XiaoMi-AI文件搜索系统
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网格注意力：提高大型视力模型的计算效率，而无需微调
Gridattn集成了提出的网格聚类模块，网格分配策略以及将网格恢复模块与常见的MHA相结合，以提高大型视力模型的计算效率并保持其性能，而无需重新训练或对其参数进行微调。我们对最近的高分辨率任务进行了广泛的实验，包括零摄像实例分割（SAM，Expedit-SAM），文本到图像生成（稳定扩散v2.1）和语义segmentation（segformer b0-b5）。实验表明：通过任何训练或微调，Gridattn将GFLOPS降低[4.6％，16.1％]和GPU推断潜伏期的范围[8.2％，21.4％]，同时达到等效性能（绩效偏见比率低于1％）。此外，提出的实验表明，Gridattn也可以从头开始训练，也可以通过微调的微调成本进行微调，从而大大提高了性能效率 - 折衷方案。作为建议，我们鼓励社区直接部署训练有素的变压器，对预先训练的训练训练，或从头开始训练新的变压器时，将社区合并。源代码将在https://github.com/pengyulpy/gridattn中发布。
通过SAM和域知识彻底改变合金微观结构的细分，而无需额外培训
基本模型，在大规模数据集中培训并使用创新学习方法适应了新数据，已彻底改变了各个领域。在材料科学中，微观结构分割在理解合金特性中起关键作用。但是，常规的监督建模算法通常需要大量注释和复杂的优化程序。分割的任何模型（SAM）介绍了一个新的视角。通过将SAM与域知识相结合，我们提出了一种用于合金图像分割的新型广义算法。该算法可以处理各种合金系统的图像批处理，而无需训练或注释。此外，它可以达到与监督模型相当的分割精度，并在各种合金图像中稳健地处理复杂的相位分布，无论数据量如何。
Arduino Mega 2560的可用功率，无需求助于Extern Supply
1简介人类机器人是一个基于人体的机器人，其整体外观。感知，处理和行动以众所周知的拟人形式体现，以模仿人体和经验的物理，认知和社会层面的某些子集。在一般的类人动物机器人中，有一个躯干，有一个头部，两个手臂和两条腿，尽管某些形式的人形机器人可能仅对腰部的一部分建模。一些类人形机器人也可能有“脸”，带有“眼睛”和“嘴”。类人生物的定义与“具有人类特征”一样简单。有许多公司出于教育或娱乐目的生产类人动物机器人。Robotis是其中之一。在本文期间，我们主要使用它们的bioloid综合机器人。每个类型机器人都有其微控制器单元，能够操纵伺服器并管理其他员工。主要目标是用一个通用的开源微控制器来控制机器人，该机器人可以以合理的价格获得。该决定是Arduino Mega 2560。
投资可再生能源税收抵免无需...
Foss 的可再生能源和可持续技术团队代表我们的投资者寻找符合投资标准并适当降低风险的项目。例如，我们与贷方协商延期协议，他们同意在合规期间所有权发生变化的情况下，不会行使止赎权。我们承保该地区的自然灾害风险水平和设备抵御风暴风险的能力，并审查保险政策以确保足够的财产和意外伤害保险。在整个投资周期中，我们审查报告项目，例如运营报告、纳税申报表和财务报表，监控现行工资和学徒报告等持续合规因素，并定期对设施进行现场访问，以发现潜在问题，例如设备损坏。重新夺回的后果
底盘设计中的减重策略无需...
