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视觉的元构基准
近年来，变形金刚[9]在各种计算机视觉任务[10]，[11]，[12]，[13]中表现出了不前期的成功。变压器的能力长期以来一直归因于其注意力模块。因此，已经提出了许多基于注意力的令牌混合器[4]，[5]，[14]，[15]，[16]，目的是为了增强视觉传输（VIT）[11]。尽管如此，一些工作[17]，[18]，[19]，[20]，[21]发现，通过用空间MLP [17]，[22]，[23]或傅立叶变换[18]等简单操作员更换变压器中的注意模块，结果模型仍然会产生令人鼓舞的性能。沿着这条线，[24]将变压器摘要为一种称为元构造器的通用体系结构，并假设是元构造者在实现竞争性能中起着至关重要的作用。To verify this hypothesis, [24] adopts embarrassingly simple operator, pooling, to be the token mixer, and discovers that PoolFormer effectively outperforms the delicate ResNet/ViT/MLP-like baselines [1], [2], [4], [11], [17], [22], [25], [26], which con- firms the significance of MetaFormer.
构建和操作特征
在当今使用的光敏设备中引入，光电倍增管（或PMT）是一种多功能设备，可提供超快速响应和极高的灵敏度。典型的光电倍增管构成的光电阴极（光电极），然后是fo-Cused电极，电子乘数和真空管中的电子集合（阳极），如图1。当光进入光电极时，光电极将光电子发射到真空中。然后，这些光电子由聚焦电极电压指向电子乘数，其中电子乘以次级射击过程。然后由阳极作为输出信号收集乘以的电子。与当前用于检测紫外线，可见的和近红色区域的其他光敏设备相比，由于次级发射乘积，光电倍增管具有极高的灵敏度和极低的噪声。光电倍增管还具有快速的回答和大型光敏区域的选择。本节描述了光电倍增管结构和基本操作特征的主要特征。
德国联邦国防军参谋音乐团
书面确认报名后，请在 6 月 10 日前提交相应比赛曲目的 5 份乐谱、简谱或说明（装订版）。 2025 至：德国联邦国防军军乐中心，Oberstabsfeldwebel Kempe，53109 波恩。建议：使用追踪功能发货！除“Essential Elements Volume 1”、“Best of Bläserklasse”和“Bläserklasse Live”中的表演曲目外
使用Chingubots构建和代码
Aikiro专为6-11岁的Aikiro设计，可帮助孩子使用各种框架模块和程序代码使用编码笔和卡片来定制机器人。使用这种简单的构建和编码课程，孩子们将通过易于理解的说明和插图来学习机器人工程的基础知识。
使用Chingubots构建和代码
uaro使用独特的建筑系统来帮助孩子们轻松地将自己的想象力转变为现实生活。专为4-8岁儿童而设计的儿童可以轻松地学习如何使用简单的编码系统来构建和编码机器人，以帮助发展儿童的计算思维。
利用脑电信号进行语音回忆中的单词识别
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威尔士2023-2028的噪音和音景计划
本文档的范围和目的噪声和音景计划2023-2028是威尔士关于声景的国家战略，这意味着在上下文中，一个人或人所感知或经历和/或理解的声音环境。威尔士人民可能听到的所有形式的空中声音都被认为是本文件的范围。并非所有控制威尔士空降噪声的政策杠杆都被放弃了。例如，军事活动，机场行动，工作场所噪音的监管，娱乐许可和产品安全标准是对英国政府保留的事项。但是，在军事活动和机场的耳罩中的主席和建设是一个权力下放的问题，围绕娱乐场所，卫生服务的运作（可以要求治疗患有职业或娱乐听力损害的患者）以及向公众提供健康建议的患者。我们尚未确定任何形式的机载噪声，这些噪音是为了影响下放的公共机构在影响结果中没有任何作用。尽管不受声景的技术定义的涵盖，但威尔士政府认为机载声音对陆地野生动植物，宠物和养殖动物的影响在本文件的范围内。但是，重点仅放在空气环境上。水下声音落在本文档范围之外。此策略必须包括评估和降低噪声污染水平的政策。在2023年12月4日之前。本文件旨在满足这两个法律要求。2023年3月20日介绍给塞内德（Seendd），环境（空气质量和音景）（威尔士）法案1将要求威尔士部长准备并发布一项策略，其中包含对威尔士音景评估和管理的政策。如果威尔士部长在法案获得皇家同意之前制定了这样的战略（希望在2024年），则该策略将被作为该法案根据该法案获得皇家同意的国家景观的国家战略。2006年《环境噪音（威尔士）条例》要求威尔士部长必须审查，如有必要，在我们以前的合并行动计划2中包含的现有环境噪声行动计划2，在采用后五年不得晚，即
AI-Lyricist：生成受约束的音乐和词汇
摘要 我们提出 AI-Lyricist：一个根据所需词汇和 MIDI 文件作为输入来生成新颖而有意义的歌词的系统。这项任务涉及多项挑战，包括自动识别旋律并从多声道音乐中提取音节模板、生成与输入音乐风格和音节对齐相匹配的创意歌词以及满足词汇约束。为了应对这些挑战，我们提出了一个自动歌词生成系统，该系统由四个模块组成：（1）音乐结构分析器，用于从给定的 MIDI 文件中获取音乐结构和音节模板，利用预期音节数的概念更好地识别旋律；（2）基于 SeqGAN 的歌词生成器，通过策略梯度进行多对抗训练优化，使用双鉴别器进行文本质量和音节对齐；（3）深度耦合的音乐歌词嵌入模型，将音乐和歌词投射到联合空间中，以便公平比较旋律和歌词约束；以及一个名为 (4) Polisher 的模块，通过对生成器应用掩码并替换要学习的单词来满足词汇约束。我们在超过 7,000 个音乐歌词对的数据集上训练了我们的模型，并通过主题、情感和流派方面的手动注释标签进行了增强。客观和主观评价均表明 AI-Lyricist 在所提出的任务上的表现优于最先进的技术。
