本研究介绍了一种基于强化学习的数据增强方法AutoTSAug，用于改善时间序列预测模型性能。该方法通过识别边际样本和生成新数据，显著提高了预测性能，且计算成本较低。

本文提出了一种新的通用微调方法LEVI，通过自适应地对预训练模型进行逐层集成和与小型任务专属模型相结合，有效地抑制了问题特征，保留了新任务所需的有用特征。实验证明，LEVI提高了微调的泛化能力。

通过在线迁移服务，将SD公共模型库的模型文件转存到NAS文件目录，用于SDWebUI和保存训练和推理结果。在NAS控制台查看目录信息，更新PAI-EAS服务，选择NAS挂载并配置参数，增加--data-dir挂载目录。重启服务后，在WebUI页面切换模型进行推理验证。在LoRA插件中选择不同类型的Lora模型。

人脸检测模型 OpenVINO的模型库中有多个人脸检测模型，这些模型分别支持不同场景与不同分辨率的人脸检测，同时检测精度与速度也不同。下面以OpenVINO2020...