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Dans quelle mesure votre attention est-elle privée? Relier la confidentialité avec l’apprentissage en contexte
Apprentissage en contexte (ICL)-la capacité des modèles basés sur des transformateurs à effectuer de nouvelles tâches à partir d'exemples fournis au moment de l'inférence est devenue une caractéristique des modèles de langage modernes. Alors que des travaux récents ont étudié les mécanismes sous-jacents à l'ICL, sa faisabilité sous des contraintes formelles de confidentialité reste largement..
Approximation des solutions invariantes à la filtration non linéaire Équation par approximants de Pade modifiés
Cet article traite d'un modèle mathématique pour la filtration de l'huile dans un milieu poreux et de ses régimes d'ondes auto-similaires et progressives.. Le modèle comprend l'équation de la masse de conservation et les dépendances de la porosité., perméabilité, et densité de l'huile sous pression. L'huile...
MVQA: Mamba avec échantillonnage unifié pour une évaluation efficace de la qualité vidéo
La croissance rapide des titres de longue durée, les vidéos haute définition ont permis une évaluation efficace de la qualité vidéo (VGA) un défi critique. Les recherches existantes abordent généralement ce problème à travers deux stratégies principales: réduction des paramètres du modèle et rééchantillonnage des entrées. Cependant, Réseaux de neurones à convolution légers (CNN) et Transformers souvent...
Réseaux hétérogènes dans la prédiction des interactions médicament-cible
La découverte de médicaments nécessite énormément de temps et d’argent. Prédiction informatique des interactions médicament-cible, une partie importante de ce processus, peut réduire ces exigences en réduisant l'espace de recherche pour les expériences en laboratoire humide. Dans cette enquête, nous fournissons des détails complets du graphique..
Des transitions observées aux chemins cachés dans les réseaux markoviens
Le nombre de degrés de liberté observables est généralement limité dans les expériences. Ici, nous considérons des réseaux de Markov discrets dans lesquels un observateur a accès à quelques transitions visibles et aux temps d'attente entre ces transitions. Se concentrer sur la structure sous-jacente de...
Leveraging Social Media Analytics for Sustainability Trend Detection in Saudi Arabias Evolving Market
Saudi Arabias rapid economic growth and social evolution under Vision 2030 present a unique opportunity to track emerging trends in real time. Uncovering trends in real time can open up new avenues for business and investment opportunities. This paper explores how AI...
Navigating the State of Cognitive Flow: Context-Aware AI Interventions for Effective Reasoning Support
Flow theory describes an optimal cognitive state where individuals experience deep focus and intrinsic motivation when a task’s difficulty aligns with their skill level. In AI-augmented reasoning, interventions that disrupt the state of cognitive flow can hinder rather than enhance decision-making. Ce...
Non-Renormalizable SU(5) GUTs: Leptoquark-Induced Neutrino Masses
We revisit the doublet-triplet splitting problem within the $SU(5)$ gauge group framework to advocate a viable regime with the light scalar leptoquark of the doublet-triplet splitting notoriety that is compatible with the current experimental bounds on partial proton decay lifetimes. We explicitly...
EnsAI: An Emulator for Atmospheric Chemical Ensembles
Ensemble-based methods for data assimilation and emission inversions are a popular way to encode flow-dependency within the model error covariance. While most ensemble methods do not require the use of an adjoint model, the need to repeatedly run a geophysical model to...
Modeling Tidal Disruptions with Dynamical Tides
Tidal disruption events (TDEs) occur when stars pass close enough to supermassive black holes to be torn apart by tidal forces. Traditionally, these events are studied with computationally intensive hydrodynamical simulations. Dans ce document, we present a fast, physically motivated two-stage model...