Model: kategosari/cliffsofdover_tsdae2
Author: kategosari
Pipeline: sentence-similarity
Library: sentence-transformers
Tags: sentence-transformers, safetensors, electra, sentence-similarity, feature-extraction, generated_from_trainer, dataset_size:53333, loss:DenoisingAutoEncoderLoss, arxiv:1908.10084, arxiv:2104.06979, base_model:kategosari/cliffsofdover_tsdae, base_model:finetune:kategosari/cliffsofdover_tsdae, endpoints_compatible, region:us
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widget: source_sentence: 생성하는 각 자동으로 프로세스의 검토 상기 대한 하나의 적어도 적용하여 대한 상기 변환된 [MASK] 것 파일에 기계 부분을 인공 지능 상기 응답을 통해, 표현을
sentences:  이 방법은 먼저 로봇의 주변 환경 (6)을 검출하는 이미지 시퀀스 (5)를 제공한다, 인공 지능 프로세스의 기계 검토 부분을 통해, 상기 변환된 파일에 대한 상기 적어도 하나의 표현을 적용하여 상기 각 질문에 대한 응답을 자동으로 생성하는 것,  압축률 네트워크 모델에 기초하여 디코딩된 동영상의 프레임에 포함된 복수의 이미지 블록들 각각의 압축률을 획득하고, 획득된 복수의 압축률에 기초하여 프레임의 압축률을 획득한다, source_sentence: 데이터를 로봇의 복수의 시작한다 수집하는 센서 것으로 로봇이 [MASK] 센서로부터 방법은
sentences:  상기 방법은 로봇이 로봇의 복수의 센서로부터 센서 데이터를 수집하는 것으로 시작한다, 여기서 주요 특징은 주차 시설에서 차량의 존재 및 위치를 결정하기 위한 센서 및 통신 인터페이스의 사용이다.,   검출 정밀도가 높고, 실시간 연속된 혈압을 얻을 수 있다, source_sentence: 정규화된 트레이닝된 세그먼트의 프로세서는 더 각각의 도메인 시간 신경망의 구성된다 입력 계층에 표현을 [MASK]
sentences:  이 데이터는 AI 계층들에 의해 분석되어 그 안의 사용자 행동 프로세스들의 패턴들을 인식할 수 있다, 그리고 이력 떨림 심각도 패턴 예측 및 이력 떨림심각도에 적어도 부분적으로 기초하여 훈련된 떨림 심각도 모델 파라미터를 업데이트하는 것,  프로세서는 트레이닝된 신경망의 입력 계층에 각각의 세그먼트의 정규화된 시간 도메인 표현을 피드하도록 더 구성된다, source_sentence: 연관된 [MASK] 1 목표와 스코어 제 상기 1
sentences: 상기 제 1 목표와 연관된 제 1 스코어, 디바이스  : 적어도 하나의 프로그램 및 제1 동영상을 저장하는 메모리  ,  인공지능에 기초한 타임라인 증권 자산 관리 시스템을 개시하고, 증권 관리 기술 영역에 관련된다, source_sentence: 길이에 녹색광을 [MASK] 것 시간 따라
sentences:  데이터 처리 및 클라우드 컴퓨팅에 관한 것이며, 코드로서 기술된 클라우드 인프라스트럭처 환경에 적용될 수 있다.,  시간 길이에 따라 녹색광을 제어하는 것,  하나 이상의 사용자, 활동 및/또는 사용자 활동 로그를 통합하는 것 하나 이상의 사용자 활동 로그 수정 그 등등이지요
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Created: 2025-07-22 08:10:05