微软眼中的企业数字化

自 2017 年诞生以来，Transformer 模型在自然语言处理、计算机视觉等多个领域得到广泛应用，并出现了大量变体。近期涌现的大量 Transformer 变体朝着更高效的方向演化，谷歌研究者对这类高效 Transformer 架构进行了综述。

Transformer 是现代深度学习领域一股令人敬畏的力量，它广泛应用于语言理解、图像处理等多个领域，并产生了极大的影响。过去几年，大量研究基于 Transformer 模型做出基础性改进。人们对此的巨大兴趣也激发了对更高效 Transformer 变体的研究。

近期涌现了大量 Transformer 模型变体，研究者和从业者可能难以跟上创新的节奏。在该论文写作时（2020 年 8 月），之前的半年出现了十多个新的高效 Transformer 模型。因此，对已有文献进行综述对于社区而言是有益和及时的。

自注意力机制是 Transformer 模型的核心典型特征。该机制可被看作是一种类似图的归纳偏置，将序列中的所有 token 与基于相关性的池化操作连接起来。对于自注意力的一个担忧是其时空复杂度都是平方级的，这妨碍模型在多种环境下的可扩展性。最近出现了大量试图解决该问题的 Transformer 模型变体，本文将这类模型称作「高效 Transformer」(efficient Transformer)。

基于此，模型的效率有了不同的诠释。效率可能指模型的内存占用，当模型运行的加速器内存有限时这尤为重要；效率也可能指训练和推断过程中的计算成本，如 FLOPs 数。尤其对于设备端应用而言，模型应在有限的计算预算下运行。该综述论文从内存和计算两个角度来考虑 Transformer 的效率。

高效自注意力模型对于建模长序列的应用很关键，如通常包括较多像素或 token 的文档、图像和视频。因此，广泛采用 Transformer 优先考虑的是处理长序列的效率。

该论文旨在对这类模型的近期发展进行综述，主要聚焦于通过解决自注意力机制的平方级复杂度来提升 Transformer 效率的建模发展和架构创新，同时该论文还简要探讨了通用改进和其他效率改进。

该论文提出了一种针对高效 Transformer 模型的分类法，按照技术创新和主要用途进行分类。具体而言，该论文综述了在语言和视觉领域均有应用的 Transformer 模型，并为其中的部分模型提供了详细的解读。
 

什么是自动化控制系统

随着人力成本的日渐提供，越来越多的企业需要降低生产成本，提高企业竞争力，迫于这样的需求，生产自动化系统得到了更多的应用和推广。
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系统控制

系统控制可大体分为频率-有功功率控制、电压-无功功率控制及系统操作三大类。
频率-有功功率控制和电压-无功功率控制在日本各电力公司过去就已经实现并取得了实际的成效，最近在实用上综合的控制方法正逐步确定下来。
除了紧急情况下的继电保护装置及系统稳定装置以外，系统操作仍为今后有待研究的问题，特别是各层间跨系统的自动操作体系及理论的探讨尚有待研究。
由于其调节效果要影响整个系统，所以频率调整应以中央控制器所为主体进行控制。在中央控制所将依靠计算机或一部分专用模拟装置进行系统的负荷频率控制、经济负荷分配及精确追踪负荷变动的有功功率预测控制。

系统监视

系统监视的目的主要在于监视系统的状态及控制的过程，从而使运行人员更便于进行控制的启动、中断及修正等，从而使运行人员更便于进行控制的启动、中断及修正等。因此，系统监视和系统控制有着密切的关系，特别是在紧急情况及恢复情况下监视和控制是统一进行的。
自动化的水平，只做到从原先系统结线模拟盘和操作控制台所表示的状态监视，过渡到利用计算机检测系统状态的变化，并进行测定数据上下限的校验，然后将结构以彩色CRT显示出来。
此外，以在线系统信息为原始数据按一定周期作假想事故计算，检查有无过负荷情况，此即所谓“可靠性监视”，可在上位控制所中进行。

（编辑：揭阳站长网）

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