利用相对高的像素 - 明智的度量分数，正在实现使用相对卷积神经网络的编码器解码器中存在的卫星图像中存在的建筑物的语义分割。在本文中，我们的目标是利用实例分段任务的完全卷积神经网络的力量，并使用额外添加的类与流域处理技术一起利用更好的对象度量结果来利用。我们还显示Cutmix混合数据增强和单周期学习率政策是更大的正则化方法，以实现更好的培训数据和提高性能。此外，混合精度训练提供了更灵活的来试验更大的网络和批次，同时保持训练期间的稳定性和收敛性。我们比较并显示在我们整个管道中的这些额外变化的效果，最终提供了一个已被证明更好地执行的调谐超参数。
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Large language models (LLMs) have been shown to be able to perform new tasks based on a few demonstrations or natural language instructions. While these capabilities have led to widespread adoption, most LLMs are developed by resource-rich organizations and are frequently kept from the public. As a step towards democratizing this powerful technology, we present BLOOM, a 176B-parameter open-access language model designed and built thanks to a collaboration of hundreds of researchers. BLOOM is a decoder-only Transformer language model that was trained on the ROOTS corpus, a dataset comprising hundreds of sources in 46 natural and 13 programming languages (59 in total). We find that BLOOM achieves competitive performance on a wide variety of benchmarks, with stronger results after undergoing multitask prompted finetuning. To facilitate future research and applications using LLMs, we publicly release our models and code under the Responsible AI License.
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Masader（Alyafeai等，2021）创建了一种元数据结构，用于分类阿拉伯NLP数据集。但是，开发一种简单的方法来探索这种目录是一项艰巨的任务。为了为探索目录的用户和研究人员提供最佳体验，必须解决一些设计和用户体验的挑战。此外，用户与网站的交互可能提供了一种简单的方法来改善目录。在本文中，我们介绍了Masader Plus，该网络接口供用户浏览masader。我们演示了数据探索，过滤和简单的API，该API允许用户从后端检查数据集。可以使用此链接https://arbml.github.io/masader探索masader plus。可以在此处找到的视频录制说明界面的录制https://www.youtube.com/watch?v=setDlseqchk。
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