该调查文件的范围是探索自动故事产生的挑战。我们希望通过以下方式做出贡献：1。探讨以前的故事一研究如何应对这些挑战 ...

本文介绍了即将到来的MAINZ MESA加速器的未来P2平价电子散射设施。该设施的物理计划包括间接，高精度搜索，超出标准模型之外的物理，测量核物理学中的中子分布，源于两光子交换的单旋旋转不对称，以及对HADRONIC PRISTICE违规的未来可能扩展。 P2实验的第一个测量目的是高精度确定弱混合角度为0 ...

参数有效的微调（PEFT）已成为适应大型预训练模型的同时降低计算成本的重要方法。在PEFT方法中，Lora通过将重量更新分解为低级矩阵来大大降低了可训练的参数。但是，传统洛拉（Lora）在所有层中都采用固定等级，但未能说明层次信息的复杂性不同，从而导致适应性和冗余效率低下 ...

知识图中关系预测的主要范式涉及实体和关系的潜在表示和操作 ...

低级适应性（LORA）是有效微调审计的大语言模型（LLMS）的关键方法，其性能在很大程度上受两个关键因素的影响：等级和初始化策略。已经提出了许多洛拉变体来通过解决这些因素来提高其性能。但是，这些变体通常会损害洛拉的可用性或效率 ...

人群计数是计算机视觉中的重要问题，因为它在图像理解中的广泛应用。当前，通常使用深度学习方法（例如卷积神经网络（CNN）和变形金刚）解决此问题。但是，深网是数据驱动的，并且容易过度拟合，尤其是当可用标记的人群数据集有限时 ...

单眼相机校准是许多3D视觉应用的关键先决条件。尽管有很大的进步，但现有的方法通常会取决于特定的假设和在各种现实世界情景中概括的努力，并且绩效受到培训数据不足的限制。最近，已确认在扩展数据集上训练的扩散模型可以保持生成多样化的高质量图像的能力 ...

先前的研究表明，可以将查看图像查看图像的受试者的大脑激活数据映射到视觉模型（特定于模态的解码）的特征表示空间上，还可以将语言模型（跨模式解码）映射到特征表示空间上。在这项工作中，我们介绍并使用新的大型fMRI数据集（每个受试者约为8,500个试验），观看了此类图像的图像和文本描述。这个新颖的数据集可以开发模态敏捷的解码器：一个单个解码器，可以预测主体所看到的刺激，无论呈现刺激的模态（图像或文本）  ...