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Linux
【论文阅读】YOLOv4:
【
论文阅读
笔记】One Shot 3D Photography
论文主页:https://facebookresearch.github.io/one_shot_3d_photography/代码地址:https://github.com/facebookresearch/one_shot_3d_photography 该3D照片方向,由于刚入门,所以会倾向于翻译文章。每个操作上的选择,及为什么不进行另外操作的原因都如数放上。论文小结 本作的工作是从单张R
时光机゚
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2023-10-25 19:47
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3D照片
论文
读书笔记
On Moving Object Segmentation from Monocular Video with Transformers
论文阅读
论文信息标题:OnMovingObjectSegmentationfromMonocularVideowithTransformers作者:来源:ICCV时间:2023代码地址:暂无Abstract通过单个移动摄像机进行移动对象检测和分割是一项具有挑战性的任务,需要了解识别、运动和3D几何。将识别和重建结合起来可以归结为融合问题,其中需要结合外观和运动特征来进行分类和分割。在本文中,我们提出了一种
玛卡巴卡_qin
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2023-10-25 17:47
论文
论文阅读
李沐——
论文阅读
——VIT(VIsionTransformer)
一、终极结论:如果在足够多的数据上面去做预训练,那么,我们也可以不用卷积神经网络,而是直接用自然语言处理那边搬过来的Transformer,也能够把视觉问题解决的很好(tips:paperswithcode.com——查看各个机器学习领域的Stateofart)二、标题信息:一张图像==很多16*16大小的单词序列三、摘要:在NLP中无论是Bert,GPT还是T5,其中的transformer已经
诚威_lol_中大努力中
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2023-10-25 15:13
人工智能
论文阅读
【Jetson Nano 入门】环境配置汇总
在电脑打开终端四、VNC实现局域网及网线直连通信五、SSH文件传输六、状态监控软件Jtop七、检查CUDA、OpenCV及cuDNN八、USB摄像头测试软件Camorama九、CSI摄像头测试十、实现
Yolov4
Huih_cannot_fly哼
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2023-10-25 12:43
Nano入门
经验分享
虚假新闻检测
论文阅读
(九):Rumor Detection on Social Media with Bi-Directional Graph Convolutional Networks
论文题目:RumorDetectiononSocialMediawithBi-DirectionalGraphConvolutionalNetworks论文来源:AAAI2020清华大学官方代码:https://github.com/TianBian95/BiGCN有监督、基于社交上下文、基于新闻传播信息一、基本内容首次将新闻的传播过程建模为图结构,Bi-GCN利用top-down的图表示新闻的传
Quinn-ntmy
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2023-10-25 11:05
论文阅读
虚假新闻检测
论文阅读
(六):A Deep Learning Model for Early Detection of Fake News on Social Media
论文标题:ADeepLearningModelforEarlyDetectionofFakeNewsonSocialMedia日期:IEEE2020#半监督、#伪标签、#可信度评估一、基本内容训练一个有监督模型和一个无监督模型,但是该工作不仅利用了新闻内容信息,还利用了用户对新闻的评论信息以及作者的可信度信息,使用的信息更为广泛,从而取得了更好的效果。二、主要工作(1)建立一个模型提取用户在评论中
Quinn-ntmy
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2023-10-25 11:04
论文笔记
深度学习
人工智能
神经网络
自然语言处理
论文阅读
--Crop yield prediction using machine learning: A systematic literature review
摘要:Machinelearningisanimportantdecisionsupporttoolforcropyieldprediction,includingsupportingdecisionsonwhatcropstogrowandwhattododuringthegrowingseasonofthecrops.Severalmachinelearningalgorithmshavebe
追忆苔上雪
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2023-10-25 08:11
paper
1024程序员节
农情表型
深度学习
人工智能
机器学习
论文阅读
文献综述
《
论文阅读
》LORA:大型语言模型的低秩自适应 2021
《
论文阅读
》LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELS前言简介现有方法模型架构优点前言今天为大家带来的是《LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELS
365JHWZGo
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2023-10-25 07:13
