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HarveenchadhaFine-tuned on Multilingual Pretrained Model CLSRIL-23. The original fairseq checkpoint is present here. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. **Note: The result from this model is without a language model so you may witness a higher WER in some cases.** This model was trained on 4200 hours of Hindi Labelled Data. The labelled data is not present in public domain as of now.
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HarveenchadhaFine-tuned on Multilingual Pretrained Model CLSRIL-23. The original fairseq checkpoint is present here. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. **Note: The result from this model is without a language model so you may witness a higher WER in some cases.**
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HarveenchadhaFine-tuned on Multilingual Pretrained Model CLSRIL-23. The original fairseq checkpoint is present here. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. **Note: The result from this model is without a language model so you may witness a higher WER in some cases.** This model was trained on 4200 hours of Hindi Labelled Data. The labelled data is not present in public domain as of now.
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Harvinder6766This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated. Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations. Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).
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詳細を見る ↗news_sentiment_sentence_v1
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詳細を見る ↗second-eye
harvinderbhullar> **Research prototype, not a medical device.** Not validated for clinical use. Do not use it to > diagnose or treat anyone. A small trainable image **state head** for CLM (Contrastive Language Models). Frozen `nvidia/C-RADIOv2-H` image features (the vision tower of NVIDIA Nemotron Nano 2 VL) go through this head into CLM's 512-d action space. There they are scored by `scale · cos` against CLM's frozen **action tower** (Qwen3-8B last-token pooling + the released CLM-v0.1-8B action head) embedding the answer options: Code, training and evaluation: https://github.com/HarvinderBhullar/second-eye/tree/hackathon (see `docs/VISION.md`).
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詳細を見る ↗PaddleOCR-VL-1.6-Bangla
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hasnain43This is a BERT-based model fine-tuned on a dataset of stock market news headlines to perform **sentiment analysis**. The labels are: The model is intended for **financial news and headlines**, especially useful for trading, sentiment scoring, or market analysis pipelines. tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hasnain43/bert-stock-sentiment-v1") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("hasnain43/bert-stock-sentiment-v1") model.eval()
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