大型语言模型（LLM）的卓越能力近年来产生了重大影响（OpenAI, 2023; Ge等人，2023; Zhao等人，2023）。各种LLM已经被发布并在现实世界的生产环境中得到应用（Eloundou等人，2023）。因此，对于LLM的部署有着广泛的需求。

本次介绍一个发表于Computer Vision and Image Understanding的经典三维点云描述子RCS。

大型语言模型（LLM）的卓越能力近年来产生了重大影响（OpenAI, 2023; Ge等人，2023; Zhao等人，2023）。各种LLM已经被发布并在现实世界的生产环境中得到应用（Eloundou等人，2023）。因此，对于LLM的部署有着广泛的需求。

文章：FLiCR: A Fast and Lightweight LiDAR Point Cloud Compression Based on Lossy RI

许多用于医学图像分析的基础模型，例如分段任意模型（SAM），已经发布并被证明在多种任务中是有用的。然而，它们对现实世界医学成像数据的有效性尚未得到探索。例如，针对变形较大的器官（即心脏和肝脏）的特定图像对分析提出了更大的挑战。首先，呼吸运动和心脏搏动引起的错位增加了对这些数据进行联合分析的复杂性。其次，现实世界医学图像的不均匀性带来了挑战，包括模态的多样性和来自不同中心的收集引起的分布变化。第三，对于这些基础模型来说，处理不规则的 ROI（例如病变或疤痕）可能更具挑战性，因为它们的尺寸可能非常小且形状不规则。因此，开发有效且高效的迁移学习方法来充分利用这些基础模型进行现实世界的医学图像分割具有重要价值。

许多用于医学图像分析的基础模型，例如分段任意模型（SAM），已经发布并被证明在多种任务中是有用的。然而，它们对现实世界医学成像数据的有效性尚未得到探索。例如，针对变形较大的器官（即心脏和肝脏）的特定图像对分析提出了更大的挑战。

许多用于医学图像分析的基础模型，例如分段任意模型（SAM），已经发布并被证明在多种任务中是有用的。然而，它们对现实世界医学成像数据的有效性尚未得到探索。例如，针对变形较大的器官（即心脏和肝脏）的特定图像对分析提出了更大的挑战。首先，呼吸运动和心脏搏动引起的错位增加了对这些数据进行联合分析的复杂性。其次，现实世界医学图像的不均匀性带来了挑战，包括模态的多样性和来自不同中心的收集引起的分布变化。第三，对于这些基础模型来说，处理不规则的 ROI（例如病变或疤痕）可能更具挑战性，因为它们的尺寸可能非常小且形状不规则。因此，开发有效且高效的迁移学习方法来充分利用这些基础模型进行现实世界的医学图像分割具有重要价值。

风险价值(VaR)是金融领域广泛使用的风险度量，它量化了在特定时间范围内和给定置信度水平下投资或投资组合的潜在损失。它提供了一个单一的数字，代表投资者在正常市场条件下可能经历的最大损失。VaR是风险管理、投资组合优化和法规遵从的重要工具。

风险价值(VaR)是金融领域广泛使用的风险度量，它量化了在特定时间范围内和给定置信度水平下投资或投资组合的潜在损失。它提供了一个单一的数字，代表投资者在正常市场条件下可能经历的最大损失。VaR是风险管理、投资组合优化和法规遵从的重要工具。

分贝(dB)：按照对数定义的一个幅度单位。对于电压值，dB以20log(VA/VB)给出；对于功率值，以10log(PA/PB)给出。dBc是相对于一个载波信号的dB值；dBm是相对于1mW的dB值。对于dBm而言，规格中的负载电阻必须是已知的(如：1mW提供给50Ω)，以确定等效的电压或电流值。

项目Github地址：https://github.com/lballabio/QuantLib

量化投基使用自动化程序进行量化选基。其中包含了多个策略。本集合投资目标是通过选择优质基金，来获取更高的 Alpha。同时，根据量化指标进行部分仓位的择时操作。整体仓位会控制在 5 成到满仓之间。

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当我们使用分子力场进行分子动力学模拟时，通常包括成键相互作用（键长项、键角项和二面角项）和非成键相互作用（范德华力）。而其中成键相互作用，可以根据作用的范围，进一步定义成1-2相互作用、1-3相互作用和1-4相互作用，也就是键长键角和二面角。在FF19SB力场中，为了进一步提升力场模拟的精确度，引入了一个CMAP参数，用于计算

虽然不是必要的，但有时候异动的原因多个，通过计算每个原因的贡献程度即可以很好的分清主次。这里主要根据博客如何快速量化增长指标的各因子贡献[1]进行python化计算，主要采取的是相对贡献，即在指定维度下，各细分维度的总贡献为100%。

Vector API (Sixth Incubator) 是 Java 平台的一个项目，旨在提供一种简单且高效的方式来执行向量化计算。它引入了新的类和接口，以支持使用 SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令集进行并行计算。

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