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如何创建，提炼或修剪自己的小语言模型
GPT-2模型体系结构。GPT-2模型包含N变压器解码器块，如左图所示。每个解码器块（中心面板）包括一个多头蒙版的注意层，一个多层感知层，归一化和辍学层。剩余连接（与加法操作员的分支线）允许该块从上一个块的输入中学习。使用Q，K和V向量计算出注意力层（右图），以捕获输入序列中的顺序关系。
AI驱动的交通符号分类与交互式GUI集成
*1助理教授of Electronics and Communication Engineering, MMEC Belagavi, Karnataka, India ---------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------- Abstract - Traffic sign recognition plays a pivotal role in the development of autonomous vehicles and advanced driver- assistance systems (ADAS), significantly enhancing road safety.该项目利用卷积神经网络（CNN）的力量准确地对流量标志进行分类。德国交通标志识别基准（GTSRB）数据集，其中包含在各种条件下捕获的43个交通标志类别的图像，用于模型培训和评估。通过调整大小，归一化和单热编码对图像进行预处理，从而确保与CNN体系结构的兼容性。为了提高模型鲁棒性，采用了旋转，变焦和换档等数据增强技术，从而创建了一个丰富的数据集用于培训。所提出的CNN体系结构包括多个卷积，汇总和辍学层，从而实现有效的特征提取和分类。该模型是使用Adam Optimizer训练的，并在单独的测试集上进行了评估，从而实现了高精度并在现实世界中证明其有效性。结果表明，数据增强显着增强了概括，辍学层的使用减少了过度拟合。该项目以成功部署流量标志识别系统的结论，能够以高精度识别流量标志，从而铺平了将AY集成到实时流量监控和ADA中。这项成就标志着朝着更安全的自主驾驶技术迈出的重要一步。
特定于患者的SEEG电极弯曲的立体定向神经外科计划
抽象目的电极弯曲在立体定向干预后观察到，通常在任何一个计算机辅助计划算法中都不考虑任何一个假定直线轨迹或在质量评估中，仅报告与进入和目标点有关的指标。我们的目的是为预测立体电动摄影（SEEG）电极弯曲的预测提供全自动和验证的管道。方法，我们将86个情况的电极转换为一个公共空间，并比较基于特征和基于图像的神经网络，以回归局部位移（LU）或电极弯曲（ˆ EB）的能力。根据入口和目标点处的大脑结构，将电极分层分为六组。模型，无论有没有蒙特卡洛（MC）辍学，都经过训练并使用十倍的交叉验证进行了验证。结果基于法师的模型OutperformedFeatures基于ModelsForallGroups，Modelsthatpriped Lu执行的better，而不是EB。基于图像的模型预测与MC脱落的模型预测导致较低的平方误差（MSE），而没有辍学的改进高达12.9％（LU）和39.9％（ˆ EB）。与在预测LU时使用T1加权MRI相比，使用脑组织类型（皮层，白色和深灰质）的图像（皮质，白色和深灰质）产生了相似的性能。在推断基于图像的模型（脑组织类型）的轨迹时，有86.9％的轨迹具有MSE≤1mm。结论一种基于图像的方法与其他方法，输入和输出相比，用脑组织类型的图像回归局部位移，从而产生了更准确的电极弯曲预测。未来的工作将调查电极弯曲到计划和质量评估算法的集成。
LDOS 线性稳压器设计指南 - 德州仪器
1 线性稳压器的电位器模型 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 摘自 TPS763xx 数据表的功率耗散表（2000 年 4 月） 6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 5 引线 SOT223 的热阻与 PCB 面积关系 7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 封装的热和面积比较 8 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 稳态热等效模型 9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 功率耗散表 摘自 TPS76318 数据表 (2001 年 5 月) 17 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 摘自 REG101 数据表 (2001 年 7 月) 18 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
