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World File Search System变形金刚
内存健身房：朝着无尽的任务进行基准测试代理的记忆能力
记忆体育馆展示了一套由2D部分可观察到的环境，即迫击炮混乱，神秘路径和灼热的聚光灯，旨在基于决策代理中的记忆能力。这些环境最初具有有限的任务，将其扩展为创新的，无尽的格式，反映了诸如“我打包我的书包”之类的累积内存游戏的不断挑战。任务设计中的这种进展将重点从仅评估样本效率转变为探测动态，延长场景中的记忆效果水平。为了解决可用的基于内存的深钢筋学习基线中的差距，我们在开源清洁库中介绍了一个实现，该库将变形金刚-XL（TRXL）与近端的pol-Pol-Pol-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cyizatization中进行了实现。这种方法采用滑动窗口技术利用TRXL作为情节内存的一种形式。我们在封闭式复发单元（GRU）和TRXL之间的比较研究揭示了我们有限和无尽任务的各种表现。trxl在有限的环境上表现出优于GRU的效果，但仅在利用辅助损失来重建观测值时。值得注意的是，Gru在所有无尽的任务中都表现出色，始终优于显着的边距TRXL。网站和源代码：https：//marcometer.github.io/jmlr_2024.github.io/关键字：深增强学习，actor-Critic-Critic，记忆，内存，变形金刚，重复
MC1。主要会议（亲自论文） program_12_21_2024.xlsxMC1。主要会议（亲自论文）program_12_21_2024.xlsx
1 5 367 Solar Image Synthesis with Generative Adversarial Networks 1 6 377 Optimizing 3D Geometry Reconstruction from Implicit Neural Representations 1 7 378 Spectral Wavelet Dropout: Regularization in the Wavelet Domain 1 8 380 REFORMER: A ChatGPT-Driven Data Synthesis Framework Elevating Text-to-SQL Models 1 9 401 Centralized Multi Agent Proximal Policy Optimization With Attention 1 10 407转移学习对前列腺图像分割的变形金刚网络的影响1 11 409 Intellibeehive：自动蜂蜜蜜蜂，花粉和Varroa驱动器监控系统
cv
在WWTF资助的研究小组中的“挖掘社会中的情感幸福感”，具有核心方法学技能：基于简单的，基于字典的基于基于词典的方法以及基于深度学习架构的复杂方法和大规模的数据刮擦，处理，处理和分析的复杂方法（社交媒体和其他在线研究领域）的竞争，包括在线表达的范围，包括明确的情感范围。 Covid-19和对人类机器人互动的看法与多样化的，跨学科的，跨学科的，国家间科学家合作，来自心理学，计算机科学，物理学和数学等学科等学科，并公开分享了我自己的变形金刚的模型，以从短暂的社交媒体文本中探索“世界幸福感20222”在WWTF资助的研究小组中的“挖掘社会中的情感幸福感”，具有核心方法学技能：基于简单的，基于字典的基于基于词典的方法以及基于深度学习架构的复杂方法和大规模的数据刮擦，处理，处理和分析的复杂方法（社交媒体和其他在线研究领域）的竞争，包括在线表达的范围，包括明确的情感范围。 Covid-19和对人类机器人互动的看法与多样化的，跨学科的，跨学科的，国家间科学家合作，来自心理学，计算机科学，物理学和数学等学科等学科，并公开分享了我自己的变形金刚的模型，以从短暂的社交媒体文本中探索“世界幸福感20222”
对基于EMG的人类机器人的综合分析...
