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CNES 轨道系统研发蓝皮书
• NanoXplore 开发新一代硬化 FPGA，设计出第一个关键基本块 • 消除 STMicroelectronics Rennes ULTRA300 FPGA 资质认定的风险并提供菊花链。 • Teledyne-E2V 的 QLX2160 处理器模块和 DDR4-16GB 内存的设计和验证 • Microchip 的 Rad-Tol 版本基于 ARM 处理器的 PIC32CZ 微控制器的认证 • Teledyne-E2V 的 EV10AS940 Ka 波段转换器的重新设计 • STMicroelectronics 的 SiC 技术中的 Rad-Hard 肖特基二极管的开发和强化 • 创建经辐射认证的 COTS 服务产品，特别满足 NewSpace 玩家的需求。
你只需要关注
主要的序列传导模型基于复杂的循环或卷积神经网络，包括编码器和解码器。性能最佳的模型还通过注意力机制连接编码器和解码器。我们提出了一种新的简单网络架构 Transformer，它完全基于注意力机制，完全省去了循环和卷积。在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型质量优越，同时可并行性更高，并且训练时间显著减少。我们的模型在 WMT 2014 英语到德语翻译任务中获得了 28.4 BLEU，比现有最佳结果（包括集成）提高了 2 BLEU 以上。在 WMT 2014 英语到法语翻译任务中，我们的模型在八个 GPU 上训练 3.5 天后，建立了新的单模型最新 BLEU 分数 41.0，这仅仅是文献中最佳模型训练成本的一小部分。
委员会通报 - 2016 年欧盟产品法规实施蓝色指南目录
本指南仅作为指导文件，只有联盟协调法案的文本才具有法律效力。在某些情况下，协调法案的规定与本指南的内容之间可能会出现差异，特别是当某个联盟协调法案中略有不同的规定无法在本指南中详细描述时。对欧盟立法的约束性解释属于欧洲联盟法院的专属管辖权。本指南中表达的观点不能预先判断委员会在欧洲法院可能采取的立场。同样，欧盟委员会或代表其行事的任何其他人均不对下文提供的信息的使用负责。
尼泊尔图像字幕和语音生成的深度学习方法
摘要 - 这篇文章介绍了一种新颖的图像到语音生成方法，旨在使用深度学习技术将图像转换为文本字幕以及尼泊尔语言的口头描述。通过利用计算机视觉和自然语言处理，该系统分析图像，外观功能，生成人类可读字幕并产生可理解的语音输出。实验利用了图像字幕生成的最先进的变压器架构，并由Resnet和ExcilityNet作为特征提取器补充。BLEU评分用作生成字幕的评估度量。BLEU-1，BLEU-2，BLEU-3和BLEU-4 N-gram所获得的BLEU得分分别为0.4852、0.2952、0.181和0.113。预估计的Hifigan（Vocoder）和Tacotorn2用于文本进行语音合成。所提出的方法有助于尼泊尔语言AI应用的未置换域，旨在提高对尼泊尔语人群的可访问性和技术包容性。
腾讯人工智能实验室 - 上海交通大学 WMT22 翻译任务的低资源翻译系统
本文介绍了腾讯人工智能实验室 - 上海交通大学 (TAL-SJTU) 针对 WMT22 共享任务的低资源翻译系统。我们参与了英语⇔利沃尼亚语的一般翻译任务。我们的系统基于 M2M100 (Fan 等人，2021)，并采用了使其适应目标语言对的新技术。(1) 跨模型词嵌入对齐：受跨语言词嵌入对齐的启发，我们成功地将预训练的词嵌入转移到 M2M100，使其能够支持利沃尼亚语。(2) 逐步适应策略：我们利用爱沙尼亚语和拉脱维亚语作为辅助语言进行多对多翻译训练，然后适应英语-利沃尼亚语。(3) 数据增强：为了扩大英语-利沃尼亚语的平行数据，我们以爱沙尼亚语和拉脱维亚语为枢轴语言构建了伪平行数据。(4) 微调：为了充分利用所有可用数据，我们使用验证集和在线反向翻译对模型进行微调，进一步提升性能。在模型评估方面： (1) 我们发现以前的研究（Rikters et al.，2022 ）由于 Unicode 规范化不一致而低估了利沃尼亚语的翻译性能，这可能导致高达 14.9 BLEU 分数的差异。(2) 除了标准验证集外，我们还使用往返 BLEU 来评估模型，我们发现这更适合这项任务。最后，我们的无约束系统在英语与利沃尼亚语之间的互译中取得了 17.0 和 30.4 的 BLEU 分数。1
