2023年5月7日 · 本文提出了一种新型视觉Transformer架构BiFormer，其核心为双层路由注意力机制（BRA），通过动态稀疏性优化计算资源分配。BRA在粗粒度区域过滤不相关键值对，再于路由区域执行细粒度令牌注意力，实现高效长距离依赖建模。

Productivity reaches (100,000) one hundred thousand pieces of BRA BLOCK per day. The factory produces more than 20 types of BRA BLOCK to suit all construction needs and requirements for all climatic and natural conditions, and according to the specifications and technologies of the French company ADLER, which manufactured the factory.

2024年1月5日 · 双级路由注意力（BRA）是一种动态的、 Query 感知的稀疏注意力机制，其核心思想是在粗糙粒度的区域 Level 过滤掉最不相关的关Key-Value对，只保留大多数相关路由区域的一小部分，以实现细粒度的Token-Token注意力。

2023年5月28日 · 这篇论文提出了一种新型的视觉Transformer，名为BiFormer，它采用了双层路由注意力（Bi-Level Routing Attention, BRA）机制。 注意 力机制是 视觉 变换器的核心构建模块，能够捕获数据中的长期依赖性。

2023年3月21日 · BRA（双层路由注意）是一种注意力机制，用于在YOLOv8中添加Biformer注意力机制。 下面是对 BRA 注意力机制 的详细分析解释： BRA 注意力机制 的核心思想是通过动态和查询自适应稀疏性来实现 注意力 。

基于 BRA 集成了一个新的Transformer，叫 BiFormer. 本篇工作的核心方法： 第一步：在粗区域级别上过滤掉最不相关的 Q-K键值对向量，只保留一小部分路由区域（路由区域比较隐晦，下文细说）。 第二步：再在这些路由区域的并集中应用细粒度的token-to-token注意力机制 。 Bi-Level Routing Attention (BRA) 模块. Region partition and input projection （区域划分和输入投影） 这一个模块的作用是干什么用的呢？ 答：计算得到传说中Q、K、V三件套。 那怎么做到呢？ 答： …

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2018年6月10日 · Over the years I have updated and modernised the block and it’s my go to block for any fitted styles, bra patterns, corsets etc. Instead of the normal process I follow for drafting a block and grading the draft, I decided, as the grading would have been too messy, to draft and apply all the contour fitting lines to each individual size.

BB3H-15. 150 x 185 x 390 mm 10kg (DRY WEIGHT) 12.5 Pcs./m2 . BB2H-20. 200 x 185 x 400 mm 7kg (DRY WEIGHT) 12.5 Pcs./m2 . BB6H-15. 150 x 185 x 390 mm 6.2kg (DRY WEIGHT) 12.5 Pcs./m2

BRA factory located in Gawasha Industrial Area, Duhok KR, Iraq.