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提出了CAGI，一个将聚类与生成对抗网络相结合的框架，通过利用潜在子组结构改进缺失数据插补，在基准数据集上取得了优越性能。
一份来自剑桥大学的指南，介绍如何创建软盘磁盘映像以实现长期保存，涵盖识别、硬件、清洁和成像。
WARP是一种框架，通过模型合并生成伪检查点并提取几何特征，从已发布权重中恢复微调模型的域混合权重。它在BERT和GPT-2上实现了低平均绝对误差，优于成员推断。