此外，论文还提出了多尺度扩张卷积（multi-scale dilated convolutions）的方法，通过并行使用多个不同空洞率的卷积层，有效结合了不同尺度的上下文信息。这篇论文的成功为后续的研究和应用奠定了基础，对于推动计算机视觉和机器学习领域的发展起到了重要的推动作用。这使得RNN非常适用于各种应用，包括自然语言处理、语音识别和时间序列分析。随着生成式大语言模型的兴起，人工智能领域正在经

虚拟机，anaconda环境下，python 3.6.7安装tensorflow（非gpu版本）pip install tensorflow==1.12，后测试报错[root@lab-hdfs-gateway-0 ~]# python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'Illegal instruction解决办法...

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