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World File Search System蒸馏
基于聚多巴胺/羟基磷灰石纳米线的双层膜用于光热驱动膜蒸馏
完整作者列表： Cao, Sisi；华盛顿大学圣路易斯分校，机械工程与材料科学系 Wu, Xuanhao；华盛顿大学圣路易斯分校，能源、环境与化学工程 Zhu, Yaguang；华盛顿大学圣路易斯分校，能源、环境与化学工程 Gupta, Rohit；华盛顿大学圣路易斯分校，机械工程 Tan, Albern；华盛顿大学，能源、环境与化学工程系 Wang, Zhongyang；华盛顿大学圣路易斯分校，能源、环境与化学工程 Jun, Young-Shin；华盛顿大学，能源、环境与化学工程 Singamaneni, Srikanth；华盛顿大学，机械航空航天与结构工程系
自动注释中的知识蒸馏：具有LLM生成培训标签的监督文本分类
计算社会科学（CSS）的实践通常依靠人标记的数据来调查监督的文本分类器。我们评估了研究人员使用来自生成大语言模型（LLM）的替代培训标签增强或替换人类生成的培训数据的潜力。我们介绍了推荐的工作流程，并通过复制14个分类任务和测量性能来测试此LLM应用程序。我们采用了来自高影响力期间CSS文章的新型英语文本分类数据集。由于这些数据集存储在受密码保护的档案中，因此我们的分析不太容易受到污染问题。对于每项任务，我们将使用GPT-4标签的监督分类器进行了比较，并用人类注释进行了微调的分类器，并与GPT-4和Mismtral-7b的标签进行了微调，并以较少的镜头在上下文中学习。我们的发现表明，在LLM生成的标签上微调的监督分类模型与通过人类注释者的标签进行了微调的模型相当。使用LLM生成标签的微调模型可以是构建监督文本分类器的快速，高效且具有成本效益的方法。
具有非对称噪声的量子密钥分发协议的密钥率
我们考虑了在系统中存在非均匀噪声时，在最简单的量子密钥分发协议（即 BB84 和六状态协议）中实现的渐近密钥速率。我们首先观察到较高的量子比特错误率并不一定意味着较低的密钥速率。其次，我们考虑具有优势蒸馏的协议，并表明使用具有较高量子比特错误率的基础来生成密钥会很有优势。然后，我们讨论了优势蒸馏和纠缠蒸馏协议之间的关系。我们表明，将优势蒸馏应用于由具有较高量子比特错误率的基础中的测量结果形成的比特串与 Deutsch-Ekert-Jozsa-Macchiavello-Popescu-Sanpera [ Phys. Rev. Lett. 77, 2818 (1996) ] 的二对一纠缠蒸馏协议密切相关。最后，我们讨论了这些结果对量子密钥分发实现的意义。
FGIS性能验证了黄曲霉毒素测试套件 - 更新2/ ... div>
有机溶剂提取：玉米，大麦，糙米，玉米胚芽，玉米/大豆粉，玉米/大豆混合物，蒸馏剂干谷物（DDG），蒸馏剂和溶解谷物（DDGS），Hominy，Hominy，Hominy，Millet，Millet，Millet，Oat黄豌豆粉
OIV-MA-AS312-01A：R2016
注意：对于含有特别高浓度铵离子的葡萄酒，可以在上述条件下重新蒸馏馏出物，但用 1 mL 10/100 稀释的硫酸代替氢氧化钙悬浮液。3.4.1 ABV 低于或等于 1.5% vol 的饮料的程序 使用校准的烧瓶取 200 mL 饮料样品。注意饮料的温度。将其倒入蒸馏设备的烧瓶中或蒸汽蒸馏设备的起泡器中。用 5 mL 水冲洗校准的烧瓶四次，并将其添加到设备的烧瓶或起泡器中。加入 10 mL 2 M 氢氧化钙悬浮液，如有必要，在蒸馏时加入沸点调节剂（浮石等）。在 100 mL 校准烧瓶中收集蒸馏液，蒸馏液体积约为 75 mL，蒸汽蒸馏液体积约为 98-99 mL。在蒸馏液与初始温度相差 ± 2 °C 时，用蒸馏水补足至 100 mL。小心地以圆周运动混合。小心地以圆周运动混合。
