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World File Search System动态
动态频谱访问框架用于授权使用电视白色空间的使用框架。
1。背景1 1.1。肯尼亚的沟通局法律和监管框架1 1.2。关键职责2 1.3。频谱管理职责2 1.4。电信设备类型批准2 1.5。国际方法对频谱管理的重要性3 1.6。将当局的任务应用于电视白色空间4 2。频谱共享TVWS应用程序的机会5 2.1。电视白空间的定义5 2.2。白空间设备操作的授权6 2.3。与电视白色空间相关的风险7 2.4。TVWS 8 2.5的可能许可模型。采用了TVWS的许可模型8 3。使用电视白色空间10 3.1的框架。简介和概述10 3.2。TVWS框架的关键规定11 3.3。主要参考标准11 3.4。地理位置数据库的资格12 3.5。主人和客户端WSD 13 3.6。设备参数13 3.7。操作参数13 3.8。通道使用参数13 3.9。WSD和GeoLocation数据库之间的参数交换14 3.10。干扰管理15 3.11。调整最大发射功率15 3.12。停止提供地理位置数据库服务的要求15 3.13。符合参数的传输15 4。电视白空间试验18 4.1。引言18 4.2。审判目标19 4.3。试验时间表19 4.4。地理位置数据库验证20 4.5。白空间审判授权21 4.6。试验期间的操作员，数据库和设备合作伙伴21 4.7。审判风险23 4.8。地理位置数据库服务模型23 4.9。将数据从权限转移到地理位置数据库24 4.10。设备的地理位置24 4.11。在WSD和GeoLocation数据库之间交换参数24 4.12。干扰管理24 4.13。TVWS试验结果的目标和摘要24
Ralph Lauren 营销策略动态
Ralph Lauren 通过他的眼光、风格和影响力改变了时尚的定义；他创造了一个安全的空间来过“美国生活方式”。Lauren 在纽约市长大，成为时尚界的先驱。Ralph Lifshitz 出生于 1939 年 10 月 14 日，对时尚产生了浓厚的兴趣，并热衷于打造自己的品牌形象。他于 1967 年开始生产男士领带系列；Polo 品牌以自己的名义为 Beau Brummel Ties 设计领带，这是他独特的做法。Lauren 早期的领带很宽，受到英国设计的影响，其图案表明了当时的审美时期。该品牌扩展为一个全球生活方式帝国，涵盖服装、配饰、香水和奢侈家居用品。它对市场的开创性贡献让受众能够想象品牌的舒适性和可靠性，市场策略强调通过在消费者和 Polo Ralph Lauren 生活方式之间建立情感联系来销售生活方式而不仅仅是产品。
用于并行动态的可配置分层架构...
电气和电子工程师协会 › iel7 作者 C Wang · 2022 · 被引用 1 — 作者 C Wang · 2022 被引用 1 (MPI) [27]，并行计算中的通信标准。... 基于代理的电力系统建模和仿真的计算。
视觉增强的动态语义原型，用于生成零拍学习
生成的零拍学习（ZSL）学习了一个生成器来合成看不见类的视觉样本，这是推进ZSL的有效方法。然而，现有的发电方法依赖于高斯噪声和预定义的语义原型的条件，这限制了仅在特定的看到类中优化的发电机，而不是对每个视觉实例进行特征，从而导致概括不良（例如，过度适用于可见的类）。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的视觉启动动态语义原型方法（称为VADS），以增强发电机来学习准确的语义 - 视觉映射，以充分利用视觉效果的知识为语义条件。详细说明，VADS由两个模块组成：（1）视觉吸引域知识学习模块（VDKL）了解视觉特征的偏见和全局先验（称为域的视觉知识），这些偏见取代了纯净的高斯噪声，以提供更丰富的先验噪声信息； （2）以视觉为导向的语义更新模块（VOSU）根据样本的视觉表示更新语义原型。最终，我们将它们的输出作为动态语义原型串联，作为发电机的条件。广泛的实验表明，我们的VAD在三个突出的数据集上实现了上升的CZSL和GZSL prounperces，并且在Sun，Cub和Awa2上分别胜过其他最先进的方法，其平均分别增加了6.4％，5.9％，5.9％和4.2％。
