论文阅读14：DSTA-Net: Decoupled SpatialTemporal Attention Network for Skeletonbased Action Recognition

[论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal 0x211 论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名：逐步蒸馏！以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接：http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因：近期任务需要用到蒸馏操作，了解相关知识核心思想：改变视角。原来的视角：把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角：把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪？需要的数据量少，得到的结果好。文章的方法
【论文阅读】【IEEE TCYB 2023】Edge-Guided Recurrent Positioning Network forSalient Object Detection in Opt
引言任务：光学遥感图像中显著目标检测论文地址：Edge-GuidedRecurrentPositioningNetworkforSalientObjectDetectioninOpticalRemoteSensingImages|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore代码地址：前置知识一、摘要目前由于光学rsi中目标类型多样、目标尺度多样、目标方向众多以及背景杂乱，现有S
大模型服务的推理优化探索半吊子全栈工匠
【引】有的事情别人不问时我们明白，一旦要我们解释它我们就不明白了，而这正是我们必须留心思索的东西。于是，开启了一次又一次的论文阅读之旅。开发并部署大模型应用肯定要考虑它们的服务成本。然而，钱并不是唯一的考虑因素，如果不能解决模型性能方面的问题，即使有很大的预算，大模型服务仍会受到影响。本文尝试讨论将LLM推理服务更改为高吞吐量引擎的挑战与应对方法。1.大模型服务面临的挑战大模型的能力令人惊叹，但其
ER综述论文阅读-Emotion recognition in EEG signals using deep learning methods: A review 今天早睡了情绪识别Emotion Recognition 论文阅读深度学习人工智能
EmotionrecognitioninEEGsignalsusingdeeplearningmethods:AreviewQ1期刊，2023论文链接：https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/105887899/emotionreview-libre.pdf?1695460941=&response-content-disposition=inline%3B+f
【论文阅读】AdaCtrl: Towards Adaptive and Controllable Reasoning via Difficulty-Aware Budgeting quintus0505 LLM 论文阅读语言模型
AdaCtrl:TowardsAdaptiveandControllableReasoningviaDifficulty-AwareBudgeting3Method3.1长度触发标签作为控制接口（Length-TriggerTagsasControllingInterface）3.2冷启动微调（Cold-startfine-tuning）3.3难度感知的强化学习框架（Difficulty-awar
【论文阅读笔记】TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series 少写代码少看论文多多睡觉 #论文阅读笔记论文阅读笔记
TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示，并指出这在实际应用中具有挑战性但也是有价值的。最近，研究人员尝试借鉴自监督对比学习（SSCL）在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）中的成功经验，以解决时间序列表示的问题。
【论文阅读】Decoupled Knowledge Distillation Bosenya12 论文阅读
摘要：最先进的蒸馏方法主要基于从中间层蒸馏出深层特征，而logit蒸馏的重要性则被大大忽视了。为了提供研究logit蒸馏的新观点，我们将经典的KD损失重新表述为两部分，即目标类知识蒸馏（TCKD）和非目标类知识蒸馏（NCKD）。我们实证调查并证明了两部分的效果：TCKD传递了有关训练样本“困难”的知识，而NCKD是logit蒸馏起作用的突出原因。更重要的是，我们揭示了经典的KD损失是一个耦合公式，
【论文阅读】Transfer Learning for Automatic Modulation Recognition Using a Few Modulated Signal Samples
摘要：这封信提出了一种用于自动调制识别（AMR）的迁移学习模型，该模型仅具有少量调制信号样本。传输模型以音频信号UrbanSound8K作为源域进行训练，然后以一些调制信号样本为目标域进行微调。为了提高分类性能，信噪比（SNR）被用作一个功能来促进信号的分类。仿真结果表明，迁移模型在分类精度方面具有显著优势。这篇文章的核心内容是提出了一种基于迁移学习（TransferLearning）的自动调制识
【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement Bosenya12 论文阅读
这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架，专门用于少样本（few-shot）语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中，由于训练样本有限而导致传统深度神经网络（DNN）模型性能受限的问题。Meta-SE通过元学习的方法，利用先验的元知识快速适应新的任务和噪声类型，即使只有少量训练样本也能表现出色。背景知识与研究动机语音增强技术旨在从带噪语音信号中恢复目标语音，提升语音质量和可懂度。深度
【论文阅读】SASLN：小样本条件下机械故障诊断的信号增强自学习网络
SASLN:SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworksforMechanicalFaultDiagnosisUnderSmallSampleCondition本文介绍了一种名为SASLN（SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworks）的方法，专门用于在小样本条件下对风力发电机（WT）的发电机轴承故障进行诊断。该方
【论文阅读】SSCL-AMC：一种基于动态增强和集成学习的自监督自动调制分类方法
