Blen is an interactive, auto-graded platform for IBDP students, teachers, and schools. It provides curriculum-aligned content, interactive questions, adaptive mock tests, assignments, and detailed reports to help unlock IBDP potential.

Comprehensive and 100% Curriculum-aligned Content. Developed by a team of IB Diploma Teachers and Examiners. Access over 20,000 practice questions for Paper 1, Paper 2, and Paper 3, all aligned with the latest IBDP syllabus. Simplify teaching with step-by-step solutions and clear explanations for each MCQ.

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Our interactive platform helps teachers save time, engage students, and improve outcomes with easy-to-use, curriculum-aligned tools. With Blen, educators can streamline lesson planning, create...

In this work, we design a special Transformer, i.e., Channel Aligned Robust Blend Transformer (CARD for short), that addresses key shortcomings of CI type Transformer in time series forecasting. First, CARD introduces a channel-aligned attention structure that allows it to capture both temporal correlations among signals and dynamical ...

Channel Alignment: Allow information to be shared among different channels/covariates. Dual Attention: Explore the within-patch information. Token Blend: Utilize mutli-scale knowledge. The code for long-term forecasting experiment in section 5.1 is in folder long_term_forecast_l96.

World Aligned Blend的原理. World Aligend Blend的由来，当texture需要在世界空间（world space）中取样(采样)的时候，一般会用到absolute world position“绝对世界位置”（输出像素’pixel‘到世界空间‘world space’中的坐标），拆分absolute world position的X\Y\Z(R\G\B)各个轴的向量

UE5_地形系统_WorldAligneBlend材质函数，这一期是制作岩石遮罩，以及跟我们之前学习的三平面投射进行搭配使用，非常的方便，快来学习吧！

2024年4月10日 · 本文提出了一种bf通道对齐鲁棒混合变压器 (CARD)，它能有效鲁棒地对齐不同通道间的信息，并充分利用多尺度信息。 CARD在用于长期预测的7个基准数据集、用于短期预测的M4数据集和其他基于预测的任务中表现优异，优于最先进的模型。 我们的研究证实了所提出模型的有效性。 我们开发了一个基于信号衰减的鲁棒损失函数，该函数利用信号衰减来增强模型专注于近期预测的能力。 我们的经验评估证实，该损失函数在提高其他基准模型的性能方面也是有 …

2024年9月8日 · 在这项工作中，我们设计了一个特殊的 Transformer，即 Channel Aligned Robust Blend Transformer（简称 CARD），它解决了 CI 型 Transformer 在时间序列预测中的关键缺点。 首先，CARD 引入了一种 通道对齐的注意力结构， 使其能够捕获信号之间的时间相关性和多个变量随时间推移的动态依赖性。 其次，为了有效地利用多尺度知识，我们设计了一个 token blend 模块来生成不同分辨率的 token。 第三，我们引入了一个用于时间序列预测的稳健损失函数，以 …