multi-instance

transformer based multiple instance learning

Transformer-based Multiple Instance Learning (MIL)是一种基于Transformer的弱监督学习算法。在这种方法中，每个“包”（即多个样本组成的集合）被视为一个

独立的输入单元，而标签是分配给整个包的，而不是单个样本。这意味着模型在学习时只知道每个包的整体标签，而不知道包内具体样本的标签。这种弱监督学习的形式在某些情况下比完全监督学习更为实用，因为它需要的标注工作量较少。

在MIL中，Transformer模型首先接收一个包作为输入，然后通过自注意力和跨

注意力机制处理输入数据。这些机制允许模型理解输入数据中的依赖关系并捕获上下文信息。然后，模型使用这些信息来生成每个样本的预测标签。

这种方法的优点在于它可以有效地处理大量的无标签数据，因为它只需要对包进行标注，而不是每个单独的样本。这大大减少了标注工作量，并允许模型从大量的未标注数据中学习。然而，这种方法的挑战在于它需要找到一种有效的方法来将样本组合成包，以及如何从包级别标签中推断出样本级别标签。

此外，Transformer-based MIL方法还可以通过引入额外的损失函数来进一步改

进。这些损失函数可以在网络的多个中间层上引入，从而提供更多的梯度信号。这有助于模型更好地理解输入数据，并提高其预测精度。

elasticsearch multi-fields 类型Elasticsearch Multifields 类型

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，它提供了强大的全文搜索和分析功能。它使用倒排索引的数据结构来高效地存储和搜索数据。一个关键的概念是字段(field)，它表示了文档的属性或者字段的值。每个字段都有一个数据类型，它指定了字段所能存储的数据的类型。

在Elasticsearch中，有一种数据类型叫做Multifields(多字段)，它允许我们在同一个字段上存储多个不同类型的数据，从而提供更灵活的搜索和分析选项。接下来，我们将深入研究Multifields类型，并介绍如何使用它来提高搜索和分析的效果。

Multifields类型基本介绍

Multifields类型允许我们在同一个字段上定义多个子字段，每个子字段可以有不同的数据类型。一个常见的用例是在对一个字段进行全文搜索的同时，保存原始字段的值，以便进行精确匹配或者排序。例如，我们可以定义一个"fullname"字段，其中包含一个"text"类型的子字段用于全文搜索，以及一个"keyword"类型的子字段用于精确匹配和排序。

在创建索引和映射的过程中，我们可以使用Multifields类型来定义多个子字段。例如，下面是一个创建索引的请求示例：

PUT /my_index

{

"mappings": {

"properties": {

"fullname": {

"type": "text",

"fields": {

"raw": { "type": "keyword" }

多源域自适应的方法

多源域自适应（Multi-source domain adaptation）指的是将知识从多个源域上迁移到一个目标域中，以提高目标域上的性能。在机器学习和领域适应的研究中，多源域自适应是一个热门的研究方向，吸引了众多研究者的关注。

传统的领域适应方法通常在源域和目标域之间寻找相似的特征分布，然后使用一些转换方法将源域上的知识迁移到目标域上。然而，在现实世界中，常常存在多个源域，且它们之间可能存在较大的差异。因此，多源域自适应方法应运而生，用于处理多个源域之间的领域差异。

下面将介绍几种常见的多源域自适应方法：

1. 多源域对齐方法（Multi-source Domain Alignment）

多源域对齐方法通过学习一个共享的特征空间，使得不同源域的特征能够在该空间中对齐。该方法通常使用一些最大化目标域和源域之间特征分布相似度的准则，如最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy）或最大分类间隔（Maximum Margin Criterion）等。同时，也可以使用一些图模型或图像对齐方法进行多源域的对齐。

2. 多任务学习方法（Multi-task Learning）

多任务学习方法是一种常见的多源域自适应方法。它通过同时学习多个相关任务来提取共享的特征表示，并将这些特征表示应用于目标任务。该方法假设不同的源域任务之间可能存在一些相似性，从而可以将源域上学到的知识迁移到目标域上。

3. 迁移多示例学习方法（Transfer Multi-instance Learning）

Multi-VPN-instance CE技术介绍

关键词：BGP/MPLS VPN，VPN-instance，CE

摘要：本文描述了Multi-VPN-instance CE的技术特征和应用场景。

缩略语：

缩略语英文全名中文解释

Edge 用户网络边界设备

CE Customer

PE Provider

Edge 提供商网络边界设备

CE 多实例CE

MCE Multi-VPN-instance

目录

1 概述 (3)

