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ngl567
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已经2024年了,该出现一个论文解读AIAgent了。但是目前市面上哪怕最强的GPT-4来做论文解读也是不行,所以我们顺手做了这样一个agent,因为——我们公司的算法同学也需要刷论文啊喂=,=而且我们也经常人工写论文解读嘛,所以干脆就顺手做一个得了,不求赚钱,但求有点用。真正尝试过用gpt去刷论文、写论文解读的小伙伴,一定深有体验——费劲。其他agents也没有能搞定的,所以我们就索性做了个,传
- 《生产调度优化》专栏导读
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生产调度优化生产调度优化
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文章目录介绍ChatIEEntity-RelationTripleExtration(RE)NamedEntityRecognition(NER)EventExtraction(EE)实验结果结论论文:Zero-ShotInformationExtractionviaChattingwithChatGPT作者:XiangWei,XingyuCui,NingCheng,XiaobinWang,Xin
- FaE:基于符号知识的适应性和可解释的神经记忆
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- 知识增广的预训练语言模型K-BERT:将知识图谱作为训练语料
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©原创作者|杨健论文标题:K-BERT:EnablingLanguageRepresentationwithKnowledgeGraph收录会议:AAAI论文链接:https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5681项目地址:https://github.com/autoliuweijie/K-BERT01背景论述笔者在前面的论文解读中提到过E
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自动驾驶规划系列论文阅读笔记HybridA*论文阅读混合Astar
本文旨在对原论文进行翻译,对混合A*有一个大概的理解论文题目:PracticalSearchTechniquesinPathPlanningforAutonomousDriving1摘要本文描述了一个实用的路径规划算法,无人驾驶汽车在未知的环境中,障碍物通过机器人的传感器实时检测产生平滑的路径。这项工作的动机和实验验证了在2007年DARPA城市挑战赛,机器人必须在停车场自主导航。本文的方法有两个
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6D位姿估计人工智能计算机视觉
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- 论文解读《Gen6D: Generalizable Model-Free 6-DoF Object Pose Estimation from RGB Images》 小样本6D位姿估计
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6D位姿估计机器学习人工智能计算机视觉3d深度学习
论文:《Gen6D:GeneralizableModel-Free6-DoFObjectPoseEstimationfromRGBImages》Code:https://github.com/liuyuan-pal/gen6d(469star)摘要:现有的可推广姿态估计器要么需要高质量的对象模型,要么在测试时需要额外的深度图或对象掩码,这大大限制了其应用范围。为了满足实际应用中的需求,我们认为姿态
- 论文解读《EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose 》
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6D位姿估计计算机视觉人工智能3d
论文:《EPro-PnP:GeneralizedEnd-to-EndProbabilisticPerspective-n-PointsforMonocularObjectPoseEstimation》Code:https://github.com/tjiiv-cprg/epro-pnp(909star)作者的视频简单介绍:https://www.bilibili.com/video/BV13T41
- VLM 系列——Llava1.6——论文解读
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一、概述1、是什么Llava1.6是llava1.5的升级暂时还没有论文等,是一个多模态视觉-文本大语言模型,可以完成:图像描述、视觉问答、根据图片写代码(HTML、JS、CSS),潜在可以完成单个目标的视觉定位、名画名人等识别(问答、描述)。支持单幅图片输入(可以作为第一个或第二个输入),多轮文本对话。本文基于CLIP的视觉编码器,以及多个版本语言解码器,使用最简单的两层FC构成MLP映射视觉特
