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sansgpt：在梵语中推进生成预培训
在过去的十年中，在数字化梵语文本和推进语言的计算分析方面取得了重大进展。然而，为促进NLP的努力促进了诸如语义类比预测，命名实体识别和其他人的复杂语义下游任务，而其他人仍然有限。此差距主要是由于缺乏建立在大规模梵文文本数据上的坚固，预先训练的梵文模型，因为这需要大量的计算资源和数据准备。在本文中，我们介绍了Sansgpt，这是一种生成的预培训模型，已在大量的梵文文本上进行了培训，旨在促进下游NLP任务的微调和开发。我们的目标是该模型是推进梵语NLP研究的催化剂。此外，我们开发了一种专门针对梵语文本优化的自定义令牌，从而实现了复合词的有效令牌化，并使其更适合生成任务。我们的数据收集和清洁过程涵盖了各种各样的可用梵文文献，以确保培训的全面代表。我们通过对语义类比预测和明喻元素提取进行微调来进一步证明该模型的疗效，分别达到了大约95.8％和92.8％的令人印象深刻的精度。
培训日历：2024-2025
目录第1页。简介3 1.1背景3 1.2 BITAC的愿景与任务3 1.3-1.4咨询委员会和编辑委员会4 1.5-1.6课程指导委员会和BITAC的管理机构4 2。技术培训计划，BITAC。2.1长期技术培训计划（常规）5 2.2定制技术培训计划5 2.3技术培训计划介绍4IR（定制）6 2.4短期技术培训计划6 2.5工业依恋技术培训计划6 3。 长期技术培训计划（常规），达卡BITAC。 3.1机械车间7 3.2电气维护8 3.3焊接9 3.4汽车和自动电动10 3.5机器维护11 3.6铸造厂和图案制作12 4。2.1长期技术培训计划（常规）5 2.2定制技术培训计划5 2.3技术培训计划介绍4IR（定制）6 2.4短期技术培训计划6 2.5工业依恋技术培训计划6 3。长期技术培训计划（常规），达卡BITAC。3.1机械车间7 3.2电气维护8 3.3焊接9 3.4汽车和自动电动10 3.5机器维护11 3.6铸造厂和图案制作12 4。技术培训计划涉及达卡州BITAC的4IIR（常规）。4.1计算机辅助工程（CAE）13 4.2 3D打印14 4.3基于云的CNC加工中心操作15 4.4电气监控系统（安装，操作和SCADA可视化）16 5。定制的技术培训计划，达卡BITAC。5.1热处理17 5.2 CNC车床操作和练习18 5.3 CNC铣削操作和练习19 5.4 CNC加工中心操作和练习20 5.5 Die Sink EDM＆Wire Cutm＆电线剪切EDM操作和练习21 5.6塑料技术22 5.7自动CAD（2d＆3d）23 5d）23 5.8固体工作短期技术培训计划（常规），达卡BITAC。25 6.1可编程逻辑控制器（PLC）25 6.2锅炉操作和维护26 7。7.1-7.12行业竞争力与创新计划（SICIP），达卡，达卡。27-38 8。40-41 10。428.1-8.4资产项目39 9.9.1- 9.5自雇和贫困缓解（SEPA），第2阶段，BITAC。10.1-10.3技术培训计划，刻板图。
人工智能（AI）和机器学习（ML）培训教学大纲
该教学大纲旨在为参与者提供对人工智能（AI）和机器学习（ML）概念的全面理解，涵盖了理论基础和实际应用。参与者将获得流行的AI/ML库和框架的动手经验，从而使他们能够为各种现实世界中的问题构建和部署AI和ML解决方案。
无培训预处理的模型合并-CVF Open Access
最近，模型合并技术已浮出水面，作为将多个单元模型组合为单个多泰模型组合的解决方案。但是，该领域的先前努力需要进行其他培训或细调过程，或者要求模型具有相同的预先训练的初始化。在这项工作中，我们在W.R.T.先前的工作中确定了一个缺点。单位相似性在重量空间和激活空间中的不一致性。为了解决这种不一致，我们提出了一个创新的模型合并框架，该模型是在双空间约束（MUDSC）下合并的。具体而言，我们主张探索位于双重空间中统一高相似性的区域中的置换矩阵，而不是仅仅使单个空间的目标最大化，这是通过激活和重量相似性矩阵的线性组合实现的。为了提高可用性，我们还对群体结构进行了对企业的适应，包括多头关注和群体标准化。全面的实验比较表明，MUDSC可以很明显地提高具有各种任务组合和体系结构的合并模型的性能。此外，多任务损失景观中合并模型的可视化表明，MUDSC使合并的模型能够驻留在重叠段中，其中每个任务都有统一的较低损失。我们的代码可在https://github.com/zju-vipa/training_free_model_merging上公开获取。
一般产品碳足迹（PCF）培训 - 第1部分
“可持续性对于我们未来的竞争力以及我们公司的成功至关重要。我们不再将可持续性视为“软技能”，而是核心能力。这就是为什么在2020年，我们明显将气候中立作为我们的公司管理和战略中的关键绩效指标。这样，我们清楚地强调了实现这些雄心勃勃的目标并随时跟进进步的承诺。”萨宾·贾斯库拉（Sabine Jaskula），管理委员会成员，负责可持续性。ZF整个供应链的脱碳至关重要。培训目标
ILIFU在线培训 - 高级＃2-资源分配
- 避免浪费资源（分配但未使用） - 增加资源可用性 - 允许其他用户的工作运行 - 提高Slurm Scheduler的效率 - 减少工作等待时间 - 更好的FairShare优先级，以便将来提交工作。
