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空中战斗机动范围/战术训练系统（ACMR/ TACTS）的能量可操作性显示。
高质量的战斗机/攻击飞行员是一个与他的机器一样的人，即，他整合了高度，“ G”，空速，攻击角度与飞机的声音。在他的脑海中创建了V-N图（描述了飞机在负载因子“ G”和速度方面的性能能力）或V-N图的一部分，并尽可能准确地将飞机定位在Thrt图中。已经努力向飞行员提供V-N信息，但在大多数情况下，显示器并未超出模拟器阶段，或者，如果它们飞行，则仅在实验中飞行。目前，在USAF或海军飞机上的飞行员驾驶员尚未显示任何集成的V-N信息，也没有在空中战斗机动范围（ACMR）上汇报期间显示任何集成信息。在此报告中不会讨论用于飞行中的能量可操作性数据的技术，有兴趣的读者被指向斯坦利（6）I和莫洛尼和巴内特（5）。
SNO的培训模块，DNO
《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）第1条将气候变化定义为“气候变化，这是“直接或间接归因于人类活动，它改变了整体大气的组成，并且是在可比较的时间段内观察到的自然气候变化的补充。”undcc因此，区分归因于人类活动的气候变化改变了大气组成和可归因于自然原因的气候变异性。气候变化可以为所有生物以三种形式发生。首先，这些正在缓慢地出现变化，因此如果不使用特殊措施，例如环境温度和污染的升高，则无法识别。第二类包括急性事件，例如灾难，例如洪水，干旱，滑坡和雪崩。第三，由于迁移而导致的急性和持久的气候变化，这可能是自愿的或强迫的。这些变化会影响心理健康和睡眠。他们增加了心理健康和睡眠障碍的风险。
像医学居民一样培训：对通用医学图像分割的上下文学习
临床成像工作流的主要重点是疾病诊断和管理，导致医学成像数据集与特定的临床目标密切相关。这种情况导致了开发特定于任务的分割模型的主要实践，而没有从广泛的成像群中获得见解。受到医学放射学居民培训计划的启发，我们提出了向普遍医学图像分割的转变，旨在通过利用临床目标，身体区域和成像方式的多样性和共同点来建立医学图像理解基础模型的范式。div of这个目标，我们开发了爱马仕，一种新颖的上下文 - 学习方法，以应对医学图像segmentation中数据杂基的挑战和注释差异。在五种模式（CT，PET，T1，T2和Cine MRI）和多个身体区域的大量各种数据集（2,438个3D图像）中，我们证明了通用范式比传统范式在单个模型中解决多个任务的传统范式的优点。通过跨任务的协同作用，爱马仕在所有测试数据集中都能达到最先进的性能，并显示出卓越的模型可伸缩性。其他两个数据集中的结果揭示了爱马仕在转移学习，分裂学习和对下游任务的概括方面的出色表现。爱马仕（Hermes）博学的先生展示了一个具有吸引力的特征，以反映任务和方式之间的复杂关系，这与既定的放射学解剖学和成像原则相吻合。代码可用1。
训练小波域损失的训练生成图像超分辨率模型可以更好地控制伪影
抽象的超分辨率（SR）是一个不当的反问题，其中具有给定低分辨率图像的可行解决方案集的大小非常大。已经提出了许多算法，以在可行的解决方案中找到一种“好”解决方案，这些解决方案在忠诚度和感知质量之间取得了平衡。不幸的是，所有已知方法都会生成伪影和幻觉，同时试图重建高频（HF）图像细节。一个有趣的问题是：模型可以学会将真实图像细节与文物区分开吗？尽管有些重点侧重于细节和影响的分化，但这是一个非常具有挑战性的问题，并且尚待找到满意的解决方案。本文表明，与RGB域或傅立叶空间损耗相比，使用小波域损失功能训练基于GAN的SR模型可以更好地学习真正的HF细节与伪像的表征。尽管以前在文献中已经使用了小波域损失，但在SR任务的背景下没有使用它们。更具体地说，我们仅在HF小波子带上而不是在RGB图像上训练鉴别器，并且发电机受到小波子带的忠诚度损失的训练，以使其对结构的规模和方向敏感。广泛的实验结果表明，我们的模型根据多种措施和视觉评估实现了更好的感知延续权权衡。
ILIFU在线培训 - Slurm概论
