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早期融合有助于视力语言动作模型更好地
摘要：视觉语言动作（VLA）模型的最新进展可以使机器人根据语言或基于目标的说明执行广泛的任务。这些VLA模型通常将文本和图像编码为脱节令牌，从而生成与给定指令保持一致的动作。这要求VLA模型同时执行视觉语言理解和精确的闭环控制，从而给他们带来重大挑战，以使其概括为新环境。然而，对比的预训练的VLM，例如剪辑，已经具有视觉对齐能力，这些功能被当前的VLA模型未被充分利用。在本文中，我们提出了早期的Fusion VLA（EF-VLA），这是一种新颖的VLA架构，通过执行早期融合来利用Clip的视觉理解，在传递到变压器政策之前，提取与任务指导相关的细粒度视力语言令牌。ef-vla保持VLM冷冻，允许其有效执行看不见的任务而无需进行精细调整，这通常会降低概括能力。仿真和现实世界实验表明，EF-VLA在不同任务上的最先进的VLA模型优于最先进的VLA模型，并且在看不见的环境中具有重要的概括能力。
控制...
视觉语言模型（例如剪辑）对零拍或无标签预测的各种下流任务显示出很大的影响。但是，当涉及到低级视觉时，例如图像恢复其性能会由于输入损坏而急剧下降。在本文中，我们提出了一种退化感知的视觉模型（DA-CLIP），以更好地将预验证的视觉模型转移到低级视觉任务中，作为用于图像恢复的多任务框架。更具体地说，DA-CLIP训练一个额外的控制器，该控制器适应固定的剪辑图像编码器以预测高质量的特征嵌入。通过通过交叉注意将床上用品集成到图像恢复网络中，我们能够试行该模型以学习高保真图像重建。控制器本身还将输出与输入的真实损坏相匹配的降级功能，从而为不同的降解类型产生天然分类器。此外，我们将混合降解数据集与合成字幕结构为DA-CLIP训练。我们的方法在特定于降解和统一的图像恢复任务上提高了最先进的性能，显示出具有大规模预处理视觉模型促使图像恢复的有希望的方向。我们的代码可在https://github.com/algolzw/daclip-uir上找到。
特别版通过学习解锁机遇 - NJ.gov
P hilip Eggert 在赌场管理委员会 (CCC) 的公共服务生涯长达 23 年。从现场博彩检查员开始，Eggert 先生晋升为预算和财政部门的采购分析师。后来，他晋升为项目主管 3 和人力资源部的人力资源和行政运营主管。在目前的职业中，Eggert 先生担任机构培训协调员 (ATC)，负责监督培训合规性和指定培训，以解决技能发展和绩效差距。Eggert 先生表示，CCC 对员工发展的承诺是该机构大力使用学习管理系统 (LMS) 的动力。Eggert 先生表示，CCC 的“管理团队一直重视员工发展”。他强调，“我们继续购买 CLIP 全通行证，以确保 [员工] 拥有 [培训资源]。”
剪贴画：通过属性和剪贴传感损失
摘要 - 本文介绍了Clipswap，这是一种专为高保真面部交换而设计的新框架。面部交换的早期方法通常是由于目标和源图像之间属性的不匹配而在身份转移中挣扎。要处理这个问题，我们的工作中提出了一种属性 - 意识到的面部交换方法。我们使用有条件的生成对抗网络和基于剪辑的编码器，该网络提取丰富的语义知识以实现属性 - 意识到的面部交换。我们的框架使用面部交换过程中的剪辑嵌入，通过完善从源图像获得的高级语义属性，将源图像的身份详细信息传输到交换图像中。和源图像用作剪辑的输入参考图像，并确保最终结果中更准确，更详细的身份表示形式。此外，我们采用对比度损失来指导源面部属性从各种视点转换到交换图像上。我们还引入了属性保存损失，这会惩罚网络以保持目标图像的面部属性。多PLE数据集上的彻底定量和定性评估说明了高质量交换结果。我们提出的剪贴画在面部交换中优于先前的最新方法（SOTA）方法，尤其是在身份转移和面部属性特征方面。
安捷伦数字万用表 - TestUnlimited
附件 U3606A-1CM 机架安装套件 U8201A 组合测试引线套件 U8202A 电子测试引线套件 (用于 DMM 功能) 34133A 精密电子测试引线 (用于 DMM 功能) 34330A 电流分流器 (30 A) (用于 DMM 功能) 34136A 40 kV 高压探头 (用于 DMM 功能) 11059A 开尔文探头套件 11062A 开尔文夹套件 (用于 DMM 功能) E3600A-100 测试引线套件 (用于直流电源功能)
Microlock HEPA 侧门螺栓锁外壳
Microlock HEPA SA 螺栓锁外壳采用摆动螺栓锁定机制，确保过滤器和外壳垫圈之间完美密封，并降低关键环境中空气旁路的可能性。此密封通过外壳内部的连续平面安装表面实现，该表面与过滤器上的周边垫圈配合。创建此密封只需将摆臂定位在过滤器旁边，然后定位并拧紧弹簧夹以将过滤器固定在外壳的周边安装表面上。