- VLM (MLLM)系列——论文解读总结
TigerZ*
AIGC算法深度学习人工智能计算机视觉AIGC图像处理算法
建议以下几篇都看一下吧,因为这几篇相对出发点都有新意,并且也都在同期的思南评测中有排名。CLIP*数据:用了4亿的互联网自有图文对数据。*模型:由一个视觉编码器、一个文本编码器*训练:一阶段预训练,在32768的batchsize下做的对比学习。中文CLIP*数据:由LAION5B等构成一个2亿的图文对数据。*模型:整体和CLIP类似,由一个视觉编码器、一个文本编码器。*训练:两阶段预训练,权重来
- VLM 系列——MoE-LLaVa——论文解读
TigerZ*
AIGC算法深度学习人工智能AIGC计算机视觉transformer
一、概述1、是什么moe-Llava是Llava1.5的改进全称《MoE-LLaVA:MixtureofExpertsforLargeVision-LanguageModels》,是一个多模态视觉-文本大语言模型,可以完成:图像描述、视觉问答,潜在可以完成单个目标的视觉定位、名画名人等识别(问答、描述),未知是否能偶根据图片写代码(HTML、JS、CSS)。支持单幅图片输入(可以作为第一个或第二个
- VLM 系列——LLaVA-MoLE——论文解读
TigerZ*
AIGC算法深度学习人工智能AIGCtransformer计算机视觉
一、概述1、是什么Llava-MoLE是Llava1.5的改进全称《LLaVA-MoLE:SparseMixtureofLoRAExpertsforMitigatingDataConflictsinInstructionFinetuningMLLMs》,是一个多模态视觉-文本大语言模型,可以完成:图像描述、视觉问答,潜在可以完成单个目标的视觉定位、名画名人等识别(问答、描述),未知是否能偶根据图片
- 【论文解读】Document-Level Relation Extraction with Adaptive Focal Loss and Knowledge Distillation
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深度学习人工智能
目录1Introduction1Docre任务比句子级任务更具挑战性:2现有的Docre方法:3现有的Docre方法存在三个局限性2Methodology1使用轴向注意力模块作为特征提取器:2第二,提出适应性焦距损失3第三用知识蒸馏相关知识类别不平衡问题长尾类分布交叉熵损失和二元交叉熵损失二元交叉熵损失定义为知识蒸馏全文翻译https://baijiahao.baidu.com/s?id=1737
- 知识增强的预训练模型简介
NLP论文解读
©NLP论文解读原创•作者|杨健专栏系列概览该专栏主要介绍自然语言处理领域目前比较前沿的领域—知识增强的预训练语言模型。通过解读该主题具备代表性的论文以及对应的代码,为大家揭示当前最新的发展状况。为了能够和大家更好的分享自己的收获,笔者将遵循下面几个原则。1、理论讲解尽量深入浅出,通过举例子或者大白话讲解论文,而非仅针对原文翻译。2、针对论文中一些重要的术语,适时的做出解释。3、理论和实践相结合,
- AAAI 2020「自然语言处理(NLP)论文解读」文本简化要素分析
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来源:AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-2-17TILE:DiscourseLevelFactorsforSentenceDeletioninTextSimplification.Contributor:俄亥俄州立大学Paper:https://arxiv.org/abs/1911.10384v1Code:None文章摘要 文本简化需要对相关的句子
- 论文笔记-Generative Adversarial Nets
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- 「论文搬运」王亦洲课题组 CVPR 2021 入选论文解读:时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型
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论文计算机视觉人工智能深度学习cvpr
本文是对发表于计算机视觉和模式识别领域的顶级会议CVPR2021的论文“CausalHiddenMarkovModelforTimeSeriesDiseaseForecasting(时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型)”的解读。该论文由北京大学王亦洲课题组与深睿医疗等单位合作,针对时间序列疾病预测的问题,提出了因果隐马尔可夫模型描述疾病的动态发展过程,并使用基于VAE的变分框架进行学习。通过对图
- EMNLP 2023精选:Text-to-SQL任务的前沿进展(下篇)——Findings论文解读
Q同学的nlp笔记
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导语本文记录了今年的自然语言处理国际顶级会议EMNLP2023中接收的所有与Text-to-SQL相关(通过搜索标题关键词查找得到,可能不全)的论文,共计12篇,包含5篇正会论文和7篇Findings论文,以下是对这些论文的略读,某几篇也有详细的笔记(见链接)。由于篇数过多,分为两篇博客记录,本篇为第二篇,主要记录Findings论文:序号类型标题1MainBenchmarkingandImpro