infinigen：具有动态KV缓存管理的大语言模型的有效生成推断
基于变压器的大语言模型（LLMS）在各种自然语言处理任务中都具有令人印象深刻的表现。为LLM推断为生成长含量而构成挑战，这是由于瞬态状态的巨大内存足迹（称为键值（KV）缓存），该状态以序列长度和批处理大小缩放。在本文中，我们提出了Infinigen，这是一种针对Longext Genertion量身定制的新型KV缓存管理框架，该框架协同与现代卸载基于卸载的推理系统合作。Infinigen利用了关键见解，即可以通过对当前层的最小彩排以及查询权重的一部分和后续层的关键缓存进行最小化的彩排来推测，对于计算变压器中后续注意力层至关重要的重要洞察力。这使我们只能预取基本的KV缓存条目（不提供所有内容），从而在基于卸载的LLM服务系统中减轻主机内存中的提取开销。我们对几种代表性LLMS的评估表明，与先前的KV高速缓存管理方法相比，Infinigen将基于现代卸载系统的总体性能提高了3.00倍，同时提供了更好的模型准确性。
简短：用于踏板期间定量动态拟合的实时评估系统
在这项研究中，开发了用于踩踏过程中定量动态拟合的实时评估系统。该系统由LED标记，连接到计算机的数码相机和标记检测程序。LED标记附着在矢状面上的臀部，膝盖，踝关节和第五元。PlayStation3 Eye被选为本文中的主要数码相机具有许多使用运动捕获的优点，例如高FPS（每秒帧）约180fps，320×240分辨率和易于使用的低成本。制造商检测程序是通过将LabView2010与Vision Builder一起使用的。该程序由三个部分组成：图像采集和处理，标记检测和关节角度计算以及输出部分。数码相机的映像是在95FPS中获取的，并且设置了程序以实时测量较低的接头角度，以将用户作为图形提供，并允许将其保存为测试文件。通过使用Holmes方法在每个马鞍高度下在每个马鞍高度处进行三个鞍高度（膝盖角：25、35、45 O）和三个节奏（30、60、90 rpm）的踩踏板验证系统，这是一种测量下肢角度的方法，以确定鞍高的高度。结果显示，系统的平均误差和强相关性，分别是1.18±0.44 o，0.99±0.01 o。由于马鞍高度的变化，几乎没有错误，但节制发生了绝对错误。考虑到平均误差约为1°，它是用于定量动态拟合评估的合适系统。在未来的研究中，必须使用两个具有额叶和矢状平面的数码相机来减少误差。
不断变化的海洋中基于动态区域的管理工具
基于区域的管理工具（ABMT），包括海洋保护区（MPA）通常是静态的，无法反映海洋生态系统的动态现实。海洋生态系统的特征是它们的体现不断变化，这进一步由人为应激源（尤其是气候变化）扩大。ABMT和MPA的前提是以环境平衡的隐式假设，因为它们的边界和管理框架通常被固定，并且很难进行调整。本文试图在静态保护策略与海洋生态系统的深刻和天生的动态性质之间揭开张力。它进一步旨在推进动态ABMT的概念，提出了对ABMT治理的综合概念化，这种概念更容易应对复杂海洋生态系统提出的复杂海洋生态系统动态的挑战类型。的动态被广泛地解释为包含三个维度：空间，具有流动和可调的保护措施；规范性，表示一种动荡和自适应的管理框架，该框架利用生态和管理阈值作为适应性，及时和前瞻性方法来增强管理结果的发起人；和制度，即，充分灵活而动态的机构机制负责监督ABMT实施。在对动态ABMT的全面概念化之后，本文解决了以下问题，管理着海洋的法律框架是否可以维持这种动态的海洋治理模式。
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
黑板 - 前进的自主目标检测和映射：开发用于单眼深度感应和动态tar
摘要 - 该研究旨在实施能够自主检测绵羊目标并在2D占用图上代表它们的系统，其最终目标是促进在UXV平台上自主牧羊。本文详细介绍了Blackboard System的开发，Blackboard System是一种用于自动目标检测和映射的软件解决方案。使用Python和C编程语言，Blackboard系统将单眼深度感测与自主目标检测，以产生全面的深度和目标图。这些地图是合并的，以产生从高架相机的角度捕获的操作区域的详细的2D鸟视图。黑板系统的独特功能是其模块化框架，它允许无缝更新或更换其深度传感和目标检测模块。