最近,有效的视觉变压器表现出出色的性能,并且在资源受限的范围内延迟较低。通常,他们在宏观水平上使用4×4贴片嵌入式和4阶段结构,同时在微观级别利用多头配置的同时注意力。本文旨在解决记忆效率高的人中所有设计级别的计算重复。我们发现,使用较大的修补茎不仅降低了内存访问成本,而且还通过利用令牌表示,从早期阶段降低了空间冗余,从而实现了态度性能。fur-hoverore,我们的初步分析表明,在早期阶段的注意力层可以用会议代替,并且后期阶段的几个注意力头在计算上是多余的。为了处理这一点,我们介绍了一个单头注意模块,该模块固有地预先预先冗余,并同时通过相结合的全局和本地信息来提高准确性。在解决方案的基础上,我们引入了Shvit,这是一种单头视觉变压器,获得了最先进的速度准确性权衡。例如,在ImagEnet-1k上,我们的SHVIT-S4在GPU,CPU和iPhone12移动设备上比MobileVitV2×1.0快3.3×,8.1×和2.4倍,而同时更准确。用于使用Mask-RCNN头对MS Coco进行的对象检测和实例分割,我们的模型分别在GPU和移动设备上表现出3.8×和2.0×下骨架潜伏期时,可以与FastVit-SA12进行比较。
已注册的账户可选择 Merrill 指定为税收效率管理风格经理策略或风格经理策略的可用风格经理策略。风格经理策略是一种管理策略,以税收效率管理作为其投资组合管理投资方法的目标。在这种策略中,投资经理采用各种税收效率管理方法,例如寻求机会出售亏损的证券,并在出售日期后至少 30 天内将收益投资于与策略一致的替代证券。
主动深度传感可实现强大的深度估计,但通常受感应范围的限制。天真地增加光学能力可以改善传感范围,但对许多应用(包括自主机器人和增强现实)的视力安全关注。在本文中,我们提出了一个自适应的主动深度传感器,该传感器可以共同介绍范围,功耗和眼部安全。主要观察结果是,我们不需要将光模式投影到整个场景,而只需要在关注的小区域中,在应用程序和被动立体声深度所需的深度失败的情况下。理论上将这种自适应感知方案与其他感应策略(例如全帧投影,线扫描和点扫描)进行了比较。我们表明,为了达到相同的最大感应距离,提出的方法在最短(最佳)眼部安全距离时会消耗最小的功率。我们用两个硬件原型实现了这种自适应感测方案,一个具有仅相位空间光调制器(SLM),另一个带有微电动机械(MEMS)镜像和衍射光学元素(DOE)。实验结果验证了我们方法的优势,并证明了其能力自适应地获得更高质量的几何形状。请参阅我们的项目网站以获取视频结果和代码:
单粒子冷冻电子显微镜(Cryo-EM)已成为主流结构生物学技术之一,因为它具有确定动态生物分子的高分辨率结构的能力。但是,冷冻EM数据获取仍然是昂贵且劳动力密集的,需要大量的专业知识。结构生物学家需要一种更高效,更客观的方法来在有限的时间范围内收集最佳数据。我们将Cryo-EM数据收集任务制定为这项工作中的优化问题。目标是最大化指定期间拍摄的好图像的总数。我们表明,强化学习是一种有效的方法来计划低温EM数据收集,并成功导航异质的低温EM网格。我们开发的AP-PRACH,CRYORL,在类似设置下的数据收集的平均用户表现出了更好的表现。
摘要:本研究探索了EEG信号中突出的信号,并提出了一种基于EEG信号识别情绪体验和心理状态的有效方法。首先,使用PCA将数据的维度从2K和1K降低到10和15,同时提高了性能。然后,针对构建基于EEG的识别方法的高质量训练数据不足的问题,提出了一种多生成器条件GAN,通过使用不同的生成器来生成覆盖实际数据更完整分布的高质量人工数据。最后,为了进行分类,引入了一种新的混合LSTM-SVM模型。所提出的混合网络在EEG情绪状态分类中获得了99.43%的整体准确率,在识别心理状态方面表现出色,准确率达到99.27%。所介绍的方法成功地结合了机器学习的两个突出目标:高精度和小特征尺寸,并展示了在未来分类任务中利用的巨大潜力。
多年来,单板计算机 (SBC) 领域的发展一直在不断加快。它们在计算性能和功耗之间实现了良好的平衡,这通常是移动平台所必需的,例如用于高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶 (AD) 的车辆应用。然而,对更强大、更高效的 SBC 的需求日益增长,这些 SBC 可以实时运行功耗密集型深度神经网络 (DNN),还可以满足必要的功能安全要求,例如汽车安全完整性等级 (ASIL)。ZF 正在开发“ProAI”,主要用于运行强大而高效的应用程序,例如多任务 DNN,此外,它还具有 AD 所需的安全认证。在这项工作中,我们基于功耗密集型多任务 DNN 架构 Multitask-CenterNet,就 FPS 和功率效率等性能指标比较和讨论了最先进的 SBC。作为一款汽车超级计算机,ProAI 实现了性能和效率的完美结合,其每瓦 FPS 数量几乎是现代工作站笔记本电脑的两倍,几乎是 Jetson Nano 的四倍。此外,根据基准测试期间的 CPU/GPU 利用率,还显示 ProAI 上仍有剩余电量用于执行进一步更复杂的任务。
通过低温扫描隧道显微镜和光谱学的低温扫描隧道显微镜和光谱研究,已经研究了在RU(0001)上生长的纳米结构上的外延地石墨烯(纳米结构上的外延石墨烯)上的非成激素的表面光学。存在空间位于前体被吸附的区域中的空间位置,并在电磁频谱区域进行努力访问的区域,在那里进行N-π *跃迁,允许将前体转化为100%。在最新的理论计算的帮助下,我们表明,这种高收率是由于传入的光以及随之而来的电子转移到前体的无弹性散射机制的有效人数。我们的发现是实验证实,表面状态可以在复杂的表面光化学中发挥重要作用
