA无法捕获11个策略的变化。为了研究这种动态，我们提出了12个代理的隐藏马尔可夫模型（MOA-hmm），同时从一组代理中学习了13个动作值，以及基本“隐藏”的时间动态，即随着时间的推移，代理贡献中14个捕获转移。将此模型应用于大鼠的多步，15个奖励指导的任务，揭示了会议内策略的进展：从最初的16 MB探索到MB剥削，并最终降低了参与度。被推论的状态17预测任务过程中响应时间和OFC神经编码的变化，这表明18个状态正在捕获动力学的实际转移。19
机器学习的药品销售预测
摘要：这项研究探讨了机器学习策略估算药品协议的适当性，并显示了对四个计算的比较研究：随机森林，梯度增长，长期记忆（LSTM）和自动性综合运动平均值（ARIMA）。现实世界中的药物交易信息用于评估使用测量值的预定计算的先见优先执行，例如残酷绝对误差（MAE），均方误差（MSE）和根残酷平方误差（RMSE）。结果表明，LSTM击败了其他计算，完成了最大的900个MAE，13000的MSE和113.96的RMSE。此外，该研究对不同部门的有先见之明分析和机器学习的后续进展进行了全面调查，计算医疗保健，供应链给药，背部和自然支持性。这些发现强调了进步分析在推动关键决策，优化资产分配以及缓解药品交易中的危险方面的变革潜力。向前迈进，将机器学习驱动的确定模型集成到组织程序中将继续彻底改变制药行业，并为可维护的开发和进步扫清道路。
动态强化学习揭示了奖励学习过程中战略的时间依赖性转变
已经假设抽象的不同大脑系统来处理8个竞争以产生行为的“专家”。在增强学习中，两个通用过程，一个无模型的9（MF）和一个基于模型的（MB），通常被建模为代理（MOA）的混合物（MOA）和10个假设，以捕获自动性与审议之间的差异。但是，静态MOA无法捕获11个策略的变化。为了研究这种动态，我们提出了12个代理的隐藏马尔可夫模型（MOA-hmm），同时从一组代理中学习了13个动作值，以及基本“隐藏”的时间动态，即随着时间的推移，代理贡献中14个捕获转移。将此模型应用于大鼠的多步，15个奖励指导的任务，揭示了会议内策略的进展：从最初的16 MB探索到MB剥削，并最终降低了参与度。被推论的状态17预测任务过程中响应时间和OFC神经编码的变化，这表明18个状态正在捕获动力学的实际转移。19
动态强化学习揭示了奖励学习过程中战略的时间依赖性转变
已经假设抽象的不同大脑系统来处理8个竞争以产生行为的“专家”。在增强学习中，两个通用过程，一个无模型的9（MF）和一个基于模型的（MB），通常被建模为代理（MOA）的混合物（MOA）和10个假设，以捕获自动性与审议之间的差异。但是，静态MOA无法捕获11个策略的变化。为了研究这种动态，我们提出了12个代理的隐藏马尔可夫模型（MOA-hmm），同时从一组代理中学习了13个动作值，以及基本“隐藏”的时间动态，即随着时间的推移，代理贡献中14个捕获转移。将此模型应用于大鼠的多步，15个奖励指导的任务，揭示了会议内策略的进展：从最初的16 MB探索到MB剥削，并最终降低了参与度。被推论的状态17预测任务过程中响应时间和OFC神经编码的变化，这表明18个状态正在捕获动力学的实际转移。19
这将受到伤害：天气异常，供应链压力和通货膨胀，WP/24/79，2024年4月
摘要：随着气候变化的加速，极端天气事件的频率和严重性预计会恶化，并对世界各地的生态系统，物理基础设施和经济活动产生更大的不利影响。本文研究了天气异常如何影响全球供应链和通货膨胀动态。在1997 - 2021年期间，使用六个大型和多样化的经济体（中国，欧元区，日本，韩国，英国和美国）的每月数据，我们实施了一个结构性矢量自动性模型，并记录了天气异常可能会破坏供应链，随后导致通货膨胀压力。我们的结果基于高频数据，对替代性估计方法的鲁棒性表明，这些影响在各个国家 /地区各不相同，具体取决于天气冲击的严重性和供应链中断的脆弱性。天气冲击对供应链和通货膨胀动态的影响可能会随着气候变化的加速变化而变得更加明显，这种变化可能会产生非线性影响。这些发现具有重要的政策影响。中央银行家应考虑天气异常对供应链和通货膨胀动态的影响，以防止第二轮影响和对通货膨胀期望的脱身。更直接地，政府可以为气候变化改编以加强关键基础设施，从而最大程度地减少供应链中断。
