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生物流体动力学（学生的讲义）
控制连续体机制的物理定律是“质量保护”和“动量保护”，包括角动量，这是牛顿法的表达。鉴于循环系统内部温度的变化有限，我们通过忽略热力学现象来简化整个物质。我们还假设该材料不会经历（状态，化学或其他）的转换，并保持与时间相同的特性。在这些简化的条件下，唯一发挥作用的能量形式是其动力和势能表现的机械能。因此忽略了其他形式的能量，例如与热运输或化学反应相关的能量；这意味着任何非机械特性，例如温度或溶质的浓度，都不会主动影响运动，并且用流体被动地运输。在这种纯粹的机械场景中，唯一的能量形式是机械能，可以重新铸造动量的保护，以表达“能量保护”，而不是附加的保护法。
缓解偏见：通过改进模型解释来增强图像分类
二元优化是指下场景，在该方案中，低级能量功能的最佳解决方案是感兴趣的高级目标的输入功能。这些最佳特征通常取决于低级能量的可调参数，以使整个二合一管道可以端到端训练。尽管通常不这样做，但本文展示了如何将多种图形学习技术重新铸造为特殊的二聚体优化或简化的案例。简而言之，在先前的工作中建立，我们首先得出了一个更弹性的能量功能，当与各种下降步骤配对时（例如，梯度降低，近端方法，动量等。），形式图神经网络（GNN）消息传递层；至关重要的是，我们还仔细地将任何残留近似误差都相对于基本构成消息传播函数而仔细包装。然后，我们探究了该框架的几个简化，以通过基于非GNN的图形学习方法得出密切的连接，包括知识图嵌入，各种形式的标签传播以及有效的图形调查MLP模型。最后，我们提出了经验结果，这些结果证明了所提出的双杆镜头的多功能性，我们称之为bloomgml，表明双光线优化提供了更多的图形机器学习。我们的代码可在https://github.com/amberyzheng/bloomgml上使用。令ML绽放。
深度学习的计算简介
将别人的想法作为您自己的想法，无论您用自己的话语还是重新铸造 - 是一个严重的学术罪行，带来了严重的后果。请熟悉第11节中关于Scampus的窃的讨论，违反大学标准的行为https：//scampus.usc。edu/1100-行为 - 侵略 - 宇宙标准和适当的杂物。其他形式的学术不诚实同样不可接受。查看有关科学不当行为的Scampus和大学政策的其他信息，http://policy.usc.edu/scientific-misconduct。大学不容忍歧视，性侵犯和骚扰。，鼓励您向公平与多样性办公室报告任何事件http://equity.usc.edu或公共安全部http：//capsnet.usc.edu/department/department/department-publicm-public-public-safetric-safety/online-forms/contactus/contactus。这对于整个USC社区的安全很重要。大学社区的另一个成员（例如朋友，同学，顾问或教职员工）可以帮助启动报告，或者可以代表他人启动报告。男女中心http://www.usc.edu/studentaffairs/cwm/提供24/7的机密支持，性侵犯资源中心网页http://sarc.usc.edu描述了报告选项和其他资源。
端到...
从外部知识库中检索适当的记录以产生信息的响应是端到端面向任务对话系统（ETODS）的核心capabil。大多数现有方法还训练检索模型或使用内存网络来检索知识基础，该基础将知识检索任务与响应生成任务取消，因此很难共同优化并且无法捕获两个任务之间的内部关系。在本文中，我们为任务为导向的对话系统提出了一个简单而统一的生成模型，该模型将ETODS任务重新铸造为单个序列生成任务，并使用最大的似然培训以统一的方式训练这两个任务。为了防止生成不存在的记录，我们设计了前缀Trie来限制模型生成，从而确保生成的记录与知识基础中的现有记录之间的一致性。三个公共基准数据集的实验结果表明，我们的方法在生成系统响应并胜过基线系统方面实现了强大的表现。为了促进该领域的未来研究，可以在https://github.com/dzy1011/uni-tod上获得该代码。
fedGCS：通过基于梯度的优化在联合学习中有效选择有效客户选择的生成框架
联邦学习在统计和系统异质性方面面临重大挑战，以及高能量消耗，需要有效的客户选择策略。传统方法，包括启发式和基于学习的方法，无法解决这些复杂性。为了回应，我们提出了FedGC，这是一种新颖的生成客户选择框架，它可以创新将客户选择过程作为一项固定的任务重新铸造。从大语模型中使用的方法中汲取灵感，FedGC能够在连续表示空间内编码丰富的决策知识，从而实现了有效的基于梯度的优化，以搜索将通过生成而产生的最佳客户选择。框架组合四个步骤：（1）使用经典客户端选择方法自动收集“选择得分”对数据； （2）在此数据上训练编码器 - 评估器 - 编码器框架以结构连续的表示空间； （3）在此空间中启用基于梯度的优化，以进行最佳客户选择； （4）通过使用光束搜索训练有素的解码器来生成最佳客户端选择。FedGC通过更全面，可推广和高效，同时选择模型性能，延迟和能力消费来优于传统方法。通过广泛的实验分析证明了FedGC的有效性。
epoiriant原子中心的原子间电位
分子动力学仿真是计算材料科学和化学的重要工具，在过去的十年中，它通过机器学习进行了革命。在过去的几年中，机器学习跨性别潜力的快速进步已经产生了许多新的体系结构。在其中特别值得注意的是原子聚类的扩展，它统一了围绕原子密度的描述符的许多早期思想和神经模式间影响（NEQuip），这是一个具有信息的神经网络，具有等效性特征，当时表现出了最先进的精度。在这里，我们构建了一个统一这些模型的数学框架：原子聚类的扩展是扩展的，并作为多层体系结构的一层重新铸造，而Nequip的线性化版本则被理解为对更大的多项式模型的特定稀疏。我们的框架还提供了一种实用的工具，用于系统地在此统一的设计空间中探索不同的选择。通过一系列实验进行了一组Nequip的消融研究，该实验远离域内和外部的精度和平滑的外推离训练数据很遥远，阐明了一些设计选择对于实现高精度至关重要。NEQuip的简化版本，我们称为Botnet（用于身体订购的张量网络），具有可解释的体系结构，并在基准数据集上保持其准确性。
关于辩证法程序的算法结构
gudel的辩证神解释[14]是从证据中提取计算内容的最重要方法之一。对这项技术的兴趣虽然始终很强，但由于两种不同的研究链中的活动增加，但近年来迅速增长。首先是证明矿业计划，起源于克雷塞尔[21]的思想，并由科伦巴赫及其合作者[19]成熟。在这里，辩证神解释既可以指导具体界限（通常是非构造性的）数学证明的推断，并制定所谓的逻辑元素元素（以[18]开头），这些逻辑元素（以[18]开头）最终是辩证神将其解释到精致的验证系统的扩展，以适用于特定于特定数学的精致区域。辩证神在数学中的应用正在快速扩展 - 仅在去年一年中发布了30多个案例研究和相关的元素1。第二链以从结构或编程的角度理解辩证神的多种不同方法来表示。在这种传统中的研究本质上始于de paiva的辩证法类别和最终的线性逻辑模型[10]，现在包括有关游戏理论的工作[13] [13]，分类观点的进一步发展（最近在[6,45]中[6,45]中），辩证神将辩证神的重新铸造为程序转换，并与一般的对象，一般性的对象，一般性的对象，一般的对话是一个观点。结构特性。本文是对辩证神的研究，汇集了这两条研究。