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新闻不重要，看图才是正事論文標題：:論文鏈接：斯坦福大學：研究了在預訓練文本具有遠程連貫性的數學設置下，預訓練分布對上下文學習的實現所起的作用，證明了當預訓練分布是混合隱馬爾可夫模型時，上下文學習是通過對潛在概念進行貝葉斯推理隱式地產生的，生成了一係列小規模合成數據集（），在這個過程中，和語言模型都使用了上下文學習。
新闻不重要，看图才是正事論文標題：-論文鏈接：阿裏巴巴：提出了一個叫做獵豹（）的新型框架，用於深度神經網絡的兩方計算網絡推理係統，並重新設計了基於同態加密的協議，可在不需要任何輪調操作（）的情況下評估線性層（即卷積、批量歸一化和完全連接）；設計了幾個用於非線性函數（如和）的更加精簡，通信效率更高的基元。
新闻不重要，看图才是正事德國希爾德斯海姆大學：評估了特征工程多輸出模型，該研究將一個簡單的機器學習方法提升了競品時間序列預測模型的標準；實證了為什麽基於窗口的輸入設置可以在時間序列預測領域提高和原版等精心配置的模型所產生的預測性能；比較了與各種深度學習時間序列預測模型的性能，並驗證了它在單變量和雙變量時間序列預測任務中的競爭力。
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