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hyneter：用于多个计算机视觉任务的混合网络变压器
摘要 - 在本文中，我们指出，基于卷积神经网络（CNN）基于变压器的检测器之间的基本差异，这些检测器在基于变压器的方法中导致小对象的性能较差，是局部信息与全局依赖性在特征提取和传播中的差距。为了使这些差异打扮，我们提出了一种新的视觉变速器，称为Hybrid Network Transformer（Hyneter），此前表明差距导致基于CNN的基于CNN的方法和基于变压器的方法，以增加尺寸不同的对象的结果。不同于以前方法中的分裂策略，Hyneters由混合网络骨干（HNB）和双切换（DS）模块组成，这些模块集成了本地信息和全局，并同时转移它们。基于平衡策略，HNB通过将卷积层嵌入并联中的变压器块中扩展了局部信息的范围，并且DS调整了对斑块外部全局依赖性的过度依赖。消融研究表明，Hyneters通过 + 2的巨大边缘实现了最先进的表现。1〜13。2 AP在可可和 + 3上。 1〜6。 5 miou在visdrone上具有较轻的型号大小和对象检测的计算成本较低。 此外，Hyneters在多个计算机视觉任务上实现了最新的结果，例如对象检测（60。 1 AP在可可和46上。 1 AP在Visdrone上），语义segmentation（54。 3 AP上的ADE20K）和实例分段（48。 可可上的5个ap掩码），并超过以前的最佳方法。2 AP在可可和 + 3上。1〜6。5 miou在visdrone上具有较轻的型号大小和对象检测的计算成本较低。此外，Hyneters在多个计算机视觉任务上实现了最新的结果，例如对象检测（60。1 AP在可可和46上。1 AP在Visdrone上），语义segmentation（54。3 AP上的ADE20K）和实例分段（48。可可上的5个ap掩码），并超过以前的最佳方法。该代码将在以后公开可用。
生物制药领域的人工智能 - 2024 年 4 月 15 日
所有 GPT 模型基本上都遵循“注意力就是你所需要的一切”（Vaswani 等人，2017）中建立的 Transformer 架构，它有一个编码器来处理输入序列，还有一个解码器来生成输出序列。原始 Transformer 中的编码器和解码器都具有多头自注意力机制，该机制允许模型对序列的各个部分进行差异加权以推断含义和上下文。*作为原始 Transformer 的演变，GPT 模型利用带有掩码自注意力头的仅解码器变压器。使用仅解码器框架是因为 GPT 的主要目标是生成连贯且与上下文相关的文本。由解码器处理的自回归解码允许模型维护上下文并一次一个标记地生成序列。
CS8420 - Ciiva
10.13 中断寄存器 2 模式寄存器 MSB 和 LSB (0Dh,0Eh) .......................................................................... 42 10.14 接收器通道状态 (0Fh) (只读) ...................................................................................................... 43 10.15 接收器错误 (10h) (只读) ............................................................................................................. 44 10.16 接收器错误掩码 (11h) ............................................................................................................. 45 10.17 通道状态数据缓冲区控制 (12h) ............................................................................................. 45 10.18 用户数据缓冲区控制 (13h) ............................................................................................................. 46 10.19 采样率比率 (1Eh) (只读) ............................................................................................................. 47 10.20 C-Bit 或 U-Bit 数据缓冲区 (20h - 37h) ............................................................................................. 47 10.21 CS8420 I.D. 和版本寄存器 (7Fh) (只读) ................................................................................ 47 11. 系统和应用问题 ................................................................................................................ 48 11.1 复位、断电和启动选项 ................................................................................................ 48 11.2 发射器启动 ......................................................................................................
