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解码 - vit：手写数字字符串识别的视觉变压器框架
在数字化时代，手写文档识别具有多种应用，例如历史信息保存，邮政地址识别等。对无价文化宝藏的保护和分析在很大程度上取决于历史文档中手写的数字字符串识别。认可的主要挑战是写作风格的变化，噪声，扭曲和有限的数据。本文提出了一种新的方法，可以克服包含数字字符串的复杂，褪色和旧手写文档的困难。目标是创建一个可靠有效的系统，该系统自动识别古代手稿的数字字符串，有助于数字化记录。因此，本文提出了一个强大的视觉变压器框架，以识别手写数字字符串，而不会从较小数据集的未清洗图像中分割数字。所提出的方法是一个四步过程，包括预处理，通过象征化提取特征提取，使用视觉变压器的注意机制识别以及使用光束搜索解码器进行结果解码。将提出方法的性能与由卷积神经网络和长期记忆（CNN-LSTM）组成的混合方法进行比较。所提出的方法达到了56％的单词准确性，损失在更少的时间内低于0.6。结果表明，所提出的模型是一个快速学习者，可以在预期更少的时间内的实时场景中使用。这项研究的结果会影响邮政服务的数字化。在本文中还借助局部可解释的模型 - 不合Snostic解释（LIME）技术讨论了所提出的深度学习模型绩效解释。通过为实时应用程序提供软件即服务（SAAS）来概括所提出的方法的概括，以作为未来的研究方向。
个人简历 Sarma Vrudhula 计算机科学与工程教授 NSF I/UCRC 嵌入式系统中心主任 亚利桑那州立大学
在这些领域，他已撰写或与他人合作撰写了 230 多篇期刊和会议论文，并拥有 17 项专利，其中 16 项是他与学生共同拥有的。除了研究和教学之外，他还领导了多个团队。1996 年，他与亚利桑那州立大学的电子工程系合作，在亚利桑那大学建立了 NSF 低功耗电子中心 (CLPE)。CLPE 得到了 NSF、亚利桑那州和微电子行业许多领先公司的支持。通过 CLPE，他促进了两个校区的 20 名教职员工和 40 多名研究生的研究。他还是亚利桑那州立大学 NSF I/UCRC 嵌入式系统中心的创始主任。
维生素D和锌缺乏与颈部疼痛，疲劳的相关性，
2.1。维生素D和肌肉功能：根据Kuroda等。（14），骨骼肌是一种异常的塑料组织，可以通过适应性适应和再生来应对压力和损伤。严重的VIT D缺乏的特征是肌肉无力（15）。长期以来，众所周知，Vit D缺乏症的特征是肌肉无力。直到最近才能很好地理解vit d对骨骼肌的精确生物分子作用（16,17）。VIT D在肌肉组织上的功能是通过在肌肉细胞中发现的受体介导的，肌肉细胞可能具有非基因组和基因组作用。1,25-二羟基VIT D [1,25（OH）（2）D]与其核受体的结合启动了基因组效应，从而导致mRNA转录和随之而来的蛋白质合成。VIT D非基因组效应很快发生，并由细胞表面受体介导（18）。肌肉
用视觉变压器缩放离线Q学习
已显示出频率的方法，例如保守Q学习（CQL），对具有重置骨架的训练通才代理人有利。最近的视觉和自然语言处理研究表明，与具有强烈诱导性偏见（例如卷积神经网络和经常性神经网络）相比，基于变压器的模型比例更为有利。在本文中，我们研究了视觉变压器（VIT）的训练单游戏代理的CQL的骨干。在这项工作中，我们通过引入时空注意层来增强基于图像的RL的视觉变压器（VIT）。我们进一步研究了各种嵌入序列凝集方法对VIT性能的影响。总的来说，我们修改的VIT优于单场Atari设置中的标准VIT。
（讨论文件）
摘要近年来，变形金刚领导了自然语言处理的一场革命，而视觉变形者（VIT）承诺在计算机视觉中也这样做。广泛使用VIT的主要障碍是它们的计算成本。的确，给定图像分为一个贴片列表，vits计算每一层，每个贴片相对于所有其他贴片的注意力。在文献中，许多解决方案试图使用量化，知识蒸馏和输入扰动来降低注意力层的计算成本。在本文中，我们的目标是在这种情况下做出贡献。特别是，我们提出了一个使用加强学习来培训代理的框架，该框架是在培训VIT期间确定最不重要的补丁的代理商。一旦确定了此类斑块，AgentVit就将其删除，从而减少了VIT处理的斑块数量。我们的目标是减少VIT的训练时间，同时保持竞争性能。
通过增强学习加速视力变压器
摘要近年来，变形金刚领导了自然语言处理的一场革命，而视觉变形者（VIT）承诺在计算机视觉中也这样做。广泛使用VIT的主要障碍是它们的计算成本。的确，给定图像分为一个贴片列表，vits计算每一层，每个贴片相对于所有其他贴片的注意力。在文献中，许多解决方案试图使用量化，知识蒸馏和输入扰动来降低注意力层的计算成本。在本文中，我们的目标是在这种情况下做出贡献。特别是，我们提出了一个使用加强学习来培训代理的框架，该框架是在培训VIT期间确定最不重要的补丁的代理商。一旦确定了此类斑块，AgentVit就将其删除，从而减少了VIT处理的斑块数量。我们的目标是减少VIT的训练时间，同时保持竞争性能。
XIJIE HUANG
·提议的随机差异量化（SDQ）[ICML 2022]，一种有效的和有效的混合精确定量量化技术优于·提出了有效的变异感知视觉变压器（VIT）量化框架[TMLR]。这是分析和定位VIT量化变化的第一项工作。我们对VIT的变化的解决方案导致在不同的VIT模型（DEIT，SWIN，SRET）跨Imagenet-1k数据集上的最新精度。·通过核心选择[TMLR]提出一个新的角度，以提高量化感知训练的效果。我们的方法可以在ImageNet-1k数据集上获得4位RESNET-18的68.39％，仅10％子集。
举办了为期两天的物联网和机器学习的研讨会...
