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日本陆上自卫队教育训练研究本部规格
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联合战备训练中心 (JRTC) 和约翰逊堡......
2023 年 6 月 13 日 — 促进和培养上班和下班时安全使用摩托车的文化。3. 适用性：本政策适用于所有被分配或被授权的制服人员。
训练小波域损失的训练生成图像超分辨率模型可以更好地控制伪影
抽象的超分辨率（SR）是一个不当的反问题，其中具有给定低分辨率图像的可行解决方案集的大小非常大。已经提出了许多算法，以在可行的解决方案中找到一种“好”解决方案，这些解决方案在忠诚度和感知质量之间取得了平衡。不幸的是，所有已知方法都会生成伪影和幻觉，同时试图重建高频（HF）图像细节。一个有趣的问题是：模型可以学会将真实图像细节与文物区分开吗？尽管有些重点侧重于细节和影响的分化，但这是一个非常具有挑战性的问题，并且尚待找到满意的解决方案。本文表明，与RGB域或傅立叶空间损耗相比，使用小波域损失功能训练基于GAN的SR模型可以更好地学习真正的HF细节与伪像的表征。尽管以前在文献中已经使用了小波域损失，但在SR任务的背景下没有使用它们。更具体地说，我们仅在HF小波子带上而不是在RGB图像上训练鉴别器，并且发电机受到小波子带的忠诚度损失的训练，以使其对结构的规模和方向敏感。广泛的实验结果表明，我们的模型根据多种措施和视觉评估实现了更好的感知延续权权衡。
小波损耗的训练变压器模型可改善单图像超分辨率
基于变压器的模型已在包括图像超级分辨率（SR）在内的低级视觉任务中取得了显着的结果。但是，在获得全球信息时，基于不重叠的窗口中依赖自我注意的早期aperach遇到了挑战。为了激活全球更多输入像素，已经提出了混合注意模型。此外，通过仅将像素的RGB损失（例如L 1）降至最低而无法捕获基本的高频降低，训练不足。本文提出了两种贡献：i）我们引入了卷积非本地稀疏注意（NLSA）块，以扩展混合变压器体系结构，以增强其接受场。ii）我们采用小波损失来训练变压器模型，以提高定量和主观性能。虽然先前已经探索过小波损耗，但在基于训练变压器的SR模型中显示了它们的力量是新颖的。我们的实验结果表明，所提出的模型在各种基准数据集中提供了状态的PSNR结果以及出色的视觉性能。
联合战备训练中心和约翰逊堡政策 15
2024 年 5 月 20 日 — 联合战备训练中心 (JRTC) 和约翰逊堡的部队 (RTU) 和所有支持推动者。3. 适用性。本政策适用于所有...
表演探索生成预训练的变压器-2歌词生成
摘要。近年来，自然语言处理领域（NLP）发生了一场革命，文字一代在这一转变中起着关键作用。这种转变不仅限于技术领域，而且还无缝渗透了创意领域，一个很好的例子是歌曲歌词的一代。真正有效的生成模型，例如生成训练的预训练变压器（GPT）-2，需要进行微调作为关键步骤。本文利用了广泛参考的Kaggle数据集的鲁棒性，标题为“歌曲歌词”，仔细探讨了调节三个关键参数的影响：学习率，批处理大小和序列长度。数据集提出了一个引人入胜的叙述，该叙述将学习率视为最有影响力的决定因素，直接影响了产生的歌词的质量和连贯性。在增加批处理大小和扩展序列长度有望增强模型性能的同时，很明显，还有一个饱和点，超出该点的效果受到限制。通过此探索，本文旨在揭开模型校准的复杂世界，并强调战略参数选择在追求抒情卓越方面的重要性。
土伦圣安妮军事训练医院发生技术事故
得益于全体员工的动员以及该地区其他医疗机构的支持，HIA Sainte-Anne 继续履行其所有使命，特别是对所有已住院患者的护理。保留了成人重症患者（多发性创伤、严重烧伤、中风等）的紧急接收能力。急诊室每天24小时开放，接收自发就诊的患者。