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利用机器学习和AI
ridofficial2020@gmail.com本文研究了使用稳定扩散模型的能力，以获取图像数据和其他类型数据的最新综合结果。另外，可以使用引导接口来控制图像的过程，通过将文本转换为图像和图像为图像。但是，由于这些模型通常直接在像素空间中起作用，因此优化强DMS通常需要更多的GPU VRAM才能运行。使用这样的本地硬件上使用稳定的扩散和扩散模型，可以在生成图像时添加更多信息和深度，从而大大改善图像的质量细节。通过将扩散模型结合到模型体系结构，我将扩散模型制作到用于一般条件输入的功能强大且灵活的生产商中，例如使用XL-XDXL 1.0和LORA模型时。总的来说，本文强调了普通人如何在机器学习和生成AI的帮助下像AI图像一样运行自己的Midjourney。关键字：稳定扩散，机器学习，图像生成，生成AI，VRAM，GPU，扩散模型，提示DOI：10.24818/ISSN14531305/28.1.2024.03
是大型语言模型，您需要预测综合性和
图1。（a）140,120结构的T-SNE可视化以及晶体系统和元素数量的统计数据。（b）合成性LLM的训练过程。使用PU学习模型构建平衡的数据集，将批次转换为材料字符串，然后用Lora进行微调。（c）1,401,562结构的CLSCORE分布和用于滤除非混合结构的CLSCORE范围。（d）前体和方法LLM的培训过程。37,654个化学公式及其前体和合成方法的数据对是从文献中收集的，并用洛拉进行了微调。（e）使用LLM预测合成性和建议前体的总体工作流程。首先将晶体结构转换为材料字符串。然后由合成性LLM预测其合成性。基于化学公式，llms的前体和方法提供了一批潜在的前体及其反应能。
![arxiv：2501.00861v1 [cs.hc] 2025年1月1日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\cd0cb41c2c5d4e0aadbfe14c1536da611e3c101a.webp)
arxiv：2501.00861v1 [cs.hc] 2025年1月1日
摘要。鉴于我们社会中老年人的比例不断增长，对阿尔茨海默氏病的及时诊断已成为医疗保健的一个临时方面。 在本文中，我们提出了一种基于语音技术的非侵入性和成本效益的检测方法。 该方法与诸如及时的微调和有条件学习之类的技术结合使用了预训练的语言模型，从而提高了检测过程的准确性和效率。 为了解决有限的计算资源的ISE，本研究采用了有效的Lora微调方法来构建分类模型。 跟随多轮训练和严格的10倍交叉验证，基于Llama2模型的及时微调策略的准确性为81.31％，比采用BERT模型的控制组提高了4.46％。 这项研究为早期诊断阿尔茨海默氏病提供了一种新型的技术方法，并为在类似条件下的模型优化和资源利用提供了宝贵的见解。 可以预料，这种方法将在临床实践和应用研究中得到有益，从而促进对阿尔茨海默氏病的更准确有效的筛查和诊断。鉴于我们社会中老年人的比例不断增长，对阿尔茨海默氏病的及时诊断已成为医疗保健的一个临时方面。在本文中，我们提出了一种基于语音技术的非侵入性和成本效益的检测方法。该方法与诸如及时的微调和有条件学习之类的技术结合使用了预训练的语言模型，从而提高了检测过程的准确性和效率。为了解决有限的计算资源的ISE，本研究采用了有效的Lora微调方法来构建分类模型。跟随多轮训练和严格的10倍交叉验证，基于Llama2模型的及时微调策略的准确性为81.31％，比采用BERT模型的控制组提高了4.46％。这项研究为早期诊断阿尔茨海默氏病提供了一种新型的技术方法，并为在类似条件下的模型优化和资源利用提供了宝贵的见解。可以预料，这种方法将在临床实践和应用研究中得到有益，从而促进对阿尔茨海默氏病的更准确有效的筛查和诊断。
在社区综合诊所使用 CIMAvax-EGF 的安全性和有效性
2 分子免疫学中心，临床研究方向，哈瓦那，古巴，3 国家临床试验协调中心，临床研究部，哈瓦那，古巴，4 “Mar ı ´ a Curie” 医院，肿瘤医学部，卡马圭，古巴，5 “Joaquín Albarrán” 医院，肿瘤医学部，哈瓦那，古巴，6 “Saturnino Lora” 医院，肿瘤医学部，古巴圣地亚哥，7 “Faustino Pérez” 医院，肿瘤医学部，马坦萨斯，古巴，8 “Mario Gutiérrez Ardaya” 综合诊所，家庭医学部，霍尔古尼，古巴，9 “José Luis Dubrocq” 综合诊所，家庭医学部，马坦萨斯，古巴，10 “Octavio de la Concepción y la Pedraja” 综合诊所，家庭医学部。古巴比亚克拉拉圣克拉拉 11 “卡米洛西恩富戈斯”综合诊所，家庭医学部，古巴阿尔特米萨 12 “Previsora ”综合诊所，家庭医学部，古巴卡马圭
过去、现在和未来 | 历史系 | 麻省大学阿默斯特分校
我们在疫情中经历的一个意想不到的结果是，系里和大学通过虚拟活动获得了更多的舒适感。9 月，校友 Kenneth R. Feinberg (1967 年) 和他的商业伙伴 Camille Biros 接受了采访，讲述了他们在电影《价值》中被演员 Michael Keaton 和 Amy Ryan 扮演的经历。这部电影于 2020 年上映，改编自 Ken 2006 年出版的著作《生命的价值》？11 月，独立学者 Lora Burnett 从加利福尼亚加入我们，讨论她对西方文明思想史的研究。俄罗斯入侵乌克兰后不久，Audrey Altstadt 教授参加了麻省大学的一场活动，讨论战争的起源和影响。4 月，系里与佛罗里达国际大学的沃尔夫森公共人文实验室召集了一个由历史学家和教育工作者组成的小组，讨论州立法机构和其他机构试图限制在公立 K - 12 学校和一些大学教授准确的历史。这些活动吸引了数百名无法亲自出席的观众。