＃！/bin/bash #sbatch -job-name = tutorial2_r_container #sbatch-time = 00-00：01：00 #sbatch -mem = 4g #sbatch -partition = main #sbatch -patch -parth-yaim #sbatch -eartput -eartput -eartput = r_container-％ -mail-user = your_email_address #sbatch -mail-type = begin，end，eend，fail，time_limit_80 #sbatch -account = accounting_group
无培训预处理的模型合并-CVF Open Access
最近，模型合并技术已浮出水面，作为将多个单元模型组合为单个多泰模型组合的解决方案。但是，该领域的先前努力需要进行其他培训或细调过程，或者要求模型具有相同的预先训练的初始化。在这项工作中，我们在W.R.T.先前的工作中确定了一个缺点。单位相似性在重量空间和激活空间中的不一致性。为了解决这种不一致，我们提出了一个创新的模型合并框架，该模型是在双空间约束（MUDSC）下合并的。具体而言，我们主张探索位于双重空间中统一高相似性的区域中的置换矩阵，而不是仅仅使单个空间的目标最大化，这是通过激活和重量相似性矩阵的线性组合实现的。为了提高可用性，我们还对群体结构进行了对企业的适应，包括多头关注和群体标准化。全面的实验比较表明，MUDSC可以很明显地提高具有各种任务组合和体系结构的合并模型的性能。此外，多任务损失景观中合并模型的可视化表明，MUDSC使合并的模型能够驻留在重叠段中，其中每个任务都有统一的较低损失。我们的代码可在https://github.com/zju-vipa/training_free_model_merging上公开获取。
Megascale：将大型语言模型培训扩展到10,000多个GPU
Qi Huang 1 Yangrui Chen 1 Zhi Zhang 1 Yanghua Peng 1 Xiang Li 1 Cong Xie 1 Shibiao Nong 1 Yulu Jia 1 Sun He 1 Hongmin Chen 1 Zhihao Bai 1 Qi Hou 1 Shipeng Yan 1 Ding Zhou 1 Yiyao Sheng 1 Zhuo Jiang 1 Haohan Xu 1 Haoran Wei 1 Zhang Zhang 1 Pengfei Nie 1 Leqi Zou 1 Sida Zhao 1 Liang Xiang 1 Zherui Liu 1 Zhe Li 1 Xiaoying Jia 1 Jianxi Ye 1 Xin Jin 2 , Xin Liu 1
医学专业培训（TMS）
• 美国海军预备役直接委任军官 (DCO)* 计划和演习选项 • 让参加合格医疗/牙科住院医师或奖学金计划的医疗保健提供者有机会： • 委任为选定预备役**医疗或牙科部队军官 • 参与最短的时间承诺，直到计划完成：每季度四次演习，可以通过虚拟方式完成 • 计划完成后，过渡到以美国海军预备役医疗或牙科部队军官的身份全面参与 • 获得预备役演习工资、培训积分和退休积分 • 获得财务、医疗保健和其他奖励
小波损耗的训练变压器模型可改善单图像超分辨率
基于变压器的模型已在包括图像超级分辨率（SR）在内的低级视觉任务中取得了显着的结果。但是，在获得全球信息时，基于不重叠的窗口中依赖自我注意的早期aperach遇到了挑战。为了激活全球更多输入像素，已经提出了混合注意模型。此外，通过仅将像素的RGB损失（例如L 1）降至最低而无法捕获基本的高频降低，训练不足。本文提出了两种贡献：i）我们引入了卷积非本地稀疏注意（NLSA）块，以扩展混合变压器体系结构，以增强其接受场。ii）我们采用小波损失来训练变压器模型，以提高定量和主观性能。虽然先前已经探索过小波损耗，但在基于训练变压器的SR模型中显示了它们的力量是新颖的。我们的实验结果表明，所提出的模型在各种基准数据集中提供了状态的PSNR结果以及出色的视觉性能。