此文件為軍用標準 "MIL-STD-3005 MELPe ,稱為增強型混合激勵線性預測 ( MELP ) 聲碼器 ",是一種以 2400、1200 和 600 bps 運行的三速率低速率編碼器。它可以作為一個可變速率聲碼器運行，它可以使其速率適應信道質量和/或聲學環境，或者作為以選定速率運行的固定速率聲碼器。Compandent 的MELPe 聲碼器軟件套件（又名MELPe++或MELPe-Plus-Plus）還包括速率之間的壓縮比特流轉碼以及可選的噪聲預處理器。

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多尺度领域对抗多实例学习CNN（CVPR2020） 抽象的 我们提出了一种从组织病理学图像中对癌症亚型进行分类的新方法，该方法可以在给定的完整幻灯片图像（WSI）中自动检测肿瘤特有的特征。应当通过参考WSI对癌症亚型进行分类，即WSI，即整个病理组织玻片的大尺寸图像（通常为40,000x40,000像素），该图像由癌症和非癌症部分组成。一种困难来自与注解WSI中的肿瘤区域相关的高昂成本。此外，必须通过更改图像的放大倍率从WSI中提取全局和局部图像特征。此外，应针对医院/标本之间的染色条件差异，稳定地检测图像特征。在本文中，我们通过有效地结合多实例，领域对抗和多尺度学习框架，开发了一种基于CNN的癌症亚型分类新方法，以克服这些实际困难。 本文档说明了如何在ref [1]中将源代码用于多尺度域对抗多实例倾斜（MS-DA-MIL）CNN。该算法针对数字病理图像的二进制分类问题，其中每个载玻片被分

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使用PyTorch在GPU上进行MIL-NCE端到端HowTo100M培训 此存储库包含CVPR'20论文的开源PyTorch分布式培训代码：[1]。 [1]中的原始代码库依赖于Google和DeepMind的内部工具以及TPU v3加速器的使用，这使其难以按原样发布。 相反，此存储库使用PyTorch / ffmpeg和合理数量的GPU提供了[1]的实现。 培训代码在法国公共AI集群（请参阅下面的致谢）。 它经过专门设计，可在基于SLURM的集群管理上运行，以进行多节点分布式培训，但可以轻松地针对任何其他集群管理系统进行修改。 本文的开源PyTorch实现有一些细微的差异，例如： 使用余弦学习速率衰减代替[1]中描述的逐步衰减。 没有在不同的GPU和节点之间共享批处理规范化统计信息，因为在GPU上执行此类操作比TPU慢得多。 使用略微不同的时空训练视频分辨率的输入视频剪辑。

MIL-STD-883J：器件包括：弹片、多芯片、涂层、混合微电路、微电路阵列、组成电路及阵列的元件等。对这些器件进行基本的环境试验，以确定其抗自然元素有害影响的能力、机械试验及电试演、工艺及培训程序，及为保证产品质量和可靠性的均匀性的必要控制及限制。

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MIL-STD-810F英文版，美国军用标准，环境适应性、可靠性验证的标准