生成边缘化模型
我们引入了边缘化模型（M A MS），这是一个新的生成模型系列，用于高维离散数据。他们通过明确建模所有诱导的边际分布来提供可扩展和灵活的生成建模。边缘 - ization模型可以通过神经网络的单个正向通行的Arbi-Trary边缘概率快速近似，该概率克服了任意边缘推理模型的主要局限性，例如任何阶段的自动性自动化模型。MS还解决了在基于能量的训练的概述下，在训练任何阶段生成模量中遇到的可伸缩性瓶颈，在基于能量的培训的概述下，其目标是将学习分布与给定的DESIER概率匹配（由无标准的对数字概括性函数（例如能量或奖励功能）指定）。我们提出了学习边际的可扩展方法，该方法基于“边缘化自洽”的概念。我们将提出模型对各种离散数据分布（包括图像，文本，物理系统和分子）的有效性，以实现最大可能性和基于能量的培训设置。a MS在评估两个设置的边缘概率时达到了宏伟的加速顺序。对于基于能量的培训任务，M MS可以超出先前方法的规模，使高维问题的任何阶段生成型。代码可在github.com/princetonlips/mam上找到。
能源研究与社会科学-Fraunhofer -Publica
全自动车辆（最喜欢）可以改变基于私人汽车的移动性或“自动行动”，但最喜欢影响的方向是不确定的，并依赖于消费者。我们通过对加拿大不列颠哥伦比亚省的34个新车购买者进行半结构化访谈，调查消费者对最爱的反应及其与自动性的关系。首先，我们通过练习来评估消费者的反应，参与者设计他们的“理想下一辆车”，在最爱与常规车辆（CV）选项之间进行选择。我们发现，在有可能出售的最爱并包括方向盘的情况下，三分之二的参与者比CVS更喜欢最爱。第二，我们对成绩单数据进行定性内容分析，以调查消费者在访问私人拥有和共享最爱后使用自动化的参与。我们采用了消费者“自动化参与”的概念框架，考虑了对汽车拥有和住宅位置的偏好，汽车使用情绪，符号和社会观念以及社会规范。我们发现，少数参与者期望拥有更少的汽车或更改访问最爱后的住宅偏好。结果还表明，最喜欢的是，在很大程度上重现了汽车所有权的象征性和社会意义。与这些结果形成鲜明对比的是，几个特别的iPant期望最爱减少对整个社会的自动化影响。我们得出的结论是，采用最爱可以重现现有的消费者参与，并讨论对运输排放和政策的影响。
一套基础模型捕获了密码子之间的上下文相互作用
图1：Encodon和Decodon的概述：A）已从NCBI基因组数据库中提取了5000种物种的6000万个编码序列，并用于预先培训Encodon和Decodon基础模型。b）绝大多数数据（98.7％）由细菌编码序列组成。显示了NCBI中非细菌编码序列的分裂构成的饼图。c）NCBI基因组数据库中编码序列长度（密码子数）的直方图。我们将2048用作由Encodon和Decodon支持的最大序列长度，并考虑到所示的分散量以覆盖超过99.8％的序列。d）我们使用蒙版语言建模（MLM）目标仔细研究了Encodon，其中序列的一部分被损坏/掩盖了，并且该模型必须在给定其余的令牌（即上下文）。decodon是一种有条件的生成变压器模型，它通过将序列生物体作为第一个输入令牌来提供可控的编码序列生成。我们在汇总的编码序列中，用因果（自动性）语言建模目标进行了训练，其中每个序列都用特殊的有机体令牌培养。旋转位置自我注意事项均在Encodon和Decodon块中使用。e）3个ecdodons和2个解码，比例不同（即可训练参数的数量）已在NCBI基因组数据库的汇总语料库上进行了超过1,000,000个优化步骤的预训练。