SSCL-AMC:ASelf-supervisedAutomaticModulationClassificationMethodviaDynamicAugmentationandEnsembleLearning摘要：与传统的手工自动调制分类（AMC）方法相比，深度学习已经显示出有希望的结果，AMC作为信号检测和调制之间的中间步骤发挥着关键作用。然而，获取大规模标记数据仍然具有挑战性，因为数据质量和
[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 当 LLM 写代码时，它的 “思考过程” 靠谱吗？—— 揭秘 CoT 质量的那些事儿张较瘦_ 前沿技术论文阅读人工智能软件工程
当LLM写代码时，它的“思考过程”靠谱吗？——揭秘CoT质量的那些事儿论文标题：AreTheyAllGood?EvaluatingtheQualityofCoTsinLLM-basedCodeGenerationarXiv:2507.06980[pdf,html,other]AreTheyAllGood?EvaluatingtheQualityofCoTsinLLM-basedCodeGenera
[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 需求获取访谈中LLM生成跟进问题研究：来龙去脉与创新突破
需求获取访谈中LLM生成跟进问题研究：来龙去脉与创新突破论文标题：RequirementsElicitationFollow-UpQuestionGenerationarXiv:2507.02858RequirementsElicitationFollow-UpQuestionGenerationYuchenShen,AnmolSinghal,TravisBreauxComments:13page
Prompt相关论文阅读(02)--Auto-CoT(2024-11-25) zhilanguifang 论文 prompt engineering 论文阅读笔记
论文阅读笔记2024-11-24~2024-11-25Auto-CoT:AutomaticChainofThoughtPromptinginLargeLanguageModels(ICLR2023)碎碎念：复现代码和笔记保存到gitee仓库上海交通大学的学生在亚马逊实习的时候的成果ICLR2023摘要：LLM能够通过生成中间推理步骤执行复杂的推理。提供这些步骤用于提示演示叫做思维链提示CoT。Co
【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting Bosenya12 论文阅读
系统概述如下：(a)一个基于卷积神经网络（ConvNet）的识别模型，该模型包含特征提取器和分类器；(b)一个少样本分类权重生成器。这两个组件都是在一组基础类别上训练的，我们为这些类别准备了大量训练数据。在测试阶段，权重生成器会接收少量新类别的训练数据以及基础类别的分类权重向量（分类器框内的绿色矩形），并为新类别生成相应的分类权重向量（分类器框内的蓝色矩形）。这样，卷积神经网络就能同时识别基础类别
【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models Bosenya12 论文阅读
从少量样本数据选择到后处理的整体框架。首先，扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着，模型生成一个增强的数据集，并进一步优化以提高保真度。最后，这些合成数据与少量样本训练数据集结合，用于基准模型的训练和评估。数据分布从最初的红色变为保真度增强的蓝色，这表明模型与真实数据更加吻合，如简化后的数据分布示意图所示。这篇文章的核心内容是介绍了一种名为BG-Diff（Bi-GuidedDiffusion）
[论文阅读] 人工智能 | 读懂Meta-Fair：让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法张较瘦_ 前沿技术论文阅读人工智能
读懂Meta-Fair：让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法论文标题：Meta-Fair:AI-AssistedFairnessTestingofLargeLanguageModelsarXiv:2507.02533Meta-Fair:AI-AssistedFairnessTestingofLargeLanguageModelsMiguelRomero-Arjona,JoséA.Parejo,Jua
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LLM论文阅读论文重点论文链接RopeRoFormer:EnhancedTransformerwithRotaryPositionEmbeddingRoPE论文阅读YarnUnderstandingYaRN:ExtendingContextWindowofLLMs论文YaRN笔记T5ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-Te
Segment Anything in High Quality之SAM-HQ论文阅读 qq_41627642 深度学习论文阅读论文阅读
摘要最近的SegmentAnythingModel（SAM）在扩展分割模型规模方面取得了重大突破，具备强大的零样本能力和灵活的提示机制。尽管SAM在训练时使用了11亿个掩码，其掩码预测质量在许多情况下仍不理想，尤其是对于结构复杂的目标。我们提出了HQ-SAM，使SAM能够精确地分割任意目标，同时保留其原有的可提示设计、高效性和零样本泛化能力。我们的设计充分复用并保留了SAM预训练的模型权重，仅引入
yolov算法详解_yolo 目标检测算法个人总结（yolov1） CHAO JIANG yolov算法详解
yolo目标检测算法个人总结目前yolo目标检测有两个版本，分别为v1和v2。因工作需要用yolo算法检测人物，所以这段时间重点看了这两篇论文，并实现了对应的tensorflow代码。这里记录下在论文阅读过程中的一些细节信息，留给自己，同时也希望各位能指出本人理解错误的地方，谢谢！一：yolov1关于yolov1算法的详解在网上已经非常多了，在这里我大概叙述下算法的流程，以及在开发过程中遇到的一些
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《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话？一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量ICCL2022前言贡献PromptIn-contextlearningSITSMEMOSITSM新的自动指标实验前言亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭，无复制，纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《DoesGPT-3GenerateEmpatheticDialogues
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