近年来,大语言模型(Large Language Models, LLMs)技术迎来了快速发展,其在各行业的应用呈现出蓬勃增长的态势。从自然语言处理到智能推荐,再到信息检索和自动化写作,LLMs正逐渐成为许多领域中不可或缺的工具。然而,随着应用场景的逐渐...近年来,大语言模型(Large Language Models, LLMs)技术迎来了快速发展,其在各行业的应用呈现出蓬勃增长的态势。从自然语言处理到智能推荐,再到信息检索和自动化写作,LLMs正逐渐成为许多领域中不可或缺的工具。然而,随着应用场景的逐渐多样化和需求的不断增加,LLMs推理效率问题日益凸显。在实际应用场景中,快速准确的推理能力对于响应用户请求、处理大规模数据和实时决策至关重要。为了应对这一挑战,学术界展开了广泛的研究和探索,致力于提高LLMs的推理效率。对此,全面调研了实际应用场景中有关LLMs高效推理的文献。首先,介绍了LLMs推理的原理,并分析了在实际应用场景中如何提高LLMs的推理效率。然后,引入了一个针对实际应用场景的分类系统,其主要分为3个层面,分别是算法优化层面、参数优化层面和系统优化层面;并对大模型进行相关研究的总结和归纳。最后,探讨了未来可能的研究方向。展开更多
蒸散发是水文循环和地表能量平衡的关键组成部分,对于水资源的有效管理、干旱情况的监测以及农业生产的优化均有着不可或缺的作用。选取红碱淖流域为研究区,基于Landsat8遥感数据,结合地表能量平衡系统(surface energy balance system,S...蒸散发是水文循环和地表能量平衡的关键组成部分,对于水资源的有效管理、干旱情况的监测以及农业生产的优化均有着不可或缺的作用。选取红碱淖流域为研究区,基于Landsat8遥感数据,结合地表能量平衡系统(surface energy balance system,SEBS)模型,估算了流域内2019年的6个日期的日蒸散发量,并对其进行了验证。通过对蒸散发的时空变化趋势和影响因素进行分析,获得结果表明:通过SEBS模型估算的日实际蒸散发量与通过Penman-Monteith(P-M)公式估算的潜在蒸散发量,以及气象站蒸发皿实际观测的蒸散发量的拟合优度R^(2)分别为0.84(P<0.01)、0.602(P<0.05),验证了SEBS模型在红碱淖流域的蒸散发量估算中具有较高的准确性和可靠性。红碱淖流域日蒸散发量呈现出明显的季节差异,夏季最高,春季次之,秋季再次,而冬季最低。流域东部红碱淖水体和流域西部查干淖尔及其周边区域的蒸散发量相对较高。流域中部蒸散发量相对较低。不同的土地利用类型中,水体的蒸散发量最高,其次是林地、耕地、建设用地、草地,最低的是未利用地。气象因素中,气温、气压和日照时数是主要影响因素,分别与蒸散发量呈显著正相关(r=0.847,P<0.05)、负相关(r=-0.840,P<0.05)和正相关(r=0.801,P<0.05),而相对湿度和风速与蒸散发量相关性较弱。展开更多
文摘近年来,大语言模型(Large Language Models, LLMs)技术迎来了快速发展,其在各行业的应用呈现出蓬勃增长的态势。从自然语言处理到智能推荐,再到信息检索和自动化写作,LLMs正逐渐成为许多领域中不可或缺的工具。然而,随着应用场景的逐渐多样化和需求的不断增加,LLMs推理效率问题日益凸显。在实际应用场景中,快速准确的推理能力对于响应用户请求、处理大规模数据和实时决策至关重要。为了应对这一挑战,学术界展开了广泛的研究和探索,致力于提高LLMs的推理效率。对此,全面调研了实际应用场景中有关LLMs高效推理的文献。首先,介绍了LLMs推理的原理,并分析了在实际应用场景中如何提高LLMs的推理效率。然后,引入了一个针对实际应用场景的分类系统,其主要分为3个层面,分别是算法优化层面、参数优化层面和系统优化层面;并对大模型进行相关研究的总结和归纳。最后,探讨了未来可能的研究方向。
文摘蒸散发是水文循环和地表能量平衡的关键组成部分,对于水资源的有效管理、干旱情况的监测以及农业生产的优化均有着不可或缺的作用。选取红碱淖流域为研究区,基于Landsat8遥感数据,结合地表能量平衡系统(surface energy balance system,SEBS)模型,估算了流域内2019年的6个日期的日蒸散发量,并对其进行了验证。通过对蒸散发的时空变化趋势和影响因素进行分析,获得结果表明:通过SEBS模型估算的日实际蒸散发量与通过Penman-Monteith(P-M)公式估算的潜在蒸散发量,以及气象站蒸发皿实际观测的蒸散发量的拟合优度R^(2)分别为0.84(P<0.01)、0.602(P<0.05),验证了SEBS模型在红碱淖流域的蒸散发量估算中具有较高的准确性和可靠性。红碱淖流域日蒸散发量呈现出明显的季节差异,夏季最高,春季次之,秋季再次,而冬季最低。流域东部红碱淖水体和流域西部查干淖尔及其周边区域的蒸散发量相对较高。流域中部蒸散发量相对较低。不同的土地利用类型中,水体的蒸散发量最高,其次是林地、耕地、建设用地、草地,最低的是未利用地。气象因素中,气温、气压和日照时数是主要影响因素,分别与蒸散发量呈显著正相关(r=0.847,P<0.05)、负相关(r=-0.840,P<0.05)和正相关(r=0.801,P<0.05),而相对湿度和风速与蒸散发量相关性较弱。
