XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System到实
2023年8月5日，Harbin，Chin CCL教程摘要...
近 年 来 ， 预 训 练 语 言 模 型 已 逐 渐 成 为 自 然 语 言 处 理 领 域 的 基 座 模 型 。 相 关 实 验 现 象 表 明 ， 预 训 练 语 言 模 型 能 够 自 发 地 从 预 训 练 语 料 中 学 到 一 定 的 语 言 学 知 识 、 世 界 知 识 和 常 识 知 识 ， 从 而 在 知 识 密 集 型 任 务 上 获 得 出 色 的 表 现 ( AlKhamissi et al., 2022 ; Safavi and Koutra, 2021 ; Petroni et al., 2019 ) 。 然 而 ， 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 隐 式 地 存 储 在 参 数 之中 ， 难 以 显 式 地 对 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 进 行 分 析 和 利 用 。 同 时 ， 预 训 练 语 言 模 型在 知 识 和 推 理 上 的 表 现 并 不 可 靠 ， 常常 会 出 现 “ 幻 觉 ” 现 象 ( Ji et al., 2022 ) ， 给 出 与 知 识 冲 突 的 预 测 结 果 。 这 些 因 素 阻 碍 了 预 训 练 语 言 模 型 提 供 可 靠 的 知 识 服 务 。 因 此 ， 探 究 模 型 掌握 知 识 的 机 理 、 研 究 如 何 提 取 和 补 充 语 言 模 型 中 的 知 识 成 为 近 期 的 研 究 热点 。 本 次 讲 习 班 主 要 内 容 包 括 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 分 析 、 预 训 练 语 言 模 型 的 知 识 萃 取 、 知 识 增 强 的 预 训 练 语 言 模 型 三个 部 分 ， 听 众 将 在 本 次 讲 习 班 中了 解 到 近 期 研 究 中 对 预 训 练 语 言 模 型 掌握 知 识 情 况 的 认识 、 从 预 训 练 语 言 模 型 中 提 取 符 号 知 识 的 实 现 方 案 、 利 用 外 部 知 识 增 强 模 型 弥 补 缺 陷 的 各 类 方 法 。
格兰特县 - 土地使用情况
(A) 路基应准备并压实至可接受的横截面和等级。然后应铺设并压实一英寸厚的十号碎石找平层，然后应铺设一层厚度至少为六英寸的压实二号碎石，以达到所需的宽度。底基应以三英寸的压实量准备，并用不低于十吨的压路机压实。空隙应使用 53 号碎石填充。如果底基在碾压时没有出现爬行迹象，则应铺设两英寸厚的 53 号碎石层，并将其平整至线和横截面。然后，应在铺设粘结层之前，使用每平方码表面不少于三十五百分之一加仑的经批准的沥青材料对底基进行底漆处理。
场地规划
请注意：1. 列出的 AASHTO 名称仅用于分级。石材还必须干净、破碎、有棱角。例如，#4 石材的规格应为：“干净、破碎、有棱角的 4 号 (AASHTO M43) 石材”。 2. 使用振动压实机以 6 英寸（150 毫米）（最大）的升降高度放置和压实时，STORMTECH 压实要求满足“A”位置材料。3. 当压实可能会损害渗透表面时，对于标准设计负载条件，可以通过耙地或拖拽来实现平坦表面，而无需压实设备。对于特殊负载设计，请联系 STORMTECH 了解压实要求。4. 一旦放置了“C”层，任何土壤/材料都可以放置在“D”层中，直至完成等级。大多数路面底基层土壤可以根据现场设计工程师的判断来替代“C”层或“D”层的材料要求。
基于导航雷达回波视频数据的占据栅格地图构建方法
