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Komplexe Text-zu-SQL-Übersetzung durch schema-bewusste Multi-Task-Lernung
Ein schema-bewusstes Multi-Task-Lernframework (MTSQL) wird vorgestellt, um komplexe SQL-Abfragen zu synthetisieren, indem die Qualität der Ausrichtung zwischen Frage und Schema sowie die Auswahl der korrekten Schema-Elemente verbessert werden.
Vereinfachte Mamba-basierte Architektur für Vision und multivariate Zeitreihen
SiMBA, eine neue Architektur, die Mamba für die Sequenzmodellierung und EinFFT für die Kanalmodellierung verwendet, übertrifft bestehende Zustandsraummodelle und schließt die Leistungslücke zu state-of-the-art-Transformatoren.
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