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为您的修剪和砍伐任务提供强大而一致的力量
8.0 m/s类型：80TXL/音高：0.325“/量规：1.1 mm（0.043”）导杆长度：150 mm（6“）55 ml（1.9盎司）切割木材：4.6 m/s²切割木材：1.5 m/s²81db（a）89 db（a）89 db（a）89 db（a）3 db（a）3 db（a）3 db（a）474 474 x 95 x.（a）474 x.（a）474 x.（a）474 x.（a）474 x 95 x（A） 3-3/4 x 10“）BL4025指南杆，锯链2.1-2.4 kg（4.6-5.3磅）BL4020 -BL4040指南杆，锯链，链条油
基于点云对齐的藤蔓修剪的视觉伺服
摘要：本文使用机器人技术和基于视觉的反馈控制，解决了葡萄树修剪的挑战，这是农业中至关重要且艰苦的农业任务。由于3D姿势估计和特征提取方面的挑战，藤蔓的复杂结构使视觉致密暗销。是基于迭代最接近点（ICP）点云对准和基于位置的视觉伺服伺服（PBV）的组合，提出了一种基于视觉的藤蔓修剪的新方法。在藤蔓修剪的PBV中比较了四个ICP变体：标准ICP，Levenberg – Marquardt ICP，点对平面ICP和对称ICP。该方法包括一个专用的ICP初始猜测，以提高对齐速度和准确性，以及在修剪位置生成参考点云的过程。实时实验是在配备了立体相机的Franka Emika操纵器上进行的，涉及在实验室条件下的三个真实葡萄藤。
Adapt-Prouner：适应性的结构修剪，用于有效的小语言模型培训
小语言模型（SLM）由于在边缘设备中的广泛应用而引起了学术界和行业的极大关注。为了获得具有强大性能的SLM，传统方法要么从头开始预训练模型，这会产生大量的计算成本，或者压缩/修剪现有的大语言模型（LLMS），这会导致性能下降，并且与预训练相比差不多。在本文中，我们研究了涉及结构化修剪和模型训练的加速方法家族。我们发现1）层面的适应性修剪（适应性培训）在LLM中非常有效，并且对现有的修剪技术的改善具有显着改善，2）适应性修剪，配备了进一步的训练导致模型，可与模型相当，与那些从抓挠中进行预训练的模型相当，3）逐步训练，仅通过促进培训，而仅通过互动而进行较小的培训（仅在较小的培训中），并且仅通过互动而进行互动（仅在较小的情况下），并且促进了较小的培训。一次5％）。对Llama-3.1-8b的实验结果表明，适应性抗性的表现要优于常规修剪方法，例如LLM-PRUNER，FLAP和SLICEGPT，平均在平均基准的准确度中以1％-7％的速度为1％-7％。此外，改编普朗纳（Adapt-Pruner）在MMLU基准测试上恢复了Mobilellm-125m的性能，并通过从其较大的对应物中修剪来降低代币，并发现了超过多个基准标记Llama-3.2-1B的新型1B模型。
神经元至胶质和神经胶质 - 胶质信号传导指导关键时期经验依赖性突触修剪
经验依赖性的神经胶质突触修剪在雕刻脑电路连通性期间在早期生命的关键时期发挥着关键作用。最近的进步表明，神经元和神经胶质吞噬细胞之间的分层级联级联串联策划了这种精确的，有针对性的突触消除。我们将重点放在来自强大的果蝇遗传模型的研究上，参考了小鼠工作的补充发现。我们同时介绍神经元到神经元和神经胶质细胞间信号通路指导经验依赖经验的神经胶质突触修剪。我们讨论了分泌的长距离提示和细胞表面短路线索的推定层次结构，该线索起作用，以依次编排神经胶质激活，在效果，靶标识别，吞噬，然后吞噬吞噬作用，以便进行突触修剪。配体受体伴侣在不同的果蝇和小鼠研究中讨论了在不同情况下介导的这些阶段的伴侣。信号提示包括磷脂，小神经递质，胰岛素样肽和蛋白质。讨论了这些配体的保守受体，以及受体身份仍然未知的机制。提出了潜在的机制，即在早期临时临界时期内依赖经验依赖的神经胶质突触消除的紧密时间限制，以及在成熟时重新开放这种可塑性的潜在手段。