摘 要 : ［ 目的 ］ 为解决无人艇的船载导航雷达对养殖区 、 浮筒 、 小型漂浮物等海洋漂浮障碍物感知效果不 佳的问题 ， 提出一种基于导航雷达回波视频数据构建与更新的占据栅格地图的环境感知方法。 ［ 方法 ］ 首 先 ， 采用多级集合的形式描述雷达点迹与回波点间的包含关系 ， 为栅格地图构建奠定基础 ， 期间 ， 基于群相邻 关系对近邻点迹进行凝聚 ， 抑制目标分裂导致的航迹偏差 ； 然后 ， 利用所提的基于自然对数函数的占据栅格 地图概率更新算法 ， 通过合理利用历史数据区分海杂波与微小海洋漂浮障碍物 ； 最后 ， 建立基于点迹属性的 栅格地图概率扩散模型 ， 以较好地保证典型动态目标占据栅格更新的实时性。 ［ 结果 ］ 实船试验结果表明 ， 所提方法可准确获取养殖区 、 浮筒等成片海洋漂浮障碍物的轮廓信息 ， 抑制目标分裂现象 ； 与经典方法相比 ， 所提方法对干舷 0.5 m 的小型漂浮物首次发现距离提升了 78.34 m ， 定位精度提升了 1.42 m 。 ［ 结论 ］ 所提方 法能够实现对多种海洋漂浮障碍物 、 海面运动目标的准确感知 ， 确保无人艇航行安全。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络（ANN）的最典型实现，这些实现是在前馈神经网络中实现的。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络 (ANN) 的最典型实现，这些实现在前馈神经网络 (FNN) 和循环神经网络 (RNN) 中实现。讨论了 ANN 架构和基本操作原理的本质区别。学习过程的问题分几个部分介绍。使用 ANN 进行预测的优势已在自适应教育学、医学和生物学分类、工业等多个热门领域得到证实。JEL：C45。关键词：人工智能；人工神经网络；前馈神经网络；循环神经网络；感知器。引用：Alytis Gruodis (2023) 人工神经网络在过程建模中的实现。当前实现概述。– 应用业务：问题与解决方案 2(2023)22–27 – ISSN 2783-6967。https://doi.org/10.57005/ab.2023.2.3
通过控制动态运动和主客体相互作用在超微孔 VOFFIVE-1-Ni 中实现从 CH4 分子筛分 CO2 （通过 Pillar Su）
摘要：设计金属有机材料中的构建块是调整其动力学性质的有效策略，并且可以影响其对外部客体分子的响应。定制分子在这些结构中的相互作用和扩散非常重要，特别是对于与气体分离相关的应用。在此，我们报告了一种钒基混合超微孔材料 VOFFIVE-1-Ni，它具有依赖于温度的动力学性质和强大的亲和力，可以有效捕获和分离二氧化碳 (CO 2 ) 和甲烷 (CH 4 )。VOFFIVE-1-Ni 的 CO 2 吸收率为 12.08 wt % (2.75 mmol g − 1 )，在 293 K (0.5 bar) 下 CH 4 吸收量可忽略不计，CO 2 与 CH 4 的吸收比极好，为 2280，远远超过同类材料。该材料还表现出低于 −50 kJ mol −1 的良好 CO2 吸附焓，以及快速的 CO2 吸附速率（20 秒内达到 90% 的吸收率），这使水解稳定的 VOFFIVE-1-Ni 成为沼气升级等应用的有前途的吸附剂。关键词：混合超微孔材料、金属-有机骨架、碳捕获、吸附、分离
回填挖掘
1。Hydra-Hammer ........................................... 17 2.态按钮头气动压实器。..........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Plate Vibrator ........................................... 21 5.板块篡改。........................................... 22 6.建筑设备交通压实....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 23
SRP 2035 可持续发展目标
• 购买了两台工业压实机，安装在 SRP 的主要设施（占 SRP 城市固体废物的 25%），由于采用了新的封闭式容器，预计可以将垃圾收集频率从每天减少到每周，从而减少温室气体 (GHG) 排放、成本和气味。垃圾填埋压实机已于 2024 财年第 4 季度安装并投入使用。回收压实机计划于 2025 财年第 1 季度安装。
量子力学需要复数吗？
量子力学实验预测和测量结果都是实值的，而抽象的量子力学形式通常依赖于使用复数。从历史上看，文献中曾多次提出在（高维）实希尔伯特空间中重新表述量子力学。然而，最近有人提出了在多部分贝尔型实验中复数的必要性，并进行了实验证明。我们重新审视这个问题，特别强调在实复合希尔伯特空间中复值量子态张量积的有效描述。