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Jenseits binärer Meinungen: Ein tiefer lernbasierter Ansatz für die Verstärkung Unsicherheitsbewusste Wettbewerbseinflussmaximierung
Die Maximierung des Wettbewerbseinflusses (Cim) Das Problem beinhaltet mehrere Unternehmen, die um Einfluss in den sozialen Online -Netzwerken konkurrieren (OSNs). Während des tiefen Verstärkungslernens (Drl) hat vielversprechend gezeigt, Bestehende Methoden nehmen Benutzer häufig an’ Meinungen sind binär und ignorieren ihr Verhalten und ihr Vorwissen. Wir schlagen vor...
Bayesian Federated Learning für kontinuierliches Training
Bayesian Federated Learning (Bfl) ermöglicht die Quantifizierung der Unsicherheit und eine robuste Anpassung beim verteilten Lernen. Im Gegensatz zum frequentistischen Ansatz, Es schätzt die hintere Verteilung eines globalen Modells, Einblicke in die Modellzuverlässigkeit bieten. Jedoch, Aktuelle BFL-Methoden vernachlässigen kontinuierliche Lernherausforderungen in..
EasyEdit2: Ein benutzerfreundliches Steuerungsframework für die Bearbeitung großer Sprachen Modelle
In diesem Papier, Wir stellen EasyEdit2 vor, Ein Framework, das eine Plug-and-Play-Anpassbarkeit für die Steuerung großer Sprachmodelle ermöglicht (LLM) Verhaltensweisen. EasyEdit2 unterstützt eine breite Palette von Testzeitinterventionen, inklusive Sicherheit, Gefühl, Persönlichkeit, Denkmuster, Faktizität, und Sprachfunktionen. Anders als sein Vorgänger, EasyEdit2...
Vollständig verbundenes Quantenschlüsselverteilungsnetzwerk mit zwei Feldern
Quantenschlüsselverteilung (QKD) ist eine Schlüsselanwendung in der Quantenkommunikation, Ermöglichen eines sicheren Schlüsselaustauschs zwischen Parteien mithilfe von Quantenzuständen. Doppelfeld (TF) QKD bietet eine vielversprechende Lösung, die die Grenzen der Repeaterlosigkeit übertrifft, und aufgrund seiner Messgeräteunabhängigkeit eignet es sich für sternförmige Netzwerke..
Automatische Generierung von Kunstflugflügen in komplexen Umgebungen über Diffusionsmodelle
Die Durchführung beeindruckender Kunstflugflüge in komplexen Umgebungen erfordert die manuelle Planung wichtiger Manöver im Voraus, Dies ist kompliziert und zeitaufwändig, da der Horizont der durchgeführten Flugbahn lang wird. In diesem Artikel wird ein neuartiges Framework vorgestellt, das Diffusionsmodelle zur Automatisierung und Automatisierung nutzt..
Aufschlüsselung der Quantenkompilierung: Profilierung und Identifizierung kostspieliger Kosten Pässe
Mit den zunehmenden Fähigkeiten von Quantensystemen, die effiziente, Die praktische Umsetzung von Quantenprogrammen wird immer wichtiger. Jede Ausführung beinhaltet Kompilierungszeit, was einen erheblichen Overhead der gesamten Programmlaufzeit ausmacht. Um diese Herausforderung anzugehen, Vorschläge, die Vorkompilierungstechniken nutzen..
Deterministische Tiefen-4-PIT und Normalisierung
In diesem Papier, we initiate the study of deterministic PIT for $\Sigma^{[k]}\Pi\Sigma\Pi^{[\Delta]}$ Schaltungen über Felder beliebiger Charakteristik, where $k$ and $\delta$ are bounded. Our main result is a deterministic polynomial-time black-box PIT algorithm for $\Sigma^{[3]}\Pi\Sigma\Pi^{[\Delta]}$ Schaltkreise, unter der zusätzlichen Bedingung, dass...
C2RUST-BANK: A minimiert, Repräsentativer Datensatz für C-to-Rust Transpilationsbewertung
Trotz der Bemühungen in der Schwachstellenerkennung in den letzten zwei Jahrzehnten, Sicherheitslücken im Speicher stellen weiterhin ein kritisches Problem dar. Jüngsten Berichten zufolge besteht die wichtigste Lösung darin, auf speichersichere Sprachen umzusteigen. Zu diesem Zweck, C-to-Rust-Transpilation wird immer beliebter, um sie zu lösen..
Der iterative Chainlet-Partitionierungsalgorithmus für den Handlungsreisenden Problem mit Drohnen- und neuronaler Beschleunigung
Diese Studie stellt die iterative Chainlet-Partitionierung vor (ICP) Algorithmus und seine neuronale Beschleunigung zur Lösung des Problems des Handlungsreisenden mit Drohnen (TSP-D). Der vorgeschlagene ICP-Algorithmus zerlegt eine TSP-D-Lösung in kleinere Segmente, sogenannte Chainlets, jeweils individuell optimiert durch eine dynamische Programmierung..
Künstliche Kompressibilitätsmethode für den inkompressiblen Navier-Stokes Gleichungen mit variabler Dichte
Wir führen eine neuartige künstliche Kompressibilitätstechnik ein, um die inkompressiblen Navier-Stokes-Gleichungen mit variablen Fluideigenschaften wie Dichte und dynamischer Viskosität anzunähern. Das vorgeschlagene Schema nutzte das Paar Druck und Impuls, gleich der Dichte mal der Geschwindigkeit, als primäre Unbekannte....