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一致性流匹配：定义直...
流量匹配（FM）是通过或差分方程（ODE）定义概率路径的一般框架，以在噪声和数据相似之间转换。最近的方法试图拉直这些流轨迹，以生成具有较少功能评估的高质量样本，通常是通过迭代的整流方法或最佳传输解决方案来生成更少的功能评估。在本文中，我们引入了一致性流量匹配（一致性-FM），这是一种新型的FM方法，可显式地在速度字段中实现自隔离。一致性-FM直接定义从不同时间到相同端点开始的直流，从而对其速度值施加了构成。此外，我们提出了一种多段培训方法，以增强表现力，从而在采样质量和速度之间取得更好的权衡。广泛的实验表明，我们的一致性-FM通过比一致性模型快4.4倍来显着提高训练效率，而比整流流模型快1.7倍，同时达到更好的生成质量。
Argyll和Bute草案LHEES交付计划
•LHEES战略是未来15 - 20年内建筑物中脱碳热量并提高Argyll和Bute的长期战略框架，围绕以下六个考虑因素进行了框架。Argyll和Bute Council的LHEES战略是数据主导的，并证明了提出的行动。简而言之，本文件展示了理事会朝着朝着的方向发展的方向。•LHEES交付计划伴随着该策略。该计划将是灵活且迭代的，概述了理事会在未来五年内如何实施其战略。它将概述需要进一步分析和调查的区域，并确定建筑物中脱碳热量的低或无重组措施。它为理事会提供了与利益相关者协商和合作以实现LHEES战略目标的重点。这两个文件都将经过审查并定期进行更新，以反映立法变更，向净净的净进展，新的可用技术和资金以及改变地方当局的优先级。Argyll和Bute Council的LHEES战略和交付计划可以在Argyll和Bute Council的网站上找到。
揭秘数据准备的人工智能
数据准备——发现、集成、转换、清理和注释数据的过程——是最古老、最难但又不可避免的数据管理问题之一。不幸的是，众所周知，数据准备是迭代的，需要高昂的人力成本，而且容易出错。人工智能 (AI) 的最新进展在许多数据准备任务上显示出非常有希望的结果。从高层次上讲，数据准备人工智能 (AI4DP) 应该具备以下能力。首先，人工智能模型应该捕捉现实世界的知识，以解决各种任务。其次，轻松适应新的数据集/任务非常重要。第三，数据准备是一个复杂的流程，有许多操作，这会导致有大量的候选者需要选择最优的，因此有效和高效地探索大量可能的流程空间至关重要。在本教程中，我们将介绍三个重要主题来解决上述问题：揭开基础模型的神秘面纱以注入数据准备知识、调整和调整预训练语言模型以进行数据准备，以及为不同的下游应用程序编排数据准备管道。
培养风险投资明星：投资培训协调
• 电子邮件管理：作为参与者和演讲者的主要联络点，及时回复询问并传播与课程相关的信息。 • 在线课程协调：通过 Zoom/Google Meets（待定）安排和组织在线课程，确保所有参与者和演讲者都收到带有详细议程和课程材料的邀请。 • 演讲者协调：联系行业专家和演讲者，确保他们参与每场会议，并协调后勤工作以确保演示无缝衔接。 • 出勤跟踪：在整个课程期间，准确记录参与者的出勤和参与度。至少有 30 名学生应该完成课程和评估。 • 课程执行监督：监控每节课的进度，主动解决任何技术或后勤问题，确保参与者的学习体验顺畅。 • 参与/领导参与者的搜寻。 • 收集 EIT Food 的所有评估 - 评估待定义。 • 最终报告准备：编写一份综合报告，总结关键见解、参与者的反馈以及对课程未来迭代的建议，展示该计划的影响。
采用数字线程进行工程设计
数字线程是一种数据驱动的架构，它将整个产品生命周期中生成的信息链接在一起。尽管数字线程作为一种数字通信框架越来越受到关注，它简化了设计、制造和运营流程，从而更有效地设计、构建和维护工程产品，但描述数字线程如何用于关键设计决策的原则性数学公式仍然缺失。本文的贡献是从不确定条件下数据驱动的设计和决策问题的背景下提出这样的公式。这种公式解释了设计过程是高度迭代的，并不是所有信息都可以同时获得的事实。输出设计决策不仅取决于要收集哪些数据，还取决于收集这些数据的实验和传感器仪器所涉及的成本和收益。通过结构纤维转向复合材料组件的示例设计说明了数学公式。在此示例中，该方法强调了小规模实验在制造和部署方面的不同顺序如何导致不同的设计和不同的相关成本。
