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mblip：多语言视觉-LLMS的有效自举
模块化视觉模型（视觉-LLM）与（冷冻）大语言模型（LLMS）和事后状况LLMS对齐图像编码器，以“理解”图像输入。随着丰富的高质量英语图像文本数据以及强大的单语英文LLM的丰富性，研究重点一直放在英语的视觉上。多语言视觉语言模型仍主要通过昂贵的端到端预审计获得，从而产生了相对较小的模型，该模型接受了培训的多语言图像数据，并补充了仅文本的多语言语料库。我们提出了MBLIP，这是第一个Vision-Llm利用Mul-litsiantual LLM，我们以构成有效的方式在消费者级硬件上获得。为此，我们将先前调整为英文LLM调整为新的多语言LLM的图像编码器仅使用几百万个多语言培训示例，这些训练示例来自视觉和语言任务的组合，我们通过机器转换为95种语言而获得的高质量的英语数据。在Iglue基准和XM3600上，MBLIP产生与最先进的mod-els竞争的重新竞争，它极大地超过了强大的英语 - 仅有llava 1.5的视觉效果。我们在https：//github.com/gregor-ge/mblip上发布了模型，代码和火车数据。
视觉模型的有效测试时间适应
通过预训练的视觉模型进行测试时间适应，引起了越来越多的关注，以应对测试时间的分离转移。尽管事先实现了非常有前途的性能，但它们会进行密集的计算，这与测试时间适应非常不规则。我们设计了TDA，这是一种无训练的动态适配器，可通过视觉模型进行有效，有效的测试时间适应。tda可与轻巧的键值缓存一起使用，该缓存维持具有很少射击伪标签的dy-namic队列作为值，而相应的测试样本特征则是键。杠杆键值缓存，TDA允许通过渐进式伪标签的细化逐渐调整数据，而逐步测试数据，而不会产生任何反向传播。此外，我们引入了负伪标记，即当模型不确定其伪标签预测时，通过将伪标签分配给某些负类时，可以减轻伪标签噪声的不利影响。在两个基准上进行的广泛实验表明，与最先进的艺术品相比，TDA的实体有效性和效率。该代码已在https：//kdiaaa.github.io/tda/中发布。
集成的devolatilization过程。有效的解决方案
铜铜的筒仓服务服务，每种工厂的首要任务都是安全和环保的。通常在计划阶段已经参与了项目，因此可以通过挤出器Devolatilization和Silo Devolatilization的组合来开发竞争性的多阶段概念。在固相（粉末，颗粒）中的多个级别上的devolatization也可以有利，并与铜矿块X-Change®结合使用，用于加热和冷却产品。Coperion的独特专有技术为脱气研究，工程，设备供应和材料提供了单一的来源，包括组装，调试和
通过...
基于扩散的图生成模型可有效生成高质量的小图。但是，很难将它们缩放到包含节点的大小的大图。在这项工作中，我们提出了Edge，这是一种新的基于扩散的图生成模型，可为大图提供生成任务。该模型是通过逆转离散扩散过程来开发的，该离散扩散过程随机去除边缘直到获得空图。它利用扩散程序中的图形稀疏性来提高计算效率。特别是，边缘仅关注图节点的一小部分，并且仅在这些节点之间添加边缘。没有损害建模能力，它的边缘预测比以前的基于基于扩散的属性模型要少得多。此外，边缘可以显式地对训练图的节点度进行建模，然后在捕获图形统计时提高训练图。实证研究表明，边缘比竞争方法更有效，并且可以产生数千个节点的大图。它还优于生成质量的基线模型：所提出的模型发电的图形统计信息与训练图更相似。
朝着有效的γ-CSPBI3 ...
