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量子PEFT：超参数高效微调
摘要 本文介绍了利用量子计算进行参数高效微调 (PEFT) 的 Quantum-PEFT。与其他加性 PEFT 方法（例如低秩自适应 (LoRA)）不同，Quantum-PEFT 利用底层的全秩但令人惊讶的参数高效的量子幺正参数化和交替纠缠。使用 Pauli 参数化时，可训练参数的数量仅随环境维度呈对数增长，而不是像基于 LoRA 的 PEFT 方法那样呈线性增长。因此，随着维度的增长，Quantum-PEFT 实现的可训练参数数量比最低秩的 LoRA 少得多，从而提高了参数效率，同时保持了有竞争力的性能。我们将 Quantum-PEFT 应用于语言和视觉中的几个迁移学习基准，显示出参数效率的显著优势。
迈向人类机器人自主性水平的框架
南卡罗来纳大学 Jenay M. Beer 工程与计算学院和社会工作学院 佐治亚理工学院 Arthur D. Fisk 心理学院和 Wendy A. Rogers 心理学院 自主性是与人机交互 (HRI) 相关的一个关键概念，在不同的机器人平台上存在很大差异。从远程操作到完全自主系统，机器人自主性 (LORA) 的水平影响着人类与机器人之间的交互方式。因此，需要通过识别影响机器人自主性的变量（以及受机器人自主性影响的变量）来理解 HRI。我们的总体目标是为 HRI 中的 LORA 开发一个框架。为了实现这一目标，我们的框架将 HRI 与人机交互联系起来，人机交互是一个研究和理解与人类相关的变量的悠久历史的领域。在 HRI 的背景下，对自主性的构造进行了审查和重新定义。此外，该框架提出了一种通过按照 10 点分类法对自主性进行分类来确定机器人自主性水平的过程。该框架旨在作为确定自主性的指南，按照定性分类法对 LORA 进行分类，并考虑可能受 LORA 影响的 HRI 变量（例如接受度、情况意识、可靠性）。关键词：人机交互、自动化、自主性、机器人自主性水平、框架
explorando o rssi nageraçãodede chaves para lorawan
从这个意义上讲，目前的工作继续研究RSI内部的使用在洛拉万网络的加密密钥中。为了使这项研究可行，首先提出了Lora RSSI Grabber：一组脚本，可以自动化Lora Connections中RSSI指示器的集合和存储。借助Lora RSSI Grabber，在以前的真实表演中生成了一个新的数据集，该表演在具有不同特征的环境中。收集的数据可公开可用，并用作RSSignal框架的新入口。与先前在[de Oliveira等人中提出的结果相比，从安全的角度来定量分析了所获得的结果。2022]，与以前的假设相反，表明除了具有移动性的情况外，RSSignal框架中采用的技术也可能能够生成安全的加密密钥，即使在没有设备迁移率的环境中。
手术 - 迪诺：基础模型的适配器学习内窥镜手术深度估计的基础模型
机器人手术中的抽象目的深度估计在3D重建，手术导航和增强现实访问中至关重要。尽管基础模型在许多视觉任务中表现出出色的性能，包括深度估计（例如Dinov2），但最近的作品观察到了其在医学和外科域特异性应用中的局限性。这项工作介绍了手术深度估计基础模型的低排名适应性（LORA）。方法我们设计了一种基于基础模型的深度估计方法，称为手术 - 迪诺，这是对内窥镜手术深度估计的Dinov2的低级适应。我们建立洛拉层并将其集成到恐龙中，以适应手术特异性领域知识，而不是传统的调整。在训练期间，我们冻结了Dino Image编码器，该编码器显示出出色的视觉表示能力，仅优化Lora层和深度解码器以整合手术场景的特征。结果，我们的模型在MICCAI挑战数据集上得到了广泛的验证，该数据集是从Da Vinci XI内窥镜手术中收集的。我们从经验上表明，手术迪诺的显着性在内窥镜深度估计任务中的表现优于所有最新模型。进行消融研究的分析表明，我们洛拉层和适应的显着作用的证据。结论手术迪诺（Div）揭示了基础模型成功适应手术领域以进行深度估计。结果有明确的证据表明，对计算机视觉数据集中预训练的权重的零拍预测或幼稚的调整不足以直接在手术域中使用基础模型。
![RA2E1 RA2E1 的小组手册
IC产品的环境报表
[升级到修订] Renesas Flash程序员v3.09.01
AN-CM-369电动开瓶器
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汽车策略](/simg/g:\will\search\icon\source\3\35b6064f02469909b4fd2a833f68110d9da0e011.webp)
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20个迁移项目到新的FSP版本文档解决方案21 HMI电容触摸传感器解决方案网站22 Lora Solution loralora®家庭网站的解决方案23功能安全IEC/UL 60730家用设备的功能安全网站的功能安全性24 IEC 61508 IEC 61508工业网站的功能安全网站25 Secution Interial网站25 Secution Inceers网站25 <
超洛：大型基础模型 /作者的参数效率统一适应= Chen，Xiangyu;刘，王；王，你们；王，pu;品牌，马修；王，广伊； Koike-Akino，Toshiaki /creationDate = 2024年11月15日 /受试者=人工智能，机器学习< /div>
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时，其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念，包括loha（lo w-rank ha darmard）[42]，lokr（lo w-st rank kr onecker）[42]和lotr（lo lotr（lo w t t t osor r ank ank）[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是，我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数，如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示，这也产生了一些新的变体：Lonkr（Lo w-Rank n -split kr onecker）和Lorta（Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration）。此外，我们将三个扩展选项介绍：1）在应用Lora变体之前，将∆ W重塑ΔW； 2）将所有∆ w分为任意数量的组，这会破坏不同权重的∆ w的边界； 3）通过带有固定参数的投影层F（·）将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地，超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能，并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括：
为低地球轨道自由飞行光帆演示开发克级飞行计算机
[4] Shyamnath 等人（2017 年）。LoRa 反向散射：实现无处不在的连接愿景。ACM 交互式、移动、可穿戴和无处不在技术论文集。
农村萨摩亚的气候变化和家庭暴力
Baby，Samoa Vactim支持Layua Modiga Fuices组小组组组小组组。萨摩亚大学Hattie Lowe大学，大学学院Lora，大学学院Leple Lonson div>