组会论文
1024程序员节
论文阅读
语言模型
低秩
自适应
Monocular arbitrary moving object discovery and segmentation
论文阅读
基本信息题目:MonocularArbitraryMovingObjectDiscoveryandSegmentation作者:来源:BMVC时间:2021代码地址:https://github.com/michalneoral/RaptorAbstract我们提出了一种发现和分割场景中独立移动的物体或其部分的方法。给定三个单眼视频帧,该方法输出语义上有意义的区域,即对应于整个对象的区域,即使只有
玛卡巴卡_qin
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2023-10-24 22:30
论文
1024程序员节
论文阅读
笔记——拥塞控制算法PCC Vivace
目录PCCVivace阅读笔记PCC和BBR都是垃圾!PCCVivacevs.PCCAllegroAllegro为什么垃圾?Vivace为什么比较牛逼?小结Vivace的目标函数框架小结Vivace如何与传统TCP进行交互?总结PCCVivace阅读笔记本文是关于NSDI'18论文《PCCVivace:Online-LearningCongestionControl》的阅读笔记。受机器学习中的在线
yue2388253
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2023-10-24 04:19
论文笔记
NSDI
拥塞控制
论文阅读笔记
PCC
Vivace
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论文阅读
]CWD——基于稠密预测的通道式知识蒸馏
CWD基于稠密预测的通道式知识蒸馏论文网址:CWD论文总结这篇论文「Channel-wiseKnowledgeDistillationforDensePrediction」提出了一种针对密集预测任务的基于通道的知识蒸馏方法。下面我详细讲解该方法的主要内容:问题背景在计算机视觉任务中,图像分类只需要预测整张图像的类别,而密集预测需要对每个像素或对象进行预测,输出更丰富的结果,如语义分割、目标检测等。
一朵小红花HH
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2023-10-24 04:18
知识蒸馏
人工智能
深度学习
论文阅读
ORB-SLAM2
论文阅读
笔记 + 无痛复现
ORB-SLAM2:用于单目、双目和RGB-D相机的开源SLAM系统一、原文简译摘要I.INTRODUCTION介绍II.RELATEDWORK相关工作A.双目SLAMB.RGB-DSLAMIII.ORB-SLAM2A.单目,远、近立体关键点B.SystemBootstrapping系统引导C.用单目和双目约束进行BAD.循环关闭和全BAE.关键帧插入F.定位模式IV.EVALUATION评估A.
大胜s
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2023-10-23 09:13
论文阅读
笔记
计算机视觉
算法
目标检测
【
论文阅读
】以及部署BEVFusion: A Simple and Robust LiDAR-Camera Fusion Framework
BEVFusion:ASimpleandRobustLiDAR-CameraFusionFrameworkBEVFusion:一个简单而强大的LiDAR-相机融合框架NeurIPS2022多模态传感器融合意味着信息互补、稳定,是自动驾驶感知的重要一环,本文注重工业落地,实际应用融合方案:前融合(数据级融合)指通过空间对齐直接融合不同模态的原始传感器数据。深度融合(特征级融合)指通过级联或者元素相乘
挥剑决浮云 -
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2023-10-23 07:45
点云
论文阅读
【多模态
论文阅读
】Multi-modal Factorized Bilinear Pooling with Co-Attention Learning for Visual Question Ans
一、亮点对于多模态特征融合,本文开发了一种多模态因子双线性(MFB)池化方法来有效地组合多模态特征;对于细粒度的图像和问题表示,开发了一种“共同注意”机制,使用端到端的深度网络架构来共同学习图像和问题的注意力。二、MCB和MLB的缺点MCB模型依赖于高维输出特征来保证稳健的性能,这可能会由于巨大的内存使用量而限制其适用性。为了克服这个问题,Kim等人提出了基于两个特征向量的Hadamard乘积的多
CC‘s World
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2023-10-23 04:14
多模态
机器学习
多模态
推荐系统
论文阅读
(五十二)-序列推荐中的稀疏兴趣网络
论文:地址:https://arxiv.org/pdf/2102.09267.pdf论文题目:《Sparse-InterestNetworkforSequentialRecommendation》之前我们介绍过mind这篇文章,通过胶囊网络来实现对用户多兴趣的建模,今天我们来介绍一篇也是多兴趣的论文,但是不同于mind生成多个兴趣向量,SINE只在中间过程生成多概念兴趣,最后还是会统一形成一个向量
推荐系统论文阅读
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2023-10-22 23:36
【
论文阅读
笔记】MSNet: A Seismic Phase Picking Network Applicable to Microseismic Monitoring
论文阅读
笔记:MSNet:ASeismicPhasePickingNetworkApplicabletoMicroseismicMonitoring摘要MSNet的微震相位拾取的全卷积网络从模型结构、训练数据
luzhoushili
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2023-10-22 20:52