2 详细介绍 (4)

2.1 相关术语 (4)

2.2 技术细节 (4)

2.3 应用限制 (5)

3 典型组网案例 (6)

3.1 MCE典型组网案例 (6)

3.1.1 组网图 (6)

3.1.2 组网环境 (6)

3.1.3 注意事项 (7)

1 概述

单纯使用传统路由器很难实现局域网中不同业务的完全隔离。LAN中业务隔离的传

统方法有两种：

z利用VLAN隔离业务，将用户划分在一个独立的VLAN中。如图1 所示。

图1 利用VLAN隔离业务

z利用CE设备隔离业务，为每个用户部署一个独立的CE路由器。如图2 所示。

图2 利用CE设备隔离业务

这些解决方案需要应用传统的设备，对用户来说即昂贵，又需要更多的网络管理工

作和用户站点部署。

MCE（Multi-VPN-Instance CE，多实例CE）通过多实例在CE设备上提供逻辑独

立的路由实例和地址空间，使多个用户可以共享一个CE。MCE以较低的成本解决

了局域网的业务隔离和安全问题，提供了新的、经济的、管理简化的解决方案。2 详细介绍

2.1 相关术语

z CE（Customer Edge）设备：用户网络边缘设备，有接口直接与SP （Service Provider，服务提供商）相连。CE可以是路由器或交换机，也可

multiscatter参数

Multiscatter是3ds Max的一个插件，用于在3D场景中创建大量的物体实例。它可以与V-Ray，Mental Ray，Corona和Octane渲染系统一起使用。借助此插件，可以轻松快速地创建带有大量对象的复杂场景。其部分参数介绍如下：

- 散播启用：控制是否启用散播。

- 种子数：可以理解为分播形式，每个数字是不同的分播效果。

- 显示数量：显示当前散播的数量。

- 渲染数量：最终渲染的数量。

- 散播数量：相对于其它物体而言，数值越少，它的数量就会少于其它物体。

- 随机分播：和均匀分播。

addmultiinstanceexecution 子流程

子流程是BPMN中一种常用的流程建模方式，允许将一个完整的流程划分为

多个可重复执行的子过程。在BPMN中，使用addmultiinstanceexecution来实现子

流程的添加和多实例执行。

在添加子流程时，可以使用addmultiinstanceexecution命令指定要添加的子流程，并设置相关参数。通过该命令，可以将子流程添加到主流程中的指定位置，并指定子流程的执行条件和参数。

子流程的多实例执行意味着可以多次重复执行相同的子流程。这种重复执行可

以基于某个集合的元素个数或条件来决定。每次子流程的执行都是独立的，可以并行或顺序执行。通过设置多实例的循环条件和参数，可以精确控制子流程的执行次数和执行方式。

在实际应用中，使用addmultiinstanceexecution命令可以灵活地设计子流程，并实现复杂的流程控制。通过将子流程进行适当的拆分和组合，可以提高流程的执行效率和可维护性。

总结起来，addmultiinstanceexecution命令是BPMN中用于添加和多实例执行子流程的关键命令。通过使用该命令，可以将复杂的流程划分为多个可重复执行的子过程，并灵活控制子流程的执行条件和方式，从而提高流程的灵活性和可控性。

同时登陆两三个即时通的办法

由于业务需要，有些人可能要同时登陆两三个即时通，如局里的，处里的、业主的。但各公司的即时通版本不一，这样就会造成登陆切换时反复下载系统文件。解决办法如下1、安装即时通时分不同的目录安装。最好安装在不同的分区。如一个安装在C，一个安装

在D。

2、安装后给桌面的快捷方式更名，如处即时通，业主即时通。

3、给两个快捷方式指向的程序给运行参数,空格后 /q1，如程序指向的地址没有引号，则

加空格后“/q1”，引号为英文双引号。

4、在每个安装程序的#:\…\…\morrosoft\mricub\data\目录中制作或复制一个名为

config.ini的配置文件。config.ini文件可以自己用记事本做，代码如下。将以下字句复制粘贴在写字板上，将文件另存为名为config.ini的配置文件格式就行。

[QuickStart1]

ServerIP=

UsrCode=

PassWord=

UseProxy=0

ProxyServer=

ProxyPort=

ProxyUser=

ProxyPwd=

UseDNS=0

LockID=

MultiInstance=1

ShowIP=0

[QuickStart2]

ServerIP=

UsrCode=

PassWord=

UseProxy=0

ProxyServer=

ProxyPort=

ProxyUser=

ProxyPwd=

UseDNS=0

LockID=

MultiInstance=1

ShowIP=0

[QuickStart3]

ServerIP=

UsrCode=

PassWord=

Application Note

Table of Contents Chapter 1. Overview (1)

Chapter 1.Overview

For more information on the Multi-Instance GPU (MIG) feature of the NVIDIA® A100 GPU, visit https:///datacenter/tesla/mig-user-guide/index.html.

