表结构识别(TSR)是旨在将表图像转换为机器可读格式的任务(例如,html),促进其他应用程序,例如信息检索。最近的作品通过识别HTML标签和文本区域来解决此问题,后者用于从表文档中进行文本推断。这些作用 - 曾经,将文本映射到确定的文本区域时遭受了未对准问题的困扰。在本文中,我们介绍了一个新的TSR框架,称为Tflop(带有L ay o ut p ointer机制的T sr f ramework),该框架将传统的文本区域预测重新定义,并将其匹配为直接文本区域指向问题。具体来说,TFLOP同时使用文本区域信息来同时识别表的结构标签及其对齐文本区域。不需要区域前字典和对齐,TFLOP绕过了拟定的文本区域匹配阶段,这需要精心校准的后处理。tflop还掌握了跨度意识的对比监督,以使指向机制在具有综合结构的表中。因此,TFLOP在诸如PubTabnet,fintabnet和synthtabnet等多个基准座上实现了最先进的性能。在我们广泛的实验中,TFLOP不仅表现出竞争性能,而且还显示出在工业文档TSR方案(例如带有水印或非英语领域的文档)的有希望的结果。我们工作的源代码可公开可用:https://github.com/pupstageai/tflop。
为设计快速神经网络,许多作品一直集中在减少浮点操作数量(FLOPS)的数量上。我们观察到,这种减少的失败并不一定会导致潜伏期的相似水平。这主要源于每秒效率低下的低浮点操作(拖鞋)。为了实现更快的网络,我们重新审视了流行的运营商,并认为如此低的拖鞋主要是由于操作员的频繁访问,尤其是深度方向的访问。因此,我们提出了一种新型的部分卷积(PCONV),该卷积通过同时减少冗余计算和内存访问来提取空间特征。在我们的PCONV上,我们进一步构建了一个新的神经网络家族Fasternet,它的运行速度比在各种设备上的其他设备都高得多,而没有损害各种视觉任务的准确性。,例如,在Imagenet-1K上,我们的Tiny Forpernet-T0为2。8×,3。 3×和2。 4×比GPU,CPU和ARM处理器上的移动电视-XX快速快,同时准确2.9%。 与新兴的SWIN-B相当,我们的大型fornet-l可以达到令人印象深刻的83.5%Top-1精确度,而GPU上的Incrence吞吐量提高了36%,并节省了CPU上的37%的计算时间。 代码可在https:// github上找到。 com/jierunchen/fasternet。8×,3。3×和2。4×比GPU,CPU和ARM处理器上的移动电视-XX快速快,同时准确2.9%。与新兴的SWIN-B相当,我们的大型fornet-l可以达到令人印象深刻的83.5%Top-1精确度,而GPU上的Incrence吞吐量提高了36%,并节省了CPU上的37%的计算时间。代码可在https:// github上找到。com/jierunchen/fasternet。
近年来,世界各地的人们越来越关注量子计算。量子计算 (QC) 被视为计算机的未来,它改变了从基础电路、医学到计算机科学的所有领域。由于量子领域的活动和研究数量众多,存储器组织的需求在上述活动中发挥了重要作用。存储器布局不依赖于除顺序电路之外的任何东西。触发器和寄存器等基本顺序电路在存储器处理中起着重要作用。在经典计算机上设置顺序电路很容易,但它与量子计算相反,因为它指的是所谓的“量子位”而不是比特。由于缺乏量子硬件,量子模拟 (QS) 仍然是使用量子电路的最常见方式。本文展示了在名为 QInspire 的基于 Web 的模板中制作的 D 触发器模拟和 SR 触发器。本文还讨论了这些触发器的输出以及与以前作品的比较。关键词:量子,量子计算机,经典计算机,量子计算,量子模拟,量子序贯电路,量子比特,Qinspire。
1,2 E&CED NIT Hamirpur 摘要- 降低 IC 功耗是当今人们关注的重点。随着 MOS 器件的广泛应用,人们越来越需要功耗更低的电路,尤其是对于使用电池供电的便携式设备,如笔记本电脑和手持式电脑。存储元件消耗了 IC 总功耗的 70%。由于触发器是便携式设备中使用的存储元件的主要部分,因此降低触发器功耗的主要关注点将有助于我们在很大程度上降低 IC 的功耗。减少时钟晶体管的数量可以很好地降低其功耗。由于使用传统 CMOS 逻辑设计的触发器比使用传输门和传输晶体管设计的触发器消耗更多功率,而门控触发器将减少输入和输出相同时不必要的晶体管切换。因此,使用传输门和传输晶体管的门控触发器可用于降低平均功耗。本文提出了一种门控触发器,并将其功耗与输入频率结果与时钟对共享触发器 (CPSFF) 进行了比较。采用 180nm 技术的 Tanner EDA 工具。使用 Cadence EDA 工具设计布局 关键词 - 传输晶体管、传输门、CPSFF、功耗