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冷却还是不冷却？温度网络通过DRO
温度参数在训练和/或推理大型基本模型（LFM）（例如大语言模型（LLMS）和剪辑模型）中起着重要作用。，它调整了LLMS中的软马克斯函数的逻辑，这对于接下来的令牌生成至关重要，并且可以扩展训练夹模型的对比损失中的相似性。一个重要的问题仍然存在：“学习一个新网络以预测任何输入数据以增强LFM的个性化温度是否可行？”在本文中，我们提出了一个原则上的框架，用于学习一个小型但可推广的预测网络（TEMPNET），以改善LFM。我们的解决方案由一个新颖的学习框架组成，其强大的损失受到约束的分布强劲优化（DRO）和具有理论灵感的正确设计的fempnet。tempnet可以通过大型基础模型从头开始训练，也可以单独学到了审议的基础模型。它不仅用于预测个性化温度以促进LFM的训练，而且可以推广到新任务。我们在LLM和夹子模型上进行的实验表明，Tempnet极大地改善了现有解决方案或模型的性能，例如表1。可以在https://github.com/zhqiu/tempnet上找到重现本文实验结果的代码。
ecda-awards-2024-信息表和提名表-（婴儿- ...
o 杰出幼儿教育工作者和早教工作者奖：5 年以上的专业教学经验。 o 有前途的幼儿教育工作者和早教工作者奖：3 至 5 年的专业教学经验。 往届杰出获奖者请注意，个人奖项的提名期限为三 (3) 年，之后他们才可以再次获得同一奖项的提名。但是，他们可以被提名其他奖项类别（须符合资格标准）。 如何申请 • 确定您的提名人。 • 填写提名表的 A 至 E 部分。确保提名文本突出您的提名人的杰出成就并提供明确的支持证据。 • 提交 F 部分中列出的支持文件和视频片段以支持提名。 注意： • 如果您想提名超过 1 名教育工作者，请提交单独的提名。 • 不完整（即提名表上为空白、未提交任何支持文件和视频片段）或迟交的提名将不被接受。 • 提交截止日期后，所有提交的证明文件和视频片段不得更改。 • 对于重复提交，将使用最新提交的表格。 1. 条款和条件 在继续填写提名表之前，请先阅读 www.go.gov.sg/ecda-awards 上的 ECDA 奖项条款和条件。
剪贴画：通过语言监督的信息有效的视觉表示学习
我们提出了夹子 - 列表，这是一种通过文本注释来进行视觉表示学习的信息有效方法。与先前提出的剪辑模型相结合，在优化其对比度学习目标的过程中，夹子夹仅需要一个负面图像文本样本对。我们通过提高信息有效下限的优势来实现这一目标，以最大程度地提高两种输入方式之间的相互信息。这允许在相同尺度上比夹子相比，可以通过显着摄入的数据和批量大小进行培训。我们通过在可可扣数据集上进行预处理并测试向其他数据集的转移学习来评估夹列。夹子夹在Pascal VOC分类中获得了 +14.0％的MAP绝对增益，并且在Imagenet上获得了 +22.1％的TOP-1准确性增益，同时是合并或优于其他，更复杂，更复杂的文本监督模型。夹子夹也可以夹在图像和文本检索，零拍零分类和视觉接地上。fi-Nelly，我们表明夹具可以利用语言语义来鼓励可以在下游任务中使用的无偏见的视觉表示。实现：https：// github。com/4m4n5/clip-lite
999-250-Masel-Catalog.pdf
• 由多晶氧化铝材料制成，与自然牙色调完美融合 • 铑涂层夹子美观且可靠地更换弓丝 • 陶瓷注射成型 (CIM) 可产生机械加工托槽无法复制的复杂结构 • 精细氧化铝球为可预测的脱粘提供了图案化的机械基础 • 导轨在打开位置提供稳定性 • 圆形弓丝槽可增强滑动力学 • 所有托槽均咬合打开以避免组织干扰 • 垂直划线有助于沿长轴正确放置托槽 • 深绑翼，方便进行可选结扎 • 交互式夹子提供被动到主动控制，实现有效治疗 • 方便的打开工具可轻松打开托槽
