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泰国高等教育机构提供的奖学金清单
科学学士学位 - 应用化学 - 生物科学 - 商业创新的数字技术（对数字技术感兴趣并具有数字技术技能，并能够在业务中应用数字技术；在目的声明中说明） - 多媒体技术和动画（在英语，动画中具有自我研究的vdo剪辑，以及应用多媒体技术和动画的理由VDO剪辑不得超过3分钟，并将其上传到YouTube平台。然后，申请人将视频URL提供到在线应用系统中） - 创新食品科学与技术 - 农业食品物流 - 美容科学 - 美容技术 - 体育与健康科学
枫木：多模式提示学习
预训练的视觉语言（V-L）模型（例如剪辑）表现出了出色的泛化能力，可以在下游任务下进行。但是，它们对选择输入文本提示很敏感，需要仔细选择及时模板才能表现良好。受到自然语言处理（NLP）文献的启发，最近的剪辑适应方法学习提示是作为下流任务的文本输入的文本输入。我们注意到，在剪辑的单个分支（语言或视觉）中使用提示将代表改编为亚最佳选择，因为它不允许在下游任务上动态调整两个表示空间。在这项工作中，我们提出了视觉和语言分支的多模式提示学习（枫），以证明视觉和语言代表之间的一致性。我们的设计促进了视觉语言提示之间的牢固耦合，以确保相互协同作用并宣扬学习独立的单模式解决方案。，我们在不同的早期阶段学习了单独的提示，以逐步建模阶段的特征关系，以允许丰富的上下文学习。我们评估了方法对新的类别，新的目标数据集和看不见的主要变化的三个代表性任务的有效性。与最先进的方法合作社相比，枫木表现出良好的性能，并且在新型类别上获得了3.45％的绝对增益，而总体谐音均值为2.72％，平均有11种不同的图像识别数据集。我们的代码和预培训模型可在https://github.com/muzairkhattak/multimodal- strick-learning上找到。
双曲线空间中的视觉理解
最新的性能。虽然鉴定的视觉模型（例如对比语言图像预训练（剪辑））通过在共同空间中学习视觉语言概念来实现有希望的零射击性能，但它们之间的自然层次结构仍然没有探索。在这项工作中，我们提出了Poinclip：基于庞加利的几何形状模型，该模型研究了两者之间的层次关系，以学习联合文本图像表示。我们将Poinclip的性能与夹模型的性能进行比较，以进行零拍图像分类和检索任务，以证明所提出的方法的功效。
冷却还是不冷却？温度网络通过DRO
温度参数在训练和/或推理大型基本模型（LFM）（例如大语言模型（LLMS）和剪辑模型）中起着重要作用。，它调整了LLMS中的软马克斯函数的逻辑，这对于接下来的令牌生成至关重要，并且可以扩展训练夹模型的对比损失中的相似性。一个重要的问题仍然存在：“学习一个新网络以预测任何输入数据以增强LFM的个性化温度是否可行？”在本文中，我们提出了一个原则上的框架，用于学习一个小型但可推广的预测网络（TEMPNET），以改善LFM。我们的解决方案由一个新颖的学习框架组成，其强大的损失受到约束的分布强劲优化（DRO）和具有理论灵感的正确设计的fempnet。tempnet可以通过大型基础模型从头开始训练，也可以单独学到了审议的基础模型。它不仅用于预测个性化温度以促进LFM的训练，而且可以推广到新任务。我们在LLM和夹子模型上进行的实验表明，Tempnet极大地改善了现有解决方案或模型的性能，例如表1。可以在https://github.com/zhqiu/tempnet上找到重现本文实验结果的代码。
ecda-awards-2024-信息表和提名表-（婴儿- ...
o 杰出幼儿教育工作者和早教工作者奖：5 年以上的专业教学经验。 o 有前途的幼儿教育工作者和早教工作者奖：3 至 5 年的专业教学经验。 往届杰出获奖者请注意，个人奖项的提名期限为三 (3) 年，之后他们才可以再次获得同一奖项的提名。但是，他们可以被提名其他奖项类别（须符合资格标准）。 如何申请 • 确定您的提名人。 • 填写提名表的 A 至 E 部分。确保提名文本突出您的提名人的杰出成就并提供明确的支持证据。 • 提交 F 部分中列出的支持文件和视频片段以支持提名。 注意： • 如果您想提名超过 1 名教育工作者，请提交单独的提名。 • 不完整（即提名表上为空白、未提交任何支持文件和视频片段）或迟交的提名将不被接受。 • 提交截止日期后，所有提交的证明文件和视频片段不得更改。 • 对于重复提交，将使用最新提交的表格。 1. 条款和条件 在继续填写提名表之前，请先阅读 www.go.gov.sg/ecda-awards 上的 ECDA 奖项条款和条件。