这些审稿和反驳被细致地分解成单个句子，并被三层注释标记，包括审稿方面和极性、审稿与反驳之间的链接，以及反驳行动的直接注释。...研究团队测试了不同的模型，包括通用模型和针对同行评审领域的专门模型，如BERT、RoBERTa和SciBERT。...结果 从下表可以看出，大多数领域专门化模型的表现优于它们的非专门化对应模型。 SciBERTds_all 在所有方面都有最高的皮尔逊相关系数，然而，BERTds_neg 在排名分数方面表现最佳。...有趣的是，所有模型都表现出非常陡峭的学习曲线，在仅看到一个例子时，根据大多数指标，性能大致翻了一番。 在zero shot和one shot设置中，BART在所有方面表现出色。...研究团队认为这与典型反驳的有限多样性有关，以及他们决定在典型反驳层次上进行的训练-测试分割——任务是生成模板，并对这些模板进行概括。
近日，来自 Mila、哈佛大学等机构的研究者提出一种新型循环架构——循环独立机。它具备专门化特性，可以大幅提升模型在大量不同任务上的泛化性能。 ?...dynamics），仅通过注意力瓶颈进行稀疏通信。...你可以假设，如果大脑能够解决单个独立同分布任务以外的多个问题，那么学习可被灵活重用、合成和修改的独立机制进而学得模块化结构，无疑是一种经济实惠的方式。...研究者将这些子系统称作循环独立机（RIM），每个 RIM 具备不同的函数，这些函数基于数据自动学得。RIM k 在时间步 t 的状态为 h_(t,k)，其中 t = 1, . . . , T。...这种专门化和模块化特性不仅具备计算和统计优势，还可以阻止单个 RIM 主导及建模复杂的合成机制。研究者期望，相比于训练一个大型同质神经网络，RIM 能够带来更稳健的系统。
而且，Psyco 编译中的“专门的”内容不仅仅是对 Python 字节码的选择，Psyco 也要对执行上下文中已知的变量值进行专门化。...基本上，其全部内容就是告诉 Psyco 模块哪个函数／方法要“专门化”。任何 Python 函数和类本身的代码都不需进行更改。 有几种方法可以指定 Psyco 应该做什么。...我只添加了 psyco.bind(main) 这一行，而不是添加一个总的 psyco.jit() 调用，因为 main() 函数确实要循环多次（但是仅利用了最少的整数运算）。...与您可能假设的情况相反，即时优化不在创建实例时或方法运行时发生，而是在定义类的作用域内发生。另外，绑定派生类不会专门化其从其它地方继承的方法。...目前开发工作已经停止，由 PyPy 所接替，同时 PyPy 也提供针对 64位元 系统的支持。
作为一门异常受欢迎的编程语言，Python的优点有很多，比如：易于学习、用途广泛、有成千上万个用于数据科学的有用的库。但同时，Python一直被诟病的就是它运行速度太慢。...在PEP 659中详述的关键方法是：“专门化的、自适应的解释器，但它在一个非常小的区域内积极地专门化代码，并能够迅速和低成本地适应错误的专门化。”...如上所述，虚拟机的优化是 "昂贵的"，往往需要很长的 "预热 "时间。为了避免这种时间开销，虚拟机应该推测“即使在一个函数执行几次后，专门化也是合理的”。...这应该会产生一个更快的CPython解释器，它可以在程序执行过程中跟踪单个字节码。据Python软件基金会（PSF）称，新解释器的工作几乎已经完成，但仍需要完成循环和二进制操作的动态专门化。...Anaconda在加速Python方面较早的努力之一是Numba项目，这是一个基于LLVM的CPython JIT编译器，它可以加速在CPU或GPU上运行的Python数值函数，但不能优化整个程序，也不能解决更广泛的
” 作为一门异常受欢迎的编程语言，Python 的优点有很多，比如：易于学习、用途广泛、有成千上万个用于数据科学的有用的库。但同时，Python 一直被诟病的就是它运行速度太慢。...在 PEP 659 中详述的关键方法是：“专门化的、自适应的解释器，但它在一个非常小的区域内积极地专门化代码，并能够迅速和低成本地适应错误的专门化。”...如上所述，虚拟机的优化是 "昂贵的"，往往需要很长的 "预热 "时间。为了避免这种时间开销，虚拟机应该推测“即使在一个函数执行几次后，专门化也是合理的”。...这应该会产生一个更快的 CPython 解释器，它可以在程序执行过程中跟踪单个字节码。据 Python 软件基金会（PSF）称，新解释器的工作几乎已经完成，但仍需要完成循环和二进制操作的动态专门化。...Anaconda 在加速 Python 方面较早的努力之一是 Numba 项目，这是一个基于 LLVM 的 CPython JIT 编译器，它可以加速在 CPU 或 GPU 上运行的 Python 数值函数
新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】FoundationPose模型使用RGBD图像对新颖物体进行姿态估计和跟踪，支持基于模型和无模型设置，在多个公共数据集上大幅优于针对每个任务专门化的现有方法...在涉及挑战性场景和物体的多个公共数据集上进行了广泛评估，结果表明该方法在性能上大幅优于现有的针对每个任务专门化的方法。 此外，尽管减少了假设，该模型也达到了与实例级方法相当的结果。...主要贡献 在本文中，研究人员提出了一个统一的框架，称为FoundationPose，在基于模型和无模型设置下，使用RGBD图像对新颖物体进行姿态估计和跟踪，该方法优于现有专门针对这四项任务中的每一项的最先进方法...新颖的基于Transformer的网络架构设计和对比学习公式在仅使用合成数据进行训练时实现了强大的泛化能力； 4. 在多个公共数据集上大幅优于针对每个任务专门化的现有方法。...首先使用单个共享的CNN编码器从两个RGBD输入分支中提取特征图。特征图被级联起来，通过带有残差连接的CNN块进行处理，并通过位置嵌入进行分块化。
