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用于半分割的大多数现有知识蒸馏方法着重于从原始特征中提取各种复杂知识。但是,这种知识通常是手动设计的,并且像传统功能工程一样依赖于先前的知识。在本文中,我们旨在提出一种使用RAW功能的简单有效的功能蒸馏方法。为此,我们重新审视了功能蒸馏中的开创性工作,Fitnets可以将平方误差(MSE)损失(MSE)损失最小化。我们的实验表明,在某些情况下,这种幼稚的方法可以产生良好的结果,甚至超过了一些精心设计的方法。但是,它需要仔细调整蒸馏损失的重量。通过将fitnets的损失函数分解为差异项和角度差项,我们发现角度差异项的重量受教师特征和学生特征的幅度的影响。我们通过实验表明,角度差异项在特征蒸馏中起着至关重要的作用,而不同模型产生的特征的大小可能会有很大变化。因此,很难确定各种模型的适合减肥体重。为了避免角度蒸馏术语的重量受到特征的影响,我们提出了角度蒸馏,并探索沿不同效率尺寸的蒸馏角度信息,以进行语义分割。广泛的例子表明,我们的简单方法对超级参数表现出极大的效果,并实现了语义细分的最先进的蒸馏性能。
里程碑很重要!孩子如何玩耍、学习、说话、行为和移动可以为他们的发展提供重要见解。回顾孩子 5 岁时取得的里程碑。务必在每次儿童健康检查时携带这些信息,并与医生讨论孩子的进展以及接下来的预期。
开放式对象检测(OSOD)已成为当代研究方向,以解决对未知对象的检测。最近,很少有作品通过使用Con-Contrastive聚类来分开未知类,在OSOD任务中实现了可观的性能。相比之下,我们提出了一种新的基于语义聚类的方法,以促进语义空间中有意义的群集的对齐,并引入一个类去相关模块以实现群间间的分离。我们的方法进一步不适合对象焦点模块预测对象分数,从而增强了未知对象的检测。此外,我们采用了i)一种评估技术,该技术对低置信度输出进行了惩罚,以减轻对未知对象的错误分类的风险,ii)一种称为HMP的新指标,该指标使用hMP使用Har-nonic Mean结合了已知和未知的精度。我们的广泛实验表明,所提出的模型可以在OSOD任务上对MS-Coco&Pascal VOC数据集有显着改进。
埃里克·努森的职业生涯一直致力于研究大脑如何处理信息、从经验中学习以及选择信息以引起注意。他早期的研究绘制了鸟类处理听觉空间信息和调节定向行为的神经通路。一项重大进展是他与加州理工学院的马克·科尼西 (Mark Konishi) 一起发现了仓鸮中脑听觉空间的地形图,该图是复杂的神经计算的结果。随后,他与斯坦福大学的同事展示了早期生活经历如何塑造创建此计算图的电路,确定了适应性可塑性的特定位置以及学习规则和机制,并发现了增加成年动物可塑性的方法。后来,他的研究转向控制选择性注意的机制。他与斯坦福大学的同事一起开发了量化鸟类空间注意力影响的行为范式,并建立了操纵前脑信号的方法,以类似注意力的方式调节感官信息。通过将计算方法与脑切片技术相结合,他展示了特定脑回路如何选择信息以进行认知决策,以及其他脑回路如何抑制分散注意力的信息。
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●浪费:不使用●代表性数据?●并非总是直接直接(参见,例如,Tayal等人逆问题,深度学习和对称性破坏。https://arxiv.org/abs/2003.09077)
摘要我们提出了一种大型语言模型(LLM)的ChatScene-利用LLM的能力来为自动驾驶汽车的安全至关重要方案。给定的非结构化语言指令,代理首先使用LLMS生成文本描述的流量方案。这些SCE-NARIO描述随后被分解为几个子描述,以获取指定的细节,例如行为和车辆的位置。代理然后将文本描述的子筛选性转换为特定于域的语言,然后在模拟器中生成用于预测和控制的实际代码,从而促进了Carla Simulation Envimonment中的不同和复杂场景的创建。我们代理的关键部分是一个全面的知识检索组件,它通过训练包含情景描述和代码对的知识数据库来有效地将特定的文本描述转化为相应的特定领域代码段。广泛的实验结果强调了Chatscene在提高自动驾驶汽车安全性方面的功效。对于Intance,ChatScene产生的方案显示,与最先进的基线相比,在针对不同的基于强化的基于学习的自我车辆进行测试时,碰撞率增加了15%。此外,我们表明,通过使用我们生成的安全 - 关键方案来微调不同的基于RL的自主驾驶模型,它们可以降低碰撞率9%,超过Cur-Current Sota方法。代码可在https://github.com/javyduck/chatscene上找到。ChatScene有效地弥合了交通情况的文本描述与实际CARLA模拟之间的差距,从而提供了一种统一的方式,以方便地生成安全至关重要的方案,以进行安全测试和改进AVS。
关键知识我们将在此主题期间学习:●可以将生物(包括植物,动物和微生物)分类。●将动物分为两组,脊椎动物和无脊椎动物。●将脊椎动物和无脊椎动物分为较小的组。例如,脊椎动物分为鱼类,两栖动物,爬行动物,鸟类和哺乳动物。一些无脊椎动物组包括昆虫,蜘蛛(蜘蛛),甲壳类动物和软体动物。●可以将植物分为苔藓,蕨类植物,针叶树(所有非开花)和开花植物。●微生物可以分为包括细菌和真菌在内的组(注意,科学家通常不考虑病毒为生物,因此不包括在此类别中)。●Carl Linnaeus以分类学的工作,识别,命名和分类生物的科学而闻名。
长期以来,科学家一直对利用干细胞的能力很感兴趣。干细胞是一种未分化的、自我复制的细胞,能够在生物体内分化成分化细胞。多能干细胞,包括胚胎干细胞,能够分化成生物体内的任何细胞。科学家认为,更多地了解干细胞将使他们能够开发出各种疾病的治疗方法和潜在治疗方法。然而,许多人反对将胚胎用于科学目的。2001 年,美国总统乔治·W·布什签署了一项行政命令,限制联邦政府资助从人类胚胎中获得的干细胞研究;2009 年,美国总统巴拉克·奥巴马推翻了这项禁令。阅读时,记下关于干细胞研究的不同观点。