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定量尺寸veränderungdeskieferkamms nach ...
演讲者：医学博士教授。凹痕。Stefan Fickl Koretrent：医学博士教授。凹痕。Marc Schmitter Dean：Matthias Frosch博士口试日：26.07.2023博士是牙医
最佳大脑压缩：准确的训练后量化和修剪框架
我们考虑深度神经网络 (DNN) 在具有挑战性的一次性/后训练环境中的模型压缩问题，在该环境中，我们获得了一个经过精确训练的模型，并且必须仅基于少量校准输入数据对其进行压缩，而无需进行任何重新训练。鉴于新兴的软件和硬件支持通过加速剪枝和/或量化来执行压缩模型，这个问题变得很普遍，并且已经针对这两种压缩方法分别提出了性能良好的解决方案。在本文中，我们介绍了一种新的压缩框架，该框架在统一的环境中涵盖权重剪枝和量化，具有时间和空间效率，并且大大提高了现有后训练方法的实际性能。在技术层面，我们的方法基于 [LeCun、Denker 和 Solla，1990] 的经典最佳脑外科医生 (OBS) 框架的精确和高效实现，该框架扩展到还涵盖现代 DNN 规模的权重量化。从实际角度来看，我们的实验结果表明，它可以显著改善现有后训练方法的压缩-准确度权衡，并且可以在后训练环境中实现修剪和量化的准确复合应用。
1987 年布伦特兰报告——我们共同的未来
20 世纪 60 年代是一个充满乐观和进步的时代，当时人们对一个更加美好的新世界和进步的国际思想抱有更大的希望。拥有丰富自然资源的殖民地正在成为国家。合作和共享的习俗似乎得到了认真的推行。矛盾的是，20 世纪 70 年代逐渐陷入了反动和孤立的情绪，与此同时，一系列联合国会议为在重大问题上加强合作带来了希望。1972 年联合国人类环境会议将工业化国家和发展中国家聚集在一起，划定了人类家庭享有健康和生产性环境的“权利”。随后又举行了一系列这样的会议：关于人民获得充足食物、舒适住房、安全饮用水、选择家庭规模的手段的权利。
带有嵌入式系统的无人飞行器基于深度学习的对象检测
编辑委员会博士Mustafa Necmiİlhan博士 - 加兹大学 - Özlemçakir博士 - DokuzEylül大学协会。MehmetMerveÖzaydın-AnkaraHacıBayramVeli University Assoc。
b'插入\ xc3 \ xbchrung在软件开发软件中的编程中I（学习理论和实践）DEP学习游戏理论2D视觉和DEP学习数据挖掘计算机Grafik主题在功能编程学习研讨会研究项目'
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驶入这里运行两行测试量子...
波行为是一个比尘埃或细菌小数千倍的分子（这些含量为数百纳米或更多）。称为寡磷脂，由2,000个原子制成，含量为5-6纳米，重约25,000个原子质量单位1,2（AMU; 1 AMU是碳原子质量的二十二个）。找到甚至显示量子行为的较大对象的技术含义正在诱人。，但是在实验室3中可以做的事情有限制。量子 - 量子干涉仪复杂，笨重且难以校准。必须将设备与外部气体，光和振动相屏蔽。粒子获得的越大，它越有可能与周围的圆形相互作用，从而消除了其量子行为。产生干扰需要更长的时间，因为
黑色半导体获得254的资金，...
芯片之间的数据通信超过了硅从硅的先前芯片架构的性能，并在不到以前的制造步骤中提高能源效率，从而降低了成本。雄心勃勃：根据以前的工业标准，可以在行业的开创性绩效中进行大规模生产。公司的技术和硬件促进了光学芯片到芯片连接，使各种芯片能够像单个芯片一样相互作用。通过克服硅芯片体系结构的当前限制，这项新技术在各个领域（例如更有效的数据中心，生成性和嵌入式AI和自动驾驶）开设了变革性应用程序。
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。
深度神经网络修剪的最佳运输
最佳运输，也称为运输理论或Wasserstein指标，是一个数学框架，它解决了找到最有效的方法将质量或资源从一个分布转移到另一种分布的最有效方法的问题，同时最大程度地减少了一定的成本函数[1,2,3]。最初在18世纪作为物流和经济学工具开发，最佳运输在现代数学和各种科学学科（包括计算机科学和机器学习）上引起了极大的关注。在其核心方面，最佳运输旨在通过找到将一个分布的质量重新分配以匹配另一个位置的成本，从而量化两个概率分布之间的相似性。这个优雅而多才多艺的概念在不同领域中发现了从图像处理和数据分析到经济学[11]和神经科学的应用，使其成为具有广泛含义的强大而统一的数学工具[12]。
引文 Brunetti M, Andersen K, Trøen G, Micci F, Spetalen S, Lenartova A, Tandsæther MR 和 Panagopoulos I (2024) 分子遗传表征
在 Xq13 带处发生断裂和重新连接的等着丝粒染色体 idic(X)(q13) 和 X 染色体长臂上的等染色体 i(X)(q10) 是癌症中罕见的细胞遗传学异常 ( 1 , 2 )。“ Mitelman 癌症染色体畸变和基因融合数据库 ”( 1 ) 的最新更新（2024 年 4 月 15 日）包含 47 个携带 idic(X)(q13) 的条目和 55 个携带 i(X)(q10 ) 的条目。idic (X)(q13) 主要见于被诊断为骨髓增生异常综合征 (MDS) 或急性髓细胞白血病 (AML) 的老年女性，在大多数情况下通常是唯一的细胞遗传学畸变 ( 1 , 3 – 8 )。相反，在各种肿瘤，包括 MDS 和 AML ( 1 ) 的复杂核型中，i(X)(q10) 多为继发性畸变。在 AML 和 MDS 的个案中，i(X)(q10) 是唯一的细胞遗传学异常 ( 9 , 10 )。仅在少数 MDS/AML 病例中报道了 Xq13 带中基因组断点的详细描述 ( 5 , 11 , 12 )。还发现患有 idic(X)(q13) 的 MDS/AML 患者的骨髓细胞中携带额外的亚微观遗传畸变 ( 5 , 13 )。尚未报道对 i(X)(q10 ) 病例中可能存在的其他遗传畸变进行调查。i(X)(q10) 的主要后果被认为是 Xp 的丢失和 Xq 上几个基因的获得。此外，其他遗传异常，包括 Tet 甲基胞嘧啶双加氧酶 2 ( TET2 ) 基因的致病变异，已被认为是 idic(X) 阳性髓系恶性肿瘤患者的常见继发事件 ( 5 )。由于携带 idic(X) (q13) 或 i(X)(q10) 的髓系肿瘤罕见，且对其致病机制的了解尚不完全，我们在此介绍了五种髓系肿瘤的分子细胞遗传学和致病变异的特征