更准确地说，这些规则基于 C++ 编译器在寻找合适的部分模板特化时使用的 C++ 类模板部分特化匹配规则。这意味着匹配是从可用的最专业的通用类型映射类型集中选择的。...考虑的两个方面首先是默认类型映射及其与部分模板专业化的相似性，其次是非默认类型映射及其与完整模板专业化的相似性。 对于默认 (SWIGTYPE) 类型映射，规则受 C++ 类模板部分特化的启发。...考虑一个与早期部分专门化模板非常相似的例子，但这次有一个完全专门化的模板： C++template struct Y { void a(); };template...然而，它并不总是正确的，例如当 $1 在一些注释掉的代码中时。 11.9 多参数类型映射 到目前为止，所提供的类型图都集中在处理单个值的问题上。例如，在函数调用中将单个输入对象转换为单个参数。...这种行为允许你做两件事： • 您可以通过首先定义一些类型映射然后使用 %apply 合并其余部分来专门化复杂类型映射规则的部分。
也就是LLM需要按照不同的使用情况，针对数据集、用户、使用案例，甚至包括针对特定调用，生成完全不同的响应。 这通常是通过 3 种基本技术中的一种来实现的： 1....微调 正如实践者所知，与炒作相反（「在您的数据上训练的 GPT......！」），主要是使用上下文窗口填充和 RAG（而不是微调）来专门化 LLM 的响应。...成本 上下文窗口填充仅产生每个token的成本，而RAG产生每个token的成本，以及额外的固定LLM推理成本。...延迟 RAG通常是针对离线数据进行的，检索延迟以毫秒为单位，端到端延迟主要由LLM调用决定。...对于128k上下文，此固定成本为GPT-4上下文窗口的4%。 延迟 原则上，嵌入计算是高度可并行化的。因此，考虑到市场需求，未来的基础设施改进可能会将延迟降低到单个块嵌入的往返。
Meta 提出的单个多语言模型，首次超过最佳双语模型，赢得了著名的 WMT 竞赛。 机器翻译（MT）领域的最终目标是构建一个通用的翻译系统，以帮助用户获取信息并更好地相互联系。...更高效的基础架构 由于多语言模型自身就有竞逐容量的属性，因此它们必须在共享参数和不同语言的专门化之间取得平衡。按照比例扩展模型大小导致计算成本无法支撑。...具体来说，Meta 训练了稀疏门混合专家（Sparsely Gated Mixture-of-Expert）模型，每个 token 基于学习到的门函数馈入到 top-k 个专家前馈（FeedForward...因此，每个输入序列仅使用所有模型参数的一个子集。 具有混合专家层的 Transformer 编码器的扩展。...他们还证明了，对于高资源和低资源语言，单个多语言模型可以提供较双语模型更高的翻译质量，并且更易于针对「新闻文章翻译」等特定任务进行微调。
尽管概念上非常直观，但设计一个针对两种任务准确率都很高的单个网络非常困难，因为在两种任务上表现最好的方法都存在着许多差异。...尽管已经有研究者尝试统一语义分割和实例分割 [44, 1, 9]，但鉴于它们同时训练但基准测试各自独立的特性，目前为实现各自最佳性能所必需的专门化可能是不可避免的。...在 2017 年的 COCO Stuff Segmentation 挑战赛中，作者获得第一名时使用的是其模型的初始版本（仅语义分割分支）。...然而，当前针对这一联合任务的最佳方法使用的是各自独立的不同网络，这些网络进行实例分割和语义分割，但并不执行任何共享计算。在本文中，作者的目标是在架构层面统一这些方法，设计单个网络来解决两个任务。...表 1：使用 FPN 的语义分割。 ? 表 2：多任务训练：(a,b) 在单任务基线上增加一个语义分割分支并适当调整λs（加粗部分），能够略微改善实例分割的结果。
使用MNI152空间中的脑掩模来消除MRI和PET图像中的任何非脑体 单个主题的预处理流水线 ? 在进行下一步操作之前，要对数据集中的单个患者的所有MRI和PET图像执行该预处理。...所有MRI扫描被登记到第一扫描时间点，并且所得图像被平均以创建平均模板。N4校正扫描在被注册到MNI152模板之前被注册到这个空间。...每个核由在整个输入图像中共享的学习权重组成；并且，每个处理层可以有多个可训练的核，这允许内核专门化，同时仍然提供捕获每个层的变化的能力。在卷积层之后，通常具有最大池层。...(以单个MRI或PET体积作为输入，输出为“Healthy”或“AD”的二进制诊断标签，卷积层和前两个全连接层使用ReLU激活函数，最后一个全连接层使用softmax函数) CNN结构2 ?...(同时输入一个MRI和一个PET，该架构上下部分都是一个单独的架构1，只是在最后增加了一个128节点的全连接层，并且将核的数量由20减少到10，则是为了保持参数数量的一致) 实验结果 ?
