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timix：有效视觉的文本感知图像混合 - ...
自我监管的多模式对比度学习（SMCL）明显地通过使视觉和语言方式结盟现代视觉预训练（VLP）模型。由于网络收获的文本图像对中的噪音，因此在计算成本和数据效率低下方面，SMCL的培训数据量扩大了相当大的obs。为了提高VLP的数据效率，我们提出了文本感知图像混合（TIMIX），该图像混合（TIMIX）将基于混合的数据增强技术集成到SMCL中，从而在没有显着增加计算开销的情况下进行了显着的性能改进。我们从共同信息（MI）的角度提供了TIMIX的理论分析，表明跨模式对比度学习的混合数据样本隐含地充当对比损失的常规器。实验结果表明，即使在针对现有方法的基准测试时，Timix在下游任务上也表现出可比的性能，即使减少了训练数据和较短的训练时间。这项工作在经验上和理论上证明了数据混合对于数据有效和计算可行的VLP的潜力，从而使更广泛的VLP模型在实际情况下受益。我们的代码可在https://github.com/chaoyajiang/timix/tree/main上使用。
TOIChain™：高性能防篡改提案...
SMCL 是 TOIChain 的智能合约语言。图灵完备性是一种语言设计目标，旨在支持语言中表达的所有可能的计算，包括循环。但是，对于任何区块链网络上的智能合约，每个交易过程都需要网络资源进行验证。具有无限循环的合约是不可接受的，因为它们将产生无限的成本，从而耗尽网络资源。SMCL 有意不具备图灵完备性。每个合约都是独立的。但是，它被设计为可扩展以用于未来的新用例。我们选择 Python 作为主机语言，以便于创建合约。TOIChain Python 库有一个将智能合约转换为 Haskell 语言的选项。在生成要在 TOIChain 上执行的字节码之前，可以使用 Coq（软件基础）或类似工具验证 Haskell 程序的正确性。图灵不完备性可以防止不必要的黑客攻击。