Wasserstoffarme superluminöse Supernovae mit holprigen Lichtkurven angetrieben durch präzedierende Magnetare
Jüngste Beobachtungen und statistische Studien haben gezeigt, dass ein erheblicher Anteil wasserstoffarmer superluminöser Supernovae besteht (SLSNe-I) weisen Lichtkurven auf, die von der glatten Entwicklung abweichen, die das magnetarbetriebene Modell vorhersagt, Stattdessen werden nach dem primären Peak eine oder mehrere Erhebungen angezeigt. Jedoch, Die...
Monte-Carlo-Simulation von GRB-Daten zum Testen der Lorentz-Invarianz-Verletzung
Verletzung der Lorentz-Invarianz (LV) auf Energieskalen, die sich dem Planck-Regime nähern, dient als entscheidende Sonde für das Verständnis der Phänomenologie der Quantengravitation. Astrophysikalische Beobachtungen von Gammastrahlenausbrüchen (GRBs) stellen einen vielversprechenden Weg zum Testen von LV-induzierten spektralen Verzögerungsphänomenen dar; Jedoch, Interpretationen werden durch Entartungen erschwert..
Transferlernen für hochdimensionale Zeitreihenmodelle mit reduziertem Rang
Das Ziel des Transferlernens besteht darin, die Schätzung und Schlussfolgerung in Zieldaten zu verbessern, indem aus zusätzlichen Quellen gewonnenes Wissen genutzt wird. Neuere Studien haben Transferlernen für unabhängige Beobachtungen in komplexen Studien untersucht, Hochdimensionale Modelle unter Annahme von Sparsität, noch Forschung zu Zeitreihen...
Man spürt nur einmal darunter: Ultraleichtes Echtzeit-Unterwasserobjekt Erkennung
Trotz der bemerkenswerten Erfolge bei der Objekterkennung, Die Genauigkeit und Effizienz des Modells muss unter schwierigen Unterwasserbedingungen noch weiter verbessert werden, wie niedrige Bildqualität und begrenzte Rechenressourcen. Um dies anzugehen, Wir schlagen ein ultraleichtes Echtzeit-Unterwasserobjekterkennungs-Framework vor, Du...
Eine Zeitreihenanalyse von Malware-Uploads in Programmiersprachen Ökosysteme
Auf Programmiersprachen basierende Software-Ökosysteme haben die Softwareentwicklung erheblich erleichtert. Gleichzeitig, Ihre Sicherheit wird zunehmend als Problem erkannt. Zu diesem Zweck, Der Artikel untersucht die bisher übersehenen Längsschnittaspekte der Sicherheit von Software-Ökosystemen, Fokussierung auf Malware..
Weiterentwicklung der Sicherheit verkörperter Agenten: Von Sicherheits-Benchmarks zum Input Moderation
Verkörperte Agenten weisen in einer Vielzahl von Bereichen ein enormes Potenzial auf, Die Gewährleistung ihrer Verhaltenssicherheit ist eine Grundvoraussetzung für ihren breiten Einsatz. Jedoch, Die bestehende Forschung konzentriert sich überwiegend auf die Sicherheit allgemeiner großer Sprachmodelle, Es mangelt an speziellen Methoden zur Etablierung..
Spin- und Energiediffusion vs. Subdiffusion in ungeordneten Spinketten
Während die Hochtemperatur-Spindiffusion in Spinketten mit zufälligen lokalen Feldern Gegenstand zahlreicher Studien zum Phänomen der Vielteilchenlokalisierung war (MBL), Die Energiediffusion in denselben Modellen wurde viel weniger erforscht. Wir zeigen diese Energie..
Riesz-Transformation, Funktionenräume und ihre Anwendungen im Unendlichen dimensionale kompakte Gruppen
Auf einer kompakten zusammenhängenden Gruppe $G$, Betrachten Sie den Infinitesimalgenerator $-L$ einer zentralsymmetrischen Gaußschen Faltungshalbgruppe $(\mu_t)_{T>0}$. Wir ermitteln mehrere Regularitätsergebnisse der Lösung der Poisson-Gleichung $LU=F$, sowohl im starken als auch im schwachen Sinne. Zu diesem Zweck, Wir...
SeaLLM: Servicebewusste und latenzoptimierte Ressourcenfreigabe für große Unternehmen Sprachmodellinferenz
Große Sprachmodelle (LLMs) mit unterschiedlichen Architekturen und Größen entwickelt. Die Bereitstellung dedizierter GPUs für jedes LLM führt aufgrund der unterschiedlichen Nachfrage nach LLM-Anfragen zu Ressourcenverschwendung und Dienstineffizienz. Eine gängige Praxis ist die gemeinsame Nutzung mehrerer LLMs. Jedoch,...
Von Vorhersagen bis hin zu Konfidenzintervallen: eine empirische Untersuchung von konforme Vorhersagemethoden für kontextbezogenes Lernen
Transformatoren sind zu einer Standardarchitektur im maschinellen Lernen geworden, Demonstration eines starken kontextbezogenen Lernens (ICL) Fähigkeiten, die es ihnen ermöglichen, zum Zeitpunkt der Schlussfolgerung aus der Eingabeaufforderung zu lernen. Jedoch, Die Unsicherheitsquantifizierung für ICL bleibt eine offene Herausforderung, insbesondere bei lauten Regressionsaufgaben. Dieses Papier...