在这项工作中,我们证明,由于现有评估协议和数据集中的不足,因此有必要重新审视并全面研究Mul-timodal零射击学习(MZSL)问题问题。具体来说,我们解决了MZSL方法面临的两个主要挑战。 (1)既定基线的情况通常是无与伦比的,而且有时甚至是有缺陷的,因为现有的评估数据集通常与培训数据集有一些重叠,因此违反了零照片范式; (2)大多数现有的方法都偏向可见的类,这在对可见和看不见的类别进行评估时会大大降低性能。为了应对这些挑战,我们首先引入了一个新的多模式数据集,用于零照片评估,称为MZSL-50,其中有4462个视频来自50个广泛多元化的类别,并且与培训数据没有重叠。此外,我们提出了一种新型的多模式零射击变压器(MZST)体系结构,该体系结构利用了吸引瓶颈进行多模式融合。我们的模型可以直接预测语义表示,并且在将偏见降低到可见的类别方面表现出色。我们进行了广泛的消融研究,并在三个基准数据集和我们的新型MZSL-50数据集上实现最先进的结果。具体来说,我们提高了传统的MZSL绩效2。1%,9。81%和8。 vgg-sound,UCF-101和ActivityNet的68%。 最后,我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。 181%和8。vgg-sound,UCF-101和ActivityNet的68%。最后,我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。1
作为一个复杂的系统,涉及多个经济实体之间的内部和相互关系,蓝色经济发展的核心包括确定关键实体及其相关结构,这些结构在系统内的资源分配中起着重要作用。蓝色行业的结构调整,蓝色产品篮的丰富,蓝色公司的管理决策以及蓝色省份的出口定位将使系统驱动动态变化。因此,从相关理论的角度来看,本文首先分析了基于蓝色行业相关性,蓝色产品相关性,蓝色企业相关性,蓝色省份相关性和交易相关性,影响国家蓝色经济体系稳定的关键因素。第二,国家蓝色经济体系的发展机制是基于单个级别的代理内相关性和交叉级别的属性相关性来定性探索的。最后,中国的一个例子用于指导其蓝色经济在实践中。这个例子可以成为一个国家实现蓝色增长,促进蓝色经济中关键代理的共同发展的前提和基础,并为一个国家系统地制定蓝色经济发展政策的科学基础。
流动性覆盖。在最近全球银行系统部分领域面临压力的时期,澳大利亚审慎监管局 (APRA) 加强了对澳大利亚银行的监管,并与金融监管委员会 (CFR) 的其他机构一起密切监控更广泛的金融系统。对在澳大利亚运营的银行的审慎要求相当于巴塞尔协议 III 的要求,在某些情况下甚至比巴塞尔协议 III 的要求更高;银行系统的资本和流动性水平远远超过这些要求。[1] 在未来一段时间内,银行预计不良贷款将(从历史低位)增加,以应对高利率和通货膨胀对家庭预算的压力。银行有能力管理这一问题,同时继续向家庭和企业放贷。
摘要- 谱形式因子 (SFF) 表征能量特征值的统计,是多体量子混沌的关键诊断。此外,可以定义部分谱形式因子 (pSFF),它们指的是多体系统的子系统。它们为多体系统的能量本征态统计提供了独特的见解。我们提出了一种协议,允许在随机测量框架内测量量子多体自旋模型中的 SFF 和 pSFF。我们的协议提供了一个统一的测试平台,用于探测封闭量子系统中的多体量子混沌行为、热化和多体定位。此外,我们介绍了该协议在采用局部随机旋转和测量的捕获离子量子模拟器上的实现。
10实施本标准或拟议标准的某些要素可能受第三方专利权的约束,包括临时专利权(此处“专利权”)。dmtf不向标准用户陈述有关此类权利的存在,也不承担承认,披露或确定任何或所有此类第三方专利权所有者或索赔人,也不对任何不完整或不准确的认同或不准确的认同或披露此类权利,所有者,所有者或索赔人。dmtf不应以任何法律理论,无论采用任何方面的任何方面或任何情况,都无法承认,披露或确定任何此类第三方专利权,或者对于该方在其产品,协议或测试程序中对标准或其成立的依赖。dmtf对任何执行此类标准的一方不承担任何责任,无论是否可以预见,对任何专利所有人或索赔人都不承担任何责任,并且如果出版后撤回或修改了标准的成本或损失,并且在出版后撤回或修改了损失,并且由任何人予以实施的任何一方无害,以任何人的索赔代理和所有所有者的索赔。