pivot.pdf
在本文中，我们为VLM提出了一种新颖的视觉提示方法，我们使用迭代视觉优化（Pivot）称为提示，该方法将任务作为迭代视觉问题的回答。在每次迭代中，图像都用VLM可以参考的建议的可视化表示（例如，候选机器人动作，本地化或轨迹）。VLM然后为任务选择最佳操作。这些建议是迭代的重新编写，使VLM最终可以在最佳的答案中零。我们研究了对现实世界机器人导航的枢纽，图像中的现实世界操纵，仿真中的指令以及其他空间推断任务（例如本地化）。我们发现，令人惊讶的是，我们的方法可以在没有任何机器人培训数据，各种环境中导航以及其他功能的机器人系统进行零射击控制。尽管目前的表现远非完美，但我们的工作突出了这种新制度的潜力和局限性，并在机器人和空间推理域中展示了互联网规模VLM的有前途的方法。
使用自由费米子
我们从自由费米子的角度研究变异量子算法。通过设计相关的LIE代数的明确结构，我们表明，量子相比优化算法（QAOA）在一维晶格上 - 具有脱钩角度 - 具有脱钩的角度 - 能够准备所有符合电路符号的费米斯高斯州的状态。利用这些宗教信仰，我们在数值上研究了这些对称性和目标状态的局部性之间的相互作用，并发现缺乏符号的情况使非局部状态更容易预先预测。对高斯状态的有效的经典模拟，系统尺寸高达80和深电路，用于研究电路过度参数化时的行为。在这种优化方案中，我们发现迭代的迭代数与系统大小线性线性缩放。更重要的是，我们观察到，与溶液收敛的迭代次数会随电路深度呈指数降低，直到它以系统尺寸为二次的深度饱和。最后，我们得出的结论是，可以根据梯度提供的更好的局部线性近似图来实现优化的改进。
解决资本主义的好工作问题 | 丹尼·罗德里克
摘要 传统的福利国家政策以教育、培训、累进税制和社会保险为中心，不足以解决劳动力市场的两极分化问题，而劳动力市场的两极分化是资本主义目前面临的最紧迫的包容性挑战。我们提出了一项直接针对经济生产领域的战略，旨在增加“好工作”的供应。这一战略的主要内容是：（i）与雇主相关的积极劳动力市场政策；（ii）直接针对创造好工作的产业和区域政策；（iii）激励劳动友好型技术的创新政策；（iv）促进维持高国内劳动/社会标准的国际经济政策。这些要素既通过其目标（扩大好工作的数量）联系在一起，也通过一种新的监管方式联系在一起，这种方式是协作和迭代的，而不是自上而下和规定性的。我们强调新的制度安排的重要性，这些安排使政府和企业之间能够进行战略性的长期信息交流和合作。关键词：好工作、福利国家、改革资本主义 JEL 分类：D60、F13、H10、H20
过渡到零排放汽车、货车 - 2035 年交付 - ...
迈向大众拥有零排放汽车和货车。随着 2030 年的临近，新的机遇和政策将需要调整，以确保我们仍按计划进行。这意味着这项计划将是迭代的。我们将定期发布更新，并在 2025 年前进行正式的进度审查。我们将努力利用和引导行业、企业、充电站和能源供应商的聪明才智，以实现系统转型。向零排放汽车和货车的过渡是一个全球性问题。通过我们的领导，我们正在敦促国际企业，我们需要看到国家和省级政府做出同样雄心勃勃的承诺，以实现 2030 年和 2035 年的目标。我们已经在朝着实现 2030 年和 2035 年目标迈出了大步。这使得英国成为保护地球和消除气候变化最大驱动因素之一的零排放汽车市场份额的努力的中心。全球已承诺投入数十亿英镑的私人投资来开发和制造新型电动汽车及其电池，并提供充电点和能源基础设施。
ASBSO：具有灵活搜索长度和基于内存的选择的改进的脑风暴优化
摘要 - 大脑风暴优化（BSO）是一种新提出的基于人群的优化算法，它使用对数MIC Sigmoid传递函数在收敛过程中调整其搜索范围。但是，这种调整仅随当前迭代的数量而变化，并且缺乏灵活性和多样性，这使得BSO的搜索效率和鲁棒性差。为了减轻此问题，建议将自适应步长结构以及成功的内存选择策略纳入BSO。这种提出的方法，基于内存选择BSO的自适应步长，即ASBSO，应用多个步长以修改新解决方案的生成过程，从而根据相应的问题和收敛期提供了灵活的搜索。能够评估和存储解决方案改进程度的新型记忆机制用于确定步长的选择可能性。一组57个基准功能用于测试ASBSO的搜索能力，并采用了四个现实世界问题来显示其应用值。所有这些测试结果表明溶液质量，可伸缩性和稳健性的显着提高。