XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTraining
sansgpt：在梵语中推进生成预培训
在过去的十年中，在数字化梵语文本和推进语言的计算分析方面取得了重大进展。然而，为促进NLP的努力促进了诸如语义类比预测，命名实体识别和其他人的复杂语义下游任务，而其他人仍然有限。此差距主要是由于缺乏建立在大规模梵文文本数据上的坚固，预先训练的梵文模型，因为这需要大量的计算资源和数据准备。在本文中，我们介绍了Sansgpt，这是一种生成的预培训模型，已在大量的梵文文本上进行了培训，旨在促进下游NLP任务的微调和开发。我们的目标是该模型是推进梵语NLP研究的催化剂。此外，我们开发了一种专门针对梵语文本优化的自定义令牌，从而实现了复合词的有效令牌化，并使其更适合生成任务。我们的数据收集和清洁过程涵盖了各种各样的可用梵文文献，以确保培训的全面代表。我们通过对语义类比预测和明喻元素提取进行微调来进一步证明该模型的疗效，分别达到了大约95.8％和92.8％的令人印象深刻的精度。
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。
培训日历：2024-2025
目录第1页。简介3 1.1背景3 1.2 BITAC的愿景与任务3 1.3-1.4咨询委员会和编辑委员会4 1.5-1.6课程指导委员会和BITAC的管理机构4 2。技术培训计划，BITAC。2.1长期技术培训计划（常规）5 2.2定制技术培训计划5 2.3技术培训计划介绍4IR（定制）6 2.4短期技术培训计划6 2.5工业依恋技术培训计划6 3。 长期技术培训计划（常规），达卡BITAC。 3.1机械车间7 3.2电气维护8 3.3焊接9 3.4汽车和自动电动10 3.5机器维护11 3.6铸造厂和图案制作12 4。2.1长期技术培训计划（常规）5 2.2定制技术培训计划5 2.3技术培训计划介绍4IR（定制）6 2.4短期技术培训计划6 2.5工业依恋技术培训计划6 3。长期技术培训计划（常规），达卡BITAC。3.1机械车间7 3.2电气维护8 3.3焊接9 3.4汽车和自动电动10 3.5机器维护11 3.6铸造厂和图案制作12 4。技术培训计划涉及达卡州BITAC的4IIR（常规）。4.1计算机辅助工程（CAE）13 4.2 3D打印14 4.3基于云的CNC加工中心操作15 4.4电气监控系统（安装，操作和SCADA可视化）16 5。定制的技术培训计划，达卡BITAC。5.1热处理17 5.2 CNC车床操作和练习18 5.3 CNC铣削操作和练习19 5.4 CNC加工中心操作和练习20 5.5 Die Sink EDM＆Wire Cutm＆电线剪切EDM操作和练习21 5.6塑料技术22 5.7自动CAD（2d＆3d）23 5d）23 5.8固体工作短期技术培训计划（常规），达卡BITAC。25 6.1可编程逻辑控制器（PLC）25 6.2锅炉操作和维护26 7。7.1-7.12行业竞争力与创新计划（SICIP），达卡，达卡。27-38 8。40-41 10。428.1-8.4资产项目39 9.9.1- 9.5自雇和贫困缓解（SEPA），第2阶段，BITAC。10.1-10.3技术培训计划，刻板图。
同志创新培训网络 - 2024年10月8日至10日...
jbokor@berkeley.edu Spintronics领域涉及对固态设备中的旋转和电荷运输的研究。超快磁性涉及使用飞秒激光脉冲来操纵子秒时尺度上的磁性，包括无螺旋性无依赖性的全光开关。我们通过使用超快光电传输（Auston）开关使用Picsecond电荷电流脉冲结合了这些现象（图1）诱导铁磁GDFECO薄膜磁化的确定性，可重复的超快逆转[1]。使用9 ps持续时间电流脉冲，磁化强度在〜10 ps中反转，比任何其他电气控制的磁开关都要快一个数量级，并且展示了不需要旋转偏光电流或旋转旋转转移/Orbit/Orbit torques的根本新的电气开关机制。（图2）此外，开关所需的能量密度较低，投影仅需4 fj即可切换A（20 nm）3个单元。通过非平衡热激发的这种超快磁化逆转现象主要限于基于GD的Ferrimagnet，例如在图2所示的实验中使用的GDFECO合金。1和2。为了将这种快速开关与读数集成，需要具有高隧道磁力电阻（TMR）的磁性隧道连接。然而，对于使用GDFECO的设备报告的TMR值太小（≈0.6％），用于实际应用[2]。在存在面内对称性磁场的情况下，将电流脉冲应用于重金属/铁磁性薄膜异质结构。因此，切换具有独立光学脉冲的铁磁铁非常有趣，然后可以在高TMR存储器单元中作为存储层实现。We have shown how to transfer the ultrafast switching of GdFeCo to a ferromagnet (in our case Co/Pt multilayers) using Ruderman–Kittel–Kasuya– Yosida (RKKY) exchange coupling mediated HI- AOS of the ferromagnet layer driven by the HI-AOS of the ferrimagnet layer [3, 4].该技术通常适用于其他铁磁体，然后可用于使用高TMR的开关磁性结构状态进行MTJ读数。我们还表明，6-10 ps持续时间电流脉冲可用于直接和确定性地切换通过自旋 - 轨道扭矩（SOT）[5]的铁磁薄钴膜的平面外磁化。取决于相对电流
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 - 高级＃2-资源分配
- 避免浪费资源（分配但未使用） - 增加资源可用性 - 允许其他用户的工作运行 - 提高Slurm Scheduler的效率 - 减少工作等待时间 - 更好的FairShare优先级，以便将来提交工作。
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
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）。
培训咨询
律师助理高级法律课程——2024 年 6 月 24 日至 28 日，弗吉尼亚州夏洛茨维尔 TJAGLCS。课程描述——本课程重点介绍陆军军法署 (JAGC) 核心实践领域内军事和民事律师助理更复杂的法律原则和实践技能。此外，本课程还强调这些法律实践领域内的领导和管理技巧和最佳实践，以及军团和更高指挥级别所需的对法律和政策的更细致的理解。课程将重点关注当前 JAGC 运营中的特定重点领域。该课程旨在增强对实践领域实质性法律框架的理解，以及教学、管理和领导下属律师助理的最佳实践，以实现实用的律师助理技能，从而最好地支持该领域的军法署和律师。涉及的实践领域可能包括军事司法、行政和民法、合同和财政法、运营法、法律援助和索赔。先决条件——担任律师助理 7 - 9 年的 E-6 – E7 级别的律师助理、GS-9 或以上级别的民事律师助理，或来自其他部门的具有同等级别和专业的军事人员。