Notice

This document is provided for information purposes only and shall not be regarded as a warranty of a certain functionality, condition, or quality of a product. NVIDIA Corporation (“NVIDIA”) makes no representations or warranties, expressed or implied, as to the accuracy or completeness of the information contained in this document and assumes no responsibility for any errors contained herein. NVIDIA shall have no liability for the consequences or use of such information or for any infringement of patents or other rights of third parties that may result from its use. This document is not a commitment to develop, release, or deliver any Material (defined below), code, or functionality.

⾃然语⾔处理（⼀）关系抽取

Relation Extraction

信息抽取在⾃然语⾔处理中是⼀个很重要的⼯作，特别在当今信息爆炸的背景下，显得格外的⽣重要。从海量的⾮结构外的⽂本中抽取出有⽤的信息，并结构化成下游⼯作可⽤的格式，这是信息抽取的存在意义。信息抽取⼜可分为实体抽取或称命名实体识别，关系抽取以及事件抽取等。命名实体对应真实世界的实体，⼀般表现为⼀个词或⼀个短语，⽐如曹操，阿⾥巴巴，中国，仙⼈掌等等。关系则刻画两个或多个命名实体的关系。⽐如马致远是《天净沙 · 秋思》的作者，那么马致远与《天净沙 · 秋思》的关系即是“创

作”（author_of ）关系，张三是银⾏员⼯，那么张三与银⾏可以是“所属”(member_of)关系。

关系抽取可分为全局关系抽取与提及关系抽取。全局关系抽取基于⼀个很⼤的语料库，抽取其中所有关系对，⽽提及关系抽取，则是判断⼀句话中，⼀个实体对是否存在关系，存在哪种关系的⼯作。

关系抽取分两步，⼀步是判断⼀个实体对是否有关第，⽽另⼀步则是判断⼀个有关系的实体对之间的关系属于哪种。当然这两步可变成⼀步，即把⽆关系当作关系的⼀种（特殊的），来进⾏多类别分类。

在监督学习的模式下，传统的关系分类⽅法为基于特征的⽅法与核⽅法，耗时，费事，准确度不⾼。

远程监督：

⼈⼯标注费事耗时还伤钱，2009年Mintz等⼈提出了远程监督⽅法。远程监督是借助外部知识库为数据提供标签，从⽽省去⼈⼯标注的⿇烦。Mintz提出⼀个假设，如果知识库中存在某个实体对的某种关系，那么所有包含此对实体的数据都表达这个关系。理论上，这让关系抽取的⼯作⼤⼤简化。但远程监督也有副作⽤，因为不⽤⼈为的标注，只能机械地依赖外部知识库，⽽外部知识库会将同⼀对实体的所有情况都会标注⼀种关系，其标签的准确度就会⼤⼤的降低。⽐如‘汉武帝封卫青为⼤将军’，外部知识库中有关系：君⾂_(汉武帝, 卫青)。，在这句中，'君⾂'关系完全正确，但在另⼀句‘汉武帝是卫青姐姐的丈夫’，这⾥表达的关系可以是：亲属_(汉武帝, 卫青)，⽽不是’君⾂‘，此时外部知识库提供的信息就是不准确的，从⽽引⼊⼤量的噪声。因此⽬前在远程监督这个⽅向上的研究⼏乎都是聚焦在如何降噪。

multi前缀含义及单词

multi前缀是一个拉丁词根，意为“多，多种”。当加到单词前

面时，它会改变原单词的含义，表示多种或多个。以下是一些常见的multi前缀单词及其含义：

1. multiple - 多个的，多重的

例如：There are multiple solutions to this problem.（这

个问题有多种解决方案。）

2. multilingual - 多种语言的

例如：She is multilingual and can speak five languages.（她精通五种语言。）

3. multicultural - 多元文化的

例如：Our school celebrates multiculturalism and diversity.（我们学校积极推崇多元文化和多样性。）

4. multimedia - 多媒体的

例如：This museum has a multimedia exhibit about ancient civilizations.（这个博物馆有一个多媒体展览，讲述古代文明。）