Geometric Perception based Efficient Text Recognition 原文作者：P.N.Deelaka 内容提要 每个场景文本识别(STR)任务都由文本定位和文本识别两个突出的子任务组成...然而，在具有固定摄像机位置的实际应用中，如设备监视器读取、基于图像的数据输入和打印文档数据提取，底层数据往往是常规场景文本。...因此，在这些任务中，与定制的高效模型相比，使用通用的、庞大的模型在模型可部署性、数据隐私和模型可靠性方面存在显著的缺点。...因此，本文引入了基本概念、理论、实现和实验结果，开发了针对任务本身高度专门化的模型，在实现SOTA性能的同时，具有最小的模型权重、更短的推理时间和更高的模型可靠性。...我们介绍了一种新的深度学习架构(GeoTRNet)，训练它仅使用现有的几何特征来识别常规场景图像中的数字，模拟人类对文本识别的感知。
根据现有工具的使用经验，Tensorlang 的设计目标是解决以下需求： 用线性缩放使单个机器的本地 CPU 和 GPU 饱和的能力； 无缝扩展至机器集群； 将程序编译成可在主要操作系统和移动设备上快速运行的本地代码的能力...其运转的部分技巧在于允许异步评估表达式。尽管现有的 TensorFlow 软件包提供定义这些表达式的 API，但它们不提供高级别的语法工具链，或者高产的开发环境。...Tensorlang 具备适合当前机器学习中数据流计算的语法，支持模板、类型推断和符号微分。 为什么不直接将现有语言（如 Python）编译成 TensorFlow？...若用主流语言描述这种变换，可能我们需要使用复合函数并颠倒书写顺序为 h(g(f))，这种方式阻碍了人们用更自然的方式表达这种变换。而构建一种专门化的语法意味着我们能按照原来的转换关系图表达运算过程。...这一部分的语法仍然有小问题，但是这也是一种定义函数及其符号梯度的方法。
「保密需求」 支持对单个需求或需求树设置访问权限，满足公司内部团队在供应商合作、跨团队协作等场景下的保密需要。...更精细的权限体系，全方位保护机密信息 TAPD需求保密功能，让管理员能够对项目成员和机密需求进行更严密的管理，根据合作场景的需要，灵活设置保密体系，帮助团队减少泄密的风险： 权限更精细： 支持对单个需求.../需求树配置访问范围，保障项目内部信息安全； 信息更隔离： 可按用户组和单个用户控制保密范围，保密内容自动屏蔽保密范围外的用户； 配置更便捷： 可按需求模板设定保密范围，支持自定义需求模板的可见范围；...在进行外部合作时，可以设置特殊名单，仅开放部分需求的访问权限，满足外部合作中的保密需要。...针对于这种管理场景，就可以为机密需求设置可访问范围。针对不同敏感内容设置访问范围，精细管理敏感信息。
OpenAD，旨在评估3D对象检测模型在不同场景下的性能表现，并针对现有的开放世界感知模型和专门用于自动驾驶的模型进行了分析比较。...论文实验 本文主要介绍了针对自动驾驶领域的开放世界对象检测任务的实验研究。...而对于3D对象检测任务，则采用了中心距离和语义相似度相结合的多阈值平均法来进行计算。 在2D对象检测任务中，作者比较了多种2D开放世界方法、专门化方法以及融合方法的性能。...结果表明，当前的开放世界方法虽然具有良好的领域泛化能力和词汇表扩展能力，但在预测无关驾驶的对象或重复预测同一物体的不同部分时表现不佳。...相比之下，专门化方法在常见类别上的表现更出色，但缺乏领域泛化能力和词汇表扩展能力。因此，作者提出了融合方法，通过结合开放世界方法和专门化方法的优点，取得了更好的性能。
接下来介绍下如果在Freemaker中绑定数据4.3.1 绑定单个数据 我们在Model中绑定的是单个数据，怎么在ftl文件中绑定呢？...string("yyyy-MM-dd")} 图片4.3.2 单个数据处理 我们服务端绑定的单个数据，比如字符串或者数字，我们可能需要对这些数据做出调整...逻辑操作符仅仅在布尔值之间有效，若用在其他类型将会产生错误导致模板执行中止4.3.8 内置函数 内建函数就像FreeMarker在对象中添加的方法一样。...length()常用函数说明html显示标签内容，浏览器不渲染cap_first首字母大写upper_case转大写lower_case转小写size集合和数组的元素个数date仅日期部分，没有一天当中的时间部分...time仅一天当中的时间部分，没有日期部分datetime日期和时间都在更多内置函数见此:http://freemarker.foofun.cn/ref_builtins.html <
