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lanvikd：以自我为中心动作识别的跨模式语言知识蒸馏
通过分析以自我为中心的视频的分析，抽象理解人类行动是智能代理人的理想能力，并且是一个最近越来越受欢迎的研究领域。到目前为止，大多数以自我为中心的（视频）动作识别（EAR）的方法，即，根据预定义的自然语言描述（动作）对给定的视频剪辑进行分类的任务，代表目标动作类（标签）使用一个hot编码，从而忽略了某些动作之间的任何关系或相似性。这项工作的目标是通过利用预先训练的语言模型中编码的先前存在的知识来增强视觉模型的概括能力。具体来说，我们提出了一个语言知识蒸馏框架，以将预训练的语言模型对动作（文本中表达）的知识（在文本中表达）提高到视觉模型。我们不使用标签的单热编码表示，而是将所有动作类别（由语言模型构成）的概率分布作为教学信号。我们的实验表明，我们的框架根据Epic-Kitchens，Something of Something V2等基准获得了EAR的性能和泛化能力。
量子电路切割模式
量子计算有可能为传统计算机无法解决的复杂问题提供更快、更精确的解决方案。然而，目前量子设备的量子比特数量有限，错误率高，限制了可以成功执行的计算规模。解决这一问题的一种方法是量子电路切割，它将量子计算划分为多个可在现有量子设备上执行的较小部分，并以经典方式组合它们的结果以获得原始计算的结果。即使量子设备成熟，由于现有计算基础设施中增加了量子比特数量有限的量子设备，电路切割的重要性甚至可能增加。然而，目前缺乏对当前电路切割技术的全面比较，更不用说为量子软件工程师提供应用这些技术的抽象指导了。此外，为了促进合作，量子软件工程师需要对电路切割有共同的理解。在这项工作中，我们介绍了三种专注于量子电路切割的模式，这些模式描述了经过验证的解决方案策略，这是提供抽象指导和促进该领域共同理解的第一步。这些模式被集成到现有的量子计算模式语言中，从而支持量子软件工程师对量子电路切割的理解和应用，并促进其实际实现。
D2.8.II.1 高程数据规范 – 技术指南
前言 如何阅读本文件？本文件使用自然和概念模式语言描述了由高程专题工作组 (TWG) 开发的“INSPIRE 高程数据规范 - 技术指南”版本 3.0。数据规范基于用于所有数据规范的通用模板 1，该模板已使用附件 I、II 和 III 数据规范的开发经验进行了协调。本文件为实施 INSPIRE 指令空间数据集和服务实施规则中规定的条款提供了指导方针。它还包括其他要求和建议，虽然这些要求和建议未包含在实施规则中，但与保证或提高数据互操作性有关。两个执行摘要简要概述了 INSPIRE 数据规范过程的总体情况，特别是高程数据规范的内容。我们强烈建议管理人员、决策者以及所有不熟悉 INSPIRE 流程和/或信息建模的人员首先阅读这些执行摘要。UML 图（第 5 章）提供了一种快速查看规范的主要元素及其关系的方法。空间对象类型、属性和关系的定义包含在要素目录中（也在第 5 章中）。具有主题专业知识但不熟悉 UML 的人可以完全理解专注于要素目录的数据模型的内容。用户可能还会发现要素目录特别有用，可以检查它是否包含他们运行的应用程序所需的数据。预计技术细节将成为那些负责在高程领域实施 INSPIRE 的组织的主要兴趣所在，同时也是其他利益相关者和空间数据基础设施用户的主要兴趣所在。技术条款和底层概念通常通过示例来说明。较小的示例在规范文本内，而较长的解释性示例和选定用例的描述则附在附件中。为了将 INSPIRE 空间数据主题与空间对象类型区分开来，INSPIRE 空间数据主题以斜体表示。