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  • 2024-08-30大规模预训练语言模型的参数高效微调
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  • 2024-08-28java.util.UUID
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    ABSTRACTSurrogateSafetyMeasures(SSM)areimportantforsafetyperformanceevaluation,since crashesarerareeventsandhistoricalcrashdatadoesnotcapturenearcrashesthatarealsocriticalforimprovingsafety.Thispaper focusesonSSMandthei
  • 2024-08-26MIXLORA: Enhancing Large Language Models Fine-Tuning with LoRA-based Mixture of Experts
    本文是LLM系列文章,针对《MIXLORA:EnhancingLargeLanguageModelsFine-TuningwithLoRA-basedMixtureofExperts》的翻译。MIXLORA:通过基于LoRA的专家混合来增强大型语言模型的微调摘要1引言2相关工作3MIXLORA4实验5结论摘要微调大型语言模型(LLM)
  • 2024-08-25【论文阅读】TBA Faster Large Language Model Training Using SSD Based Activation Offloading
    摘要GPU内存容量的增长速度跟不上大型语言模型(llm)的增长速度,阻碍了模型的训练过程。特别是,激活——在前向传播过程中产生的中间张量,并在后向传播中重用——主导着GPU内存的使用。为了应对这一挑战,我们建议TBA将激活有效地卸载到高容量NVMessd上。这种方法通过自适应地将数据传
  • 2024-08-23读论文《Behavior Pattern Mining-based Multi-Behavior Recommendation》
    论文地址:arxiv.org/pdf/2408.12152v1项目地址:GitHub-rookitkitlee/BPMR基于行为模式挖掘的多行为推荐:论文提出了一种新颖的多行为推荐算法(BPMR),旨在通过分析用户和项目之间的复杂交互模式来提高推荐系统的有效性。这种方法特别关注于用户除了购买之外的其他行为,例如页面浏览
  • 2024-08-22多模态学习之论文阅读:《Systematic comparison of deep-learning based fusion strategies for multi-modal ultrasoun
    《Systematiccomparisonofdeep-learningbasedfusionstrategiesfor multi-modal ultrasoundindiagnosisof liver cancer》 -2024.10 NEUROCOMPUTING 影响因子7.9(一)多模态数据构成研究设计了“病变配对”方法来构建数据集,包括B模式超声、剪切波弹性成像(SWE)和
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  • 2024-08-20An 89TOPS/W and 16.3TOPS/mm2 All-Digital SRAM-Based Full-Precision Compute-In Memory Macro in 22nm f
    权重是4bit的CIM结构图:激活值是4bit的做法是:以MSB-first的方式串性送入,然后通过移位加计算不同数位的和累加器就是一个移位累加结构,其中具有对符号位的处理机制,这里是补码机制。如果符号位是0,直接原码做符号位拓展加进去,如果符号位是1,取反加1原码转成补码之后加进去。减少
  • 2024-08-171.ACS5.2 第一部分 基本特点介绍
    acs5.2研究报告v1.0第一部分acs5.x基本特点介绍为什么我们要使用acs5.x1.simple&powerfulrule-basedpolicymodel简单并且强大的基于规则的策略模型attribute-drivenmodelprovidesgreaterflexibilityinaddressingpolicyneeds属性驱动的模型提供更加灵活的策略au
  • 2024-08-15【公式推导】Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models 【论文精读】
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  • 2024-08-12京粉智能推广助手-LLM based Agent在联盟广告中的应用与落地
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    论文:Mobility-AwareCooperativeCachinginVehicularEdgeComputingBasedonAsynchronousFederatedandDRLJSTSP2022基于异步联邦和深度强化学习的车载边缘计算移动感知协同缓存一、Introductionbackground:随着车联网(IoV)和云计算(CloudComputing)的发展,缓存技术
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    《Multi-modalglobal-andlocal-featureinteractionwithattention-basedmechanismfordiagnosisofAlzheimer’sdisease》-2024.9本文提出了一种新的多模态学习框架,用于提高阿尔茨海默病(Alzheimer'sdisease,AD)的诊断准确性。该框架旨在通过结合临床表格数据和大脑
  • 2024-08-09如何使用Power BI的CALENDARAUTO()函数
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  • 2024-08-06Template-based MLIR Compiler
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  • 2024-08-05Python,volcengine-python-sdk,安装失败,提示which is required to install pyproject.toml-based projects等问题
    问题描述:我是安装截止20240804发布的最新版本,volcengine-python-sdk-1.0.94.tar.gz报错一报错最后提示:whichisrequiredtoinstallpyproject.toml-basedprojects...note:Thiserrororiginatesfromasubprocess,andislikelynotaproblemwithpip.ERROR:Fai
  • 2024-08-03Deep Learning-Based Multiclass Instance Segmentation for Dental Lesion Detection
    Abstract为此,我们提出了一种用于根尖周疾病检测的轻量级Mask-RCNN模型。该模型分为两部分构建:轻量级的改进MobileNet-v2骨干网和基于区域的网络(RPN),用于小数据集的根尖周疾病定位。为了测量所提出模型的有效性,轻量级的Mask-RCNN在包含五种不同类型根尖周围病变图像的自定义
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    此项目是由伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)的汪浩瀚教授主导,汇集了多名intern的共同努力而成。长久以来,这个跨学科的团队一直在前沿科技的浪潮中,致力于推动人工智能的革新,尤其关注于其如何更好地服务于人类社会。在这一宏伟的使命指引下,团队专注于解决两大核心问题:一是确保人工智能的
  • 2024-07-29论文阅读:BERT-Based Chinese Relation Extraction for Public Security
    模型框架包含一个BERT模型层(嵌入+编码+池化->得到句子的特征向量)、一个Dropout层(防止过拟合)。基于BERT的预训练模型BERT模型是通过注意力机制对训练集进行处理。然后,通过Embedding层和Encoder层加载预训练的词向量。最后,Pooling层使用BERT模型来训练两个句子。BERT嵌入层
  • 2024-07-28(8-6-05)优先级遍历(Priority-based Search)算法:基于tkinter的多算法路径规划程序(5)
    (7)函数breadth_first_search实现了广度优先搜索算法。它使用一个队列来存储待探索的节点,并通过迭代地从队列中取出节点来搜索路径。在搜索过程中,它会调用`add_neighbours`函数来添加节点的相邻节点,并在添加节点后继续搜索。当找到目标节点时,函数会停止搜索,并调用`paint`函数来