信息抽取论文阅读笔记

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·2023-10-21 11:42

2021_SIGIR_Social Recommendation with Implicit Social Influence

[论文阅读笔记]2021_SIGIR_SocialRecommendationwithImplicitSocialInfluence论文下载地址：https://doi.org/10.1145/3404835.3463043
XingHe_XingHe_·2023-10-20 23:15

2021_WWW_Random Walks with Erasure: Diversifying Personalized Recommendations on Social and Informat

[论文阅读笔记]2021_WWW_RandomWalkswithErasure:DiversifyingPersonalizedRecommendationsonSocialandInformationNetworks
XingHe_XingHe_·2023-10-20 23:15

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·2023-10-20 23:05

Slide-Transformer: Hierarchical Vision Transformer with Local Self-Attention论文阅读笔记

-cvpr2023-当前attention机制存在的问题：①利用im2col方式计算localattention需要消耗很大的计算资源②windowattention存在固定的设计模式，如窗口应该如何移动，引入人工干涉。-Method-.ShiftasDepthwiseConvolution作者首先从新的角度上剖析了im2col的原理，并用深度卷积重新实现localattention机制。①im2
我来了！！！·2023-10-20 04:46

语音情感识别领域-论文阅读笔记1：融合语音和文字的句段级别情感识别技术

语音情感识别领域-论文阅读笔记1FusionTechniquesforUtterance-LevelEmotionRecognitionCombiningSpeechandTranscripts融合语音和文字的句段级别情感识别技术本文是对
笨鸟东南飞·2023-10-19 09:04

Python JsonPath 详细使用

一、简介JsonPath是一种信息抽取类库，是从JSON文档中抽取指定信息的工具，提供多种语言实现版本，包括：Javascript,Python，PHP和Java。
卡尔特斯·2023-10-16 17:38

当你学会这项python数据提取神器时，请做好升职准备！

Jsonpath详解一、什么是jsonpath●JsonPath是一种信息抽取类库，是从JSON文档中抽取指定信息的工具，提供多种语言实现版本，包括：JavaScript、Python、PHP和Java
柠檬软件测试·2023-10-16 17:06

论文阅读笔记markdown模板

Title文章标题Summary写完笔记之后最后填，概述文章的内容，以后查阅笔记的时候先看这一段。ResearchObjective作者的研究目标。ProblemStatement问题陈述，要解决什么问题？Method(s)解决问题的方法/算法是什么？Evaluation作者如何评估自己的方法，有没有问题或者可以借鉴的地方。Conclusion作者给了哪些strongconclusion,又给了哪
iwtbs_kevin·2023-10-16 16:17

Empowering Low-Light Image Enhancer through Customized Learnable Priors 论文阅读笔记

中科大、西安交大、南开大学发表在ICCV2023的论文，作者里有李重仪老师和中科大的JieHuang（ECCV2022的FECCVPR2022的ENC和CVPR2023的ERL的一作）喔，看来可能是和JieHuang同一个课题组的，而且同样代码是开源的，我很喜欢。文章利用了MAE的encoder来做一些事情，提出了一个叫customizedunfoldingenhancer（CUE）的方法。从MA
ssf-yasuo·2023-10-16 15:13

【文档智能】：GeoLayoutLM：一种用于视觉信息提取（VIE）的预训练模型

该模型能够提高文档信息抽取的性能。一、提出背景当前多模态预训练模型在SER任务中已取得较好结果，但在RE任务中表现仍有待提高。
余俊晖·2023-10-15 19:13

ExposureDiffusion: Learning to Expose for Low-light Image Enhancement论文阅读笔记

南洋理工大学、鹏城实验室、香港理工大学在ICCV2023发表的暗图增强论文。用diffusion模型来进行raw图像暗图增强，同时提出了一个自适应的残差层用来对具有不同信噪比的不同区域采取不同的去噪策略。方法的框图如下所示：一张raw图片可以由信号和噪声组成，其中信号是曝光时间、增益和场景光子转化为电子数量三者乘积，噪声是由服从泊松分布的散粒噪声和与信号相独立的噪声的加和：文章定义暗图增强的目标为
ssf-yasuo·2023-10-15 09:18