MADTP：多模式对准引导的动态令牌修剪，以加速视力 - 语言变压器
视觉 - 语言变压器（VLT）最近显示出巨大的成功，但同时伴随着大量的计算成本，其中主要原因可以归因于大量的视觉和语言令牌。存在用于压缩VLTS的令牌修剪研究主要遵循基于单模式的方案，但忽略了对齐不同模态来指导令牌修剪过程的关键作用，从而导致重要的代币在另一个模态分支中错误地修剪一个模态。同时，现有的VLT修剪作品也缺乏基于不同输入样本动态压缩每一层的灵活性。为此，我们提出了一个名为M Ultodal的新颖框架，用于加速变化VLT的木质制成d ynamic t ynamic t oken p Runing（MADTP）。具体来说，我们首先引入了精心设计的多模式对齐指导（MAG）模块，该模块可以使相同语义概念的特征与不同的模式相结合，以确保修剪的代币对所有模式都不太重要。我们进一步设计了一种新型的dy-namic令牌修剪（DTP）模块，该模块可以根据不同的输入实例自适应地调节每个层中的令牌压缩比。对各种基准测试的广泛实验表明，MADTP可以显着确定多种模型的计算复杂性，同时保留竞争性能。值得注意的是，当将MADTP应用于NLVR2数据集中的BLIP模型时，可以将GFLOPS降低80％，而性能降低少于4％。该代码可在https://github.com/double125/madtp上找到。
深度神经网络的结构化权重修剪与三元化的和谐共存
深度卷积神经网络 (DNN) 取得了显著成功，广泛应用于多种计算机视觉任务。然而，其庞大的模型规模和高计算复杂度限制了其在 FPGA 和 mGPU 等资源受限的嵌入式系统中的广泛部署。作为两种最广泛采用的模型压缩技术，权重剪枝和量化分别通过引入权重稀疏性（即强制将部分权重设为零）和将权重量化为有限位宽值来压缩 DNN 模型。尽管有研究尝试将权重剪枝和量化结合起来，但我们仍然观察到权重剪枝和量化之间的不协调，尤其是在使用更激进的压缩方案（例如结构化剪枝和低位宽量化）时。本工作以 FPGA 为测试计算平台，以处理单元（PE）为基本并行计算单元，首先提出一种 PE 级结构化剪枝方案，在考虑 PE 架构的同时引入权重稀疏化，并结合优化的权重三元化方法，将权重量化为三元值（{- 1 , 0 , +1 }），将 DNN 中主要的卷积运算从乘法累加（MAC）转换为仅加法，同时将原始模型（从 32 位浮点数到 2 位三元表示）压缩至少 16 倍。然后，我们研究并解决了 PE-wise 结构化剪枝与三元化之间的共存问题，提出了一种自适应阈值的权重惩罚剪枝 (WPC) 技术。我们的实验表明，我们提出的技术的融合可以实现最佳的 ∼ 21 × PE-wise 结构化压缩率，而 ResNet- 18 在 ImageNet 数据集上的准确率仅下降 1.74%/0.94% (top-1/top-5)。
根修剪对油棕榈种植园中有机碳库存水平的影响