在对单个专家进行异步训练后，BTX 将其前馈参数汇集为专家混合（MoE）层中的专家，并对剩余参数求平均值，然后通过 MoE-finetuning 阶段学习token级路由。...通信成本：在分布式训练中，保持多个模型副本同步的通信成本是扩展训练的主要瓶颈。 同步训练的脆弱性：同步训练更容易受到硬件故障的影响，单个GPU故障可能导致整个训练停止。...Mixture-of-Experts（MoE）方法的局限性：MoE方法通过只激活一部分参数来减少LLMs的计算足迹，但MoE通常在完全同步的方式下训练，并且随着专家数量的增加，通信成本也会增加。...（BTM）方法以及专门化的模型（如CodeLlama 7B和Llemma 7B）。...计算分配比例的全面探索：论文中仅比较了BTX与两种特殊变体，未来工作可以全面探索专家训练与MoE训练之间的计算分配比例。 不同数据混合的MoE微调：论文没有尝试MoE微调使用不同数据混合的其他实验。
简单来说，就是将（部分）人类能读懂的高级编程语言代码，转换成CUDA等专为机器优化的代码。...这种翻译针对特定的运算符融合、快速本地内存、快速缩减和特定尺寸的JIT专门化进行优化。...Facebook在博客中表示，因为这一工作流不尝试拥有或优化内存管理，因此可以轻松高效地集成到任何ML框架和能调用C++函数的语言中。...不同于传统的编译器技术和库方法，多面编译让Tensor Comprehension能为每个新网络按需调度单个张量元素的计算。...在性能方面，Tensor Comprehension在部分案例中可以匹敌甚至超越集成了手动调节代码库的机器学习框架。这主要依靠让代码生成策略适应特定问题大小的能力。
针对不同的硬件平台：CPU/GPU/FPGA/TPU/NPU，ProxylessNAS实现了针对目标硬件CNN结构定制。...提出了一种基于梯度的二值化结构参数训练算法。最后，提出了两种处理不可微目标(如延迟)的技术，用于在目标硬件上专门化神经网络。...对单个权重进行二值化后，对整个路径进行二值化。...与可以使用损失函数的梯度优化的准确率不同，延迟这一指标是不可微的。在本节中，我们提出了两种算法来处理这种不可微分的目标。...通过将缩放因子λ2(>0)乘以控制精度和延迟之间的权衡，将网络的预期延迟合并到正常的损失函数中。最后的损失函数如上图所示(右)。
Zabbix登录 支持定制前端展示品牌logo 新增模板和集成 其它新功能和优化 01 BMS业务服务监控达到全新高度 优化Services部分，显示业务服务的状态和当前SLA级别 通过对现有Services...• 仅当N个子服务都处于X严重级别的问题状态时才更改状态 • 对处于问题状态下的子服务的权重进行分析并作出反应 • 仅当特定百分比的子服务处于问题状态时才作出反应 • 其它计算规则 用户还可以自定义和访问指定服务的...• 地理地图构件能在地图上显示主机和问题 • 数据表构件能创建有关主机指标状态的摘要视图 • 数据表构件的前N和后N函数能展示最高或最低的监控项值 • 单一监控项构件能展示单个指标的值 • 对现有矢量图的许多改进...，例如新的矢量图类型、引用单一监控项等 • SLA构件能显示特定业务服务的当前SLA 09 Zabbix性能优化 针对不同的Zabbix组件进行多项性能优化： • 提升链接模板时的性能 • 提升Zabbix...16 其它新功能和优化 更多改进功能（部分）： • 使用新聚合函数计数返回值或匹配监控项的数量-count和item_count函数 • 在未配置交换空间的情况下提升system.swap监控项行为 •
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