自监督论文阅读笔记 Ship Detection in Sentinel 2 Multi-Spectral Images with Self-Supervised Learning

船舶自动检测为用于安全或经济监测目的的海事领域感知提供了必要的功能。这项工作提出了一种用很少的标记示例，在Sentinel2多光谱图像中训练深度学习舰船检测器的方法。本文设计了一种具有可单独预训练主干的舰船检测网络结构。通过使用自监督学习，一种新兴的无监督训练程序，在Sentinel-2图像上学习良好的特征，不需要标记，以初始化我们的网络骨干。然后对整个网络进行微调，学习在具有挑战性的环境中检测船
YoooooL_·2023-10-15 04:52

知识图谱学习--网易云唐宇迪老师课程记录

信息抽取整理。互联网的实体之间，存在信息联系，需要自然语言处理将这些信息抽取出来加以整理。
在平凡生活中挣扎·2023-10-14 15:34

论文阅读笔记（四十五）：Deformable Convolutional Networks

Convolutionalneuralnetworks(CNNs)areinherentlylimitedtomodelgeometrictransformationsduetothefixedgeometricstructuresintheirbuildingmodules.Inthiswork,weintroducetwonewmodulestoenhancethetransformation
__Sunshine__·2023-10-14 13:16

Learn to See in the Dark（论文阅读笔记）

LearntoSeeintheDark（论文阅读笔记）最近做项目看了一篇论文《LearntoSeeintheDark》下面是一些论文笔记概括：这篇论文主要介绍的是在低光照的环境下用两个标准的FCN网络，
qq_38277565·2023-10-14 13:13

听吴欣歆老师谈阅读策略（笔记）

内容重构策略通常会关注人物形象，关注作品中事件的完整性，以及散落在整本书中的环境，其实就是把这些相关的信息抽取出来，重新设计成一个整体。重构的意义就在于由碎片化走向统整化，走向结构化。
不负韶华365·2023-10-13 21:32

开放目标检测Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection 论文阅读笔记

开放目标检测GroundingDINO:MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetection论文阅读笔记一、Abstract二、引言三
乄洛尘·2023-10-13 09:34

Transformer 系列 Interpret Vision Transformers as ConvNets with Dynamic Convolutions 论文阅读笔记

Transformer系列InterpretVisionTransformersasConvNetswithDynamicConvolutions论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作VisionTransformers
乄洛尘·2023-10-13 09:58

VIT、CILP、Swin Transformer、MAE模型论文阅读笔记

本博客针对视觉Transformer方面的工作，对当前热点研究做一下总结。主要是VIT、SwinTransformer、MAE、CILP这四篇。有一句话说的很有道理，因此放在这篇博客最前面。为什么NLP领域的预训练模型很好用，但是图像领域的预训练模型就很一般？这因为我们在NLP领域中找到了非常棒的pretexttask（代理任务），比如回想一下bert，我们需要理解一句话的意思，知道语义信息，那么
ASS-ASH·2023-10-13 08:21

Burstormer论文阅读笔记

这是CVPR2023的一篇连拍图像修复和增强的论文，一作是阿联酋的默罕默德本扎耶得人工智能大学，二作是旷视科技。这些作者和CVPR2022的一篇BIPNet，同样是做连拍图像修复和增强的，是同一批。也就是说同一个方向，22年中了一篇CVPR，改进了下模型，23年又中了一篇CVPR连拍图像的多帧是不对齐的，为了实现帧间信息交流、帧对齐和帧修复/增强，本文提出了一个连拍图像超分、去噪、暗光增强模型网络
ssf-yasuo·2023-10-13 01:15

Learning Sample Relationship for Exposure Correction 论文阅读笔记

这是中科大发表在CVPR2023的一篇论文，提出了一个module和一个损失项，能够提高现有exposurecorrection网络的性能。这已经是最近第三次看到这种论文了，前两篇分别是CVPR2022的ENC（和这篇文章是同一个一作作者）和CVPR2023的SKF，都是类似即插即用地提出一些模块来提高现有方法的性能，实验结果都是以方法A+XX比方法A性能提高，方法B+xx比方法B性能提高的方式展
ssf-yasuo·2023-10-13 01:15