摘要棕榈油（Elaeis Guineensis Jacq。）是一种可以将二氧化碳转移到土壤中的碳存储中的农作物。根修剪也在增强植物中的碳库存中起作用。这项研究旨在评估根修剪对油棕榈碳储量的影响及其与营养吸收的关联。这项研究使用了四岁的油棕榈植物进行了六个月的时间。采用了具有两个因素的嵌套实验设计。第一个因素是主要的地块，涉及三个根切割深度（0、10和20厘米），而第二个因子构成了四个根切割强度（0％，25％，50％和75％）。调查结果表明，根修剪增加了植物的碳库存，尽管与对照相比，植物的碳量保持较低。下午记录了最高的CO 2发射，特别是在75％强度的20 cm根切割处理中，尺寸为4.3μmol·M -2·SEC -1。最大的碳储备，16.98吨·C·Ha -1·年-1年，在20 cm的深度和75％的强度下观察到，相关性为正相关。
使用格子修剪，正向上下文适应和矢量化
摘要 - 依赖性量化（DQ）是多功能视频编码（VVC）标准中的关键编码工具之一。dq采用两个标量量化器，每个标量量化器的选择受奇偶元驱动的四州状态机的控制。由于设计是规范上执行的，因此DQ的使用需要汇率优化的量化（RDOQ），并具有每个系数决策和状态更新，例如基于网格的量化，最初针对VVC参考软件（VTM）提出。由于其固有的依赖性（包括基于先前编码的系数值的VVCS上下文选择）以及相当广泛的搜索范围，因此Trellis量化在计算上是高度复杂的。降低该算法的复杂性对于实用的VVC编码器至关重要。在本文中，我们提出了一个快速依赖的量化格子搜索，通过以下方式改进了初始设计：不可能的分支的格子修剪，正向自适应上下文传播，最后是矢量化的实现。在开放和优化的VVEND编码器中提出的建议方法将量化运行时减少了37％，允许在中等预设中总体15％的编码器加速，而在全intra编码条件下对压缩性能没有影响。在随机访问条件下，实现了9％的整体编码器加速。索引项 - VVC，VVEN，量化，格子，矢量。
组合脑外科医生：修剪神经网络中相互抵消的权重
如果神经网络规模较大，则往往在训练时获得更高的准确度，即使生成的模型参数过多。但是，在训练之前、之中或之后小心地删除过多的参数，也可能产生准确度相似甚至更高的模型。在许多情况下，这可以通过简单的启发式方法实现，例如删除一定比例的绝对值最小的权重，即使绝对值并不是权重相关性的完美指标。前提是，获得明显更佳的剪枝性能取决于考虑删除多个权重的综合影响，因此，我们重新审视基于影响的剪枝的经典方法之一：最佳脑外科医生 (OBS)。我们提出了一种易于处理的启发式方法来解决 OBS 的组合扩展，其中我们选择要同时删除的权重，并将其与未剪枝权重的单次系统更新相结合。我们的选择方法在高稀疏性方面优于其他方法，如果在这些方法之后应用单次权重更新，也会很有优势。源代码：github.com/yuxwind/CBS。
橄榄修剪树生物量生物融资中碳捕获的经济和环境影响
这项研究探讨了生物能源与碳捕获和储存（BECC）的整合，该系统将橄榄树修剪转化为生物乙醇和抗氧化剂，将橄榄树修剪转化为橄榄树修剪。每天处理1,500吨修剪的能力，该生物局的生产每年生产约12,000吨抗氧化剂（纯度> 60％）和78,000吨的生物乙醇。利用涉及过程模拟和生命周期评估的整体方法，我们的分析涵盖了两种情况下的技术，经济和环境维度，设计和供暖来源不同：天然气或使用橄榄修剪的BECCS系统。我们的发现揭示了BECC大大减少碳足迹的潜力，可能会达到净阴性排放（-84.37千克CO 2 EQ / 1.00 kg生物乙醇和0.15 kg抗氧化剂）。然而，这些环境收益与经济和环境挑战相抵消，投资和运营成本几乎翻了一番，导致与富营养化相关的复杂环境权衡（ + 75％），水消耗量增加（ + 45％），土地使用率扩大（ + 80％）。尽管如此，碳 - 负产品的高级性质，再加上越来越多的意识和支持性的政策框架，可能会克服这些经济障碍。本研究重点介绍了将CC纳入生物炼油厂促进明智的决策以解决意外的不良影响和促进可持续性时的整体评估的重要性。