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vipdiff：通过无训练的denoising扩散模型迈向连贯而多样的视频介绍
最近的视频介绍方法通过利用光学流以引导像素传播的参考帧或特征空间中的像素传播，从而实现了令人鼓舞的改进。但是，当蒙版面积太大并且找不到像素对应关系时，它们会产生严重的伪影。最近，Denois的扩散模型在产生多样化和高质量的图像时表现出了令人印象深刻的表现，并且已在许多作品中被用于图像插图。但是，这些方法不能直接应用于视频以产生时间连接的覆盖结果。在本文中，我们提出了一个名为Vipdiff的无训练框架，该框架在反向扩散过程中调节扩散模型，以产生时间连接的涂漆结果，而无需任何培训数据或对预训练的模型进行微调。Vipdiff将光流作为指导，从参考帧中提取有效的像素，以作为优化随机采样的高斯噪声的约束，并使用生成的结果来进一步的像素传播和条件生成。Vipdiff还可以通过不同的采样噪声产生各种视频介绍结果。实验表明，我们的Vipdiff在时空连贯性和保真度方面都超过了最先进的方法。
Dino-WM：预先训练的视觉特征的世界模型...
预测给定控制动作的未来结果的能力对于物理推理至关重要。然而，这种预测模型通常称为世界模型，已被证明具有挑战性的学习，通常是通过在线政策学习中为特定于任务的解决方案而开发的。我们认为，世界模型的真正潜力在于他们仅使用被动数据来推理和计划各种问题的能力。具体而言，我们要求世界模型具有以下三个属性：1）在离线，预采用的轨迹上进行训练，2）支持测试时间行为优化，3）促进任务无关紧要的推理。为了意识到这一点，我们提出了Dino World Model（Dino-WM），这是一种建模视觉动力学的新方法，没有重建视觉世界。Dino-WM利用了通过Dinov2预先训练的空间贴片特征，从而使其能够通过预测未来的补丁功能来从离线行为轨迹中学习。此设计允许Dino-WM通过动作序列优化实现邻国目标，从而通过将所需的目标贴片特征视为预测目标来促进任务不合时宜的行为计划。我们评估跨各个领域的Dino-WM，包括迷宫导航，桌面推动和粒子操纵。我们的实验表明，Dino-WM可以在测试时间生成零拍的行为解决方案，而无需依赖专家演示，奖励建模或预学的逆模型。值得注意的是，与先前的最新作品相比，Dinowm具有强大的概括能力，适应了多种任务家族，例如任意配置的迷宫，具有多种物体形状的推动操纵和多粒子场景。
对视力语言预训练的正确分类
我们介绍了超类，这是一种超级简单的分类方法，用于对图像文本数据进行视觉预训练。与与文本编码器对比的对比度剪辑[57]不同，SuperClass直接利用令牌化的原始文本作为监督分类标签，而无需其他文本过滤或选择。由于没有文本编码为对比目标，超级类不需要文本编码器，也不需要像夹子[57]那样保持较大的批量大小。超类在各种下游任务上表现出卓越的性能，包括经典的计算机视觉基准和下游任务的视觉语言。我们进一步探索了超类对模型大小，训练长度或数据大小的缩放行为，并报告了令人鼓舞的结果和剪辑比较。
抗病毒肽产生预训练的变压器
摘要：传统的抗病毒肽（AVP）发现是一个耗时且昂贵的过程。这项研究介绍了AVP-GPT，这是一种新型的深度学习方法，利用基于变压器的语言模型和专门为AVP设计设计的多模式体系结构。AVP-GPT表现出非凡的效率，在GPU系统上产生了10,000个独特的肽，并在两天内识别潜在的AVP。在呼吸道合胞病毒（RSV）数据集（AVP-GPT）中预先训练，成功地适应了流感病毒（INFVA）和其他呼吸道病毒。与LSTM和SVM等最新模型相比，AVP-GPT的困惑性显着降低（2.09 vs. 16.13）和较高的AUC（0.90 vs. 0.82），表明肽序列序列预测和AVP分类。AVP-GPT产生了一套具有出色新颖性的肽，并确定了抗病毒成功率明显高于常规设计方法的候选者。值得注意的是，AVP-GPT对RSV和INFVA产生了新的肽，具有出色的效力，其中包括四种肽，其EC50值在0.02 um左右，这是迄今为止报告的最强的抗RSV活性。这些发现突出了AVP-GPT彻底改变AVP发现和开发的潜力，从而加速了新型抗病毒药。未来的研究可以探索AVP-GPT在其他病毒靶标上的应用，并研究替代AVP设计策略。
