以imx8为例在最底层硬件上，A核和M核通讯是靠硬件来进行的，称为MU，如图LinuxRPMsg是在virtioframework上实现的一个消息传递机制VirtIO是一个用来实现“虚拟IO”的通用框架，典型虚拟的pci，网卡，磁盘等虚拟设备，kvm等都使用了这个技术与virtio对应的还有一个virtio-ring，其实现了v

端到端（E2E）神经网络已成为多语言自动语音识别（ASR）的灵活且准确的模型。然而，随着支持的语言数量增加，尤其是像中文、日语、韩语（CJK）这样大字符集的语言，输出层的大小显著增长。这种扩展对计算资源、内存使用和资产大小产生了负面影响。在多语言系统中，这一挑战尤为严重，因为输出通常包

namespaceMultiBinarySearch{staticconstintMAX_QUERY=2e5+10;structQuery{intid,cnt;//分cnt组时，每组的大小最大有多大？容易知道分的组数越多，其最大的siz会变小。};intans[MAX_QUERY];intcheck(intM){intcnt=0;//实现这个根据

名称[VQ-GAN](TamingTransformersforHigh-ResolutionImageSynthesis)时间：CVPR2021oral21.06机构：HeidelbergCollaboratoryforImageProcessing,IWR,HeidelbergUniversity,GermanyTL;DRTransformer优势在于能较好地长距离建模sequence数据，而CNN优势是天生对局部

workinprocessGPT式的概述VQ-VAE(VectorQuantizedVariationalAutoEncoder)：VQ-VAE是VAE的一种变体，它结合了VQ和VAE的思想。在VQ-VAE中，编码器的输出不再是连续的潜在表示，而是离散的符号，这些符号是通过VQ过程从代码本中选出的。这样做的好处是，VQ-VAE可以更好地处

SELECT火FROM(SELECTOf2.SPATH,vdf.FILENAME,vate.RSYS_ID,of2.DUPTIME,vate.RBUS-REO_ID,Vs.SNAME,of2.idoctype,vdf.FILEID,vg.scoDE,ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYof2.doctype,vs.iidRDERBYof2.DUPTIMEdesc)nFROMVRM_ANALYSISTASKvatLEFTJOINVRM_ANALYSI

推荐论文： https://arxiv.org/abs/2211.13745 论文摘要：本文研究了设备边缘协同推理系统中CNN推理的计算卸载。受新兴语义通信范式的启发，我们提出了一种新颖的基于自动编码器的CNN架构（AECNN），用于在终端设备上进行有效的特征提取。我们基于CNN中的通道注意方法设计了一个特征压缩

推荐论文： https://arxiv.org/abs/2211.13745论文摘要：本文研究了设备边缘协同推理系统中CNN推理的计算卸载。受新兴语义通信范式的启发，我们提出了一种新颖的基于自动编码器的CNN架构（AECNN），用于在终端设备上进行有效的特征提取。我们基于CNN中的通道注意方法设计了一个特征压缩