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学习一个统一的噪声模式的统一模型
图1。我们的方法可以合成具有空间变化特征的广泛噪声pa erns。在这里，我们显示了我们统一的噪声模型的灵活性，使人们可以以颗粒状的方式进行噪音。我们的模型在噪声配置之间创建了语义上有意义的插值；在上面，我们看到了带有干草纤维的Siggraph徽标wri en，它们嵌套在大马士革钢条纹内部 - 钢的尺度和变形自然会插入到纤维中，然后过渡到纤维之前。我们还显示了粘土着色器的效果图，该粘土着色器包含了我们的空间变化噪声。前三个图像利用类交互式噪声，最终图像使用参数交互噪声。请放大图形以获取完整的视觉细节。
应用能量 - 欧洲 - 加迪夫大学
本手稿提出了一种新型的混合人工智能（AI）方法，用于针对电动汽车充电站（EVCSS）专门设计的统一功率质量护发素（UPQC）。的目的是整合多个车辆到网格（V2G）功能，从而减轻与电动汽车（EV）网格集成相关的挑战，并结合分布式能源（DERS）。本手稿中提出的混合技术结合了梯度提升决策树（GBDT）算法和果冻搜索（JS）算法，称为GBDT - JS技术。这种创新的方法涉及利用充电站提供电动汽车充电服务，并促进电动电动机的排放。将UPQC与DER的集成（例如光伏（PV））实施，以降低转换器的功率额定功率和实现功率需求需求。使用UPQC内的初始转换器用于管理直流电流（DC）电压，而第二个转换器则监督电动汽车的功率充电或放电过程。此外，它减轻了电池电压发射的影响。具有车辆到网格功能的UPQC最小化网格的负载压力，从而防止了过度流动的问题。提出的方法调节UPQC转换器以减轻电力质量问题，例如谐波电流和电压下垂。随后，使用MATLAB/SIMULINK操作平台证明了该技术的有效性。GBDT - JS性能的评估涉及与现有技术的比较分析。该评估表明，该提出的方法有效地减轻了功率质量问题，特别减少了总谐波失真（THD），并提供最佳结果。
统一卷积稀疏变换器用于脑电图原始数据的疾病诊断、监测、药物开发和治疗效果预测
简单总结：脑电图为大脑活动提供了宝贵的见解，具有多种医疗用途，包括诊断、监测、药物发现和治疗评估。我们提出了一种人工智能模型，该模型经过独特优化，通过直接处理原始数据来分析脑电图信号。该模型通过空间通道注意和稀疏变压器编码等专用组件捕获脑电图中复杂的空间和时间模式。经过广泛评估，我们的模型在检测脑部疾病和分类精神药物方面表现出很高的准确性。通过自动学习原始脑电图数据的表示，它可以很好地适应疾病、受试者和任务。该模型的端到端学习能力和任务多功能性构成了一个强大且广泛适用的自动脑电图分析解决方案。我们相信它有潜力显著推进基于脑电图的诊断和个性化医疗。
端到...
从外部知识库中检索适当的记录以产生信息的响应是端到端面向任务对话系统（ETODS）的核心capabil。大多数现有方法还训练检索模型或使用内存网络来检索知识基础，该基础将知识检索任务与响应生成任务取消，因此很难共同优化并且无法捕获两个任务之间的内部关系。在本文中，我们为任务为导向的对话系统提出了一个简单而统一的生成模型，该模型将ETODS任务重新铸造为单个序列生成任务，并使用最大的似然培训以统一的方式训练这两个任务。为了防止生成不存在的记录，我们设计了前缀Trie来限制模型生成，从而确保生成的记录与知识基础中的现有记录之间的一致性。三个公共基准数据集的实验结果表明，我们的方法在生成系统响应并胜过基线系统方面实现了强大的表现。为了促进该领域的未来研究，可以在https://github.com/dzy1011/uni-tod上获得该代码。
草案统一拉达克建筑物再见法律，2023年工会...
