• 针对近邻威胁的新能力 • 通过地面和子弹药传感器自主攻击敌方车辆 • 权限区(ZOA)直径为 100 米 • 可抵抗主动防护系统、烟雾、热、射频遮蔽和机械突破 • 可回收和可重复使用 • 网络能力 • 远程控制 • 控制交接 • 三个可手动选择的持续时间/自毁计时器(4 小时、48 小时或 15 天) • 第一种美国陆军变体将于 30 财年投入使用 • 为友军提供行动自由的开关-开启-开启能力
在班级学习(CIL)方案中,由于阶级的偏见对当前任务的偏见引起的灾难性遗忘者长期以来一直引起了重大挑战。它主要由判别模型的特征引起。随着生成性多模式模型的日益普及,我们将探索用CIL生成的歧视模型代替歧视模型。,从歧视到生成模式过渡需要解决两个关键挑战。主要挑战在于将生成的文本信息转移到不同类别的分类中。在方面,它需要在生成框架内制定CIL的任务。为此,我们提出了一种新颖的生成性多模式模型(GMM)框架,用于类增量学习。我们的方法直接使用改编的生成模型为图像生成Labels。获得详细的文本后,我们使用文本编码器来阐述文本特征,并采用匹配的功能来确定最相似的标签与分类的标签。在传统的CIL设置中,我们在长期序列的任务方案中取得了更好的影响。under少数CIL设置,与所有当前最新方法相比,我们的精度至少提高了14%,而遗忘的遗忘明显较小。我们的代码可在https://github.com/doubleclass/gmm上找到。
自动语音识别 (ASR) 系统功能越来越强大,越来越准确,但数量也越来越多,目前已有多种服务可供选择(例如 Google、IBM 和 Microsoft)。目前,此类系统最严格的标准是在对话式 AI 技术中使用和为对话式 AI 技术而制定的。这些系统有望实时逐步运行,响应迅速、稳定,并且对对话式语音中普遍存在但又特殊的特征(例如不流畅和重叠)具有鲁棒性。在本文中,我们将使用根据这些标准设计的指标和实验来评估其中最受欢迎的系统。我们还评估了相同系统的说话人分类 (SD) 功能,这对于旨在处理多方交互的对话系统尤为重要。我们发现,Microsoft 拥有领先的增量式 ASR 系统,该系统可以保留不流畅的材料,而 IBM 除了对语音重叠最鲁棒的 ASR 之外,还拥有领先的增量式 SD 系统。Google 在两者之间取得了平衡,但这些系统都不适合实时可靠地处理自然自发对话。
摘要:本文在存在以快速充电条件为特征的电池循环专题文件的情况下,基于高电流增量的功能提出了电池老化模型。尤其是,提出了增量容量图下的主要峰面积作为容量指标。分析了丰田研究所的数据集。电池的循环数据以恒定电流的各种单或双步快速电荷为特征,以达到电池充电状态的80%;剩余的充电过程由1C电荷执行。根据电池的不同,将线性或对数模型确定为最适合表示容量 - 峰面积关系的最佳方法。通过对电池组的拟合结果进行推断分析来评估所提出模型的概括能力。最后,我们通过采用交叉验证方法评估了模型的预测性能。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。它是制作
下一代对话式 AI 系统需要:(1)逐步处理语言,逐个标记,以提高响应速度,并能够处理对话现象,例如暂停、重新开始和自我更正;(2)逐步推理,允许建立超出所说内容的意义;(3)透明且可控,允许设计人员和系统本身轻松确定特定行为的原因并针对特定用户组或领域进行定制。在这篇短文中,我们介绍了正在进行的初步工作,将动态语法(DS) - 一种增量语义语法框架 - 与资源描述框架(RDF)相结合。这为创建增量语义解析器铺平了道路,该解析器在话语展开时逐步输出语义 RDF 图。我们还概述了如何通过 RDF 将解析器与增量推理引擎集成。我们认为,这种 DS - RDF 混合体满足了上面列出的要求,产生了可用于构建响应式、实时、可解释的会话式 AI 的语义基础设施,可以针对特定用户群体(例如痴呆症患者)快速定制。
后印本:Jesús S. García-Salinas、Alejandro A. Torres-García、Carlos A. Reyes-Garćia、Luis Villaseñor-Pineda,基于 EEG 的想象语音识别的受试者内类别增量深度学习方法,生物医学信号处理与控制,第 81 卷 (2023),104433,DOI:10.1016/j.bspc.2022.104433
在本文中,我们提出了从机器学习管道中逐步收获并查询任意元数据的技术,而不会破坏敏捷实践。我们将方法集中在开发人员偏爱的技术上,用于生成元数据 - 日志语句 - 利用日志记录创建上下文的事实。我们展示了视觉记录[8]如何允许在事后添加和执行此类陈述,而无需开发人员远见。可以查询不完整元数据的关系视图,以在多个版本的工作!OWS中动态实现新的元数据,并按需按需。这是以“以后的元数据”样式完成的,o”敏捷开发的关键道路。我们在称为FlordB的系统中意识到了这些想法,并演示了数据上下文框架如何涵盖一系列临时元数据以及定制功能商店和模型存储库今天处理的特殊情况。通过使用情况(包括ML和人类反馈),我们说明了组件技术如何融合以解决敏捷性和纪律之间的经典软件工程交易。
14 98.53 10.89 110.94 11.976.65 2.976.65 2.99 2.99 2.996.65.25776.977 125.07 127.73 127.258 2.52 2.75 2.5.15 5.5.15 5.5.15 5.57.60 8,66.95 13.65 13,65 13,65 139.53 2.56 2.78 2.82 2.90 988 11.65.6.958.4.95 17,25 11.3.35.637.63.63.63.32 3.06 3.06 3.24 3.28 3.28 3.26 3.26 3.26 3.31 div> div>14 98.53 10.89 110.94 11.976.65 2.976.65 2.99 2.99 2.996.65.25776.977 125.07 127.73 127.258 2.52 2.75 2.5.15 5.5.15 5.5.15 5.57.60 8,66.95 13.65 13,65 13,65 139.53 2.56 2.78 2.82 2.90 988 11.65.6.958.4.95 17,25 11.3.35.637.63.63.63.32 3.06 3.06 3.24 3.28 3.28 3.26 3.26 3.26 3.31 div> div>
茶园生态系统作为碳池具有重要功能。阐明茶园中碳汇的空间和时间模式,并分析茶园中碳汇的驱动因子,以了解茶园中碳汇的特征,并扩大茶园中碳汇的方式。在这项研究中,我们从2010年至2022年选择了福建省福建省的九个县级城市的数据,并借用了标准偏差椭圆和趋势表面分析方法来阐明碳汇的空间和时间进化,并与地理探测器模型相结合。结果表明:(1)在2010年至2022年期间,福建省茶园的总碳汇率增加了133.12×10 5 mg,显示出持续的增长趋势;在空间分布方面,研究区域中茶园碳汇的强度表明,从西南到东北的迁移和浓度的逐渐和当前趋势。(2)构建茶园中碳汇的评估指数系统,分为社会,生活,工业和人口因素以及其他四个类别的八个指标。(3)茶园碳汇的单因素驱动器表明,它主要受工业规模,人口密度和工业结构的影响,Q值超过0.5。(4)驾驶员的相互作用表明,城乡差异和工业规模具有最高的相互作用效果,Q值达到0.9698。这项研究提供了决策援助,从而扩大了茶园中茶园中增加碳汇的数量的方式,这些角度阐明了对茶园水槽的空间和时间异质性的影响,并揭示了驱动因素。