国际计算机应用与信息技术研究杂志 (IJRCAIT) 第 8 卷,第 1 期,2025 年 1 月至 2 月,第 1160-1175 页,文章 ID:IJRCAIT_08_01_086 可在线访问 https://iaeme.com/Home/issue/IJRCAIT?Volume=8&Issue=1 ISSN 印刷版:2348-0009 和 ISSN 在线版:2347-5099 影响因子 (2025):14.56(基于 Google Scholar 引用)期刊 ID:0497-2547;DOI:https://doi.org/10.34218/IJRCAIT_08_01_086 © IAEME 出版物
多模式的大语言模型(MLLM)在利用其丰富知识的挑战中面临挑战,因为跨越不同的模式是不平凡的,并且它们的上下文歧义是由于缺乏配对数据而引起的。在基于MLLM的音频生成的背景下,音频文本配对数据集的注释需要大量的人力资源,这是由于音频数据的复杂性,这使与图像text配对数据集相比,此类数据集越来越难以访问。为了解决这些问题,我们提出了一种称为高效生成多模式集成(EGMI)的新技术,该技术仅利用图像 - 文本数据来实现音频生成任务。基于验证的LLM关于文本理解的强大知识,EGMI成功利用图像文本配对的数据集进行跨模式对齐,从而使音频和图像信息之间的交互作用。我们还引入了一个高效的映射网络,称为EGMI映射器,并在生成音频数据时使用它来参与图像信息。因此,我们已经扩大了现有方法的限制,从可伸缩性和灵活性方面。此外,我们已经证明了EGMI最大程度地提高了交叉模式知识,改善对准和样本质量之间的相互作用。
需要具备 GMI 分析原理、技术和方法以及结构化分析技术方面的专业经验,以便综合与指定任务领域相关的所有信息源,从而发展相关专业知识。优秀候选人具有使用身份情报方法和分析工具进行研究和分析的经验,尤其关注与关键技术和武器系统相关的个人的生物特征和传记信息,例如研究人员、科学家、开发人员和生产者。逐渐负责任的经验包括与情报相关的研究、分析、收集和/或操作。这种经验应包括与要填补的职位直接相关的情报分析和/或制作、情报收集和/或操作、反情报或威胁支持。这种经验应表明:了解情报流程、周期和组织;了解和/或能够使用研究工具,例如图书馆藏书、照片、统计数据、图形和地图;了解分析、汇编、报告和传播情报数据的系统、程序和方法;和/或了解收集和分析情报数据的组织和方法。
申请人必须具有直接适用的经验,以证明其拥有立即胜任该职位所需的知识、技能、能力和能力。合格的经验可以是在任何公共或私营部门的工作中获得的,但将清楚地证明过去在应用成功履行职位职责所需的特定能力/知识、技能和能力方面的经验。这种经验通常与要填补的职位的工作有关或直接相关。除了上面列出的专业经验外,您的简历还必须表明您具有与情报分析员相关的经验,包括与情报相关的研究、分析、收集和/或操作。这种经验应包括与要填补的职位直接相关的情报分析和/或制作、情报收集和/或操作、反情报或威胁支持。这种经验应该证明:了解情报流程、周期和组织;了解和/或能够使用研究工具,例如图书馆藏书、照片、统计数据、图形和地图;了解分析、汇编、报告和传播情报数据的系统、程序和方法;和/或了解收集和分析情报数据的组织和方法。
该面对面的课程包括整整四天的课程,其中包括讲座和讲习班的组合。专门针对儿科居民构想,这项令人兴奋的计划提供了一个独特的机会,可以深入了解儿科研究的复杂性。在该领域的专家的指导下,暑期学校将为学生提供如何接近儿科研究世界的概述,提供撰写研究项目,科学文章和研究赠款的工具,刺激动态讨论,并激发年轻的儿科居民进入令人兴奋的研究世界。
• 担任专门从事身份情报的全源分析师,负责对个人、人类网络和情报人群进行所有来源研究、分析和传统和非传统信息来源融合。• 制作创新、有针对性的身份情报产品,满足当前和新兴的陆军优先事项和要求。客户包括作战人员、情报、国土安全和决策者社区。• 通过指挥链就分配的功能、地理或操作重点领域提供及时、合理的建议和推荐。• 在分配的重点领域和研究团队中任职,支持工作组的分析和生产工作。• 担任身份情报技术创新者和主题专家。
• 担任专门从事身份情报的全源分析师,负责对个人、人类网络和情报关注人群进行全面的全源研究、分析和传统和非传统信息源融合。 • 制作创新、有针对性的身份情报产品,以满足当前和新兴的陆军优先事项和要求。客户包括作战人员、情报、国土安全和决策者社区。 • 通过指挥链就指定的功能、地理或操作重点领域提供及时、权威和合理的建议和推荐。 • 担任指定重点领域和复杂研究的团队和/或项目负责人,指导工作组的分析和生产工作。 • 担任身份情报技术创新者和主题专家。
摘要 — 本研究的目的是通过微波辐射计对风暴和热带系统演示时间实验 (TEMPEST-D) CubeSat 任务和全球降水测量微波成像仪 (GMI) 上的降水系统的观测进行交叉验证。本文的目的有两个:首先,展示 TEMPEST-D 和 GMI 观测之间的一致性;其次,展示合并 TEMPEST-D 和 GMI 观测时增强时间采样的潜力。采用了两种交叉验证方法。第一种交叉验证方法是使用先验时空约束定量比较 TEMPEST-D 和 GMI 对降水系统的亮度温度 (TB) 观测。对比分析表明,两种仪器的TB观测值具有相似的概率分布,平均绝对差为2.9 K。第二种交叉验证方法是定量比较TEMPEST-D和GMI TB对热带气旋系统的观测结果。本对比研究分析了三个风暴案例。分析表明,TEMPEST-D和GMI TB观测中的风暴结构和强度相似,总体平均相关系数(r)为0.9。与单独使用GMI数据相比,结合TEMPEST-D和GMI TB对飓风系统的观测可将采样频率提高2.5倍。
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