包含各管脚定义，连线，以及整定方法

用于调试elmo驱动器的上位机软件，可以设置驱动器参数。

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多种语言的预训练ELMo表示 我们发布了接受多种语言培训的ELMo表示形式，这有助于我们赢得LAS根据赢得的。 技术细节 我们使用与相同的超参数设置 for biLM和角色CNN。 我们根据从每种任务的共享任务（wikidump +通用抓取）发布的原始文本中随机抽取的2000万字数据集训练其参数。 我们主要基于的代码，但进行了以下更改： 我们支持unicode字符； 我们使用样本softmax技术使大词汇量的训练变得可行（ ）。 但是，我们使用围绕目标单词的单词窗口作为否定样本，并且在我们的初步实验中显示出更好的性能。 在NVIDIA P100 GPU上，用一种语言进行ELMo的培训大约需要3天。 资料下载 这些模型托管在。 ELMo简体中文 我们还提供了 。 它是针对新华比例进行培训的，这与传统中文ELMo的维基百科不同。 前提条件 必须是python> = 3.6（如果使用python3.5，则会遇到此问题 ） 火炬0.4 来自allennlp的其他要求 用法 安装套件 您需要安装软件包才能使用嵌入功能，并具有以下建议 python setup.py install

本手册详细介绍了用于操作SimplIQ系列数字伺服驱动器的各个软件命令。本手册是SimplIQ文件集的一个有机组成部分

此文档为ELMo的自己翻译稿子，有些地方可能有些偏差。但总体已经翻译完。

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口语填空和意图检测任务 插槽填充和意图检测的基本模型： 论文“具有焦点机制的编码器-解码器用于基于序列标签的口语理解”的“焦点”部分的实现 。 基于的BLSTM-CRF的实现 插槽填充和意图检测任务联合培训的实施 。 基本型号+ / / 数据集教程： （英语/西班牙语/泰语） （无意图） （无意图） （无意图） 部分 描述 所需的包 如何在ATIS数据集上报告意图检测的性能 教程A：带有预训练的单词嵌入 教程A：使用预训练的单词嵌入进行插槽填充和意图检测 教程B：使用ELMo 教程B：使用ElMo进行插槽填充和意图检测 教程C：使用BERT 教程C：插槽填充和BERT意图检测 教程D：使用XLNET 教程D：使用XLNET进行插槽填充和意图检测 结果 某些数据集上不同方法的结果 推论模式 推论模式 参考 如何引用？ 设置 python 3.6.x py

中文的 ELMO 驱动器的选型手册，公司介绍，产品介绍，说明等内容。

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