#
论文
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深度学习入门
论文阅读
笔记
【
论文阅读
笔记】 Curated Pacific Northwest AI-ready Seismic Dataset
CuratedPacificNorthwestAI-readySeismicDataset太平洋西北部人工智能地震数据集摘要描述了一个AI就绪地震数据集包括各种地震事件参数仪器元数据地震波行描述地震目录和事件属性(事件震级类型,信道类型,波形极性,信噪比,相位选择)随着网络检测系统的时间演变非技术型总结AI准备数据集是推动机器学习发展的关键因素训练模型的数据多样性是推动模型性能或者泛化能力的主要因
luzhoushili
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2023-10-22 20:43
#
论文
论文阅读
笔记
人工智能
【
论文阅读
】(2023TPAMI)PCRLv2
目录AbstractMethodMethodnsU-Net中的特征金字塔多尺度像素恢复多尺度特征比较从多剪切到下剪切训练目标总结Abstract现有方法及其缺点:最近的SSL方法大多是对比学习方法,它的目标是通过比较不同图像视图来保留潜在表示中的不变合判别语义,然而它主要保留高级语义信息,不包含足够的局部信息,局部信息对医学图像分析很有用。提出的解决方法:提出将像素级恢复任务纳入,以将更多像素级信
鱼小丸
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2023-10-22 19:37
论文阅读
论文阅读
——I Can Find You! Boundary-Guided Separated Attention Network for Camouflaged Object Detection
目录基本信息标题目前存在的问题改进网络结构另一个写的好的参考基本信息期刊AAAI年份2022论文地址https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/20273代码地址https://github.com/zhuhongwei1999/BSA-Net标题我能找到你!用于伪装对象检测的边界引导分离注意网络目前存在的问题传统上,可以采用显著目标检测(SO
醋酸洋红就是我
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2023-10-22 16:36
论文阅读
目标检测
人工智能
论文阅读
——Pixels, Regions, and Objects: Multiple Enhancement for Salient Object Detection
目录基本信息标题目前存在的问题改进网络结构另一个写的好的参考基本信息期刊CVPR年份2023论文地址网站代码地址https://github.com/yiwangtz/MENet标题像素,区域和对象:多增强显著目标检测目前存在的问题对于SOD来说,精确分割复杂物体的边界仍然是一个具有挑战性的任务。当这些物体的几何形状和/或边界复杂时,或者当场景混乱或混乱时,这一点尤其正确改进在损失中利用像素级、区
醋酸洋红就是我
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2023-10-22 16:36
论文阅读
论文阅读
目标检测
人工智能
论文阅读
——Texture-guided Saliency Distilling for Unsupervised Salient Object Detection
目录基本信息标题目前存在的问题改进网络结构另一个写的好的参考基本信息期刊CVPR年份2023论文地址https://browse.arxiv.org/pdf/2207.05921.pdf代码地址https://github.com/moothes/A2S-v2标题基于纹理引导的显著性提取的无监督显著性目标检测目前存在的问题大多数基于深度学习(Deeplearning,DL-based)的方法都是基
醋酸洋红就是我
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2023-10-22 16:35
论文阅读
论文阅读
目标检测
人工智能
论文阅读
《Domain-Adaptive Few-Shot Learning》
懒癌晚期拖延了两周才来更新是真的最近有点忙忙着开题忙着期末考但就是每天看着很忙很累但又不知道做了啥做了得到了什么但还是要努力鸭!很多东西现在看不到后面就会慢慢得到显现吧。论文名称:《Domain-AdaptiveFew-ShotLearning》论文地址:https://www.aminer.cn/pub/5e7495c591e0111c7cee13bb/domain-adaptive-few-s
LiBiscuit
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2023-10-22 15:52
Bag of Tricks for Efficient Text Classification
论文阅读
及实战
本文目录一、Fasttext算法综述二、原理介绍及优化策略三、Fasttext算法实战(注:以下代码仅在Linux系统下使用!)四、参考资料本文目录(仅做浏览用,暂时不支持页面内跳转)一、Fasttext算法综述Fasttext是FacebookAIResearch2016年推出的文本分类和词训练工具,其源码已经托管在Github上。Fasttext最大的特点是模型简单,只有一层的隐层以及输出层,
CurryCoder
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2023-10-22 14:29
NLP
【
论文阅读
】Bag of Tricks for Efficient Text Classification
摘要这篇论文探索了一个简单有效的文本分类的baseline。实验表明快速文本分类器fastTextfastTextfastText与深度学习分类器在准确度方面等价,并且训练和评估过程要快。他们能够用不到10分钟训练fastTextfastTextfastText在超过10亿个单词上,并且用不到1分钟分类50万的句子在312000个类别上。模型架构线性分类器在特征之间与类别之间不能共享参数。这可能会