萨里郡和苏塞克斯郡受过专门训练的警官使用传导能量设备（泰瑟枪）的政策（1157）
萨里和苏塞克斯郡受过专门训练的警官使用传导能量设备（泰瑟枪）的政策（1157/2024）摘要 本政策规定了萨里警察局和苏塞克斯警察局在管理、指挥和部署授权的受过专门训练的警官（STO）以及在适当和必要情况下使用传导能量设备（CED）方面的立场。政策 1. 简介 1.1 程序和指导文件详细说明了萨里警察局和苏塞克斯警察局（以下称为部队）如何选出和培训适当数量的受过专门训练的警官（STO）使用传导能量设备（CED）（以下 CED 称为泰瑟枪）。此外，它概述了每个部队在使用泰瑟枪或需要派遣警官前往可能需要使用泰瑟枪的事件现场时的指挥和管理结构。 1.2 它符合授权专业实践 (APP)、传导能量设备 (Taser) 的武装警察模块以及《欧洲人权公约》 (ECHR) 中规定的人权义务。 2. 范围 2.1 这项总体政策和相关文件详细说明了授权 STO 的选拔过程以及对可能需要使用 Taser 的事件的指挥和部署。它还详细说明了所需的证据恢复过程以及 Taser 发射后应遵循的医疗保健结构。 3. 政策声明 3.1 部队将保持一定比例的受过 Taser 训练的警察，他们将始终以合法和道德的方式行事，以确保我们县人民的安全。 程序
超越实地训练的基础知识
课程于 08:00 准时开始。 地点：贝敦警察学院 203 East Wye Dr Baytown, TX 77521 NAFTO 与贝敦警察学院联合，很荣幸在德克萨斯州贝敦提供我们的最新课程“现场训练基础之上”，距离乔治布什洲际机场 35 分钟车程。此培训专为巡逻、拘留、通信和支持服务领域经验丰富的现场培训官员以及现场培训警长、协调员和管理员而设计。FTO 基础之上课程专为满足经验丰富的 FTO 的需求而设计，此课程将重新激发和集中现场培训官员的热情，这些官员在巡逻、惩教和通信领域有培训和评估学员的经验。本课程并非为基础认证，而是提供高级补习技巧、对人类行为的洞察、关于领导与管理的讨论、FTO 在社会化中的作用以及正确记录的重要性。这门为期两天的课程不仅涵盖了实地培训的基础知识，还将深入介绍有关管理 FTO 计划的各种概念和方法。FTO 或部门经理如何影响计划的生产力和效率？FTO 可以通过哪些方式提高自己的绩效？FTO 计划的文化对部门范围内的道德规范有多重要？如何在责任领域解决未解决的问题以避免代价高昂的诉讼？这门高级课程的第二天将回答这些问题，并让学生了解 FTO 和 FTO 计划的管理。本课程涵盖代际领导力、标准化评估指南、成人学习和道德等主题。每个学习模块都针对培训师，以及如何改进他们的教学、工作成果和对当今培训官员的态度。信息包括激励不同代际的受训者、FTO 的职业生存以及与评估有关的案例法审查。座位仅限于前 45 名申请者，无一例外。此课程的门票将很快售完。
对在符号多步推理任务上训练的变压器的机械分析
变压器在一系列推理基准上表现出令人印象深刻的表现。评估这些能力是实际推理的结果的程度，现有工作重点是为行为研究开发复杂的基准标记。然而，这些研究并未提供有关推动观察到的capabilies的间隔机制的见解。为了提高我们对变形金刚之间机制的理解，我们对经过合成推理任务的跨前者进行了全面的机械分析。我们确定了模型用于解决任务的一组可解释机制，并使用相关性和因果关系来验证我们的发现。我们的结果表明，它实现了与并行操作的深度结合的复发机制，并存储中间的导致所选令牌位置。我们预计，我们在合成环境中确定的主题可以为变形金刚的更广泛的操作原理提供宝贵的见解，从而为理解更多的复合模型提供了基础。1
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'