5. multipurpose - 多用途的

例如：This knife is multipurpose and can be used for cutting, slicing, and chopping.（这把刀是多用途的，可以用来切割、切片和砍伐。）

总之，multi前缀可以使单词更具体、更丰富，帮助我们准确表达思想和意图。

Flowable—多实例任务：会签

多实例任务会签

什么是会签？

举个例⼦：⽐如我们有⼀个任务可能需要多⼈审批,审批通过的条件可能⽐较多样，⽐如五个⼈审批。3个⼈审批过了就算过了，再或者有⼀个⼈权限⽐较⾼，拥有⼀票否决权。

即是其余所有⼈都过了，他点了个否定就算不过了，这种就是会签。

我们从上⾯可以清楚看到，这个流程有两个任务节点，分别是多实例任务节点，和任务2. 任务2就是普通的userTask，多实例任务1 其实也是userTask，

只不过是参数设置不同罢了，下⾯我们上流程的xml定义⽂件。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<definitions xmlns="/spec/BPMN/20100524/MODEL" xmlns:xsi="/2001/XMLSchema-instance" xmlns:xsd="/2001/XMLSchema" xmlns:flowable="/bpmn" xmlns:bpmndi <process id="multiinstance" name="MultiInstance" isExecutable="true">

<documentation>测试多实例模型</documentation>

<startEvent id="startEvent1" flowable:formFieldValidation="true"></startEvent>

专利名称：MULTI-INSTANCE, MULTI-USER ANIMATION

PLATFORMS

发明人：Brian Mark Shuster,Gary Stephen Shuster

申请号：US12554744

申请日：20090904

公开号：US20100070859A1

公开日：

20100318

专利内容由知识产权出版社提供

专利附图：

摘要：A multi-instance, multi-user animation platform includes a plurality of modeled parallel dimensions in a computer memory. Each of the parallel dimensions may be an independent model of a physical, three-dimensional space having corresponding features

such that the parallel dimensions are recognizable as counterparts to each other. Avatars are located within corresponding ones of the parallel dimensions so as to prevent over-population of any one of the parallel dimensions by avatars. Avatars are animated within different ones of the parallel dimensions using input from respective users to provide virtual-reality data. The virtual-reality data may be configured to cause remote clients to output an animated display of a corresponding one of the parallel dimensions and avatars therein.

instance的形容词和副词

【实用版】

目录

1.引言

2.Instance 的含义

3.Instance 的形容词和副词用法

4.实例分析

5.结论

正文

【引言】

在英语中，形容词和副词是两种常用的修饰词，用于描绘名词或动词的特性和状态。今天我们将讨论一个与此相关的英语单词——instance。

【Instance 的含义】

Instance 是一个英语单词，其意思是“例子”或“实例”，常用于表示某个事物的具体演示或展示。例如，我们可以说“Please give an instance of what you mean.”，意思是“请举个例子说明你的意思。”

【Instance 的形容词和副词用法】

虽然 instance 本身是一个名词，但它也可以作为形容词和副词使用。作为形容词，它可以修饰其他名词，表示“某个事物的例子”；作为副词，它可以修饰动词，表示“以某种方式或形式”。

【实例分析】

我们可以通过以下实例来理解 instance 作为形容词和副词的用法：

1.作为形容词：

- instance of democracy（民主的例子）

- an instance of courage（勇气的一个例子）

2.作为副词：

- He instance a new approach to the problem.（他提出了一种新的解决问题的方法。）

- She instances her argument with several examples.（她用几个例子来支持她的论点。）

【结论】

总的来说，instance 是一个多用途的英语单词，不仅可以作为名词，还可以作为形容词和副词。

multitasking翻译

multitasking，英语单词，主要用作名词，作名词时译为“多重任务处理；多重任务执行”。

双语例句

1.and a device that would take multitasking to a whole new level.

多任务处理设备将迈入全新纪元

2.The first one is better for meetings and multitasking.

第一种更适合会议和多任务处理。

3.We sometimes use "multitasking" to distract ourselves from what really needs to be done.

有时候，我们会通过多个任务来分神，拖延真正要做的事情。

4.This also will test how well you are at multitasking.

这也可以检验你是否擅长处理多重任务。

5.It provides a complete multitasking environment based on op en system standards.

它提供了基于开放系统标准的完整的多任务环境。

6.Research on Worst Case Design of Real Time Multitasking Ap plications

实时多任务应用最坏情况设计的研究

7.The Data Sharing of Multitasking in the Real-time Dynamic Simulation Environment