前言拉达克的联合领土的管理打算让统一的建筑物lake lakes适用于整个联盟领土，并且对于所有监管/发展机构来说都是常见的。出于相同的目的，统一的拉达克建筑物再见法律，正在形成2022年。迄今为止适用于迄今适用的旧建筑规则/ by子，包括建筑法规和五月的法规（克什米尔分部），以及N.S.pampori从本建筑物的lake徒出版之日起将无效。根据适用的建筑规则/ by的批准和建造的所有建筑物应视为按照这些建筑物的lus徒而建造的，并且在建筑规则/少女中采取的所有行动应被视为已在本建筑物的划分下采取。对于可持续栖息地，环境，森林和气候变化部的环境准则。
精简统一改进计划 | UIP
• 术语变更：优先绩效挑战现在更名为学生绩效优先事项，实施基准已更名为实施里程碑。这些变更是为了提高清晰度并与学校持续改进工作中使用的其他术语保持一致。• 重组：年度和中期目标已移至计划的开头，以便所有与学生表现相关的活动（即优先排序和目标设定）都一次性完成。进行此更改是为了与学校和学区处理学生数据的方式和时间保持一致。• 删除：删除了值得注意的趋势、简要说明和对前一年目标和策略的反思，以缩短计划完成时间。• 修改：目标和实施里程碑现在可以包含最多六个中期进度跟踪事件。进行此更改是为了提高进度监控的精确度，以方便中途调整。
Neurall：迈向自动驾驶的统一视觉感知模型
摘要 - 卷积神经网络（CNN）可成功地用于重要的汽车视觉感知任务，包括对象识别，运动和深度估计，视觉猛击等。但是，这些任务通常是独立探索和建模的。在本文中，我们提出了一个联合多任务网络设计，用于同时学习多个任务。我们的主要动机是通过在所有任务之间共享昂贵的初始卷积层来实现的计算效率。的确，自动驾驶系统中的主要瓶颈是部署硬件可用的有限处理能力。也有一些证据表明，在提高某些任务和缓解发展工作的准确性方面还有其他好处。它还提供了可扩展性，以添加更多的任务利用现有功能并实现更好的概括。我们调查了自动驾驶中视觉感知任务的各种基于CNN的解决方案。然后，我们为重要任务提出了一个统一的CNN模型，并讨论了一些高级优化和体系结构设计技术以改善基线模型。本文是部分审查的，部分是位置，并证明了几个初步结果可用于未来的研究。我们首先展示了多流学习和辅助学习的结果，这些学习是扩展到大型多任务模型的重要成分。最后，我们实现了一个两条三任务网络，该网络在许多情况下与相应的单件任务模型相比，在许多情况下的性能更好，同时保持网络尺寸。
老虎：多模式对话响应生成的统一生成模型框架
用多模式内容进行抽象响应已被认为是智能对话剂的基本功能之一。但是，关于多模式对话的现有研究主要侧重于两个主题：（1）以给定图像为基础对话的文本响应生成； （2）基于Di-Alogue环境的视觉响应选择。鉴于上述差距，我们提出了Mul ti模态对话r Esponse（Tiger），这是一个统一的多模式对话响应生成的统一生成模型框架。通过广泛的实验，老虎展示了新的最新结果，为用户提供了增强的对话体验。可在https://github.com/friedrichor/tiger上获得基于老虎的多模式对话系统。一个视频可在https://www.youtube.com/watch?v=kd0cmwds8rk上获得。
ACM参考格式：Xingyu Bruce Liu，Jiahao Nick Li，David Kim，Xiang“ Anthony” Chen和Ruofei du。 2024年。人I/O：采用统一的方法
每个人都经历了处境引起的障碍和疾病（SIIDS）。这些障碍可能是由于各种情况而引起的，例如噪声，照明，温度，压力，社会规范等。例如，人们可能会错过一家嘈杂的餐厅中的重要电话，或者在做碗碟时难以回复短信。日常生活中这些多样化的情境环境可能会导致我们的身体，认知或情感能力暂时下降，从而导致体验不令人满意。最近，研究人员开发了通过提高移动设备的情境意识来解决SIID的系统。大多数系统都采用“感官模型改装”设计模式[53]，也就是说，首先建立一个模型来识别导致特定SIID的特定情况，然后策划适合该环境的适应性。例如，检测一个人何时驾驶[5]，步行[11，20]，不受欢迎[38]，分散注意力[37]，或者在触摸屏上有雨水[50]。但是，SIID通常是动态的和普遍的，这使得逐渐扩展了以前的一次性解决方案，以便在各种情况下实时可容纳用户的不断变化的损害。构成一个典型的早晨例行活动：当一个人刷牙时，他们可能会受到与语音助手的交往的约束；洗脸时，他们可能会在阅读紧急消息方面挣扎；当使用吹风机时，他们可能会错过手机上的听觉通知。我们的论文着重于检测SIID的综合技术框架，推迟了SIID的适应未来研究。我们迭代尽管以前的系统已经开发了针对特定情况损伤的模型，但针对所有可能场景及其组合的手动设计检测解决方案是不切实际的，并且可伸缩性有限。在本文中，我们提出了人类I/O，这是一种新的方法，它认为SIID并非是需要特定检测模型的上下文特异性障碍，而是通过统一的镜头，而统一的镜头着重于人类输入/输出渠道的有限可用性。概述，而不是为诸如面部洗脸，牙刷或脱毛等活动设计单个模型，而是评估用户的视野，听力和手动交互渠道的可用性。随着大型语言模型（LLMS）的最新发展，它们表现出开放式摄影库的学习和推理能力，我们看到了一个令人兴奋的机会，可以利用LLMS并引入一个单一的统一框架来识别SIID。这种抽象将我们对SIID的思考扩大到全面的障碍范围，并允许开发可扩展的框架，从而使其他研究人员和开发人员不断扩大。我们首先对10名参与者进行了一项形成性研究，以了解基于渠道供应能力的SIID的范围。这些见解强调了系统的需求，以整合活动，环境和直接感知的信息提示，以实现渠道可用性预测，并认识到检测注意力，情感和技术siids的挑战。这将更好地与用户的需求保持一致，并允许开发人员根据损害严重性创建量身定制的策略。我们的发现还表明，系统应提供不同级别的通道可用性，而不是大多数系统中先前假设的二进制规模。