XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System体系结构
零射击学习的多模式基准和改进的体系结构
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
神经网络 - 艺术状态，简短历史，基本模型和体系结构
人工神经网络（ANN）是一个信息或信号处理系统，由大量简单的处理元素组成，这些元素与直接链接互连，并配合以执行并行分布式处理以解决所需的计算任务。神经网络以类似的方式处理信息。ann的灵感来自生物神经系统的方式，例如大脑的作品 - 神经网络以身作则。ANN采用与常规计算相比，解决问题的方法。传统的计算机系统使用算法方法，即遵循一组说明以解决问题。将解决问题的能力限制在我们已经理解并知道如何解决的问题上。但是，神经网络和常规算法计算不在竞争中，而是相互竞争。有些任务更适合于算法方法（例如算术操作）和更适合神经网络方法的任务。
高级神经网络体系结构，用于增强多...
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。
企业服务管理体系结构
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
物联网体系结构和协议
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，
安全协议和数据模型（SPDM）体系结构白皮书
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。
TH-1计算机系统体系结构
（CSE/IT）理论共有4个周期每周内部评估20分，总周期60个周期结束SEM考试80分考试3小时总数A.主题明智的时期分布。编号主题周期1计算机硬件的基本结构06 2指令和指令排序07 3处理器系统10 4内存系统10 5输入 - 输出系统10 6 I/o接口和总线体系结构10 7并行处理07 9总60 B.合理：现在，在教育，娱乐，商业，体育等各个领域，计算机的使用变得非常重要。此主题将使学习者了解计算机系统不同组件及其操作过程的架构。进一步学习者将了解不同组件如何集成以执行任务以获得结果。它还为如何提高处理能力提供了一个想法。
s2-MLP：视觉的空间移位MLP体系结构
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。
探索大语模型中生成精度的神经梯度体系结构
摘要 - 将神经梯度体系结构（NGA）集成到大语言模型（LLMS）中，导致了自然语言处理的明显进步，从而增强了生成文本的精确性和相干性。通过采用梯度驱动的计算，NGA根据上下文提示动态调整内部途径，从而使LLMS能够更有效地适应各种语言任务。这种方法证明了在上下文理解至关重要的情况下，诸如机器翻译，摘要和对话生成等任务的改进。NGA的融合也有助于减少常见问题（例如重复性或无关的产出），从而提高了生成内容的总体质量。此外，NGA的适应性允许在各个领域对LLM进行更有效的微调，从而促进了其在专业领域的应用，而无需大量的重新培训。经验结果表明，NGA在完善LLM的生成过程中的功效，强调了其大大提高自然语言处理系统性能的潜力。因此，NGA的采用代表了LLM体系结构演变中的关键进展，为开发更响应敏感和上下文意识到的语言模型提供了强大的框架。
神经元的反向迁移：探索大脑的进化体系结构
早期的研究主要集中在神经发生（大脑中神经元的产生）和快速的神经元迁移均在胚胎发育的早期朝着一个方向移动。但研究人员发现，神经元在出生后慢慢移动以调整其最终位置，而神经元的产后反向运动导致了从三层皮层到六层新皮层的进化过渡。他们认为，如果没有反向运动，只有紧凑的三层皮层才能发展出来，而稀疏的六层新皮层的正确形成是不可能的。