نقترح بشكل مسبق، مرحلة تعليمية واسعة النطاق على نطاق واسع بين نموذج اللغة قبل التدريب والضبط بشكل جيد.ما قبل التأثيرات المسبقة للتعلم متعدد المهام على نطاق واسع (حوالي 50 مجموعة من مجموعات البيانات، أكثر من 4.8 مليون أمثلة كاملة المسمى)، وهي مصممة لت
شجيع تعلم التمثيلات التي تعمم بشكل أفضل للعديد من المهام المختلفة.نظظ أننا نتحسن باستمرار بشكل ثابت على تحسين الأداء من أجل التمييز المسبق (مثل روبرتا) ونماذج الجيل (مثل بارت) على مجموعة واسعة من المهام (تنبؤ الحكم، ومنطق العمولة، وما إلى ذلك)، مع تحسين كفاءة العينة بشكل كبير بشكل كبير أثناء غرامة-ضبط.نظهر أيضا أن المهام المتعدد واسع النطاق أمر بالغ الأهمية؛يمكن أن تؤذي ما قبل الاستخدام مسبقا الأداء عند استخدام عدد قليل من المهام حتى نقطة حرجة (عادة أعلى من 15) بعد أن يحسن الأداء خطيا في عدد المهام.
في هذه الورقة، نقدم دورة جديدة مفتوحة مفتوحة على الإنترنت على معالجة اللغة الطبيعية، وتستهدف الطلاب غير الإنجليزيين.تستمر الدورة 12 أسبوعا، كل أسبوع يتكون من محاضرات وجلسات عملية واعتيادات مسابقة.ثلاثة أسابيع من أصل 12 تليها الاعتمادات الترميز على غر
ار Kaggle.حدة الدورة لدينا لخدمة أغراض متعددة: (ط) العائلة الطلاب مع المفاهيم الأساسية والأساليب في NLP، مثل نمذجة اللغة أو تمثيلات الكلمة أو الكلمة، (II) إظهار أن التطورات الحديثة، بما في ذلك النماذج القائمة على المحولات المدربة مسبقا، هيبناء على هذه المفاهيم؛(3) تقديم هياكنا للحصول على معظم التطبيقات الحقيقية الأكثر طلبا، (3) تطوير مهارات عملية لمعالجة النصوص بلغات متعددة.تم إعداد الدورة المسجلة وتسجيلها خلال عام 2020 وحتى الآن تلقت ردود فعل إيجابية.
إنّ تزايد الطلب على معدلات النقل في الاتصالات دفع الباحثين لإيجاد طرق جديدة لتلبيّة هذه المتطلبات، ومع محدودية المصادر الترددية (عرض الحزمة) والزمنية تمّ التوّجه لإيجاد مصادر جديدة للنظام تساعد على زيادة معدل النقل وتحسين جودة النظام في الوقت نفسه بغ
ية توفير عرض الحزمة والاستطاعة المستهلكة في الأنظمة التقليدية الحالية التي تحوي هوائي إرسال واحد وهوائي استقبال واحد.
ظهرت أنظمة الاتصالات متعددة المداخل والمخارج MIMO لتقدّم الكثير من التحسينات والميّزات الجديدة لشبكات الاتصالات اللاسلكيّة وأدخلت أنظمة الاتصالات بعصر جديد يستخدم النظام فيه عدة هوائيات في الإرسال والاستقبال للاستفادة من خصائص القناة متعددة المسارات Multipath Channel عبر تقديم ربحين: ربح التنويع Diversity Gain وربح التنضيد Multiplexing Gain حيث يعمل ربح التنويع على زيادة تحسين جودة وأداء النظام، بينما يعمل ربح التنضيد على زيادة معدل نقل النظام، كما أدخلت مؤخرا ميزات أخرى على هذا النظام أهمها تقنية تشكيل الحزمة Beamforming التي تعمل على تركيز الحزمة بالاتجاه المطلوب لتقليل التداخل بين الأجهزة وزيادة جودة الإشارة.
وظفت هذه الميزات في الكثير من أنظمة الاتصالات ومنها أنظمة Wi-Fi والأنظمة الخلوية LTE و5G التي أدخلت مفاهيم جديدة على أنظمة MIMO أهمها: تقنية Massive MIMO الذي ساعد على تحقيق معدلات وكفاءات فائقة وتقنية Virtual MIMO التي تعمل على تشكيل مصفوفات إرسال/استقبال من عدة أجهزة متفرقة.
سوف نقوم في هذا البحث بشرح أساسيات القناة متعددة المسارات وأنظمة MIMO، كيفية نمذجتها رياضياً، ميزات وأرباح هذه المنظومة، بنية المنظومة، أهم تطبيقات هذه المنظومة وخصائصها الجديدة وأخيراً تحدياتها وطرق تطويرها.
