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零射击学习的多模式基准和改进的体系结构
在这项工作中，我们证明，由于现有评估协议和数据集中的不足，因此有必要重新审视并全面研究Mul-timodal零射击学习（MZSL）问题问题。具体来说，我们解决了MZSL方法面临的两个主要挑战。 （1）既定基线的情况通常是无与伦比的，而且有时甚至是有缺陷的，因为现有的评估数据集通常与培训数据集有一些重叠，因此违反了零照片范式； （2）大多数现有的方法都偏向可见的类，这在对可见和看不见的类别进行评估时会大大降低性能。为了应对这些挑战，我们首先引入了一个新的多模式数据集，用于零照片评估，称为MZSL-50，其中有4462个视频来自50个广泛多元化的类别，并且与培训数据没有重叠。此外，我们提出了一种新型的多模式零射击变压器（MZST）体系结构，该体系结构利用了吸引瓶颈进行多模式融合。我们的模型可以直接预测语义表示，并且在将偏见降低到可见的类别方面表现出色。我们进行了广泛的消融研究，并在三个基准数据集和我们的新型MZSL-50数据集上实现最先进的结果。具体来说，我们提高了传统的MZSL绩效2。1％，9。81％和8。 vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。 最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。 181％和8。vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。1
RFC 9340：量子互联网的架构原则
量子互联网的愿景是通过实现地球上任意两点之间的量子通信来增强现有的互联网技术。为了实现这一目标，应该从头开始构建量子网络堆栈，以解释量子纠缠的全新特性。第一个量子纠缠网络已经实现，但对于如何组织、利用和管理此类网络，尚无切实可行的建议。在本文中，我们试图制定框架并介绍量子互联网的一些基本架构原则。这旨在提供一般指导和一般兴趣。它还旨在为物理学家和网络专家之间的讨论提供基础。本文件是量子互联网研究小组 (QIRG) 的成果。
计算机系统架构专题讲稿
1958 年，集成电路的发明带来了电子技术的革命，开启了微电子时代。集成电路定义了第三代计算机。 微电子：微电子的字面意思是“小型电子器件”。自从数字电子器件和计算机行业诞生以来，数字电子电路的尺寸一直呈持续减小的趋势。 IBM SYSTEM/360 到 1964 年，IBM 凭借其 7000 系列机器牢牢控制了计算机市场。同年，IBM 发布了新的计算机产品系列 System/360。 DEC PDP-8 IBM 推出第一台 System/360 的同一年，又推出了另一款具有里程碑意义的首批产品：数字设备公司 (DEC) 的 PDP-8。在当时，普通计算机需要空调房，而 PDP-8（业界将其称为微型计算机，源于当时的迷你裙）足够小，可以放在实验台上或内置到其他设备中。它无法完成大型机的所有功能，但售价 16,000 美元，对于每个实验室技术人员来说都足够便宜。相比之下，几个月前推出的 System/360 系列大型机售价高达数十万美元。
导航，机器人技术和抓斗
On-On-On-On-Orbit服务（OO）包括一系列服务类型，以增加卫星的寿命及其性能，并确保它不会助长太空碎片的日益增长的问题。鉴于“巨型构成”的兴起，避免卫星被遗弃的人尤其重要。 在1970年代的第一个案件中，使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人（例如在维修和升级到哈勃太空望远镜（HST）和国际空间站（ISS））中，使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。 这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。鉴于“巨型构成”的兴起，避免卫星被遗弃的人尤其重要。在1970年代的第一个案件中，使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人（例如在维修和升级到哈勃太空望远镜（HST）和国际空间站（ISS））中，使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。
第 1 课：PC 架构简介
主板是 PC 的神经中枢，负责促进所有硬件组件之间的通信。如果没有主板，CPU、RAM 和显卡等组件将无法交互，从而导致计算机无法运行。它决定了 RAM 的类型和数量、可以使用的 CPU、计算机的功能和能力（如 USB 和以太网支持）以及未来扩展的潜力。此外，主板在 BIOS（基本输入/输出系统）或 UEFI（统一可扩展固件接口）中存储计算机的固件，这些固件在启动过程中初始化硬件，然后将控制权移交给操作系统。
高级软件开发人员和架构师 - JASON ERB
● 技术：C++、CMake、CPack、CTest、Boost、Google V8、Google Dawn、Google Omaha、JavaScript、Node API、WiX Toolset、Win32 API、Bash、Sockets、Linux、Windows、MacOS、Docker、Git、GitLab CI ● 贡献：Google Dawn、Google Omaha、Google V8、Uncrustify ● 架构、开发和拥有 DCP Native，这是分布式计算协议的本机层，使用户能够在 Ubuntu、MacOS、Windows 和 Docker 的 x64 和 arm64 变体上安装/配置/运行分布式计算机的工作器（通过多架构映像） ● 创建了基石跨平台、多线程、多进程、基于套接字的本机 V8 嵌入式 JavaScript 评估服务器，具有 WebGPU 功能，可安全执行分布式代码 ● 制作了一个执行分布式工作的屏幕保护程序以及一个图形配置应用程序 ● 建立了一个瑞士手表 CI 构建/测试/发布流程，用于部署容器和图形安装程序在所有平台上进行 alpha/beta/release 渠道的手动/自动下载● 指导初级开发人员（审查设计、结对编程）添加实时调试等功能
探索大语模型中生成精度的神经梯度体系结构
摘要 - 将神经梯度体系结构（NGA）集成到大语言模型（LLMS）中，导致了自然语言处理的明显进步，从而增强了生成文本的精确性和相干性。通过采用梯度驱动的计算，NGA根据上下文提示动态调整内部途径，从而使LLMS能够更有效地适应各种语言任务。这种方法证明了在上下文理解至关重要的情况下，诸如机器翻译，摘要和对话生成等任务的改进。NGA的融合也有助于减少常见问题（例如重复性或无关的产出），从而提高了生成内容的总体质量。此外，NGA的适应性允许在各个领域对LLM进行更有效的微调，从而促进了其在专业领域的应用，而无需大量的重新培训。经验结果表明，NGA在完善LLM的生成过程中的功效，强调了其大大提高自然语言处理系统性能的潜力。因此，NGA的采用代表了LLM体系结构演变中的关键进展，为开发更响应敏感和上下文意识到的语言模型提供了强大的框架。
无线应用特定协议架构...
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(PDF) 雾计算：综合建筑调查
ieee.org › iel7 2023 年 1 月 15 日 — 2023 年 1 月 15 日 实施以提供用于连接的标准 API。 其他系统组件。 ... 用于建模和模拟资源管理技术的工具包。