数字设计师的线性稳压器和热管理 (LDO) 指南
1 线性稳压器的电位器模型 3 ......................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..2 功率耗散表 来自 TPS763xx 数据表 (2000 年 4 月) 6 ..........................3 功率耗散表 来自 TPS768xx 数据表 (99 年 7 月) 7 .............................4 5 引线 SOT223 的热阻与 PCB 面积 7 ......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......5 封装的热和面积比较 8 ..............。。。。。。。。。。........................6 稳态热当量模型 9 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 100 µ A l Q PMOS 和 PNP LDO 的比较 15 ．。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 电压降示例 16 ......................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 功率耗散表 来自 TPS76318 数据表 (5 月 1 日) 17 ..........................10 来自 REG101 数据表 (07 月 01 日) 18 ...............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
1.5MHz、1.2A 同步降压转换器
TMI3408 是 1.5MHz 恒频、电流模式降压转换器。该器件集成了主开关和同步整流器，无需外部肖特基二极管即可实现高效率。它是为使用单节锂离子 (Li+) 电池供电的便携式设备供电的理想选择。输出电压可调节至 0.6V。TMI3408 还可以在 100% 占空比下运行，实现低压差操作，从而延长便携式系统的电池寿命。该器件提供两种操作模式，即 PWM 控制和 PFM 模式切换控制，可在更宽的负载范围内实现高效率。
第 2 部分：系统电源管理和便携式电源
您还应尝试使用尽可能少的电压来设计系统；即不要生成系统中未使用的中间总线电压。此规则有一个重要的例外，即最好使用 LDO 来生成低噪声电源电压，例如为混合信号设备供电，例如 ADC、PLL 或其他噪声敏感模拟电路。在这种情况下，使用降压转换器（在某些情况下是升压转换器）作为 LDO 的预调节器可能是明智的。降压或升压转换器的输出略高于 LDO 输出电压加上 LDO 压差电压。这可以最大限度地减少 LDO 中的功耗。
2023-24 年经济调查
在社会发展领域，查谟和克什米尔在卫生、教育和住房方面取得了显著进步。新生儿和 5 岁以下儿童死亡率下降、预期寿命增加等健康指标的改善凸显了查谟和克什米尔对加强医疗服务的承诺。教育部门的入学率有所提高，辍学率有所下降，反映出该邦不断努力提高教育机会和质量。基础设施建设一直是重点，在发电、连通性和城市发展方面取得了重大进展。水力发电能力翻番以及正在进行的公路和铁路项目预计将进一步加强该地区的基础设施和连通性。
2023-2024 年药物滥用预防与干预计划
维和人员课程是一项调解计划，为选定的高中生提供机会，让他们担任经过培训的调解员，帮助校园内或附属学校校园内的其他人以和平方式解决冲突。维和人员课程旨在为可能对教育和/或相关帮助职业感兴趣的年轻人提供实地体验。参与者将接受 4 至 6 周的课堂培训，以培养调解技能。通过非暴力方式对同伴产生积极影响是解决冲突解决、愤怒管理、学业成绩低下、辍学预防、行为问题和对学校的消极态度等问题以及学校/学区关注的其他问题的核心策略
一种改进的残差网络用于检测和分类
阿尔茨海默病 (AD) 是一种脑部疾病，会显著降低患者的记忆和正常行为能力。通过应用多种方法来区分 AD 的不同阶段，神经影像数据已用于提取与 AD 各个阶段相关的不同模式。然而，由于老年人和不同阶段的大脑模式相似，研究人员很难对其进行分类。在本文中，通过添加额外的卷积层对 50 层残差神经网络 (ResNet) 进行了修改，以使提取的特征更加多样化。此外，激活函数 (ReLU) 被替换为 (Leaky ReLU)，因为 ReLU 会取其输入的负部分，将其降为零，并保留正部分。这些负输入可能包含有用的特征信息，有助于开发高级判别特征。因此，使用 Leaky ReLU 代替 ReLU 以防止任何潜在的输入信息丢失。为了从头开始训练网络而不遇到过度拟合的问题，我们在完全连接层之前添加了一个 dropout 层。所提出的方法成功地对 AD 的四个阶段进行了分类，准确率为 97.49%，精确度、召回率和 f1 分数为 98%。