沐兮Krystal
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2023-10-22 14:57
NLP
论文阅读
机器学习
深度学习
【
论文阅读
】Adaptive Network Formation and Trajectory Optimization for Multi-UAV-Assisted Wireless Data Of
文章目录论文基本信息摘要1.引言2.系统模型A.NetworkFormationandSub-channelAllocation网络形成及子信道分配B.ChannelModels信道模型3.PROBLEMFORMULATION问题定式化4.HEURISTICDECOMPOSITIONANDLEARNING-BASEDSOLUTIONA.AdaptiveNetworkFormationB.Learn
小威W
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2023-10-22 13:58
科研
论文阅读
无人机
网络形成
轨迹优化
无线网络
强化学习
启发式
【
论文阅读
】Bayesian Optimization Enhanced Deep Reinforcement Learning for Trajectory Planning and Network
文章目录论文基本信息摘要1.引言2.相关工作A.Multi-UAVCooperativeNetworksB.DRLforUAV-AssistedWirelessNetworksC.Multi-AgentDRLforTrajectoryOptimization3.系统模型A.Time-SlottedFly-Sense-OffloadProtocolB.U2ULinksandNetworkFormat
小威W
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2023-10-22 13:57
科研
论文阅读
贝叶斯优化
强化学习
轨迹优化
网络形成
UAV
无线网络
【
论文阅读
笔记】A literature survey of MR-based brain tumor segmentation with missing modalities
ZhouT,RuanS,HuH.AliteraturesurveyofMR-basedbraintumorsegmentationwithmissingmodalities[J].ComputerizedMedicalImagingandGraphics,2022:102167.综述对象:2022年3月1日前文章,在训练期间可以使用完整的磁共振模式,而在测试期间可能没有一个或多个模式。摘要:多模态
cskywit
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2023-10-22 12:55
多模态与缺失模态
深度学习
论文阅读
笔记
mr
论文阅读
笔记——Swin Transformer V2
论文标题:SwinTransformerV2:ScalingUpCapacityandResolution摘要:大规模NLP模型已被证明可以显著提高语言任务的性能,而没有饱和的迹象。他们还展示了惊人的很少有人像那样的射击能力。本文旨在探索计算机视觉中的大规模模型。我们解决了大型视觉模型训练和应用中的三个主要问题,包括训练的不稳定性、预训练和微调之间的分辨率差距以及对标记数据的渴望。提出了三种主要技
沉潜于
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2023-10-22 12:38
论文阅读
笔记
transformer
论文阅读
(42)The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification
1.论文相关2.摘要人类与基于模型学习的计算机视觉算法区分开来的一个特点是,能够获取关于世界的知识,并利用这些知识对视觉世界进行推理。人类可以了解物体的特性以及它们之间的关系,从而学习各种各样的视觉概念,通常只用很少的例子。本文研究了结构化先验知识在知识图谱形式下的应用,表明利用该知识可以提高图像分类的性能。我们在最近关于图端到端学习的工作的基础上,引入了图搜索神经网络(GraphSearchNe
续袁
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2023-10-22 09:21
论文阅读
[51]通过深度学习快速识别荧光组分
【论文基本信息】标题:Fastidentificationoffluorescentcomponentsinthree-dimensionalexcitation-emissionmatrixfluorescencespectraviadeeplearning标题译名:通过深度学习快速识别三维激发-发射矩阵荧光光谱中的荧光组分期刊与年份:ChemicalEngineeringJournal2022
holeer
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2023-10-21 23:47
三维荧光
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深度学习
人工智能
计算机视觉
cnn
论文阅读
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之推荐1-Parameter-Efficient Transfer from Sequential Behaviors for User Modeling and Recommendation
Parameter-EfficientTransferfromSequentialBehaviorsforUserModelingandRecommendation0.0作者简介1.0摘要2.0简介2.1问题解决的思考过程2.1.1预想流程2.1.2待解决的问题2.1.3哪些技术的帮助和支持2.1.4如何实现3.0PeterRec3.0一些定义3.1模型结构3.2预训练阶段3.2.1预训练目标3.