ARM®密钥管理单元规范
LCM通过私人链接连接到KMU。LCM不会产生奇偶校验。因此，为了额外保护LCM和KMU，建议使用奇偶校验生成器。位于LCM附近的奇偶元发生器，在LCM和KMU Private APB3下属硬件键端口之间的地址和数据信号上生成奇偶校验。如果密钥源支持写蒙版，则还可以将远程写掩码过滤器（RWMF）放在KMU Private APB3下属硬件键端口的前面，以检查交易奇偶校验并删除传输的键。当LCM加载硬件钥匙插槽时，软件可以将其用作锁定的软件钥匙插槽。
使用卷积神经网络进行脑肿瘤分割
2018 年脑肿瘤分割 (BraTS) 挑战赛中的 MR 图像数据集包含 285 张胶质瘤患者图像，用于训练 Mask R-CNN 模型。Mask R-CNN 架构通过最小化多方面目标函数来为图像内的每个感兴趣区域派生掩码、边界框和标签。我们使用 90% 的 BraTS 数据进行网络训练，5% 用于验证，5% 用于测试。由于训练 Mask R-CNN 模型的计算要求很高，因此使用罗文大学的高性能计算机 (HPC) 进行大部分实验。该模型使用 4 个 NVIDIA Tesla K20m GPU 进行训练，并采用多线程技术来加速将数据加载到内存中的过程。
在扩散模型中使用令牌优化的开放式摄取注意图
扩散模型代表文本到图像生成中的新范式。除了从文本提示中生成高质量的图像之外，诸如稳定扩散之类的模型已成功扩展到了共同生成的分段伪遮罩。但是，当前的敏感主要依赖于提取与用于图像合成的及时单词相关的关注。这种方法限制了从文本提示中未包含的单词代币中得出的分割掩码的产生。在这项工作中，我们介绍了开放式摄影注意力图（OVAM） - 用于文本到图像扩散模型的无训练方法，可为任何单词生成注意力图。此外，我们提出了一个基于OVAM的轻巧优化过程，用于查找具有单个注释的对象类的准确注意图。
IMB-CNM
3D硅检测器[1，2]在高能物理应用中确立了自己的关键技术。与平面探测器相反，在硅的批量而非表面实现了3D检测器中的电极（连接和欧姆接触）（见图1）。这种独特的几何形状使这些探测器可以结合高辐射硬度和低功耗。高辐射硬度源于电极之间的短距离，因此限制了载流子被辐射引起的缺陷捕获，而信号则由粒子的较大轨道通过硅晶圆晶粒厚度定义。低耗尽电压可以保证即使在改善收费收集所需的过度电压下，也可以保证低功耗。这两个方面在高能物理实验的内部跟踪探测器中至关重要。3D硅探测器被用作最接近相互作用点或光束的像素探测器。他们于2014年成功安装在Atlas检测器的可插入的B层中（IBL-ATLAS）[3]，2016年在Atlas Forward Proton（AFP）探测器[4]中，在2017年，在CMS-Totem Precision Procion Spectreprmeter（CT-PPPS）[5]和较高的for for for for for for for p. ppps（ct-ppps）[5]，并且对高度lumc（均为aTC）（hlc）（hlc）（hlc）（和CMS探测器[6，7]。它们的组合辐射硬度和时机特性也使它们成为平面探测器的有前途的替代方案，该探测器限于〜10 15 cm-2 [8]的功能，并且可以在恶劣环境中确立自己的固态定时探测器[9]。在IBL 中证明了3D检测器的生产性在IBL这些吸引人的特征以不均匀的信号，大传感器电容为代价，这是由于电极间间距较小和较长的电极深度以及制造的复杂性提高。实际上，IBL技术设计报告指出，“主要关注3D传感器的主要问题是生产运行的制造性和均匀性” [10]。3D技术是一项相对复杂的技术：制造运行由〜120-140步，具有8个掩码水平，而标准平面像素（根据IMB-CNM定义）为〜40步和5个掩码水平。
迈向自动化飞机维护检查。使用...
有助于提高损伤检测的准确性，减少飞机停机时间，并有助于防止检查事故。本文的目的是展示这种方法在支持飞机工程师自动检测飞机凹痕方面的潜力。这项工作的新颖之处在于应用了最近开发的神经网络架构 Mask R-CNN，该架构能够检测图像中的对象，同时为每个实例生成分割掩码。尽管用于训练的数据集很小，但结果令人鼓舞，并展示了深度学习在自动化飞机维护检查方面的潜力。该模型可以训练以识别其他类型的损坏，例如雷击入口和出口点、油漆损坏、裂缝和孔洞、缺失标记，因此可以成为飞机工程师有用的决策支持系统。
RoboExp：通过机器人操纵的交互式探索行动条件的场景图
图2。我们的RoboExp系统的概述。我们介绍了由四个模块组成的RoboExp系统的全面概述。（a）我们的感知模块将RGBD图像作为输入，并产生相应的2D边界框，掩码，对象标签和关联的语义特征作为输出。（b）内存模块无缝将2D信息集成到3D空间中，从而实现了更一致的3D实例分割。此外，它通过合并实例构建了我们ACSG的高级图。（c）我们的决策模块是提议者和验证者的双重角色。提案者建议各种行动，例如开门和抽屉，而验证者评估每个动作的可行性，考虑到阻塞等因素。（d）动作模块执行提出的操作，使机器人组能够与环境有效相互作用。
利用第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器和 Kubernetes/Kubeflow 提升端到端企业 AI 的性能和可扩展性
在本设计测试中，我们使用 BERT-Large 无大小写（全词掩码）预训练模型作为模型检查点。该模型包含 3.4 亿个参数。我们使用斯坦福问答数据集 (SQuAD) v1.1 数据集进行微调分析。用例要求按照英特尔架构 Model Zoo 在线存储库文档 中所述执行。为了展示使用可扩展端到端企业 AI 堆栈解决方案进行 BERT-Large 微调的性能和可扩展性，我们使用了潜在的英特尔优化，例如针对 oneDNN 优化的 TensorFlow 和用于分布式训练的 Horovod。Horovod 与英特尔® MPI 库 一起部署，进一步利用了英特尔在 MPI 层的优化。我们使用容器映像和一组 MPIJob 规范文件在 Kubeflow 的训练运算符上运行 BERT-Large 工作负载。