流量匹配(FM)是通过或差分方程(ODE)定义概率路径的一般框架,以在噪声和数据相似之间转换。最近的方法试图拉直这些流轨迹,以生成具有较少功能评估的高质量样本,通常是通过迭代的整流方法或最佳传输解决方案来生成更少的功能评估。在本文中,我们引入了一致性流量匹配(一致性-FM),这是一种新型的FM方法,可显式地在速度字段中实现自隔离。一致性-FM直接定义从不同时间到相同端点开始的直流,从而对其速度值施加了构成。此外,我们提出了一种多段培训方法,以增强表现力,从而在采样质量和速度之间取得更好的权衡。广泛的实验表明,我们的一致性-FM通过比一致性模型快4.4倍来显着提高训练效率,而比整流流模型快1.7倍,同时达到更好的生成质量。
ATC 人工智能小组委员会已联系华盛顿州的其他四所大学(EWU、UW、WSU、CWU),希望与它们各自的人工智能委员会合作。到目前为止,我们已经与 UW 的人工智能工作组建立了联系,他们正在与我们分享资源。这是一项持续不断的努力。
Hien Nguyen Thi和Dieu Trinh Tran Thi(河内科学技术大学,越南); Tong Duc Nang(河内大学土木工程,越南); Bach Nhu Nguyen和VanHien Nguyen Thi和Dieu Trinh Tran Thi(河内科学技术大学,越南); Tong Duc Nang(河内大学土木工程,越南); Bach Nhu Nguyen和Van
准确地预测足球比赛成果对于球迷,分析师,体育博彩公司和团队战略家等利益相关者来说很有价值。在这项研究中,我们通过将数值特征转换为上下文输入来探讨大语模型(LLMS)预测足球匹配结果的潜力。关键功能包括历史匹配结果,球员评分,教练评分和其他相关条件,这些条件由LLM处理以预测比赛获胜者。我们将基于LLM的预测的性能与传统机器学习(ML)模型进行了比较,包括随机森林和XGBoost。我们的发现表明,LLM与这些常规ML技术的准确性可比。此外,LLM提供了重要的优势,因为它不需要模型培训,简化实施并降低计算成本。这使LLMS成为足球比赛预测的有前途,资源有效的替代方案,为AI驱动的体育分析提供了新的机会。
到达服务不足的地区并为现有的地面宽带技术提供补充服务。SATCOM是一项成熟的技术和服务,例如广播,热门单曲和VSAT数十年。许多新应用程序都在出现,例如蜂窝回程,IFMC和宽带。随着NGSO高容量卫星的引入,通过卫星的蜂窝卫星容量将从5Mbps增加到100 Mbps。这将为Backhaul提供更高的带宽,即使在偏远和服务不足的区域,也能够通过蜂窝转换为真正的宽带服务。SATCOM的较高速度还将为MSME宽带,国防服务和OTT提供良好的用例。
空气栓塞、气道创伤、对造影剂、麻醉剂、闭合装置材料或药物的过敏反应、精神状态改变、需要输血的贫血、麻醉风险、心绞痛、缺氧性脑病、心律失常、房间隔缺损、瘀伤、血肿或血清肿、心脏穿孔、胸痛/不适、术后意识模糊、充血性心力衰竭、造影剂相关性肾病、颅出血、死亡、血红蛋白降低、深静脉血栓形成、装置栓塞、装置断裂、装置血栓形成、水肿、栓塞、出血过多、发烧、瘘管、腹股沟疼痛、腹股沟穿刺出血、血尿、咯血、低血压、缺氧、伤口愈合不当、无法重新定位、重新取回或取回装置,感染/肺炎、房间隔血栓、气管内出血、需要输血的大出血、装置错位/附属物密封不当/装置从附属物壁移开、心肌糜烂、心肌梗死、恶心、口腔出血、心包积液/心包填塞、胸腔积液、裂伤引起的长时间出血、假性动脉瘤、肺水肿、放射性损伤、肾衰竭、呼吸功能不全/衰竭、出血性中风、缺血性中风、手术移除装置、经食管胃镜并发症(例如咽喉疼痛、出血、食管创伤)、血小板减少、血栓形成、短暂性脑缺血发作 (TIA)、瓣膜或血管损伤、血管迷走神经反应