肌电图（EMG）信号在生物医学研究中具有重要意义，在上肢的休息和收缩过程中捕获肌肉电活动。它们在应用程序中的多功能性，尤其是在人类辅助机器人工具中，可以驱动持续的探索和研究。本文介绍了一项原始研究，重点是利用机器学习技术来对EMG数据集进行分类，并根据预测的手势有效地控制机器人臂。数据采集涉及战略性地将EMG肌肉传感器放在前臂上，以确保对与手势和运动相关的信号进行精确测量。各种分类器包括随机森林，支持向量机（SVM），K-nearest邻居（KNN），高斯幼稚的贝叶斯，门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM），人工神经网络（ANN），复发性神经网络（RNN），卷积神经网络（convolutional Nevolutional Networt），vive（CNN）和赋予了变形金刚（CNN）和变形金刚。的性能结果将通过表格格式进行精心分析和呈现，将VIT分类器展示为最成功的vit分类器，在机器人手臂控制中获得了令人印象深刻的97.7％精度。值得注意的是，ANN，RNN和CNN的精度也超过90％。此外，这项工作与现有文献进行了全面比较，为人类机器人互动和尖端辅助技术的未来进步奠定了基础，这些技术显着提高了运动障碍或残疾人的生活质量。这些发现对基于EMG信号的直观，响应式机器人系统具有重要意义。
使用视频视觉变压器对周围车辆的巷道更改预测
摘要：预期周围车辆的车道变化对于自动驾驶汽车的安全和ffi cient运行至关重要。以前的作品采用了不包含上下文信息的物理变量的用法。最近的方法依赖于行动识别模型，例如3D CNN和RNN，从而处理了复杂的体系结构。尽管变形金刚的出现成为行动识别，但采用变压器体系结构的作品有限。自主驾驶依赖于许多外部因素，包括驾驶员行为，天气状况，意外障碍和遵守Tra FFI C规则。但是，关键组件是能够准确预测自动驾驶汽车之前的车辆是否可能改变车道的能力。这项研究通过采用视频动作预测来应对自动驾驶汽车中车道变化预测（LCP）的关键挑战，并特别着重于整合视频视觉变形金刚（Vivit）。使用摄像头输入得出的小管嵌入，此方法利用了预防数据集，该数据集提供了对车辆轨迹和关键事件的详细注释。该方法超过了先前的模型，在通过1秒地平线预测车道变化方面达到了超过85％的测试精度。比较分析重点介绍了Vivit在视频数据中捕获时空依赖性方面的优越性，同时也需要更少的参数，从而提高了计算EFFI的效率。这项研究有助于通过展示Vivit在现实世界应用中的E FFI CACY并提倡进一步探索以提高车辆安全性和E FFI效率的进一步探索，从而有助于提高自主驾驶技术。
Allam-1-13b-Instruct
从变形金刚导入automodelforcausallm，autotokenizer allam_model = automodelforcausallm.from_pretrataining（“ allam-1-13b-instruct”）＃用模型文件夹路径替换'Allam-1-13B-Instruct'）tokenizer = autotokenizer.from_pretrataining（“ allam-1-13b-instruct”）＃用模型文件夹路径替换'Allam-1-13b-Instruct'。messages = [{“角色”：“用户”，“ content”：“ toputs = tokenizer.apply_chat_template（消息，tokenize = false）inputs = tokenizer = tokenizer（inputs，return_tensors，return_tensors，return_tensors ='pt'pt'pt'，rether_token_tef feldresssssss = kentossss = kento） ）对于k，v in Inputs.items（）} allam_model = allam_model.to（'cuda'）响应= allam_model.generate（** inputs，max_new_tokens = 4096，do_sample = true，true，true，true，true，top_k = 50，top_p = 50，top_p = 0.95，top_p = 0.95，温度=。 skip_special_tokens = true）[0]）
Vision Mamba：具有3D MRI扫描的阿尔茨海默氏病的尖端分类
抽象分类3D MRI图像以早期检测阿尔茨海默氏病是医学成像中的关键任务。使用卷积神经网络（CNN）和变形金刚在该领域面临重大挑战的传统方法。cnns虽然有效地捕获本地空间特征，但要与远程依赖关系挣扎，并且通常需要大量的计算资源来获得高分辨率3D数据。变形金刚在捕获全局上下文方面表现出色，但在推理时间的二次复杂性却需要大量记忆，因此对于大规模的3D MRI数据而言，它们的效率降低了。为了解决这些局限性，我们建议使用Vision Mamba（一种基于状态空间模型（SSM）的高级模型（SSM），以对3D MRI图像进行分类以检测阿尔茨海默氏病。Vision Mamba利用动态状态表示和选择性扫描算法，从而使其能够有效地捕获和保留3D卷的重要空间信息。通过基于输入特征动态调整状态过渡，Vision Mamba可以选择性保留相关信息，从而导致3D MRI数据的更准确和计算有效的处理。我们的方法结合了培训期间卷积操作的可行性质，并在推断过程中进行了有效的，经常性的处理。此体系结构不仅提高了计算效率，而且还提高了模型处理3D医学图像中长期依赖关系的能力。实验结果表明，Vision Mamba的表现优于传统的CNN和变压器模型的准确性，这使其成为使用3D MRI数据早期检测阿尔茨海默氏病的有前途的工具。