XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System微调
临床前和临床研究的全面综述
摘要 - 世界许多地区无法获得心脏病资源的访问促使基于心脏信号的自动诊断系统的发展。近年来，已经提出了广泛的监督学习模型，可以从心脏声音中最初诊断为心脏病。为了达到高精度，这种监督的学习模型通常需要大量标记的数据，这可能是昂贵的。在这方面，最近已经采用了自我监督的学习来减少对注释数据的过度依赖。wav2Vec 2.0是一种音频自我监督的学习模型，在各种与语音有关的任务中显示出令人鼓舞的结果。在本文中，我们对WAV2VEC 2.0进行了调整，以从心脏声音信号中进行杂音检测。为此，我们在Circor Digiscope Heart Sound数据集上进行了预训练和微调。结果证实了使用WAV2VEC 2.0模型进行心脏声音分类的可行性。该模型通过实现0.80的加权精度和0.70的UAR来显示出竞争性能，用于在保留测试集中进行杂音检测。为了研究微调数据大小对下游性能的影响，我们还对小规模的带注释数据进行了微调2VEC 2.0模型。结果证实，该模型对小型微调数据大小具有鲁棒性，因此可以减少我们对大型，带注释的心脏声音数据的依赖。索引术语 - 心脏声音，杂音检测，WAV2VEC 2.0，自我监督学习
硅芯CX1084微电子5A低压差...
CX1084 系列可调和固定电压调节器旨在提供 5A 输出电流，输入输出差压低至 1V。器件的压差在最大输出电流时保证最大为 1.5V，在较低负载电流时降低。片上微调可将参考电压调整至 1%。电流限制也经过微调，最大限度地减少过载条件下调节器和电源电路的应力。CX1084 器件与较旧的三端调节器引脚兼容，采用 3 引线 TO-220、2 引线 TO-252 封装以及 3 和 2 引线 TO-263（塑料 DD）封装。
掌握生成AI项目生命周期
4。内在学习（ICL）：V以自然语言格式将任务演示直接集成到提示中。这些演示是模型可以学习的示例。与传统的微调不同，ICL允许预先训练的大语言模型（LLMS）无需调整模型参数即可解决新任务。相反，该模型利用提示执行任务的提示中提供的示例。总而言之，ICL使LLM能力从自然语言提示中学习新任务，从而使其成为适应模型而无需进行大量微调的强大技术。
生成式人工智能的网络安全考虑因素
训练数据中毒 训练数据中毒是指恶意操纵 LLM 的训练数据或微调程序，从而引入漏洞、后门或偏见，这些漏洞、后门或偏见可能会破坏模型的安全性、有效性或道德规范。通过篡改训练数据或微调程序，攻击者可以注入微妙但有影响力的修改，从而破坏 LLM 的预期行为。这可能包括在训练数据中引入恶意模式、有偏见的信息或故意误导的示例，旨在歪曲模型的决策过程或损害其有效概括的能力。