GST notices to foreign airlines ‘regularised’
GST 委员会还发布了一份关于 GST 对住宅或商业地产优惠位置费 (PLC) 的适用性的通知
Positional Description for Numerical Normalization
我们提出了一种针对数字序列量身定制的位置描述方案 (PDS)，集成了每个数字的占位符值信息。鉴于子词标记算法的结构限制，语言模型在处理数字任务时遇到了关键的文本规范化 (TN) 挑战。我们的模式通过直接的预处理解决了这一挑战，保留了模型架构，同时显着简化了数字规范化，使问题变得易于处理。这简化了任务并促进了更紧凑的生产就绪模型能够……
How to regularize your regression
制药应用中的一系列回归实例。我们能否从类似的特定领域数据中学习如何设置正则化参数 \（\lambda\）？概述。实际因变量 \（y\）和特征向量 \（X\）之间最简单的关系可能是线性模型 \（y = \beta X\）。给定一些由特征和因变量对 \（（X_1，y_1），（X_2，y_2），\dots，（X_m，y_m）\）组成的训练示例或数据点，我们希望学习 \（\beta\），在给定未见过的示例的特征 \（X’\）的情况下，哪个会给出最佳预测 \（y’\）。将线性模型 \（\beta\）拟合到数据点的过程称为线性回归。这种简单而有效的模型在生物、行为和社会科学、环境研究和金融预测等领域有着广
In-layer normalization techniques for training very deep neural networks
我们如何有效地训练非常深的神经网络架构？最好的层内规范化选项是什么？我们收集了您需要的有关 transformer、循环神经网络、卷积神经网络中规范化的所有信息。
The Batch Normalization layer of Keras is broken
更新：不幸的是，我向 Keras 发出的改变批量规范化层行为的 Pull 请求未被接受。您可以在此处阅读详细信息。对于那些敢于尝试自定义实现的人，您可以在我的分支中找到代码。我可能会维护它并将其与最新的 […] 合并
Malaysia's Capital A to cut share capital by $1.4bn
马来西亚证券交易所提交的一份 2024 年 10 月 23 日的文件称，Capital A 希望将其股本减少 60 亿林吉特（13.8 亿美元），以抵消其累计损失。该公司表示，要减少的确切股本量取决于累计损失和由此产生的已发行股本。这是交易所为那些财务困难的公司解除 PN17 地位的计划的一部分。“拟议的规范化计划旨在规范财务状况...
Thermography Conversion for Optimal Noise Reduction
摘要：原始热辐射方面的计算机视觉应用受字节大小限制。对原始图像进行规范化可降低可能有助于计算机处理算法的功能复杂性。这项工作探索了一种将 16 位有符号整数 (I16) 规范化为无符号 8 位 (U8) 的方法，同时保持原始数据集与影响热异常可检测性的环境参数之间的相关系数的完整性。
PLAY airlines completes deal with Sabre
全球旅游业领先的技术提供商 Sabre Corporation 与快速发展的冰岛廉价航空公司 Play 航空今日宣布达成多年期分销协议。通过此次合作，与 Sabre 合作的旅行社将能够无缝访问 PLAY 航空不断扩大的北美和欧洲廉价航班网络。这项战略协议是在 PLAY 航空继续扩大其在北欧、美国和加拿大等主要市场的业务之际达成的。该航空公司的低成本模式为旅行者提供了经济实惠的跨大西洋旅行选择，而冰岛是北美和欧洲旅行者的枢纽。该航空公司目前运营着一支现代化的全空客机队，到 2024 年将为乘客提供多达 40 个目的地的连接。这符合 Sabre 对多源内容和功能的持续投资，以及其致力于解决日益增长
自注意力和掩蔽自注意力是 Transformers 取得巨大成功的核心。然而，我们对注意力的数学理解，特别是对其 Lipschitz 属性的理解（这是分析鲁棒性和表达能力的关键）并不完整。我们在几个实际场景中对自注意力的 Lipschitz 常数进行了详细研究，讨论了序列长度和层规范化对未掩蔽和掩蔽自注意力的局部 Lipschitz 常数的影响。特别是，我们表明，对于任何紧凑的 n 的输入...
How Batch Normalization Can Make Neural Networks Faster
为什么重要：批量规范化将输入标准化到网络层，从而实现更快的训练、更好的模型性能和固有正则化。
本文是我写的关于量子谐振子的文章系列的第 5 部分。如果你还没有读过第 1 部分：量子谐振子简介、第 2 部分：带有无量纲项的薛定谔方程、第 3 部分：渐近解和第 4 部分：薛定谔方程的级数解，那么你就无法理解我将在本文中解释的内容，因此阅读这些文章是必须的。在本文中，我将向你介绍 Hermite 多项式。虽然我不会讨论它的全部细节和规范化，因为它是一个高级数学主题并且超出了本文的范围，但你可以直接在网上搜索它，那里有一些关于它的示例资源。在继续阅读之前，请记住，当我们在上一篇文章中介绍 H 时，我们将其声明为一个未知变量。在本文中，我们将尝试对此进行更多了解。因此，如果您在我上一篇文章的公式
The Quantum Superposition Theorem: A Mathematical Approach
在我之前的文章中，我主要写了关于量子叠加的理论方面。量子叠加是主要的基石理论之一，它为量子物理学提供了奇特之处，并帮助我们解决量子隧穿等关键问题。在我的上一篇文章中，我写了关于正交定理的内容，这是理解量子叠加背后的数学的必要先决条件。除此之外，还需要具备概率知识的初步微积分知识才能理解下面的文字，因为它可能看起来并不像你在纪录片中看到的那样花哨，相反，如果你理解了文字，那么它会更迷人，并支持这一说法：“事实比小说更奇怪”。所以，事不宜迟，让我们深入研究它……为了制定叠加原理，首先我们必须考虑一些潜在的 V(x)，并且对于这个潜在的薛定谔方程已经得到解决。这产生了许多波函数 𝜓ᵢ(x) 及其对应
计算机视觉中 GAN 的第五篇文章系列 - 我们讨论了对抗训练中用于无条件图像生成的自我监督以及高分辨率图像合成中的层内规范化和风格融合。
Getting into the flow: Bijectors in TensorFlow Probability
规范化流是无监督深度学习中鲜为人知但却令人着迷且成功的架构之一。在这篇文章中，我们使用 tfprobability（TensorFlow Probability 的 R 包装器）对流程进行了基本介绍。后续文章将在此基础上进行构建，在更复杂的数据上使用更复杂的流程。
