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World File Search System低性能
Semtive 档案 - eventsforce.net
* 计算 Semtive 每千瓦时平均成本时，不包括税收优惠和国家补贴。 * 电网成本基于日间等级。 * Semtive LCOE 是根据低性能阵列和 PPA 模型估算的。
不完整的谱系分类解释了在四种西欧蚱hoppers（Orthoptera：acrididae：chorthippus）的辐射中DNA条形码低的性能
Benoit Nabholz。不完整的谱系分类解释了四种西欧蚱hoppers的辐射中DNA条形码的低性能（Orthoptera：Acrididae：Chorthippus）。林尼社会生物学杂志，2023年，10.1093/biolinnean/blad106。hal-04192161
2025 年计划取消能源效率标准将提高成本，危及美国就业
取消现有标准将为新的高耗能产品打开大门，危及制造商的投资，并使美国制造业的就业岗位面临风险。目前为标准宽松（或根本没有标准）的国家生产产品的外国工厂可能会将这些产品运往美国，从而削弱生产符合美国标准的电器的制造商。刺激低性能产品
处理机器学习中的数据不平衡
●偏差：不平衡的数据可能导致模型偏差，其中模型对多数类的影响过高。可能难以对少数群体做出准确的预测。●高准确性，低性能：对数据不平衡训练的模型似乎具有很高的准确性，但在少数族裔阶层上的表现可能很差，这通常是更大的兴趣。●错过的见解：数据不平衡会导致少数群体中存在重要的见解和模式的丧失，从而导致错过的机会或关键错误。●错过欺诈或疾病的例子可能非常昂贵！
服务器级 Tesla GPU 上的远程可视化 - NVIDIA
为了克服通过网络传输 X 的低性能问题，必须启用远程节点上的渲染。图 4 显示了具有远程可视化应用程序的配置。该应用程序通过 Xlib 与计算节点上的 X 服务器通信。OpenGL 上下文、窗口和用户交互均由计算节点上的 X 服务器完成。当从本地 GPU 捕获渲染的帧并将其传输到在用户工作站上运行的应用程序客户端时，计算节点上的应用程序完全处于控制之中。鉴于可视化应用程序完全控制客户端和服务器端，因此可以实现压缩协议等，从而实现高性能的图像传输解决方案。这是“远程可视化”部分中描述的情况。
语音综合的轻巧语言模型
大规模自回归文本到语音（TTS）模型可以产生与人类言语几乎没有区别的语音。但是，由于记忆和计算限制，培训大语言模型（LLMS）具有挑战性。本文描述了我们2024对话语音克隆挑战（COVOC）的TTS方法。我们的方法通过扩展中文拼音词汇并减少仅解码器式变压器体系结构中的层数来修改劳拉格模型，以综合中文和英语文本。尽管使用了最少的训练数据，但在主观和某些客观评估中，我们的方法和其他受约束系统之间的性能差距相对较小。本文讨论了我们试图训练轻量级LLM的零拍摄TTS的尝试，并分析了导致低性能的因素。我们的音频样本可以在线访问1。索引术语：文本到语音，语音识别，人类计算机互动，计算副语言学
![arxiv：2402.18695v2 [CS.CV] 26 Jul 2024](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f08f1aee69cc179cf9f481f2bc9e7e619c2cf4e0.webp)
arxiv：2402.18695v2 [CS.CV] 26 Jul 2024
摘要。我们介绍了Autober，这是一种用于VI-SUAL实体识别的自回归模型。我们的模型通过采用检索增强的结构发电来扩展自回归的多模态大型语言模型。它可以减轻台面外的低性能，同时在需要视觉推理的查询中出色。我们的方法学会了通过与没有外部撤回器的序列序列物镜并行进行硬性负面训练，以在巨大的标签空间内区分相似的实体。在推论期间，检索到的候选人答案列表通过删除无效的解码路径来明确指导语言构成。所提出的方法在最近提出的烤箱-Wiki基准测试中实现了不同数据集拆分的显着改善，而所见实体的准确性从32.7％上升到61.5％。它通过实质性的两位数边际表现出了在看不见和查询分裂的卓越性能，同时还可以保留有效地转移到其他无需进一步训练的基准的通用视觉问题上的能力。
对供应中区块链应用的全面分析
抽象区块链技术是人们和企业不可能忽略的，并在使用的领域带来了巨大变化，这有助于解决企业许多问题的解决方案。但是，它尚未在供应链和物流领域中应用于预期的程度，与其他领域相比，有关该主题的文献研究数量有限。在这种情况下，该研究的目的是详细解释区块链技术，以确保对技术得到充分认可，通过用供应链和物流活动中的使用示例来解释其对企业的好处，并通过分析文献来确定文献中的差距，从而为后来的研究人员贡献。是探索性研究的结果，确定区块链技术有助于解决许多问题，尤其是可靠性，成本，灵活性，延迟，透明度和低性能。考虑到文献分析的结果，已经得出结论，供应链和物流领域的区块链技术的学术研究还不够，并且应增加这些研究的数量，以便相关领域中更多企业学习和使用该技术。
通过多任务预测药物-靶标相互作用...
在药物发现中，识别靶蛋白和分子之间的结合至关重要。当每个任务的信息量较小时，多任务学习方法已被引入以促进任务之间的知识共享。然而，多任务学习有时会降低整体性能或在各个任务的性能之间产生权衡。在本研究中，我们提出了一种通用的多任务学习方案，通过组选择和知识提炼，不仅可以提高平均性能，还可以最大限度地减少个体性能的下降。根据配体靶标组之间的化学相似性来选择组，并将同一组中的相似靶标一起训练。在训练过程中，我们应用教师退火的知识提炼。多任务学习模型由单任务学习模型的预测引导。这种方法的平均性能高于单任务学习和经典多任务学习。进一步的分析表明，多任务学习对于低性能任务特别有效，知识提炼有助于模型避免多任务学习中单个任务性能的下降。
基于区块链的智能电网操作的隐私和透明度
摘要在过去的几年中，区块链技术已经在众多智能电网应用中出现，从而无需值得信赖的第三方就可以构建系统。区块链提供透明度，可追溯性和问责制，可以通过智能合约（例如监视，消费分析和智能能源适应）来执行各种能源管理系统的功能。然而，揭示敏感的能耗信息可能会使用户容易受到数字和物理攻击的影响。本文提出了一种新的方法，用于在隐私和透明度之间达到双重平衡，以及问责制和可验证。此均衡需要在多渠道区块链及其相关的智能合约的分布式组件中纳入加密工具，例如安全多方计算和可验证的秘密共享。我们在需求响应方案的整个过程中证实了所建议的架构，从能源数据的收集到最终奖励。为了解决我们的提案的约束，我们提出了针对意外崩溃和拜占庭行为的对策，同时确保解决方案仍然适合于低性能的物联网设备。