随着解码步骤的数量增加,迭代非自回旋变压器的计算益处减小。作为一种补救措施,我们介绍了DI仍然是Untiple S Teps(Dims),这是一种简单而有效的蒸馏技术,以减少达到一定的翻译质量所需步骤的数量。截止的模型享有早期迭代的计算益处,同时从几个迭代步骤中保留了增强性。暗示着两个模型,即学生和老师。在多个解码步骤后,在老师通过缓慢移动的平均值跟随学生的同时,对学生进行了优化,以预测老师的输出。移动平均线使教师的知识更新,并提高了老师提供的标签的质量。在推断期间,学生用于翻译,并且不添加其他构成。我们验证了DIMS对在WMT'14 DE-EN的蒸馏和原始验证上获得7.8和12.9 BLEU点改进的各种模型的有效性。此工作的完整代码可在此处提供:https://github.com/ layer6ai-labs/dims。
昏暗。分钟。 nom。 最大 0.90 1.00 1.10 B 6.25 E1 5.60 5.70。分钟。nom。最大0.90 1.00 1.10 B 6.25 E1 5.60 5.70。0.90 1.00 1.10 B 6.25 E1 5.60 5.70。
3 天前 — 1889 年,一位名叫威尔·约翰逊的密苏里人定居于此。他占地 160 英亩,位于一片绿色草原上,只有一条东西走向的昏暗小路穿过。
昏暗。分钟。 nom。 最大 0.90 1.00 1.10 B 6.25 E1 5.60 5.70。分钟。nom。最大0.90 1.00 1.10 B 6.25 E1 5.60 5.70。0.90 1.00 1.10 B 6.25 E1 5.60 5.70。
昏暗。分钟。 nom。 最大 A 2.20 2.30 2.40 B 9.70 9.90 10.10 E1 7.80 E4 8.80 E5 9.20 E 1.20(BSC)分钟。nom。最大A 2.20 2.30 2.40 B 9.70 9.90 10.10 E1 7.80 E4 8.80 E5 9.20 E 1.20(BSC)
摘要这项研究是由社会在通过手语与言语障碍的人交流的挑战所激发的。尽管手语是对语音社区的重要交流手段,但公众中的许多人不了解手语,使个人之间的互动困难。本研究旨在通过实施计算机视觉技术来克服这些障碍,以通过Android应用将SIBI手语转化为文本。该研究方法涉及通过采访,文献研究和系统开发的数据收集。机器学习培训作为应用程序的后端使用CNN算法,该算法将以张紧型模型存储在tflite格式中。使用SIBI字母数据训练模型的结果的准确性约为81.48%。应用程序测试表明,在明亮的房间条件下,申请准确性达到81.48%,但在昏暗条件下降至76.92%,在户外80.77%的光线充足。该应用程序很难在弱光条件下识别手姿势。本研究的结论提供了建议,通过将数据首先处理成负面或为应用程序添加照明功能,以提高昏暗条件的准确性。希望该应用程序可以为那些难以通过SIBI手语与聋人交流的人们提供解决方案。Metode Penelitian Melibatkan Pengumpulan Data Melalui Wawancara Dan Studi文学,Serta Pengembangan Sistem Menggunakan Pendekatan敏捷。关键字:CNN算法,手语,SIBI,计算机视觉,Android摘要这项研究是由社区在与具有标志的个人交流的挑战所激发的。尽管手语是一种对说话社区社区很重要的交流手段,但公众中的许多人不了解手语,因此很难在个人之间进行互动。本研究旨在通过实施计算机视觉技术来克服这些障碍,以通过Android应用将SIBI手语转化为文本。使用CNN算法作为后端应用程序的机器倾斜训练将以.tflite格式存储为TensorFlow模型。使用SIBI字母数据数据的模型培训结果的准确性约为81.48%。应用程序测试表明,在明亮的房间条件下,申请准确性达到81.48%,但在昏暗条件下降至76.92%,在户外80.77%的光线充足。应用程序难以在弱光条件下识别手姿势。结论本研究通过将数据处理为负面或在应用程序中添加照明功能来提高昏暗条件的准确性。希望该应用程序可以为与SIBI手语沟通困难的人们提供解决方案。关键字:CNN算法,手语,SIBI,计算机视觉,Android
与灯具制造商联系,并要求灯具中使用的驾驶员设置。通常,他们将能够通过固定零件号/描述查找此信息。如果固定装置制造商不可用,或者无法提供驾驶员设置,则唯一的选择是测量驾驶员的输出电流和工作系统中的昏暗级别。测量应仅通过具有电气经验或基本培训的合格人员进行。访问相同的工作灯具(相同的零件号)进行测量(需要万用表)