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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
企业服务管理体系结构
应用程序示例 - 市场应用程序 - 索赔管理 - 欺诈管理 - 编辑服务 - 文档和手册出版物 - 出版工作区 - 破坏分析应用程序 - 定制关税的咨询服务 - 财务流程（consiliation等）- 商店开放和促销管理 - 发票例外/批准 - 退款批准 - 库存和存储库 - 文件和手册出版物 - 出版工作区 - 承包商管理 - 工厂管理（任务，更改等）- 废料，废物，污染管理 - 数据分发服务 - 主数据管理 - 行业应用程序（无用产品可用）- 等等
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。
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。
高级神经网络体系结构，用于增强多...
心血管疾病是全球性的全球健康问题，在全球范围内促进了发病率和死亡率。在这些疾病中，心律不齐的特征是心律不规则，提出了巨大的诊断挑战。这项研究介绍了一种使用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）的创新方法，以解决心律不齐分类的复杂性。利用多层心电图（ECG）数据，我们的CNN模型，包括六层带有残留块的层，在识别五种不同的心跳类型方面表现出了令人鼓舞的结果：左束分支块（LBBB），右束分支块（RBBB），右束支（RBBB），tryal buntial Efferatial Efferatial Promature Contract（apc），thematial Efferatial Contract（APC），phatcral andultral andultral andultral and andult andultral and anductal and p. pvC（PVC）（PVC），PVC。通过严格的实验，我们强调了我们方法学在增强心血管心律不齐的诊断准确性方面的变化潜力。
生成人工智能增强建筑教育以发展数字素养和整体能力
本研究调查了生成人工智能（Genai）对建筑教育中数字素养发展和整体能力的影响。研究设计着重于应用Genai工具，例如Chatgpt，Midjourney，Bricscad Bim和VR/AR软件，及其对建筑学生的整体能力的影响。本文使用了一种混合研究方法，该方法结合了建筑学生在住宅重新审视项目中的进步案例研究，使用Midjourney，Bricscad BIM和VR/AR软件，以及对350个在2023-2023-2024-2024-2024校学年的大陆大学和香港的两名知名大学的在线问卷调查。这种方法旨在加深对Genai对整体能力框架内的概念创造力，主动性，自我管理和压力承受能力的影响。研究结果表明，建筑专业的学生在设计概念阶段经常使用Genai工具，这表明他们与特定的教学法中的研究和概念性创造力相关。此外，这些发现揭示了频繁的Genai工具使用情况之间的潜在相关性，时间管理的改善以及建筑专业的焦虑症减少。结果增强了对建筑教育中数字技术的理解，同时为未来的Genai实施提供了宝贵的见解。这项研究强调了融合Genai的潜在好处，强调了它们在培养创造力，有效的时间管理和压力耐受性中的作用。
用于并行动态的可配置分层架构...
电气和电子工程师协会 › iel7 作者 C Wang · 2022 · 被引用 1 — 作者 C Wang · 2022 被引用 1 (MPI) [27]，并行计算中的通信标准。... 基于代理的电力系统建模和仿真的计算。
具有应变诱导结构色彩的可拉伸软复合材料
已用于机械响应变色聚合物[8–10]，而电子转移机制已被用于制造电致发光机器人皮肤。[11] 具有应力可调结构色的软材料也已开发出来，使用水凝胶基质中的定向纳米片或有机双层、聚合物渗透的光子晶体和液晶系统。[4,5,12] 尽管概念验证材料和设备已经成功展示，但目前这些材料在自主和节能的块体设备中的利用受到以下因素的阻碍：诱导颜色变化所需的高能量输入、速度慢、不可逆性以及扩大合成和制造工艺的挑战。与人造设备相比，鱼、鱿鱼和变色龙等动物已经进化出优雅、节能的细胞内结构，可以动态控制颜色，从而进行交流、警告、保护和伪装。 [13–17] 其中一些动物的彩虹色是由一种名为虹细胞的特殊细胞内的层状纳米结构反射光线的建设性干涉产生的。颜色和亮度的变化是通过细胞介导对这些反射结构的层状间距和方向的操控而产生的。例如，霓虹灯鱼只需使用所谓的百叶窗机制倾斜高反射率的鸟嘌呤板，就能将颜色从蓝绿色（≈ 490 纳米）变为靛蓝色（≈ 400 纳米）（图 1 A、B 和电影 S1，支持信息）。[13] 在电刺激虹细胞的驱动下，颜色变化是可逆的，而且速度超快。由于该机制依靠入射光作为动力源，并且反射光线通过建设性干涉得到加强，因此这些动物可以用最少的能量输入产生强烈、动态可调的颜色。人们还广泛探索了堆叠的薄片形式的层状结构，以便对合成材料的性质和功能进行结构控制。受软体动物壳结构的启发，粘土和无机薄片排列成珍珠层的砖和砂浆结构，可用于显著提高聚合物基复合材料的刚度和断裂韧性。[18–22] 除了机械性能外，人们还开发了具有精心设计的薄片取向的结构材料，以提高锂离子电池石墨阳极的充电速率[23]，或实现受植物启发的变形结构[24]和软机器人的形状变化。[25] 与许多可以实现的组装过程相比，
无线应用特定协议架构...
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高级计算机架构
• 理解计算机体系结构的高级硬件和软件问题 • 理解多处理器体系结构和连接机制 • 理解多处理器内存管理 模块 I：（10 小时）微处理器和微控制器、RISC 和 CISC 体系结构、并行性、流水线基础、算术和指令流水线、流水线风险、超标量体系结构、超级流水线体系结构、VLIW 体系结构、SPARC 和 ARM 处理器。 模块 II：（10 小时）基本多处理器架构：Flynn 分类、UMA、NUMA、分布式内存架构、阵列处理器、矢量处理器。 模块 III：（10 小时）互连网络：静态网络、网络拓扑、动态网络、云计算。 模块 IV（10 小时）内存技术：缓存、缓存内存映射策略、缓存更新方案、虚拟内存、页面替换技术、I/O 子系统。 结果