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图形级表示与联合...
联合装饰预测架构（JEPA）最近成为一种新颖而有力的技术，用于自我监督的代表学习。他们旨在通过从上下文信号x的潜在反映中预测目标信号y的潜在表示基于能量的模型。JEPA绕过对负面样本和积极样本的需求，传统上是由对比度学习所必需的，同时避免了与生成预处理相关的过度拟合问题。在本文中，我们表明，可以通过提出图形联合装置谓语体系结构（Graph-jepa）来有效地使用此范式进行图形级表示。特别是，我们采用蒙版的建模并专注于预测从上下文子图的潜在代表开始的掩盖子图的潜在表示。为了赋予图表概念中通常存在的隐式层次结构，我们设计了一个替代预测目标，该目标包括预测2D平面中单位双曲线上编码子图的坐标。通过多次实验评估，我们表明Graph-jepa可以学习高度语义和表现力的表示，如图分类，回归和区分非同构图中的下游性能所示。该代码可在https://github.com/geriskenderi/graph-jepa上找到。
秋季预算表示2024
秋季预算代表2024年9月，英国绿色建筑委员会代表了英国可持续建筑环境行业的统一声音。这是一家由来自银行，大型房地产所有者，房屋建筑商和制造商的700多名成员提供的慈善机构，到创新的初创公司，大学，地方议会和政府部门 - 所有这些都在努力在面对气候，自然和成本成本的危机中改变建筑环境。这项预算提交欢迎工党宣言在5年内升级500万户家庭的承诺，并获得132亿英镑的投资，并要求美国财政部确认在今年的秋季预算中现有改造计划的投资规模，以便该行业可以开始投资，招募和技巧在更大的规模上交付。我们还要求财政部在春季综合支出审查（CSR）上规定了一项长期路线图，以升级英国所有房屋，以便永无止境地降低供暖费，保护能源安全并满足我们的气候承诺。与工党自己的评估类似，我们的分析表明，这将需要在未来10年内以640亿英镑的订单投资，从而为该国带来巨大的健康，经济和社会福利，其中包括超过230亿英镑的储蓄，以绿化电网。从电费转变为一般税收将支持电加热吸收。，我们已续签呼吁资助地方当局作为升级和保护我们居住，工作和娱乐场所的行动驱动力。这对我们的国家，我们的人民和我们的星球至关重要。与此同时，我们提出了几种与收入的机制，以动员私人投资向更温暖的房屋和更清洁的供暖转型：对印花税土地税的一种简单改动，以“重新装修”动机将引导住房市场，以反映房屋的能源绩效，并在房屋改造中吸引大规模的私人投资。地方当局迫切需要战略支持，以促进招聘，熟练和保留改造官员和计划官员。这项对产能的投资将释放主要的本地和国家资源以及投资，以升级现有房屋，公共建筑和高速公路，并做出合理，快速的计划决策并塑造当地计划。对我们净零未来的投资拨号不仅是绝大多数行业，商业和社会的共识建议，这对于工党承诺减少家庭能源账单并振兴英国城镇，城市，城市和基础设施是至关重要的。以明确，强大的政策承诺刺激全国绿色经济，是解决英国最慢性问题的最谨慎和经济上有益的战略，包括能源安全，生活成本，长期健康和社会挑战以及气候破裂。温暖的房屋计划投资：劳工已承诺将上届政府的投资增加一倍，以升级美国的房屋。他们到2030年升级500万户家庭的目标将需要一种新的方法，以避免投资和交付之间的另一种不匹配。支出应分布在多个交付路线上，大多数投资都针对低收入家庭。政府应以当前的交货路线以及新的支出为基础，以启动房屋升级贷款，暖气和能源计划，并降低清洁热量的运行成本。
歧视性和一致表示蒸馏
知识蒸馏（KD）旨在将知识从大型教师模型转移到较小的学生模型。虽然对比学习通过创建歧视性表示表现出了在自我监督学习中的希望，但其在知识蒸馏中的信息仍然有限，并且主要涉及歧视，忽略了教师模型捕获的结构关系。为了解决这一限制，我们提出了d Iscriminative and C On Consistent d Istillation（DCD），它采用了对比损失以及一致性正规化，以最大程度地减少教师和学生代表分布之间的差异。我们的方法引入了在训练过程中适应这些互补目标的可学习温度和偏置参数，以取代对比度学习方法中常用的固定超平衡器。通过CIFAR-100和Imagenet ILSVRC-2012的广泛实验，我们证明DCD实现了状态的表现，学生模型有时会超过教师的准确性。此外，我们表明DCD的所学表示形式将转移到小型成像网和STL-10 1时表现出较高的跨数据集泛化。
第 7 课：数据表示和存储
文件格式对于数据兼容性和质量至关重要，因为它们决定了数据在文件中的编码、压缩和结构。选择合适的文件格式可确保与不同的软件应用程序、操作系统和设备兼容，让用户无缝共享、分发和访问数字内容。此外，文件格式会影响内容的质量和保真度，影响图像分辨率、音频清晰度和视频播放流畅度等因素。了解常见的数字文件格式及其特性有助于用户在创建、共享和使用数字内容时做出明智的决定。
计算机数据表示简介
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用 Clifford 和 π/8 表示量子电路......
