XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System量化值
![arXiv:2207.03088v1 [cs.LG] 2022 年 7 月 7 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6aed2ae97f3828187168ca2934089f3e02d8e419.webp)
arXiv:2207.03088v1 [cs.LG] 2022 年 7 月 7 日
摘要 目前神经网络模型的量化方法主要分为训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）。训练后量化只需要一小部分数据即可完成量化过程，但是其量化模型的性能不如量化感知训练。本文提出一种新的量化方法Attention Round，该方法让参数w有机会在量化过程中被映射到所有可能的量化值上，而不仅仅是w附近的两个量化值，且被映射到不同量化值的概率与量化值与w的距离负相关，并以高斯函数衰减。此外，本文以有损编码长度为度量为模型不同层分配位宽来解决混合精度量化问题，有效避免了求解组合优化问题。本文还对不同的模型进行了定量实验，结果证实了所提方法的有效性。对于ResNet18和MobileNetV2，本文提出的训练后量化仅需要1,024个训练数据和10分钟即可完成量化过程，可以达到与量化感知训练相当的量化性能。
Mn -rich MNSB2TE4：在45–50 k
量子异常霍尔效应（QAHE）提供了量化的电导和无损传输，而无需外部磁场。[1]为此目的[2-4]将铁磁性与拓扑绝缘子结合起来的想法促进了材料科学。[5,6]这导致了QAHE在Cr-和V掺杂（BI，SB）2 TE 3 [7-11]中的实验发现，并在霍尔电阻率上进行了预先量化的量化值，以至于均为每百万个次数。[12–15] V或Cr替代的稳定3 +构型通过耦合过渡金属原子的磁矩来实现铁磁性，从而实现铁磁性。因此，通过垂直磁化 - 在拓扑表面状态的狄拉克点上的间隙开口，时间反转对称性被损坏。[2-5]该差距具有预先量化的电导率的手性边缘状态。但是，
Su-Schrieffer-Heeger模型中断开分区的拓扑纠缠属性
我们研究了Su-Schrieffer-Heeger模型的断开纠缠熵S D。s d是连接和断开的两分纠缠连接的结合，可消除所有面积和批量法贡献，因此仅对在基态歧管中存储的非本地纠缠敏感。使用分析和数值计算，我们表明s d的行为就像拓扑不变，即，它分别在拓扑琐事和非平凡的阶段中量化为0或2log（2）。这些结果也存在于存在对称性疾病的情况下。在将两个阶段分开的二阶相变处，S d显示了类似于常规顺序参数的规模缩放行为，这使我们能够计算纠缠关键指数。为了证实S D的量化值的拓扑来源，我们显示了后者在以量子淬灭的形式应用单一时间演变后如何保持量化，这是与粒子孔对称性相关的拓扑不变的特征。
补充材料：关于腔体效应的拓扑保护范围
使用上述公式用于电流响应功能，可以获得偏振子系统的温度依赖性运输。相应的结果在手稿的主要文本中显示。用于完整性和支持计算，在图中1，我们为参考文献中的实验报道的参数提供了极化系统的有限温度转运。[9]，ω=2π×0。14thz和n 2d = 2×10 11 cm - 2，并扩大δ=2π×5×10 - 3 thz，我们在图中使用了2中的主要文本。图1（a）我们显示了两个不同高原ν= 8，4（b = 1，2 t）的霍尔电导偏离拓扑预期的量化值。图1（b）我们显示了纵向电导σyy的热行为。我们观察到预期的指数热激活。在低温方向上，t <0。4K，我们看到量子大厅传输的修改与图2中的主要文本。更精确，腔诱导的运输偏差在t <0。4 K，对于B = 1 T（ν= 8）为〜2×10-4，对于B = 2 T（ν= 4）为〜5×10-5。这些值与ω=2π×0的t = 0传输一致。14thz如图2中的主要文本。
基于机械能量消耗的舒适度评估...
手势作为一种先进的交互方式，在人机交互中得到了广泛的应用。本文提出了一种基于机械能量消耗（MEE）和机械效率（ME）的舒适度评价模型来预测手势的舒适度。该舒适度评价模型基于肌肉和关节的数据，考虑了19块肌肉和7个自由度，能够模拟静态和动态手势的MEE和ME。因此，可以通过对MEE和ME进行归一化并赋予不同的决策权重来计算舒适度分数（CS）。与传统的基于测量的舒适度预测方法相比，一方面，该舒适度评价模型可以在不使用肌电图（EMG）或其他测量设备的情况下为手势的舒适度提供量化值；另一方面，从人机工程学的角度来看，结果提供了一个直观的指标来预测哪种动作对关节和肌肉来说更具有疲劳或损伤的风险。通过实验验证了所提模型的有效性。将本文提出的舒适度评价模型与基于运动范围（ROM）的模型以及基于运动和手势评估方法（MMGA）的模型进行比较，发现由于忽略了运动过程中的动态手势和相对运动学特性，模型的预测结果略有不同。