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高性能多模式数字LLC 控制器
I HV1 (1mA) 。当 V CC 大于 V CC_SCP1 后，高压电流源的 充电电流为 I HV2 (55mA) ， V CC 电压会迅速上升。当 V CC 电压 超过 V CC_ON(18.5V) 时，高压启动电流源关闭。同 时， UVLO 置高有效， IC 内部电路开始工作，系统开 始检测输入是否超过 Brown-in 阈值 V BI ，如果没有超 过，则 V CC 电压在 V CC_ON （ 18.5V ） 和 V CC_OFF （ 12.5V ） 之间来回充放电；如果检测到输入超过 V BI ，则开启高 压启动电流源，直到 V CC 电压达到 V CC_SYSON （ 21V ） ， IC 开始输出驱动。
带高压启动的自适应多模式PWM 控制器
当 HV 脚施加大于 40V 的电压时，内部高压电流源 对 V CC 脚外接的电容充电。为防止 V CC 在启动过程中短 路引起的功率损耗而使 IC 过热损坏，当 V CC 电压低于 1V 时，高压电流源的充电电流被限制为 I HV1 （ 1mA ）。 当 V CC 大于 1V 后，高压电流源的充电电流变为 4mA_min ， V CC 电压会迅速上升。当 V CC 超过启动水平 V CC_ON 时，高压启动电流源关闭。同时， UVLO 置高有 效， IC 内部电路开始工作。
通过多模式AI
行业领导者在多模式AI中的竞争既快速，又是愤怒，这证明了硬件和软件中尖端技术的快速发展。这始于2023年3月OpenAI的GPT-4推出，随后迅速发行了Google的Gemini版本和Microsoft的Llava13b，这是一种大型视觉模型，于2023年10月发布，以及Claude 3，并于2023年12月首次亮相。在2024年2月，Openai推出了Sora，专门研究文本到视频的一代，标志着这一充满活力的景观中的另一个里程碑。和2024年3月17日，X.AI发布了Grok-1，这是314B令牌Moe模型。随着每个发行版，我们预计技术巨头之间的竞争会加剧。因此，主队必须准备捍卫我们国家的国土安全部。
多模式生成AI：多模式LLM，扩散和超越
摘要 - 大型模式生成AI在学术界和行业中都受到了越来越多的关注。尤其是，两个主要的技术家族是：i）多模式大语言模型（MLLM），例如GPT-4V，它显示出具有多模式理解的不断增强的能力； ii）诸如Sora之类的扩散模型表现出显着的多模式力量，尤其是在视觉产生方面。因此，出现了一个自然的问题：是否有可能同时拥有一个统一的模型来理解和产生？为了回答这个问题，在本文中，我们首先提供了MLLM和扩散模型的详细审查，包括其概率建模程序，多模式体系结构设计以及对图像/视频大型语言模型以及文本到图像到图像/视频/视频的高级应用程序。然后，我们讨论了统一模型的两个重要问题：i）统一模型是否应采用自动回归或扩散概率建模，ii）ii）ii）该模型是否应利用密集的体系结构或专家（MOE）架构的混合来更好地支持生成和理解，这是两个目标。我们进一步提供了建立统一模型并分析其潜在优势和缺点的几种可能策略。我们还总结了现有的大规模多模式数据集，以便将来更好地预测模型。为了结束本文，我们提出了几个挑战的未来方向，我们认为这可以为多态生成AI的持续发展做出贡献。
多模式扩散变压器：从多模式目标学习多功能行为
摘要 - 这项工作介绍了多模式扩散变压器（MDT），这是一种新颖的扩散策略框架，它擅长从多模式目标规范中学习多功能行为，而语言注释很少。MDT利用基于扩散的多模式变压器主链和两个自我监督的辅助目标来掌握基于多模式目标的长马操纵任务。绝大多数模仿学习方法仅从个人目标方式中学习，例如语言或目标图像。但是，现有的大规模模仿学习数据集仅以语言注释为部分标记，这禁止当前的方法从这些数据集中学习语言条件行为。MDT通过引入潜在的目标状态表示来解决这一挑战，该状态表示同时接受多模式目标指令进行培训。此状态表示将基于图像和语言的目标嵌入对齐，并编码足够的信息以预测未来状态。该表示是通过两个自制的辅助目标来训练的，从而增强了提出的变压器主链的性能。MDT在具有挑战性的Calvin和Libero基准提供的164项任务上显示出出色的表现，其中包括包含不到2％语言注释的Libero版本。此外，MDT还建立了关于加尔文操纵挑战的新记录，证明了对先前最新的最新方法的绝对性能提高了15％，该方法需要大规模预处理并包含10倍更多可学习的参数。MDT显示了其在模拟和现实世界环境中稀疏注释的数据中求解长马的能力。演示和代码可在https://intuitive-robots.github.io/mdt policy/。
多模式用户界面上的日记
摘要：视觉材料是一种广泛用于刺激创造力的工具。本文探讨了视觉刺激支持新手与多模式数字音乐界面的创造性参与的潜力。对24名参与者进行了一项实证研究，以比较图形分数的抽象和文字形式对新手创造性参与的影响，以及是否了解或未了解该分数中符号的含义对创意参与都有任何影响。结果表明，当没有了解参与者的设计时，抽象的视觉刺激可以为创造性参与提供有效的脚手架。发现提供有关视觉刺激的信息既具有优势又具有缺点，这在很大程度上取决于刺激的视觉风格。被告知字面视觉刺激的含义有助于参与者做出解释和获得灵感，同时获得有关抽象刺激的信息导致沮丧。定性数据表明，两种形式的视觉刺激都支持创意参与度，但在创作过程的不同阶段，并且提出了描述性模型来解释这一点。这些发现突出了视觉刺激在音乐制作过程中支持创造性参与的好处 - 一个多模式互动域通常涉及几乎没有视觉活动或没有视觉活动。
多模式话语分析和电子设备
交流本质上是多模式的。近几十年来，对该主题的研究兴趣呈指数增长，尤其是从多模式话语分析（MDA）的角度来看。在学术环境中，几项研究研究了讲师的言语和非语言特征的组合，但不一定与隐含的演讲一部分有关。我们认为，教学涉及将知识与情感以及或多或少有意识地传播给学生。这甚至可能在英语媒介教学（EMI）设置中更相关，因为英语不是讲师的主要语言。因此，我们的主要目的是从MDA的角度分析EMI教学实践的示例，但添加电子设备（一种脑电图）可以帮助我们以不同的方式改进和/或补充分析：增加客观的支持并处理情绪，可以在交付班级时传播。结果表明，这种观察和技术的组合可以潜在地丰富传统的MDA研究的结果。
农村多模式计划
许多农村社区和小镇正在改善步行，骑自行车，公共交通和出租车服务，以为非驾驶员提供流动性，改善公共健身和健康并支持经济发展。摘要多模式计划创建了社区，可以通过步行，骑自行车和公共交通工具到处走走。这为个人和社区提供了各种直接和间接的好处。本报告探讨了为什么以及如何在农村地区和小镇上实施更多的多模式规划。当前的趋势正在增加对农村社区非自动旅行选择的需求，包括人口老龄化，贫困越来越大，健康和安全问题不断增长以及不断增长的旅游业。各种策略可以帮助农村社区改善和连接步行，骑自行车，公共交通，包括创新的设施和服务以及智能增长发展政策。本报告中描述的新计划资源可以帮助农村社区和小城镇制定综合的多模式计划和计划。