## 日本筷子礼仪速成指南
在日本用餐涉及特定的筷子礼仪,称为*kiraibashi*,以避免冒犯他人。许多行为被认为是不礼貌的,有些甚至是禁忌。
**主要失误要避免:** 永远不要直接用筷子将食物传递给他人——这模仿了葬礼仪式。此外,避免将筷子直插在米饭中,因为这类似于对逝者的供奉。
**其他常见错误包括:** 挥舞筷子,用筷子叉食物,摩擦一次性筷子(暗示质量差),以及将用过嘴的筷子放回共享菜肴中。不要用筷子移动盘子,搅拌汤,或寻找特定食物。
一般来说,避免任何涉及指向、刺戳或过度摆弄筷子的行为。 正确的礼仪侧重于尊重和细心的使用,不用时使用筷子架,并避免任何可能被视为浪费或不尊重食物的行为。
## Safehemo:居家透析的数字安全网
Safehemo是一个预alpha平台,旨在增强居家血液透析患者的安全性和连接性。它**不是**医疗设备,**不**连接紧急服务——紧急情况下请始终拨打911。
该平台旨在通过创建一个连接患者、诊所和社区的安全生态系统,来弥合患者独立性和临床监督之间的差距。主要功能包括一个患者中心,用于与护理网络共享实时状态;一个临床工作区,供提供者监控患者和警报;以及社区中心,用于提供资源和支持。
Safehemo利用模拟数据和即时警报(检测低血压等问题)来主动识别潜在问题。它被构建为一个开源项目,目前专注于模拟和测试,允许用户在没有物理硬件的情况下体验安全流程。用户可以作为患者或临床医生加入,建立他们的网络并测试系统的警报功能。
## 注意力残差 (AttnRes): 摘要
本文介绍了一种名为注意力残差 (AttnRes) 的新型结构,用于替代 Transformer 中的标准残差连接,旨在解决深度网络中信号稀释的问题。标准残差连接会均匀地累积层输出,导致隐藏状态幅度无界——这在 PreNorm 架构中尤其突出。
AttnRes 利用学习到的、输入相关的注意力机制来选择性地聚合早期层表示。每一层都计算所有先前输出上的注意力权重,使其能够专注于最相关的信息。一种计算效率更高的变体,即块注意力残差 (Block AttnRes),将层分组为块,仅在块级别应用注意力,从而将内存需求从 O(Ld) 降低到 O(Nd)。
实验表明,AttnRes 在各种计算预算下始终优于基线 Transformer。具体而言,块注意力残差 (Block AttnRes) 实现了与使用 25% 更多计算量训练的基线相当的性能,在多步推理和代码生成任务中表现出显著的提升(例如,GPQA-Diamond +7.5,HumanEval +3.1)。此外,AttnRes 有效地缓解了 PreNorm 稀释问题,保持了有界输出幅度以及更均匀的跨层梯度范数。
全球紧张局势加剧和天然气价格飙升正在显著提升对电动汽车(EV)的需求,特别是对领先制造商比亚迪的需求。比亚迪已于2022年停止生产仅燃油内燃机汽车,并在2023年超越福特,全球销量超过460万辆电动和插电式混合汽车。
亚洲的经销商,如菲律宾和泰国的经销商,报告订单和展厅客流量大幅增加,客户积极从汽油车转向电动汽车以节省资金。这一趋势受到亚洲严重依赖通过霍尔木兹海峡运输的石油的影响。
全球范围内,去年电动汽车的普及已经避免了每天170万桶石油的消耗。各国正在通过降低电动汽车费用(老挝)等激励措施来应对,并预计需求将增加(泰国)。即使在美国和欧洲等市场,对电动汽车的兴趣也在激增,3月初的考虑购买比例增长了20%以上,这与油价上涨有关。比亚迪还通过在中国提供18个月免费充电等优惠来进一步激励采用。