Deep learning software demands reliability and performance. However, many of the existing deep learning frameworks are software libraries that act as an unsafe DSL in Python and a computation graph interpreter. We present DLVM, a design and implemen
R D ∗的最新测量已降低了标准模型预测的张力。 考虑到所有当前数据，我们获得给定洛伦兹结构的每个新物理四费米子算子的威尔逊系数值。 我们发现组合数据排除了大多数基于标量/伪标量运算符的解决方案。 通过研究不同解之间的相互关系，我们发现只有四种允许的解，它们基于具有（V − A），（V − A）和（V + A）线性组合，张量和线性的算子 标量/伪标量和张量结构的组合。 我们证明，对新物理的需求是由对R D和R D ∗的测量驱动的，而对τ轻子的研究尚未进行。 此外，我们表明，仅在b→cμν$$ b
