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如何计算配置单元表中人员之间的重叠率

计算配置单元表中人员之间的重叠率可以通过以下步骤进行：

理解配置单元表：配置单元表是一个记录人员配置信息的表格，其中每一行代表一个人员，每一列代表一个配置单元。配置单元可以是时间段、项目、任务等。表格中的每个单元格表示该人员在该配置单元中的参与情况。
确定重叠率计算方法：重叠率可以有不同的计算方法，常见的有简单重叠率和加权重叠率。简单重叠率是指在所有配置单元中，至少有两个人员同时参与的配置单元所占的比例。加权重叠率是指在所有配置单元中，同时参与的人员数与配置单元总数的比例。
实施计算：根据所选的重叠率计算方法，遍历配置单元表中的每个配置单元，统计同时参与的人员数。根据统计结果计算重叠率。
分析结果：根据计算得到的重叠率，可以对人员配置进行优化和调整。较高的重叠率可能意味着资源利用不均衡或人员过度负荷，需要进行调整以提高效率和工作质量。

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【深度】基于论文，对谷歌 TPU 的最全分析和专业评价

包括TPU计算核心：由65536个乘法器构成的256x256矩阵单元，其脉动执行Systolic Execution都能够追溯到1984年哈弗大学研究人员在TOC上发表的论文。...毕竟N.P Jouppi在HP参与开发并开源的众多工具是众多研究人员攒数据的利器。对于初稿而言，尚不存在的参考文献，以及在28MB和24MB之间变换的片上存储容量，都不算是不足。...TPU完全按照从输入到输出的逻辑运行大多数NN模型，以最大化TPU的计算和I/O时间比值。一次计算通常完成一层逻辑，具有重叠的执行允许矩阵乘单元隐藏大部分非关键路径操作。...它的屋脊在很靠右的位置，即对每一个从权值存储器中获得字节上进行1350个操作一个应用中实际每秒操作数与天花板之间的距离展示了在不增加操作烈度下进一步性能调优的可能收益；当然如何能够增加操作烈度（...因此，虽然CPU和GPU有更大的吞吐率潜力，但如果不满足响应时间限制，这一能力被浪费了。这一限制对TPU也有效，但在表4中80%更加接近MLP0吞吐率的上届。

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关于目标检测鼻祖R-CNN论文

这种共享的结果是，计算区域建议和功能所花费的时间（GPU 上的 13 秒/图像或 CPU 上的 53 秒/图像）被摊销到所有类中。唯一特定于类的计算是特征和 SVM 权重之间的点积和非极大抑制。...很明显，紧紧包围汽车的图像区域应该是一个正例。同样，很明显，与汽车无关的背景区域应该是一个负例。不太清楚的是如何标记与汽车部分重叠的区域。...我们的方法通过准确显示所选单元对哪些输入起作用，让它 "为自己代言"。我们避免了平均化，以便看到不同的视觉模式，并深入了解该单元计算的不变量。表 1：VOC 2010 测试的平均检测精度（%）。...每个 FP 可分为 4 种类型中的 1 种：Loc-定位能力差（与正确类别的 IoU 重叠度在 0.1 和 0.5 之间的检测，或重复检测）；Sim-与相似类别相混淆；Oth-与不相似的物体类别相混淆；...之所以能达到这样的速度，是因为 OverFeat 的滑动窗口（即区域建议）没有在图像层面进行扭曲，因此重叠窗口之间可以轻松共享计算。共享是通过在任意大小的输入上以卷积方式运行整个网络来实现的。

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深度、卷积、和递归三种模型中，哪个将是人类行为识别方面的佼佼者？

我们使用了两个不同规范技术：（i）Dropout：在训练期间，每一个隐层的每个单元都通过一个概率Pdrop设置成0，而在推断时，每一个单元的输出都通过1/pdrop进行缩放（所有实验的dropout率都是固定值...最后一列表示了每个数据集采样的参数配置的数目，它们被挑选出来代表一个相等量的计算时间。我们在三个代表了HAR典型问题的基准数据集进行了实验（下文进行描述）。...我们在验证集中使用了对象5的第1和第2关，在测试集中使用对象6的第1和第2关。剩余的数据用于训练。在分析中，我们向下采样计算器到33.3Hz，以便与Opportunity数据集有一个时间分辨率的比较。...对于从帧到帧分析，我们用一个5.12秒的非重叠滑动窗口——它的相邻窗口之间持续时间为一秒（78%重叠），复制以前的工作。该训练集包括大概473k的样本（14k的帧）。...表1：模式的超参数和实验的数值范围通过逐帧分析，我们创造了持续时间为1秒且重叠部分为50%的滑动窗口。训练集大约包括470K的样本（30k帧）。

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基于约束捆集调整的多相机运动结构恢复方法

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最大的ViT来了！谷歌提出ViT-22B：视觉Transformer扩展到220亿参数

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