如果我们在这个基上用 T 2 门代替 T 门，情况就会发生显著变化。执行幺正运算 P=T 2 的门称为相位门。基 {H, P, CNOT} 上的量子电路通常被称为稳定器电路或克利福德电路。Gottesman-Knill 定理指出，基 {H, P, CNOT} 上的电路并不比经典计算机更强大（例如，参见 [6，第 10.5.4 章]）。还推导出克利福德电路的更强限制 [1, 3]。最近，Buhrman 等人 [3] 表明，每个能用克利福德电路计算的布尔函数都可以写成输入变量子集的奇偶校验或其否定。
计算机图形学的几何表示
体积图形是计算机图形学的一个新兴子领域，涉及体积建模对象的合成、操作和渲染，这些对象存储为体素的体积缓冲区。与主要关注采样和计算数据集的体积可视化不同，体积图形主要关注建模的几何场景，尤其是那些在常规体积缓冲区中表示的场景。体积图形比表面图形具有优势，因为它独立于视点，对场景和对象的复杂性不敏感，并且适合表示采样和模拟数据集及其与几何对象的混合。它支持内部结构的可视化，并有助于实现块操作、CSG 建模和分层多分辨率表示。与体积缓冲区表示相关的问题，例如离散性、内存大小、处理时间和几何表示丢失，与光栅图形作为矢量图形的替代技术出现时遇到的问题如出一辙，可以通过类似的方式缓解。
生物信息学作为知识表示的问题
抽象的生物信息学使用了各种模型，这些模型属于三个广泛的类别，例如语言，三维和相互作用网络模型。尽管后者允许一个人捕获分子和其他细胞成分之间的相互作用，但基础表示主要是静态的。免疫学的主要分子机制，例如VJD重组，细胞和分子网络以及体细胞过度的，不能在当前分子数据库中充分覆盖，也不能充分覆盖。其他方面，例如单一单体免疫反应的成熟或免疫记忆的成熟，显然落在当前分子表示的范围之内。免疫调节的复杂性，例如极化T细胞因子网，Treg亚种群，愚蠢的网络等，需要采用新一代的计算方法，从而导致新的免疫信息（“免疫学”）。
含义表示和文本计划
自然语言生成（NLG）中的数据流以“世界”状态开头，该状态由应用程序的结构（例如，专家系统）表示，具有文本生成需求和产生NATU语言文本的动力。生成的输出是自然语言文本。生成过程涉及a）划分最终文本的内容的任务，b）plaining ning and ning and c）选择Lexieal，句法和单词命令，” MS实现了这种结构和d）实际上将文本介绍为后者。在高级生成系统中，这些过程不是以单片的方式处理，而是作为大型模块化发电的组成部分。nlg的研究人员尝试了各种方式来划定生成过程和控制架构的模块以驱动这些模块的模块（例如，参见McKeown，1985，Hovy，Hovy，1987或Meter，1989）。，但对有关一般（间膜间）或局部（室内）控制流的决策进行了无关，必须定义知识结构以支持处理并促进模块之间的通信。
发现黑盒优化的表示
黑盒优化中解决方案的编码是一种微妙的、手工平衡，既要考虑表达能力和领域知识，又要考虑探索各种解决方案和确保这些解决方案有用。我们的主要见解是，这个过程可以通过使用质量多样性算法（此处为 MAP-Elites）生成高性能解决方案的数据集，然后从该数据集中学习生成模型（此处为变分自动编码器）的表示来实现自动化。我们的第二个见解是，这种表示可用于将质量多样性优化扩展到更高维度，但前提是我们要仔细混合使用学习到的表示生成的解决方案和使用传统变分算子生成的解决方案。我们通过学习一千个关节平面臂的逆运动学的低维编码来展示这些能力。结果表明，学习到的表示使得能够以比标准 MAP-Elites 少几个数量级的评估来解决高维问题，并且一旦解决，生成的编码可用于快速优化新颖但相似的任务。所提出的技术不仅可以将质量多样性算法扩展到高维，而且表明黑盒优化编码可以自动学习，而不是手动设计。