为满足市场的三大需求，国际电联（ITU）提出了IMT-2020（即5G，也称为NR）愿景，确立了三 大场景eMBB（增强型移动 宽带：10Gbit/s）、mMTC（海量连接的物联网业务：一百万连接每平 方公里）、uRLLC（超高可靠性与超低时 延业务：1ms）

mind-ar-js（测试版） mind-ar-js是用于Web增强现实的轻量级库。 主要功能包括： :white_medium_star: 用纯JavaScript编写，从底层计算机视觉引擎到前端是端到端的 :white_medium_star: 利用gpu（通过webgl）和网络工作者提高性能 :white_medium_star: 支持自然特征跟踪（即图像目标），具有多个目标 :white_medium_star: 开发人员友好。 易于设置。 借助AFRAME扩展程序，您只需10行代码即可启动您的应用 演示版 观看视频： : ，或自己尝试： 示例1：使用手机打开以下网址： : 。 允许相机访问并查看下图以触发AR效果。 示例2（多个目标）用您的手机打开此URL： : 。 允许相机访问并查看以下图像（一次一张）以触发AR效果。 示例3（交互式示例） 观看视频： : ，或自己尝试： 用您的手机打开此网址： : 。 允许相机访问并查看示例1中的相同图像。 用法 步骤1：编译映像目标 使用

甘伯特 论文代码GAN-BERT：具有健壮标签分类示例的生成式对抗性学习和一堆带标签的示例已在2020年ACL上发表-Danilo Croce （罗马大学Tor Vergata），朱塞佩·卡斯特鲁奇（ Giuseppe Castellucci） （亚马逊）和Roberto Basili的短文（罗马大学的Tor Vergata）。该文件可以在找到。 GAN-BERT是BERT的扩展，它使用“生成对抗”设置来实现有效的半监督学习模式。它允许使用由有限数量的标记示例和未标记材料的较大子集组成的数据集训练BERT。 GAN-BERT可用于序列分类任务（也涉及对文本对）。 该代码在TREC数据集上运行GAN-BERT实验，以实现细粒度的“问题分类”任务。我们在此程序包中提供了代码和用于运行实验的数据，方法是使用2％的标记材料（109个示例）和5343个未标记的示例。测试集由500个带注释的示例组成