在汽车行业，减轻汽车底盘重量是提高燃油效率、增强性能和满足严格排放法规的关键目标。但是，这必须在不损害车辆安全性和结构完整性的情况下实现。材料科学的进步、创新的设计技术和先进的制造工艺为大幅减轻重量铺平了道路，同时保持甚至提高了安全标准。本文介绍了底盘设计中采用的各种策略，以在不损害安全性的情况下减轻重量。
无需组织知识，通过组织秩序实现人类增强
摘要 组织努力确保和维护其流程、商品和服务的可靠性、安全性、可用性和竞争力。提高员工的技能和能力有助于实现这些目标，并且是人为因素领域的一个相关问题。然而，比设计人体工程学、实施协议和进行培训更进一步的是尝试通过各种技术手段直接提高员工的技能。所谓的人类增强旨在直接通过技术干预员工的技能，这是一种众所周知的争议性但历史悠久现象。根据关于人类增强的经验和理论文献，我们试图在组织背景下对这一现象进行初步分析。当代人类增强的一个动机方面是需要满足内部的、通常是自我相关的，或外部的、通常是社会或组织的需求。鉴于人类增强的不同效果和手段，有些形式是非法的、被认可的和/或被谴责为道德错误的，而另一些形式则是强制性的和公认的。增强努力可以基于个人主动性，因此无需组织知识。与此相反的是组织秩序所应用的增强。我们还强调组织文化如何激励人们参与非法的人类增强手段。其与安全和保障相关方面的潜在关联，与这两极相关的增强效应可以为利益相关者的监管决策提供参考。
量子多谱方法在低光子速率下对闪烁量子发射器的动力学进行研究，无需分箱：让每个光子都发挥作用
量子发射器的闪烁统计及其相应的马尔可夫模型在生物样本的高分辨率显微镜以及纳米光电子学和许多其他科学和工程领域中发挥着重要作用。目前用于分析闪烁统计的方法，如全计数统计和维特比算法，在低光子速率下会失效。我们提出了一种评估方案，它消除了对最小光子通量和通常的光子事件分箱的需求，而这限制了测量带宽。我们的方法基于测量记录的高阶光谱，我们在最近引入的量子多光谱方法中对其进行了建模，该方法来自连续量子测量理论。通过这种方法，我们可以确定半导体量子点在比标准实验低 1000 倍的光级下的开启和关闭速率，比使用全计数统计方案实现的低 20 倍。因此，建立了一种非常强大的高带宽方法，用于单光子隐马尔可夫模型的参数学习任务，并可应用于许多科学领域。
即时数字高度读数而无需按下一个按钮
模型Sonaris高度杆类型的声纳技术具有三角剖分程序（真正无触摸的数字精度）测量范围1至9 ft/30至275厘米高度单位/英寸/英寸，英寸，英寸，厘米和毫米的精度ft/In in and In：0.2毕业时； CM：0.5 cm毕业； MM：5毫米毕业表演0.75英寸（19毫米）高，七个段LCD带有蓝色背光按钮电源和单元按钮类型机械开关类型电源要求6“ AA”细胞碱，NI-CAD或NIMH电池（不包括）国内模型：100至240V AC 50/60HZ 12V DC DC 1A ACS ACS ACSA列表： 6800-1045（不包括）国际型号：100至240V AC 12V DC 1A多针输入输入AC功率适配器：检测零件号6800-1047（不包括）总体尺寸5.9在D x 3.5中，在H / 149 mm W x 89 mm w x 89 mm d x 1,203 mm h / d x x x 47.4 In in d x 47.4中在D / 1,270毫米L X 457毫米W x 203毫米D运输重8磅 / 3.6千克UPC代码809161204506美国原产国< / div
无需控制操作的相敏量子测量
引言。量子振幅的复相位在量子算法[1-6]和量子传感[7]中起着至关重要的作用。许多算法需要测量两个量子态之间的相对相位[8-17]。用于此目的的常见子程序是 Hadamard 检验，它通过干涉将相位信息转换为概率[18]。尽管实验取得了令人瞩目的进展，但由于实现所需的受控酉运算的挑战，Hadamard 检验在大多数应用中仍然遥不可及。在本文中，我们提出了一种替代方法来确定某些状态之间的复重叠，该方法不使用辅助量子位或全局受控酉运算。与其他无辅助方案 [12,19] 不同，我们的方法不需要准备与参考状态的叠加，而叠加极易受到噪声的影响[20-25]。我们的方法不是基于干涉，而是基于复分析原理。所提出的方法适用于（广义）Loschmidt 振幅形式的重叠