生成时间一致的高保真视频在计算上可能很昂贵,尤其是在较长的时间跨度上。更典型的扩散变压器(DIT)只会增加了挑战,因为它们依赖更大的模型和更重的注意机制,从而导致推理速度较慢。在本文中,我们介绍了一种无训练的方法来加速视频点,称为自适应缓存(ADACACHE),这是由于“并非所有视频都相同的视频都相等”的事实而动机:意思是,某些视频需要更少的DeNoOs步骤来获得比其他视频相比,获得合理质量的步骤。在此基础上,我们不仅通过扩散过程缓存计算,而且还设计了针对每个视频生成的缓存时间表,从而最大程度地提高了质量延迟权衡。我们进一步引入了运动正则(MOREG)方案,以利用Adacache中的视频信息,从本质上控制基于运动内容的计算分配。总的来说,我们的插件贡献授予了重要的推理加速度(例如在开放式720p -2s视频生成上最多可达4.7×),而无需在多个视频DIT基线上牺牲生成质量。
抽象的模因算法是在基于人群和基于轨迹的算法组件之间协调相互作用的技术。在参与中,在这种广泛的解释下可以将一些模型视为一组自主基本优化算法,它们以合作的方式相互作用,以解决特定的优化问题,旨在获得比单独构成其构成的算法更好的结果。超出了这种合作优化算法的传统观点的一步,这项工作解决了深度元合作,即使用合作优化算法,其中某些组件又可以是合作方法,从而表现出深层的算法结构。本文的目的是证明可以将这种模型视为其他传统形式合作算法的有效替代方法。为了验证这一主张,已经分析了不同的结构参数,例如代理之间的通信拓扑或影响合作努力深度的参数(元合并的深度)。为此,已经执行了解决特定组合问题(工具切换问题)的最新合作方法的比较。结果表明,深层模型可有效解决此问题,超过了文献中提出的元启发式学。
本报告旨在为设计工程师,技术开发人员,监管机构和决策者提供科学支持,以开发和安装新的卫生技术,并改善农村学校社区的粪便污泥管理,通过量化尿液和粪便产生的尿液和粪便产生的大量和/或质量,通过富特性的素质生产的生产质量和/或通过faeces产生的素质来制定。The report includes summarised results from the characterisation of faecal matter and effluent from on-site sanitation systems, approximated values of faecal matter and urine generated at each school and design guidelines for the characterisation of faecal sludge from school sanitation facilities – samples were collected in 1 L containers from mobile toilets, septic tank systems and VIP latrines in rural schools of Umbumbulu within the Umlazi district, in夸祖鲁 - 纳塔尔。
强化学习已被证明可以在像视频游戏这样的复杂领域中超越最好的人类。但是,在自主驾驶所需量表上进行强化学习的经验极为困难。建立大规模的增强学习系统并在许多GPU上分配它是具有挑战性的。在现实世界中进行培训期间的收集经验。因此,需要有效且现实的驾驶模拟器,该模拟器使用现实世界中的大量数据。我们将这些功能融合在一起,并进行大规模增强学习实验,以进行自动驾驶。我们证明,我们的政策表现随规模而提高。与最先进的机器学习对自动驾驶的政策相比,我们最好的政策将失败率降低了64%,同时证明驾驶进度的速度降低了25%。
照片控制对于推进和操纵量子材料的新功能性能是至关重要的。在这里,我们通过在子gap频率下的非平衡准粒子产生平面带中的微波增强超导性。在常规超导体中,已知通过通过费米速度确定的辐射吸收发生,但是在平坦带中很小,导致淬火的准粒子激发。引人注目的是,与常规范式相反,我们显示了通过Bloch量子几何形状启用的平坦带系统中的微波吸收,从而导致超导间隙增强,从而强调了无序平面频带超导能力的频带几何形象。具体来说,我们在有前途的候选材料的扭曲双层石墨烯中证明了这一点,并在临界温度附近发现显着的差距增强。这项工作表明,具有非平凡扁平带的材料的非平衡动力学是未来实验和理论研究的有前途的领域。
超过 1,600 套“毒刺”防空系统; 超过 8,500 套“标枪”反装甲系统; 超过 38,000 套其他反装甲系统; 超过 700 套“弹簧刀”战术无人机系统; 142 门 155 毫米榴弹炮和多达 924,000 发 155 毫米炮弹; 4,000 发精确制导的 155 毫米炮弹; 9,000 发 155 毫米遥控反装甲地雷 (RAAM) 系统炮弹; 36 门 105 毫米榴弹炮和 180,000 发 105 毫米炮弹; 276 辆用于牵引武器的战术车辆; 22 辆用于回收设备的战术车辆; 38 套高机动性火箭炮系统及弹药; 20 套 120 毫米迫击炮系统和 125,000 发 120 毫米迫击炮弹; 1,500 枚管射、光学跟踪、线制导(TOW)导弹; 四辆指挥所车; 八套国家先进地对空导弹系统(NASAMS)及弹药; 用于 HAWK 防空系统的导弹; 四套复仇者防空系统; 高速反辐射导弹(HARM); 20 架 Mi-17 直升机; 45 辆 T-72B 坦克; 超过 1,000 辆高机动多用途轮式装甲车(HMMWV); 44 辆卡车和 88 辆拖车用于运输重型设备; 200 辆 M113 装甲运兵车; 250 辆 M1117 装甲安保车; 440 辆 MaxxPro 防雷伏击车; 扫雷设备和系统; 超过 11,000 个榴弹发射器和小型武器; 超过 84,000,000 发小型武器弹药; 超过 75,000 套防弹衣和头盔; 大约 1,800 架 Phoenix Ghost 战术无人机系统; 激光制导火箭系统; Puma 无人机系统; 15 架 Scan Eagle 无人机系统; 两台用于无人机系统的雷达; 无人海防船; 超过 50 部反炮兵雷达;
摘要。超人 AI 引擎的广泛使用正在改变我们玩围棋这项古老游戏的方式。AlphaGo 系列之后开发的开源软件包将重点从生产强大的游戏实体转移到提供分析游戏的工具。在这里,我们描述了第二代引擎的创新(例如分数估计、可变贴目)如何用于定义有助于加深我们对游戏理解的新指标的两种方式。首先,我们研究搜索组件除了原始神经网络策略输出之外还贡献了多少信息。这为神经网络提供了内在强度测量。其次,我们通过分数估计的差异来定义移动的影响。这为玩家提供了细粒度的、逐步表现评估。我们用它来应对检测在线作弊的新挑战。
通过例如人工神经网络获得的预测具有很高的准确性,但人类通常将模型视为黑匣子。关于决策的见解对人类来说大多是不透明的。特别是了解医疗保健或金融等高度敏感领域的决策至关重要。黑匣子背后的决策需要它对人类更加透明、负责和易于理解。本调查论文提供了基本定义,概述了可解释的监督机器学习 (SML) 的不同原理和方法。我们进行了一项最先进的调查,回顾了过去和最近的可解释 SML 方法,并根据引入的定义对它们进行分类。最后,我们通过解释性案例研究说明原则并讨论重要的未来方向。