UniCoRN：统一认知信号重建，连接认知信号和人类语言
从认知信号（例如 fMRI）中解码文本刺激增强了我们对人类语言系统的理解，为构建多功能脑机接口铺平了道路。然而，现有的研究主要集中于从受限词汇表中解码单个单词级别的 fMRI 数据，这对于实际应用来说过于理想化。在本文中，我们提出了 fMRI2text，这是第一个开放词汇任务，旨在将 fMRI 时间序列与人类语言联系起来。此外，为了探索这项新任务的潜力，我们提出了一个基线解决方案 UniCoRN：用于脑解码的统一认知信号重建。通过重建单个时间点和时间序列，UniCoRN 建立了一个用于认知信号（fMRI 和 EEG）的鲁棒编码器。利用预先训练的语言模型作为解码器，UniCoRN 证明了其在各种分割设置中从 fMRI 序列中解码连贯文本的有效性。我们的模型在 fMRI2text 上实现了 34.77% 的 BLEU 得分，在推广到 EEG-to-text 解码时实现了 37.04% 的 BLEU，从而超越了之前的基线。实验结果表明了解码连续 fMRI 体积的可行性，以及使用统一结构解码不同认知信号的有效性。
通过求解神经微分方程的镜头进行量子机学习在理论上容易的量子计算机上：校准
关键字：神经普通微分方程，Wasserstein生成的广告网络，序列到序列网络本报告调查了神经通用差分方程（NODE）在机器学习中的应用，重点介绍其在Wasserstein生成的对抗性网络（WGANS）（WGANS）（WGANS）和序列到序列到序列到序列 - 序列到序列（seq2seqsssssssssssssss）的集成。我们探索了解决ODE的各种方法，并在计算效率和准确性方面进行了比较。我们的研究采用了JAX框架和差异方程求解器库的Diffrax来实施和评估这些方法。我们使用FréchetInception距离（FID）度量和SEQ2SEQ模型使用BLEU分数对WGAN进行基准测试。我们的分析涵盖了不同的伴随，自适应公差，网络体系结构中的求解器位置以及标准化技术的影响。对于WGAN，我们发现求解器的选择及其实现并没有显着影响FID得分，但确实会影响计算时间。在SEQ2SEQ模型中，我们观察到，增加网络的宽度会始终提高BLEU分数，并且选择伴随方法和适应性公差可以显着影响性能和效率。我们的结果表明，ODE求解器和相关参数的最佳选择取决于特定的机器学习任务以及准确性和计算效率之间所需的权衡。这项研究通过为不同的应用程序和计算约束来优化这些模型，从而为基于节点的机器学习的不断增长贡献。
AI驱动的聊天机器人实现...
鉴于人力资源有限和在Negeri Semarang大学（UNNES）HELPESK的服务用户的需求，需要解决有关服务问题的解决方案。这项研究旨在使用UNNES的Helpdesk使用基于相似性和基于生成的响应生成模型来实施和评估集成的聊天机器人系统。主要贡献是通过自动化的上下文感知响应提高响应效率和用户满意度，这是高等教育机构中一种新颖的方法。主要目的是使用自动化和上下文意识响应生成提高响应效率和用户满意度。涉及部署TF-IDF模型进行初始查询处理以快速检索相关常见问题（FAQ）响应的方法。此外，当查询低于定义的相似性阈值以下时，采用了一种生成模型Llama Rag生成细微的答案。使用精度，召回，F1分数和BLEU分数指标包括数据收集，预处理，模型培训和绩效评估。TF-IDF模型有效地处理了78％的查询，而Llama RAG模型则解决了其余22％。TF-IDF响应的平均相似性得分为0.85，生成响应的BLEU得分为0.61，分别显示出高相关性和语言相干性。这些发现强调了整合先进的AI模型以改善帮助台操作的潜力，这表明此类系统可以显着提高用户的交互和操作效率。
陆军参谋 - UNABCC
I. 专业军事专利徽章。二.专业徽章。三．处理 L1 和 L2 类型的钻石以及数字和属性的尺寸。四．分配给多国部队的人员的属性。五、肩部头衔。六．徽章及配饰定位：持械服（T31作战服）。七．徽章和配饰的定位：夹克（法兰西大地、猎人蓝、大白）。八．徽章及配饰的定位：衬衣和衬衣（法兰西大地、猎人蓝、小白）。九．按字母顺序总结服装上的效果。 X. 按字母顺序排列效果上佩戴的徽章和属性的摘要。十一.穿针。十二．佩戴游行军刀。十三．佩戴传统的羊毛腰带。十四。官方军队画家的鞘。十五。军队编队着装的具体规定。十六．词汇表。十七．分析表。 1. 着装条件。