成立于1984年，是Vellore Engineering College，这是一家专门提供优质高等教育的自助力机构。2001年，根据《大学拨款委员会法》第3条（UGC）法案第3条，人力资源发展部授予了大学的地位。VIT由其有远见的创始人兼总理G. Viswanathan博士领导，G. Viswanathan博士是泰米尔纳德邦政府的前议员兼部长。为认可他对教育的非凡贡献，G。Viswanathan博士于2009年被西弗吉尼亚大学（美国）授予荣誉博士学位和2024年的纽约州立大学。致力于以国际标准提供世界一流的教育，VIT不断采用创新的教学方法。我们与各种国际大学理解的备忘录，是主要优势，可以通过学生和教师交流和促进联合研究项目实现有意义的合作。我们的许多学生，在国际组织和大学工作，提供高质量的解决方案并进行研究，使印度尊重并为我们的遗产感到自豪。在VIT，对卓越教育和研究的追求得到了创新，研究和全球参与的动态生态系统的补充。随着我们稳步发展，我们仍然坚定地培育可以对世界产生有意义影响的领导者和创新者的使命。成立于2010年，此后已成为高等教育卓越的灯塔。由副总裁G. V. Selvam博士率领，他是维特·钦奈（Vit Chennai）的基础，他是其常绿校园的洞察力建筑师，也是一位巧妙的领导人，他的全面愿景和使命塑造了其成长。在他的指导下，Vit Chennai迅速发展成为创新和学术区别的枢纽。领导团队，包括副校长V. S. Kanchana Bhaaskaran博士，专业副校长T. Thyagarajan博士和其他注册官P. K. Manoharan博士，推动了提供变革性教育和有影响力的研究的使命。是一个全球参与，竞争和研究富含研究的机构。它主动解决工业，社会，经济和环境挑战，促进了基于应用程序的学习，从而培养了可用于行业的专业人员。以国际化的氛围而闻名，Vit Chennai吸引了来自全球的学生，培养了一个充满活力和多元文化的社区。致力于通过协作和包容性的学术环境来最大化工业连通性和建立卓越研究领域的卓越中心，从而丰富了技术和管理人力资本。它是智力交流的平台，鼓励
将图像压缩到视觉变压器的补丁
Vision Transformer（VIT）在计算机视觉领域取得了重大步骤。然而，随着模型的深度和输入图像的重新分配增加，与培训和运行的VIT模型相关的计算成本急剧上升。本文提出了一个基于CNN和Vision Trans-trans-trans的混合模型，称为CI2P-VIT。该模型包含一个称为CI2P的模块，该模块利用Compressai编码来压缩图像，然后通过一系列连接生成一系列贴片。CI2P可以替换VIT模型中的贴片嵌入组件，从而无缝集成到现有的VIT模型中。与VIT-B/16相比，CI2P-VIT具有减少到原始四分之一的自我发项层的斑块输入数量。此设计不仅显着降低了VIT模型的计算成本，而且还通过引入CNN的电感偏置特性有效地提高了模型的准确性。VIT模型的精度显着提高。在Animal-10数据集的地面上接受训练时，CI2P-VIT的准确率为92.37％，比VIT-B/16基线提高了3.3％。此外，该模型的计算操作以每秒浮点操作（FLOPS）测量，减少了63.35％，并且在相同的硬件配置上的训练速度增加了2倍。