a。德累斯顿电子（CFAED），德累斯顿技术大学，Helmholtzstraße18，01069，德国，电子邮件：yana.vaynzof@tu-dresden.de b。 Leibniz固态和材料研究Dresden，Helmholtzstraße，20，01069德国德累斯顿，德国无机剖宫产碘化铅（CSPBI 3）Perovskite太阳能电池（PSC）引起了极大的关注，由于其极佳的热稳定性和光学频带的应用，并适用于〜1.73 EV）。 但是，在低温下处理高效的光伏设备仍然具有挑战性。 在这里，我们报道了一种在温度较低时在低温下制造高效和稳定的γ-CSPBI 3 PSC的新方法，而不是引入长链有机阳离子盐乙烷乙烷1,2-二摩米碘化物（EDAI 2）并调节乙酸铅（PB（OAC）2）在perofskite Pressor solory中的含量（PB（OAC）2）。 我们发现EDAI 2充当可以促进γ-CSPBI 3形成的中间体，而多余的Pb（OAC）2可以进一步稳定CSPBI 3钙钛矿的γ期。 因此，在新方法制造的CSPBI 3膜中观察到了改善的结晶度和形态以及载体重组的减少。 通过优化CSPBI 3倒置太阳能电池的孔传输层，我们证明了高达16.6％的效率，超过了先前检查倒置PSC中γ-CSPBI 3的报道。 值得注意的是，封装的太阳能电池在室温和昏暗的光线下维持其初始效率的97％，持续25天，证明了Edai 2和Pb（OAC）2对稳定γ-CSPBI 3 PSC的协同作用。德累斯顿电子（CFAED），德累斯顿技术大学，Helmholtzstraße18，01069，德国，电子邮件：yana.vaynzof@tu-dresden.de b。 Leibniz固态和材料研究Dresden，Helmholtzstraße，20，01069德国德累斯顿，德国无机剖宫产碘化铅（CSPBI 3）Perovskite太阳能电池（PSC）引起了极大的关注，由于其极佳的热稳定性和光学频带的应用，并适用于〜1.73 EV）。但是，在低温下处理高效的光伏设备仍然具有挑战性。在这里，我们报道了一种在温度较低时在低温下制造高效和稳定的γ-CSPBI 3 PSC的新方法，而不是引入长链有机阳离子盐乙烷乙烷1,2-二摩米碘化物（EDAI 2）并调节乙酸铅（PB（OAC）2）在perofskite Pressor solory中的含量（PB（OAC）2）。我们发现EDAI 2充当可以促进γ-CSPBI 3形成的中间体，而多余的Pb（OAC）2可以进一步稳定CSPBI 3钙钛矿的γ期。因此，在新方法制造的CSPBI 3膜中观察到了改善的结晶度和形态以及载体重组的减少。通过优化CSPBI 3倒置太阳能电池的孔传输层，我们证明了高达16.6％的效率，超过了先前检查倒置PSC中γ-CSPBI 3的报道。值得注意的是，封装的太阳能电池在室温和昏暗的光线下维持其初始效率的97％，持续25天，证明了Edai 2和Pb（OAC）2对稳定γ-CSPBI 3 PSC的协同作用。
绿色经济有效的公共激励措施
摘要，机构和经济代理人在减少生产系统的环境影响方面具有广泛的兴趣。也通过应用规模的政策，即为那些采用绿色策略和不采用绿色策略的公司，将公共机构推动过渡到绿色经济的能力似乎发挥了重要作用。很明显，将较旧的生产系统重新调整为新的污染法规可以在短期内导致实施它们的公司的可利用性减少，即使可以在中期时间范围内提高利用能力。一种可能的方法是经典计量经济学的方法，该方法分析了多元模型不同参数的影响，它影响了由于生产系统而具有不同倾向的环境保护倾向的污染水平。也已经考虑了最佳控制模型，该控制变量与生产系统的技术和针对绿色经济的公共激励政策有关：例如，请参见（Tan等人。在J Syst Sci Inf 9（1）：61–73，2021）中。近年来，许多学者研究了使用进化游戏的环境之间的关系和义务技术，并主要涉及经济激励措施和量表策略（参见Suyong等人，参见Suyong等人。在Appl Math Comput 355（15）：343–355，2019中； Zhang and Li Appl Math Model 63：577–590，2018）。为此，我们考虑了公司和技术创新之间竞争力的影响。在我们的文章中，我们提出了一个动态模型，其中公共行政使用污染惩罚作为控制变量，以将生产部门推向有关两个目标，污染水平和利用性的更好绩效。
可再生能源和有效的设计代词
NOHA AMIN浓度：可再生能源和有效的设计代词：她/她是对能源效率和气候变化感兴趣的电气工程师。我拥有环境工程文凭和高压工程硕士学位。我是我实体（工业发展局）的EECU技术支持团队的领导者，并负责在埃及的工业部门应用能源效率。我经过EUREM认证，并参加了许多能源审核课程。我在日本国际合作局，德国国际合作局（GIZ）和能源领域的联合国工业发展组织工作了3年以上。我和我的团队负责实现埃及2030年的战略 - 降低发电中化石燃料的可靠性并增加对可再生能源的依赖，从而导致二氧化碳排放量的减少，并对埃及和世界各地的环境产生积极影响。
片上尖峰分类，有效的中位数... 基于闩锁的快速下垂响应的设计 llmcarbon
摘要 - Spike Corting是从细胞外记录中解码大规模神经活动的关键过程。神经探针的进步有助于记录大量神经元，并增加了通道计数的增加，从而导致较高的数据量并挑战了当前的On-Chip Spike Sorters。本文介绍了L-Sort，这是一种新颖的芯片尖峰分类解决方案，其中中位数尖峰检测和基于本地化的聚类。通过组合中位数近似值和提出的增量中值计算方案，我们的检测模块可实现记忆消耗的减少。此外，基于定位的聚类利用几何特征而不是形态特征，从而消除了在特征提取过程中包含尖峰波形的内存耗费缓冲区。使用Neuropixels数据集进行评估表明，L-SORT可以通过减少硬件资源消耗来实现竞争性排序精度。对FPGA和ASIC（180 nm技术）的实现，与最先进的设计相比，面积和功率效率显着提高，同时保持了可比的精度。，如果与使用相同数据集评估的最新设计相比，我们的设计将大约×10面积和功率效率达到相似的精度。因此，L-SORT是可植入设备中实时高通道计数神经处理的有前途的解决方案。