SusanLovesTech
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2023-10-21 18:50
论文阅读
深度学习
机器学习
深度学习
神经网络
[
论文阅读
72]Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP
1.基本信息题目论文作者与单位来源年份Parameter-EfficientTransferLearningforNLPNeilHoulsby等GoogleResearch,雅盖隆大学-波兰PMLR2019HoulsbyN,GiurgiuA,JastrzebskiS,etal.Parameter-efficienttransferlearningforNLP[C]//InternationalCo
happyprince
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2023-10-21 18:15
自然语言处理
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深度学习
论文阅读
:RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow
文章目录1.论文总述2.RAFT结构被传统算法所启发3.RAFT的三个重大创新点4.光流算法需要解决的难点5.传统光流算法简介及缺点6.FastDIS有可能存在的问题7.本文相近work8.Buildingcorrelationvolumes9.Update10.一个新颖的利用卷积层去学习的上采样操作11.模型指标对比12.消融实验参考文献1.论文总述这篇也是基于CNN的光流估计work,ECCV
贾小树
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2023-10-21 18:20
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光流
深度学习
算法
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| Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration
前言:CVPR2022oral用transformer应用到low-level任务Restormer:EfficientTransformerforHigh-ResolutionImageRestoration引言low-leveltask如deblurring\denoising\dehazing等任务多是基于CNN做的,这样的局限性有二:第一是卷积操作的感受野受限,很难建立起全局依赖,第二就是
btee
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2023-10-21 18:18
论文阅读
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transformer
深度学习
论文阅读
| RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow
RAFT:RecurrentAll-PairsFieldTransformsforOpticalFlowECCV2020光流任务bestpaper论文地址:【here】代码地址:【here】介绍光流是对两张相邻图像中的逐像素运动的一种估计。目前碰到的一些困难包括:物体的快速运动,遮挡、运动模糊和缺乏纹理信息的一些图案。目前深度学习的方法在维持传统方法达到的性能的情况下,有着更快的推理速度。目前需要
btee
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2023-10-21 18:46
论文阅读
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计算机视觉
人工智能
python
笔记
论文阅读
- VoterFraud2020: a Multi-modal Dataset of Election Fraud Claims on Twitter
论文链接:https://arxiv.org/abs/2101.08210目录摘要1Introduction2DataCollection2.1StreamingTwitterData2.2覆盖率分析3DataEnhancement4DataSharingandFormat摘要围绕美国2020年大选,毫无根据的选举舞弊指控广泛传播,导致人们对选举的信任受到损害,最终导致美国国会大厦内的暴力事件。在
无脑敲代码,bug漫天飞
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2023-10-21 16:42
社交机器人检测
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- Coordinated Behavior on Social Media in 2019 UK General Election
论文链接:https://arxiv.org/abs/2008.08370目录摘要:IntroductionContributionsRelatedWorkDatasetMethodOverviewSurfacingCoordinationin2019UKGEAnalysisofCoordinatedBehaviors摘要:协调的在线行为是信息和影响力行动的重要组成部分,因为它们可以更有效地传播虚
无脑敲代码,bug漫天飞
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2023-10-21 16:38
社交机器人检测
论文阅读
[
论文阅读
71]SELF-INSTRUCT
1.基本信息题目论文作者与单位来源年份SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelwithSelfGeneratedInstructionsYizhongWang等UniversityofWashington2022.127Citations论文链接:https://arxiv.org/pdf/2212.10560.pdf论文代码:https://github.com/y
happyprince
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2023-10-21 15:10
论文阅读
深度学习
人工智能
【
论文阅读
-人机交互】通过用户参与来缓解人工智能决策中的知识失衡问题
Title:MitigatingknowledgeimbalanceinAI-adviseddecision-makingthroughcollaborativeuserinvolvementFrom:InternationalJournalofHuman-ComputerStudiesLink:https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2022.102977目录1绪论2方法
_春天_
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2023-10-21 14:18
论文阅读
人机交互
人工智能
【
论文阅读
-图神经网络】图分类研究综述
图分类研究综述王兆慧,沈华伟,曹婍,程学旗.图分类研究综述.软件学报,2022,33(1):171–192.http://www.jos.org.cn/1000-9825/6323.htm图分类问题:给定一组图,图分类的目标是学习图和对应类别标签的映射关系,并预测未知图的类别标签。Chapter2基于图相似度计算的图分类作者把基于图核的方法和基于图匹配的方法,都归类为基于图相似度的计算。(1)基于