低空部署纳米卫星用于大气
气候行动是实现可持续发展的关键要素之一。在高空测量上述大气参数可以做出更好的预测。通过使用纳米卫星，可以记录这些参数，甚至可以计算出来。实时数据可以快速提供给用户进行进一步分析。CANSAT 可能是一种纳米卫星，集成在小罐子的数量和形状中。我们的挑战是将卫星中发现的所有主要子系统（如电源系统、传感器和通信系统）装入这个最小体积中。然后，CANSAT 通过火箭发射到几百米的高度，进行科学实验，并使用降落伞安全着陆。Arduino 是一个开源、易于使用的硬件和软件。LoRa SX1278 Ra-02 模块用作从太空到地面站通信的发射器和接收器。记录的数据还存储在 SD 卡模块中。CANSAT 必须开发成能够在几百米的空中维持一段时间。它使用 9v 电源。整个系统的设计目标是确保负载不超过 500 克。CANSAT 系统中使用的模块非常灵敏，可以监测大气参数的最小变化。
![arxiv：2403.20193v2 [CS.CV] 2024年10月16日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\75ff8aa941e12ef3cc72b114ad4c93f4104618c1.webp)
arxiv：2403.20193v2 [CS.CV] 2024年10月16日
但是，将这些技术扩展到文本对视频（T2V）的一代引入了由于视频的时空性质而引起的新挑战。与图像不同，视频除了外观外，还包含运动，因此必须两者考虑两者。当前的自定义方法（Hu等，2021; Mou等，2023; Sohn等，2023; Ye等，2023; Zhang＆Agrawala，2023; Gal等，2022; Ruiz等，Ruiz等，2023）主要介绍出现在外观定制，忽略了视频中，这是至关重要的。运动自定义涉及将特定的运动或动画调整到不同对象或字符上，这一任务随着时间的流逝而复杂化和动态变化（Siarrohin等，2019a; b; yatim et al。，2023; Jeong等，2023）。但是，这些方法无法捕获运动的动力学。例如，文本反演（Gal等，2022）从图像中学习嵌入，但缺乏捕获时间相关性的能力，这对于视频动力学至关重要。同样，诸如Dreambooth（Ruiz等，2023）和Lora（Hu等，2021）之类的微调方法努力使运动与外观相关。
Cendol：印尼语言的开放指导调节的大型语言模型
大语言模型（LLMS）在各种领域和语言中表现出雄性的能力。然而，低资源语言（例如印尼 - 西安土著语言）出现了一个显着的质量差距，使它们在这种语言文本中具有无效和效率低下。为了弥合这一质量差距，我们介绍了Cendol，Cendol是印尼LLM的集合，其中包含了仅解码器和编码的解码器体系结构，这些架构遍布各种型号。我们强调了Cendol在各种任务中的有效性，取得了约20％的提高，并证明了其概括印度尼西亚看不见的任务和土著语言的能力。此外，Cendol模型展示了改善人类的偏爱，尽管它们在捕获印尼的知识知识和文化价值方面存在局限性。此外，我们讨论了用于语言适应的参数有效调谐（例如Lora）的缺点。另外，我们提出词汇适应的用法以提高效率。最后，我们评估了Cendol的安全性，并展示了一种语言（例如英语）的预训练的安全性，即使没有RLHF和安全性微调，也可以转移到低资源语言（例如印尼语）。1
使用能量收获的无电池洛杉矶通信的可行性
摘要 - 从一开始，电池一直是物联网（IoT）的主要电源。但是，就维护和生态不负责任而言，每年替换和处置数十亿电池的成本是昂贵的。由于电池是对可持续物联网的最大威胁之一，因此无电池设备是解决此问题的解决方案。这些设备以使用各种形式的能量收集充电的长寿命电容器运行，从而导致间歇性的开关装置行为。在这项工作中，我们为Lorawan设备的这种间歇性无电池行为建模。此模型允许我们以旨在确定Lorawan设备可以在没有电池的情况下工作的条件以及如何配置其参数的目的来表征性能。结果表明，可靠性直接取决于设备配置（即电容器尺寸，交通电压阈值），应用行为（即传输间隔，数据包大小）和环境条件（即能源收集率）。索引术语 - 事物，无电池的物联网设备，能量收获，洛拉，低功率宽面积网络
自动水下车辆的控制系统的设计Edysys1
摘要。本文描述了自动水下车辆的控制系统的设计Edysys1。与远程操作的车辆（ROV）相比，一辆无人驾驶的水下车辆是一种无人驾驶的且自行的水下船只，可以独立运行，并执行几项分配给它的任务，该任务通常被束缚在船上或其他系泊的水车上。自主水下车辆的控制系统的智能设计是一个积极的研究领域，赋予对自治的需求和智能系统满足此类需求的能力。一个控制系统是用Raspberry Pi 4计算机设计为主控制单元的。通过车辆采集数据采集的各种子系统和传感器由Raspberry Pi 4控制，该覆盆子PI 4具有配置的机器人操作系统（ROS）。使用Python编程语言配置控制每个传感器的必要智能。此后，相关的python脚本在ROS框架中作为节点实现。通过调用ROS中的相关节点，通过ROS环境中的设计系统获得了各种感觉数据值。还实现了通过洛拉的成功沟通。