应用程序示例 - 市场应用程序 - 索赔管理 - 欺诈管理 - 编辑服务 - 文档和手册出版物 - 出版工作区 - 破坏分析应用程序 - 定制关税的咨询服务 - 财务流程(consiliation等)- 商店开放和促销管理 - 发票例外/批准 - 退款批准 - 库存和存储库 - 文件和手册出版物 - 出版工作区 - 承包商管理 - 工厂管理(任务,更改等)- 废料,废物,污染管理 - 数据分发服务 - 主数据管理 - 行业应用程序(无用产品可用)- 等等
心血管疾病是全球性的全球健康问题,在全球范围内促进了发病率和死亡率。在这些疾病中,心律不齐的特征是心律不规则,提出了巨大的诊断挑战。这项研究介绍了一种使用深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN)的创新方法,以解决心律不齐分类的复杂性。利用多层心电图(ECG)数据,我们的CNN模型,包括六层带有残留块的层,在识别五种不同的心跳类型方面表现出了令人鼓舞的结果:左束分支块(LBBB),右束分支块(RBBB),右束支(RBBB),tryal buntial Efferatial Efferatial Promature Contract(apc),thematial Efferatial Contract(APC),phatcral andultral andultral andultral and andult andultral and anductal and p. pvC(PVC)(PVC),PVC。通过严格的实验,我们强调了我们方法学在增强心血管心律不齐的诊断准确性方面的变化潜力。
单元II IOT-AN建筑概述和艺术课的建筑状态:10 IoT-An Anchlectural概述:建筑架构,主要设计原理和所需功能,IoT体系结构大纲,标准注意事项。物联网体系结构 - 艺术:简介,艺术状态,参考模型和体系结构,物联网参考模型 - 物联网参考架构简介,功能视图,信息视图,部署和操作视图,其他相关的架构视图。单元III工业与安全与安全班级工业互联网:8介绍,工业4.0,工业互联网(IIOT),IIOT架构,基本技术,应用和挑战。安全与安全:简介,系统安全,网络安全,通用应用程序安全,应用程序流程安全和安全性,
最近,Visual Transformer(VIT)及其以下作品放弃了卷积,并利用了自我发项操作,比CNN获得了可比甚至更高的精度。最近,MLP-Mixer放弃了卷积和自我发项操作,提出了仅包含MLP层的体系结构。为了实现交叉补丁通信,除了通道混合MLP外,它还设计了其他令牌MLP。在诸如JFT-300M之类的极限数据集上进行训练时,它会取得令人鼓舞的结果。,但是当在ImagEnet-1k等中等规模的数据集上训练时,它的表现不如其CNN和VIT对应。MLP混合使用的性能下降激励我们重新考虑令牌混合MLP。我们发现,MLP混合中的令牌混合操作是深度卷积的变体,具有全局接收场和空间特异性配置。在本文中,我们提出了一种新颖的纯MLP体系结构,即空间移位MLP(S 2 -MLP)。不同于MLP混合器,我们的S 2 -MLP仅包含通道混合MLP。我们设计了一个空间换档操作,以实现通过补丁之间的通信。它具有局部接收场,是空间的 - 不可知论。同时,它无参数且有效地计算。在Imagenet-1K数据集训练时,提出的S 2 -MLP比MLP混合剂具有更高的识别精度。同时,S 2 -MLP在ImageNet-1k数据集上具有出色的性能,具有更简单的架构,较少的失败和参数。
价格差异解释:确保回答中能指出可能导致学生所在国家肉类价格上涨的具体因素。例如,提到政府征收的税款、严格的法规、有限的竞争或进口限制等导致成本上升的因素。解释中应将其中一些因素与它们如何影响生产者和消费者联系起来,从而导致价格上涨。