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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。
培训计算最佳的大语言模型
Layton，D。“ Chatgpt - 我们如何到达今天的位置 - GPT开发的时间表。” https://medium.com/@dlaytonj2/chatgpt-how-we-we-got-to-wher-we-we-are-today-a-timeline-timeline-fppt-development-f7a35dcc660e（2023）。Lubbad，M。“ GPT-4参数：无限制指南NLP的游戏规则改变者。”https://mlubbad.medium.com/the-ultimate-guide-to-gpt-4-parameters-verything-nything-to-to-to-to-to-to-about-about-about-about-about-about-nlps-changer-changer-109b87678555a（2023）。Shree，P。“开放AI GPT模型的旅程。”https://medium.com/walmartglobaltech/the-journey-open-open-ai-gpt-models-32d95b7b7fb2（2020）。
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。
2025 年社区发展中的充足经济哲学（SEP）实践国际培训课程计划（CBD）1. 课程名称
3. 背景和合理性 近来，经济发展模式发生了从以增长为基础向以社区为基础的发展转变，以此作为实现可持续发展的机制。经验表明，以社区为基础的发展有助于赋予社区权力，加强当地公民根据自身需求开展自主发展活动的能力。泰国国王普密蓬·阿杜德制定的自给自足经济哲学是赋予社区权力、加强社区、促进当地经济繁荣的一种手段。自给自足经济哲学强调“中庸之道是各级民众适当行为的首要原则”。 “自给自足”意味着适度、合理，以及需要自我免疫，以充分保护自己免受内部和外部变化的影响。要做到这一点，必须谨慎、慎重地运用知识。同时，加强国家的道德品质也至关重要，这样每个人都能坚持诚实正直的原则。此外，以耐心、毅力、勤奋、智慧和审慎为基础的生活方式对于创造平衡和应对不利冲击是必不可少的。SEP 原则可应用于所有层面，即个人、社区、组织和国家/全球。泰国的大量案例研究表明，SEP 应用作为个人改善生活质量和社区、发展当地生产能力和市场网络以及增强小型企业和组织管理效率的指南，具有良好的实践意义。SEP 原则可应用于世界各地的发展中国家的各个层面。特别是，它们可以应用于社区发展，因为 SEP 对赋权和建设复原力至关重要。培训课程“社区发展中的自给自足经济哲学”提供 SEP 知识，将经济概念/理论与社区发展联系起来。在培训课程中，将举例说明大量案例研究，以解释 SEP 在实践中的含义。此外，培训课程将提供监测和评估工具，以了解 SEP 之后项目的实施情况、成功和挑战。
506 004，Telangana 协同培训计划利用......
VIT 成立于 1984 年，前身为韦洛尔工程学院，由名誉校长 G. Viswanathan 博士创立，旨在提供符合国际标准的优质高等教育。VIT 已被印度政府认定为杰出学府 (IoE)。根据 2022 年 QS 世界大学学科排名，VIT 的工程和技术学科领域在全球排名第 346 位，在印度排名第 9 位。NAAC 认证，第 4 周期成绩为 A++。VIT 跻身世界前 900 所大学之列，跻身前 10 名，是印度唯一的私立机构（上海 ARWU 排名 2021）。在研究和工程类别中，它是印度第 12 佳机构（NIRF 排名，印度政府 2021），在亚洲排名前 200 位（QS-亚洲大学排名 2022）
最佳大脑压缩：准确的训练后量化和修剪框架
我们考虑深度神经网络 (DNN) 在具有挑战性的一次性/后训练环境中的模型压缩问题，在该环境中，我们获得了一个经过精确训练的模型，并且必须仅基于少量校准输入数据对其进行压缩，而无需进行任何重新训练。鉴于新兴的软件和硬件支持通过加速剪枝和/或量化来执行压缩模型，这个问题变得很普遍，并且已经针对这两种压缩方法分别提出了性能良好的解决方案。在本文中，我们介绍了一种新的压缩框架，该框架在统一的环境中涵盖权重剪枝和量化，具有时间和空间效率，并且大大提高了现有后训练方法的实际性能。在技术层面，我们的方法基于 [LeCun、Denker 和 Solla，1990] 的经典最佳脑外科医生 (OBS) 框架的精确和高效实现，该框架扩展到还涵盖现代 DNN 规模的权重量化。从实际角度来看，我们的实验结果表明，它可以显著改善现有后训练方法的压缩-准确度权衡，并且可以在后训练环境中实现修剪和量化的准确复合应用。
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。