魔法状态蒸馏的有效可计算界限
魔法状态蒸馏（或非稳定状态操纵）是实现可扩展、容错和通用量子计算的主要方法中的关键组成部分。与非稳定状态操纵相关的是非稳定状态的资源理论，该理论的目标之一是表征和量化量子状态的非稳定性。在本信中，我们引入了 thauma 度量系列来量化量子状态中的非稳定性数量，并利用该度量系列来解决非稳定状态资源理论中的几个悬而未决的问题。作为第一个应用，我们建立了假设检验 thauma 作为一次性可蒸馏非稳定性的有效可计算基准，这反过来又导致了非稳定性蒸馏速率以及魔法状态蒸馏开销的各种界限。然后我们证明 max-thauma 可以用作对魔法状态蒸馏效率进行基准测试的有效可计算工具，并且它可以胜过以前基于 mana 的方法。最后，我们使用 min-thauma 来约束文献中称为“魔法正则化相对熵”的量。通过这个约束，我们发现两类具有最大 mana（先前确定的非稳定度度量）的状态不能以等于 1 的速率在渐近状态下相互转换。这一结果解决了非稳定状态资源理论中的一个基本问题，并揭示了非稳定状态资源理论与其他资源理论（如纠缠和相干性）之间的差异。
![arxiv：2408.08610v1 [cs.cv] 2024年8月16日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6c88912f88709d9cf4df75a51174ac46e7d7bafc.webp)
arxiv：2408.08610v1 [cs.cv] 2024年8月16日
摘要。本文介绍了我们在ECCV 2024上首次数据集蒸馏挑战的生成轨迹的方法。由于扩散模型已成为生成模型的支柱，因为其高质量的生成效应，我们专注于基于扩散模型的蒸馏方法。考虑到该轨道只能使用Cifar-100和Tiny-Imagenet数据集的生成模型在10分钟内生成固定数量的图像，我们需要使用可以高速生成图像的生成模型。在这项研究中，我们提出了一种基于稳定扩散的新型生成数据集蒸馏方法。特定的是，我们使用SDXL-Turbo模型，该模型可以以高速和质量生成图像。与其他每类只能生成图像（IPC）= 1的扩散模型相比，我们的方法分别可以实现Tiny-Imagenet的IPC = 10和CIFAR-100的IPC = 20。此外，要生成用于CIFAR-100和Tiny-Imagenet的高质量蒸馏数据集，我们将类信息用作文本提示，并为SDXL-Turbo模型发布数据增强。实验性源显示了该方法的有效性，我们在ECCV 2024 DD挑战的生成轨迹中获得了第三名。代码可在https://github.com/guang000/banko上找到。
CD-KDCD-KD
医学图像分析中深度学习的核心挑战之一是数据不足，尤其是对于3D脑成像，这可能会导致模型过度拟合和泛化。正规化策略（例如知识蒸馏）是通过惩罚预测性分布并引入其他知识来加强培训过程的强大工具来减轻问题。在本文中，我们通过惩罚细心的产出分布和中间代表来重新审视知识扭曲作为正规化范式。尤其是我们提出了一个信心正规知识蒸馏（CREG-KD）框架，该框架可以根据知识信心自适应地转移知识以进行蒸馏。提倡两种策略，以使教师和学生知识之间的全球和地方依赖性正规化。详细提出了一种封闭式的蒸馏机制，以通过将教师损失作为置信度得分来软化全球转移的知识。中间表示非常专心和局部完善，具有关键的摩西环境，以模仿有意义的特征。为了证明我们提出的框架的优越性，我们评估了两个大脑成像分析任务的框架（即基于阿尔茨海默氏病的疾病分类和大脑年龄估计，基于阿尔茨海默氏病神经影像学计划数据集，包括902名受试者和来自4个公共数据集的3655名受试者的同类。广泛的实验结果表明，CREG-KD比基线教师模型取得了一致的改进，并表现出了其他最先进的知识蒸馏方法，这表明Creg-KD是有希望的预测性能和普遍性的强大医学图像分析工具。