- 2018年美国大学生数学建模竞赛B题优秀论文解读
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2018年美赛B题优秀论文解读校苑数模校苑数模今天2018年美赛B题赛题2018MCMProblemB:HowManyLanguages?Background:Therearecurrentlyabout6,900languagesspokenonEarth.Abouthalftheworld’spopulationclaimoneofthefollowingtenlanguages(inorde
- 论文解读|MetaAI图像分割基础模型SAM——解锁数字大脑“视觉区”
BFT白芙堂
人工智能计算机视觉深度学习
原创|文BFT机器人内容提要事件背景:2023年4月5日,MetaAI研究团队发布论文“分割一切”一《SegmentAnything》并在官网发布了图像分割基础模型一SegmentAnythingModel(SAM)以及图像注释数据集Segment-Anything1-Billion(SA-1B)。论文核心观点:目标:MetaAI的目标是通过引入三个相互关联的部分来构建一个用于图像分割的基础模型:
- EMNLP 2023精选:Text-to-SQL任务的前沿进展(上篇)——正会论文解读
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- 论文解读:DeepBDC小样本图像分类
十有久诚
小样本图像分类人工智能机器学习深度学习小样本图像分类元学习
JointDistributionMatters:DeepBrownianDistanceCovarianceforFew-ShotClassification摘要由于每个新任务只给出很少的训练样例,所以few-shot分类是一个具有挑战性的问题。解决这一挑战的有效研究路线之一是专注于学习由查询图像和某些类别的少数支持图像之间的相似性度量驱动的深度表示。统计上,这相当于测量图像特征的依赖性,被视为
- 论文解读:Class-Aware Patch Embedding Adaptation for Few-Shot Image Classification(2023 CVPR)
十有久诚
人工智能深度学习机器学习小样本图像分类transformer
摘要“一张图片胜过千言万语”,远远超出了单纯的分类。与此同时,如果独立观察,图像的许多斑块可能与分类完全无关。这可能会大大降低大量的few-shot学习算法的效率,这些算法的数据有限,并且高度依赖于图像patch的比较。为了解决这个问题,我们提出了一种类感知补丁嵌入自适应(CPEA)方法来学习图像补丁的“类感知嵌入”。CPEA的关键思想是将补丁嵌入与类感知嵌入相结合,使它们与类相关。此外,我们定义
- 论文解读:DeepEMD小样本图像分类
十有久诚
小样本图像分类分类数据挖掘人工智能机器学习小样本图像分类深度学习计算机视觉
创新点引入EMD距离度量方式,通过寻找各个图块之间的最佳匹配方式来计算距离知识准备:陆地移动距离(EarthMover’sDistance,EMD)假设有一系列的货源地S={|i=1,...,m}和一系列的目的地D={|j=1,...,k},si和dj分别表示货源地i的货物供应量(me:问题中只有一种货源,只不过每个货源地拥有不同的数量)和目的地j的需求量,cij表示两地之间的单位运输成本,xij
- 【AI数字人-论文】DINet论文解读
马鹤宁
数字人人工智能数字人AIGC
DINet方法形变修补损失函数perceptionlossGANlossLip-syncloss实现细节参考如下图所示,人脸视觉配音(Facevisuallydubbing)旨在根据输入的驱动音频同步源视频中的嘴型,同时保持身份和头部姿势与源视频帧一致。然而在少样本条件下,实现高分辨率视频下的高质量人脸视觉配音仍然是一项挑战。一个主要原因是,在少数样本的条件下,嘴部纹理细节与驱动音频的相关性很小,
- AMiner平台简介
角砾岩队长
数据笔记
AMiner是由清华大学计算机科学与技术系教授唐杰率领团队建立的,具有完全自主知识产权的新一代科技情报分析与挖掘平台。(摘自用户手册)按照惯例我们给出网址:https://www.aminer.cn我们来一起探索一下相关板块及应用。1.科研对话助手我们可以在AMiner文献库基础上与问答助手进行对话,成果、学者的查找,论文解读等功能。此外,我们也可以选择上传论文文档,构建文献知识库,并在此基础上与
- 【具身智能】系列论文解读(CoWs on PASTURE & VoxPoser & Relational Pose Diffusion)
JackCrum
具身智能LLM多模态增强学习人工智能语言模型
0.MyConclusionCoWsonPASTURE:擅长零样本的视觉语言对象导航,主要解决了LLM辅助下的任务级动作执行任务VoxPoser:擅长设计一些未预定义的动作轨迹,主要解决了LLM辅助下的动作轨迹设计任务RelationalPoseDiffusion:擅长将已有的动作迁移变换到新场景下的动作,增强机械臂的泛化能力,主要解决了Diff模型辅助下的复杂多变的场景动作轨迹适应能力的任务1.
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri