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NLU-STR在Semeval-2024任务1：基于生成的增强和基于编码器的语义文本相关性评分
语义文本相关性是语义相似性的更广泛的影响。它衡量了两个文本传达相似含义或主题或共享相关概念或上下文的范围。这种相关性概念可以在各种应用中（例如文档聚类和汇总）中提出。SEMREL-2024是Semeval-2024中的共享任务，旨在通过为包括阿拉伯语在内的14种语言和方言提供数据集来减少语义相关性任务中的差距。本文介绍了我们参与轨道A（阿尔及利亚和摩洛哥方言）和轨道B（现代标准阿拉伯语）的参与。在监督轨道（a）中对基于BERT的模型进行了精心调整，而基于BERT的CONINE相似性则用于无监督的轨道（B）。我们的系统在Semrel-2024中对MSA排名第1，Spearman相关得分为0.49。，我们为摩洛哥排名第5位，而阿尔及利亚的排名分别为0.83和0.53。
遗传算法对 Transformer 编码器的微调效果如何？第一种方法
遗传算法 (GA) 已在工程或医学等不同领域得到研究，以优化网络路由或医学图像分割等各种问题。此外，它们还被用于自动寻找深度神经网络的最佳架构。但是，据我们所知，它们尚未被用作 Transformer 模型的权重优化器。虽然梯度下降一直是这项任务的主要范例，但我们相信 GA 有其优势。在本文中，我们将证明尽管 GA 能够微调 Transformer 编码器，但它们的泛化能力比 Adam 差得多；然而，仔细观察，GA 从两个不同的预训练数据集中利用知识的能力超过了 Adam。
真空环境下的线性编码器
低释气性为防止真空室内压力急剧升高，真空兼容编码器不得释放大量气体。在超高真空中，每个部件都至关重要。例如，某些塑料会释出溶剂。这类塑料通常包含在电路板、粘合剂或涂层中，但在超高真空环境中部署的设备中应完全避免使用。这就是海德汉公司采用真空兼容电路板、粘合剂和涂层的原因。在超高真空环境中，必须将部件数量减至最少。例如，信号转换器应放在真空室外，这就是海德汉公司提供带有外部信号转换器的真空兼容编码器的原因。在仅需要高真空的应用中，这些设备也可放置在真空室内。
轴P7316视频编码器
轴P7316是一个功能齐全的16通道视频编码器，可为任何模拟摄像机系统增加IP好处。它支持标准和高清模拟摄像机，最大分辨率为4K，以及RS485的PTZ控制。此机架安装的编码器具有双向音频和智能分析的支持，例如运动检测和主动篡改警报。SFP插槽可实现长距离光纤连接和网络冗余。轴P7316包括邮政流，并支持H.264/H.265，以大大降低带宽和存储要求。此外，它提供内置的网络安全功能，例如签名固件和安全启动。
量子单向的承诺
尽管强化学习（RL）可以解决许多具有挑战性的顺序决策问题，但在重新任务中实现零拍摄的转移仍然是一个挑战。困难在于为术任务找到一个良好的表示形式，以便代理商了解其对以前看到的任务的方式。为了实现零拍传递，我们介绍了函数编码器，该函数编码器是一种表示算法的表示算法，该算法将函数代表为学习的非线性基函数的加权组合。通过使用函数编码器来表示奖励功能或过渡函数，代理就当前任务如何与通过相干向量代表的预先看到的任务相关联。因此，代理能够在运行时间之间实现在相关任务之间进行转移，而无需训练。，我们通过通过功能编码器任务表示形式来增强基本的RL算法来展示三个RL字段中最先进的数据效率，渐近性能和训练稳定性。
unibev：具有均匀BEV编码器的多模式3D对象检测，以抗缺失传感器方式
摘要 - 多传感器对象检测是自动驾驶中的一个积极研究主题，但是这种检测模型的鲁棒性针对缺失的传感器输入（缺少模态）（例如，由于突然的传感器故障）是一个关键问题，这是一个关键问题，这仍然不足。在这项工作中，我们提出了Unibev，这是一种端到端的多模式3D对象检测框架，旨在稳健性，以防止缺失模式：Unibev可以在Lidar Plus相机输入上运行，但也可以在无激光镜或仅相机输入的情况下操作。为了促进其检测器头以处理不同的输入组合，Unibev旨在从每种可用方式中创建良好的鸟类视图（BEV）特征图。与以前的基于BEV的多模式检测方法不同，所有传感器模态都遵循统一的AP-prach，以从原始传感器坐标系统重新示例到BEV功能。我们还研究了各种融合策略W.R.T.的鲁棒性缺少模态：常用的特征串联，但也通过通道平均，以及对平均定期通道归一化权重的加权平均化的概括。为了验证其有效性，我们将Unibev与所有传感器输入组合的Nuscenes的最新bevfusion和Metabev进行了比较。在这种情况下，对于所有输入组合，Unibev的性能比这些基准更好。一项消融研究表明，通过对常规的con依的加权平均融合的鲁棒性优势，并在每种模态的BEV编码器之间共享查询。我们的代码将在纸上接受时发布。
FaGANet：一种利用上下文信息的集成编码器的基于证据的事实核查模型
摘要 面对现实世界中虚假和误导信息的迅速传播，基于证据的人工事实核查工作变得越来越具有挑战性和耗时。为了解决这个问题，我们提出了 FaGANet，这是一个自动化、准确的事实核查模型，它利用句子级注意力和图注意力网络的强大功能来提高性能。该模型巧妙地将编码器模型与图注意力网络相结合，有效地融合了声明和证据信息，从而能够准确识别即使是伪装得很好的数据。实验结果证明了我们的 FaGANet 模型在准确率上的显著提升，以及其在基于证据的事实核查任务中的最优性能。我们在 https://github.com/WeiyaoLuo/FaGANet 发布了我们的代码和数据。
田纳根：纯变压器编码器为从头分子的生成提供了有效的离散gan
使用离散数据（例如简化的分子输入线 - 输入系统（Smiles）字符串）的从头生成的深层生成模型吸引了药物设计中的广泛关注。然而，训练不稳定经常困扰生成的广告网络（GAN），导致可能崩溃和低偏移性等概率。这项研究提出了一个纯粹的变压器编码器GAN（宽度）来解决这些问题。宽度的发电机和鉴别剂是变压器启动器的变体，并与加固学习（RL）结合使用，以生成具有所需化学特性的分子。此外，变体微笑的数据增强是为了学习微笑字符串的范围和语法的宽度培训。在方面，我们引入了一个增强的田纳州的变体，称为十（w）gan，其中包含了微型批处理歧视，并提高了生成分子的能力。对QM9和锌数据集的实验结果和消融研究表明，所提出的模型以计算有效的方式产生了具有所需化学性质的高效和新颖的分子。
仅编码变压器 +视觉变压器
正向神经网络。•为了预见CNN或视觉变压器，我们通常会在监督分类问题上训练整个模型（即图像分类）•为了预识LLM，我们通常会训练整个模型，以无标记的句子的可能性。
用蛋白质语言模型用于蛋白质二级结构预测的变压器编码器
在生物信息学中，蛋白质二级结构预测在理解蛋白质功能和相互作用中起着重要作用。本研究介绍了TE_SS方法，该方法使用基于变压器编码的模型和ANKH蛋白质语言模型来预测蛋白质二级结构。根据蛋白质的二级结构（DSSP）版本4。使用各种数据集对模型的性能进行了严格评估。此外，本研究还将模型与八个结构类预测中的最新方法进行了比较。调查结果表明，TE_SS在九级和三类结构预测中表现出色，同时还表现出八类类别的熟练程度。这是由于其在QS和SOV评估指标中的性能而强调的，这证明了其识别复杂蛋白质序列模式的能力。此进步为蛋白质结构分析提供了重要的工具，从而丰富了生物信息学领域。