Brain2GAN：灵长类大脑中视觉感知的特征解缠神经编码和解码
图 6：基于生成的编码性能。对于每个单独的微电极单元，我们基于三个不同的特征表示拟合三个编码模型：z -、w - 和 CLIP 潜在表示。因此，我们拟合了 3 × 960 个独立编码器，从而得到 3 × 960 个预测神经响应，因为 V1、V4 和 IT 分别有七个、四个和四个微电极阵列（每个 64 个单元）（即 V1 中 7 × 64 = 448，V4 中 4 × 64 = 256，IT 中 4 × 64 = 256）。散点图在 X 轴上显示一个编码模型的预测-目标相关性 (r)，在 Y 轴上显示另一个编码模型，以研究两者之间的关系。每个点代表一个建模微电极单元在两个编码模型方面的性能（因此，每个图 960 个点）。负相关值设置为零。对角线表示两种模型的性能相同。Bonferonni 校正的 α = 5 . 21e − 5 的临界 r 值分别为人脸 ( df = 100 ) 和自然图像 ( df = 200 ) 的 r = 0 . 3895 和 r = 0 . 2807，用阴影区域表示。很明显，w 潜在值优于 z 潜在值和 CLIP 潜在值，因为大多数点位于 w 轴方向（对角线上方）。星号表示基于阴影区域外的数据点的每个感兴趣区域的平均相关系数。
Wings Over Solano 2022 数字新闻资料包 v3 - AF.mil
航展宣传视频 (1:30) 新闻稿宣传音频片段 (:30) 宣传音频脚本 (:30) 2019 年特拉维斯空军基地航展照片 2019 年特拉维斯空军基地航展 B-roll
辅助技术产品目录 2024
− 尺寸：长度 44 毫米/1.7 英寸，宽度 25 毫米/1.0 英寸，厚度 13 毫米/0.5 英寸，重量 12 克/0.4 盎司 − 蓝牙范围：最远 10 米/30 英尺 − 电池：LiPo（锂聚合物）90 mAh。有效使用时间最长可达 18 小时，具体取决于省电/性能模式和使用环境 − 鼠标刷新率：208 Hz 销售包包括： − Quha Zono X 鼠标 − 充电底座 − Quha Dwell 2 软件许可证（第 10 页） − USB-C 充电线 − 耳夹 − 3 个硅胶耳塞 − 眼镜夹 − 用户手册和保修卡 Quha Zono X 符合欧盟 MDR 和 UKCA 标准。
![arxiv：2308.05659V2 [CS.CV] 16 9月16日2024](/simg/3\30a46ac880935730bedbb8cdc7f572bd0c181275.webp)
arxiv：2308.05659V2 [CS.CV] 16 9月16日2024
尽管深度学习模型在监督的学习任务上表现出了令人印象深刻的表现，但在培训（源）和测试（目标）域不同时，它们通常会努力概括地概括。无监督的域适应性（DA）已成为解决此问题的流行解决方案。但是，当前的DA技术依赖于视觉主干，这可能缺乏语义丰富。尽管大规模视觉语言基础模型（如剪辑）有潜力，但其对DA的有效性尚未得到充分探索。为了打扮这个差距，我们介绍了AD-CLIP，这是一种域名迅速学习策略，旨在解决及时空间中的DA问题。我们利用夹子的冷冻视频主干来提取图像样式（域）和内容信息，我们将其应用于学习提示令牌。我们的提示是通过同时调节图像样式和内容功能的及时学习的，以域名为域不变且可将其归纳。我们在源域中使用标准监督的对比度学习，同时提出熵最小化策略以使嵌入空间中的域中的域与焦油域数据相结合。我们还考虑了一个方案，其中仅在测试过程中仅可用目标域样本，并带有任何源域数据，并提出了一个跨域样式映射网络以使幻觉域 - agnoftic to-kens。我们在三个基准DA数据集上进行的广泛实验证明了与现有文献相结合的AD-CLIP的有效性。代码可从https：//github.com/mainaksingha01/ad-clip