XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自我
自我评估报告 - ICT - 孟买
我们将创造并维持一种有利于抓住一切机会萌发新知识的氛围。我们将传授的教育将使我们的学生能够设计出新的解决方案，以满足社会各阶层在材料和能源方面的需求，同时保护环境和节约自然资源。我们的努力虽然远远超出了课堂的范围，但旨在提高公共福利，我们传播知识的尝试将扩展到更大的多学科和跨学科平台，以进行研究、发现、技术开发、服务行业和创业，这与印度成为福利国家的愿望一致。我们将让科学家和工程师与其他学科的专业人士合作，以找到更好的解决方案。我们将为所有学生打下坚实的基础，鼓励他们成为我们的大使，参与他们选择在国家和国际层面为社会服务的专业活动。通过我们的愿景，我们将服务于专业和社会，努力作为一个团队达到顶峰，最终成为年轻一代的榜样。 12. 机构负责人和 NBA 协调员（若指定）的联系信息：
文件编号SR-CBOEBZX-2024-112）2025年3月11日自我...
9规则19b-4（e）（1）规定，自我监管组织（“ SRO”）对新的衍生证券产品的上市和交易不被认为是拟议的规则更改，根据规则19B-4款（c）（1）的规则19B-4款，如果委员会根据委员会批准了第19条（b）的列表，该列表批准了第19条（b）的列表（b），该列表（b）的列表（b）the the traber ot the trul ot the Pruros of Act of Act octro octro oct oct octro oct octro oct octro oct octro oct octro octro octro octro octro的列表。新的衍生证券产品和SRO具有针对产品类的监视计划。根据本规则14.11（n）的规定，交易所提出了新规则14.11（n），以建立多级ETF的通用清单标准，允许根据豁免规则6C-11的豁免权，根据投资公司的豁免第6C-11条，该法案允许提供多个级别的ETF类别，以提供交换级别，以提供交换级别的款项，以提供交换级别的款项，并分享了一类，以供应额外的交易所。基金。因此，根据拟议规则14.11（n）列出的多级ETF将不需要根据规则19b-4进行单独的规则更改，然后才能在交易所列出和交易。
自我评估报告 - ICT - 孟买
我们将创造并维持一种有利于抓住一切机会萌发新知识的氛围。我们将传授的教育将使我们的学生能够设计出新的解决方案，以满足社会各阶层在材料和能源方面的需求，同时保护环境和节约自然资源。我们的努力虽然远远超出了课堂的范围，但旨在提高公共福利，我们传播知识的尝试将扩展到更大的多学科和跨学科平台，以进行研究、发现、技术开发、服务行业和创业，这与印度成为福利国家的愿望一致。我们将让科学家和工程师与其他学科的专业人士合作，以找到更好的解决方案。我们将为所有学生打下坚实的基础，鼓励他们成为我们的大使，参与他们选择在国家和国际层面为社会服务的专业活动。通过我们的愿景，我们将服务于专业和社会，努力作为一个团队达到顶峰，最终成为年轻一代的榜样。 12. 机构负责人和 NBA 协调员（若指定）的联系信息：
提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功，但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同（例如，段落）。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干？段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号，例如句子顺序，局部关键字，修辞结构等。以此为动机，这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是，该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题，我们提出了一个自我监督的文本计划，该计划可以预测首先说出的内容（内容预测），然后使用预测的内容指导验证的语言模型（表面实现）。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现，名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字，总体发电质量也会提高。
互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。
视频的自我监督和自适应的面部聚类
1。一种自我监督的模型登录方法，仅取决于正面匹配对以改善面部嵌入。2。面部聚类的基于深度学习的相似性度量，该指标会自动适应给定模型的学习嵌入空间。3。不需要任何用户输入参数的全自动视频面聚类算法。4。发布电影脸聚类基准数据集，称为MoviefaceCluster，该数据集提供了电影域中存在的极端挑战的面部聚类场景。
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。
foddc-生物多样性自我评估表-2024年2月-v2 (1).docx
免责声明：本表格无法涵盖所有受保护物种及其可能受影响的所有情况。受保护物种相关法律适用于所有情况，申请人/开发商有责任确保受保护物种及其栖息地不会因开发而受到影响。如果在开发过程中发现受保护物种，必须停止工作，并在继续进行任何特殊预防措施之前，咨询合格（具备适当资格和/或经验）的生态学家和/或自然英格兰委员会，包括是否需要豁免许可证。
egoexolearn：用于桥接异步自我
抽象能够将他人的活动映射到自己的观点中，即使从很小的时候就开始是一种基本的人类技能。迈向理解这种人类能力的一步，我们介绍了EgoExolearn，这是一个大规模的数据集，该数据集在过程之后模仿人类的演示，在该过程中，个人在执行以exentric-exentric-view示范视频为指导的任务时记录了以自我为中心的视频。关注日常援助和专业支持中的潜在应用，Egoexolearn Conconconconconconconconconconcons conconce concection和示范视频数据涵盖了在日常生活场景和专业实验室中捕获的120小时的120小时。与视频一起，我们记录了高质量的凝视数据并提供了详细的多模式注释，并构建了一个游乐场，用于建模人类从不同观点桥接异步程序动作的能力。为此，我们提出了基准，例如跨视图协会，跨视图行动计划和跨视图所引用的技能评估以及详细的分析。我们期望EgoExolearn可以作为跨越观点弥合行动的重要资源，从而为创建能够通过在现实世界中观察人类进行缝隙学习的AI代理铺平了道路。数据集和基准代码可在https：//github.com/opengvlab/egoeexolearn上找到。
在游戏设计中运用自我决定理论
结果................................................................................................................................................ 20