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利用双重深度神经网络推进 PM2.5 运营预测 (D-DNet)
提出了一种双重深度神经网络（D-DNet）预测与数据同化系统，能够高效整合实时观测，确保可靠的运营预测。D-DNet 在 PM2.5 和 AOD550 的全球运营预测方面表现优秀，在 2019 年整年内保持一致的准确性，并比 Coperni
PDF2 days ago
双层次犹豫模糊语言词组的顺序三方群体决策
从粒计算的角度构建了一个新颖的多级连续三态决策组协作决策方法，针对复杂、不确定性的群体决策问题进行了分析和改进，提出了一种高效的信息融合方法，并定义了决策层次的信息提取 / 汇总的概念，利用邻域理论、比较关系和遗憾理论重建了条件概率和相对损
PDF2 days ago
LOOK-M: KV 缓存中的一次查找优化，用于高效的多模态长上下文推理
LOOK-M 是一个节省多模态 KV 缓存大小的创新方法，其通过优化文本和图像特征的交互作用，使用新的文本优先方法来压缩 KV 缓存，以及使用 KV 对的合并来缓解图像上下文信息的退化，实现了高效的解码速度和在各种多模态长上下文任务中保持或
PDF3 days ago
极限学习机理论框架的关键分析
尽管极限学习机在许多应用中取得了成功，但我们发现其基本原理缺乏严格的数学证明。具体而言，我们推翻了两个主要陈述的证明，并创建了一个数据集来提供 ELM 学习算法的反例，并解释其设计，这引发了许多这样的反例。最后，我们提供了基础的替代陈述，以
PDF4 days ago
利用段落嵌入提高大型语言模型的高效排序
这篇论文介绍了一种名为 PE-Rank 的方法，它利用单个段落嵌入作为有效的上下文压缩，以提高大型语言模型在段落排名中的效率。通过将每个段落视为特殊标记，将段落嵌入直接输入到语言模型中，从而减少输入长度。此外，还介绍了一种动态约束解码空间的
PDF8 days ago
FC3DNet：一种用于高效去模糊的全连接编码 - 解码器
通过提出一种全连接的编码器 - 解码器基于深度网络（FC3DNet）的去莫尔网络以平衡网络速度和结果质量，利用多尺度特征和多特征多注意融合模块（MFMAF）实现对莫尔图案进行综合信息提取和压缩，该网络在真实数据集上能够利用少量参数、FLOP
PDF8 days ago
可转移的玻尔兹曼生成器
Boltzmann Generators that are transferable across chemical space are proposed to generate approximate samples of molecul
PDF9 days ago
TroL：大规模语言与视觉模型的层遍历
一种新的高效 LLVM 家族，通过层级遍历的技术有效提升性能，使其超越了具有更大模型规模的开源 LLVM 并与具有实质规模的闭源 LLVM 相媲美。
PDF11 days ago
在超低功耗设备上加速深度可分卷积
通过融合不同数据布局，我们探索了较传统卷积更高效的深度可分离卷积块，目标是在商业超低功耗设备上减少执行网络的延迟时间最多 11.40%，同时将 L2 和 L1 内存之间的激活数据移动减少最多 52.97%。
PDF11 days ago
MCSD：一个具有多样融合的高效语言模型
通过线性扩展和快速推理速度，MCSD 模型利用多渠道斜率和衰减（MCSD）块实现对特征的鲁棒表示，通过跨多样的时间感受野提取特征，并通过元素级融合多样的特征以增强细致的特征提取能力。此外，MCSD 块将推理过程表达为递归表示，大幅减少空间复
PDF11 days ago
SWCF-Net：相似度加权卷积与局部 - 全局融合的高效大规模点云语义分割
通过提出了一种名为 SWCF-Net 的相似度加权卷积和局部 - 全局融合网络，结合了局部和全局特征，以提高大规模点云的分割效率和语义上下文理解能力。通过将相似度权重融入卷积操作中，以增强泛化能力，从而有效地提取局部特征。同时，在注意力模块
PDF12 days ago
FastPoseCNN：实时单目类别级姿态和尺寸估计框架
该研究论文的主要目标是开发一个在实时中给出单一 RGB 图像的看不见物体的姿态和尺寸估计框架。
PDF13 days ago
LLM 加速、优化和应用的新解决方案
该研究综述了针对大型语言模型（LLMs）的挑战以及提高系统效率的最新进展和研究方向，包括算法级加速技术、LLM 硬件与软件协同设计策略、LLMs 加速器编译方法以及利用 LLMs 辅助电路设计的方法。通过这些工作，旨在为 LLMs 在各种应
PDF13 days ago
DAG-Plan: 生成双臂协作规划的有向无环依赖图
通过引入 DAG-Plan，将复杂的长期任务分解为可操作的子任务，利用大型语言模型来实现动态分配并行和自适应执行，以达到比单臂任务规划基线高近 50% 的效率和双臂任务规划基线近两倍的成功率。
PDF15 days ago
惩罚式逆概率度量在符合性分类中的应用
通过引入 Penalized Inverse Probability (PIP) 和其正则化版本 RePIP 的非共形评分方式，该研究提出了一种可以同时优化效率和信息性的算法，通过农业机器人中作物和杂草图像分类任务的玩具示例和实证结果，展示
PDF16 days ago
非齐次双层网络的大步长梯度下降法：边界改善与快速优化
神经网络的大步梯度下降（GD）训练通常包括两个不同的阶段，第一阶段中经验风险震荡，而第二阶段中经验风险单调下降。我们研究了满足近准同质条件的两层网络中的这一现象。我们展示第二阶段开始于经验风险低于特定阈值（依赖于步长）的时刻。此外，我们展示
PDF17 days ago
TANNS 的字典树增强神经网络的概念框架
TANNs 结合字典树结构和神经网络，提供了一种层次化设计，能够增强机器学习中的决策透明度和效率。本研究探讨了在文本和文档分类中应用 TANNs 的方法，使用了循环神经网络（RNNs）和前馈神经网络（FNNs）。通过对比传统的 RNN 和
PDF18 days ago
一幅图像对于重建与生成而言价值 32 个令牌
这篇研究论文介绍了一种基于 Transformer 的一维令牌化方法（TiTok），其将图像令牌化为一维潜在序列，通过提供更紧凑的潜在表示形式，实现了比传统技术更高效和更有效的图像合成。
PDF18 days ago
EAVE: 轻量级稀疏层交互的高效产品属性值提取
通过轻量级的稀疏层互动，我们提出了一种高效的产品属性值提取（EAVE）方法，其中使用重型编码器分别编码产品上下文和属性，以实现高效的提取性能，并引入轻型编码器来实现上下文和属性的轻量级交互，该方法在两个基准测试中进行了综合评估并取得了显著的
PDF19 days ago
利用人工智能高效分析复杂政策文件：一份《行政命令 14110》案例研究
研究评估了人工智能在简化政策分析中的潜力，并识别了当前人工智能方法的优点和限制。研究还通过使用《关于 “人工智能的安全、可靠和可信开发与应用”》这一行政令进行案例研究，对四个商业人工智能系统进行了性能比较。研究发现，Gemini 1.5 P
PDF19 days ago