_春天_
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2023-10-21 14:17
论文阅读
神经网络
论文阅读
分类
论文阅读
笔记-You Are What You Do: Hunting Stealthy Malware via Data Provenance Analysis
NDSSYouAreWhatYouDo:HuntingStealthyMalwareviaDataProvenanceAnalysis链接:https://www.ndss-symposium.org/wp-content/uploads/2020/02/24167-paper.pdf第一章简介1.文中介绍了现阶段的恶意软件多采用免杀技术来防范安全软件的检测,如进程重命名、文件重命名等,一般的恶意
梦想闹钟
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2023-10-21 11:42
信息安全
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YOlov5网络架构
YOLOV4
出现之后不久,YOLOv5横空出世。YOLOv5在
YOLOv4
算法的基础上做了进一步的改进,检测性能得到进一步的提升。
kail-jun
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2023-10-21 10:02
深度学习
计算机视觉
人工智能
YOLOV4
在Windows10下训练
软件环境:WIN10,CUDA10.1,CUDNN8.0.3,python3.7,VS2017,OpenCV4.4.0硬件环境:GTX10606GCUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive只安装CUDACUDNN:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive解压后,将三个文件夹里的内容
XXX_UUU_XXX
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2023-10-21 03:47
深度学习
深度学习
YOLOv4
Windows训练YOLOv4
2021_SIGIR_Social Recommendation with Implicit Social Influence
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笔记]2021_SIGIR_SocialRecommendationwithImplicitSocialInfluence论文下载地址:https://doi.org/10.1145/3404835.3463043
XingHe_XingHe_
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2023-10-20 23:15
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Social
Rec
人工智能
推荐系统
2021_WWW_Random Walks with Erasure: Diversifying Personalized Recommendations on Social and Informat
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笔记]2021_WWW_RandomWalkswithErasure:DiversifyingPersonalizedRecommendationsonSocialandInformationNetworks
XingHe_XingHe_
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2023-10-20 23:15
Recommendation
人工智能
推荐系统
全景叙事定位 Towards Real-Time Panoptic Narrative Grounding by an End-to-End Grounding Network
论文阅读
笔记
全景-语句定位TowardsReal-TimePanopticNarrativeGroundingbyanEnd-to-EndGroundingNetwork
论文阅读
笔记一、Abstract二、引言三、
乄洛尘
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2023-10-20 23:05
RIS_REC
论文阅读
笔记
论文阅读
-多目标强化学习-envelope MOQ-learning
introduction一种多目标强化学习算法,来自2019Nips《AGeneralizedAlgorithmforMulti-ObjectiveReinforcementLearningandPolicyAdaptation》总体思想1.将输入中加入多目标的偏好参数。2.在输出中改本为标量的状态价值为向量的状态价值。3.实现了可以在多个目标上寻找帕累托前沿,也即多目标最优解的算法。算法虽然论文
龙超越
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2023-10-20 21:49
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AlexNet
论文阅读
总结
看了两篇最新的较为复杂的论文,再来看AlexNet打打基础,感觉像是喝了好多美酒回来再品清茶,有一种简简单单中窥见朴素的智慧之感,看完了觉得很舒心,这样的论文我能再看一打~哈哈哈哈~论文的精华部分主要集中在Section4,其次是Section5。下面开始进入正题:一、Section4部分中提到的模型亮点和值得借鉴的特征有:1、ReLu——只向小于0的输出值下手,大于0的值保持不变,因此是non-
不要瞎想
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2023-10-20 16:16
写论文不用构建语料库!只需要福昕PDF阅读器高级搜索
只需要福昕PDF阅读器高级搜索前言:“福昕语料库”使用前的准备:调用“语料库”:前言:最近
论文阅读
可以借助NewBing的总结(参考我的测评贴:NewBing会在科研方面发挥比ChatGPT更强大的辅助作用么
hehedadaq
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2023-10-20 11:07
论文阅读笔记
学习笔记
教程
pdf
人工智能
语料库
福昕
论文写作
pyqt5 可视化界面 OpenCV dnn模块调用
yolov4
weight和cfg 实现目标检测界面可视化(
yolov4
-pyqt)
界面:图片检测:视频检测:pyqt5-
yolov4
可视化界面代码分享:pyqt5可视化界面OpenCVdnn模块调用
yolov4
实现目标检测界面可视化(
yolov4
-pyqt)-深度学习文档类资源-CSDN
学术菜鸟小晨
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2023-10-20 11:50
opencv
yolov4
pyqt
pyqt5-yolov4
pyqt可视化界面
pyqt5
yolov4检测
yolo
检测界面
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