Exposure Normalization and Compensation for Multiple-Exposure Correction 论文阅读笔记

这是CVPR2022的一篇曝光校正的文章，是中科大的。一作作者按同样的思路（现有方法加一个自己设计的即插即用模块以提高性能的思路）在CVPR2023也发了一篇文章，名字是LearningSampleRelationshipforExposureCorrection。文章的动机是，多曝光图像中，过曝和欠曝的图片的调整方向是相反的，给训练带来了问题（和CVPR2023那篇的动机是一致的）。同时，网络优
ssf-yasuo·2023-10-13 01:10

F.3【性能优化模型压缩】在数据增强、蒸馏剪枝下ERNIE3.0分类模型性能提升

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法
汀、人工智能·2023-10-12 21:13

BERT ：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding论文阅读笔记（NAACL 2019）

目录原文翻译：BERT：用于语言理解的深度双向Transformer预训练原文链接：https://aclanthology.org/N19-1423.pdf摘要：1引言2相关工作2.1基于特征的方法2.2微调方法2.3在有监督数据上的迁移学习3BERT3.1模型架构3.2输入表示3.3预训练任务3.4预训练方法3.5微调方法3.6BERT和GPT的比较4实验4.1GLUE数据集4.2SQuAD数
坚持更新的咩·2023-10-11 23:59

【自动驾驶论文阅读笔记——精读RetinaTrack】

[阅读心得]自动驾驶经典论文——RetinaTrack写在前面1.Abstract2.Introduction3.RetinaTrack3.1Overview3.2RetinaNet3.3Modifying:Per-Anchor+Embbeding-Branch3.4TrainingLoss+LabelAssign3.5Inference4.Experiment4.1Architectual4.2
书玮嘎·2023-10-11 13:33

论文阅读笔记（Clover: 计算与存储被动分离的分布式键值存储系统）

关于DisaggregatingPersistentMemoryandControllingThemRemotely:AnExplorationofPassiveDisaggregatedKey-ValueStores这篇论文的笔记原文链接提出背景传统的分布式存储系统中，每个节点都会包含计算和存储两个部分，一个节点既可以访问本地的存储部分也可以访问远端的存储部分。传统的存储部分是由SSD或者HDD
YoungerChina·2023-10-11 01:35

2018 秋招 NLP 面经

2018NLP秋招求职记录总结首先介绍一下背景，博主来自大连理工大学，计算机专业研究生，研究方向主要是信息抽取、情感分析之类的。
DUTNLP_刘阳·2023-10-10 06:43

DALL-E: Zero-Shot Text-to-Image Generation

Zero-ShotText-to-ImageGeneration论文阅读笔记摘要：基于零样本（zero-shot）生成。使用两亿个文本-图像对训练。
芋圆526·2023-10-09 13:31

进化计算（五）——NSGA-II论文阅读笔记（二）

AfastandelitistmultiobjectivegeneticalgorithmNSGA-II阅读笔记（二）测试函数仿真方法选择初始参数设置性能评价结果旋转多目标问题约束处理—针对rank分配方法的改进建议的约束处理方法——ConstrainedNSGA-IIRay–Tai–Seow的约束处理方法对比结果Conclusion参考链接 论文中展示了PAES、SPEA、NSGAII三个算法的
南木长·2023-10-07 21:59

非支配排序遗传算法NSGA

纯小白超详细的非支配排序遗传算法原理讲解_哔哩哔哩_bilibili待读文章：进化计算（四）——NSGA/NSGAII算法详解_nsga求解单目标_南木长的博客-CSDN博客进化计算（五）——NSGA-II论文阅读笔记
HealthScience·2023-10-07 21:28

平凡的人VS平凡的人人生

在文字可以横过来，竖过来，颠过来倒过来的年代，我们对每天的信息抽取，纵横随意。了解了很多，这是过去没法比的。但是，我们的习
金色年华2019·2023-10-06 16:01

论文阅读笔记 GLM: General Language Model Pretrainingwith Autoregressive Blank Infilling

2022-Du-GLMGeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfillingAbstractGLM基于自回归填空的通用语言模型，可比预训练自编码模型BERT、自回归模型GPT、编码-解码模型T5效果好。自回归填空架构微调GLM讨论与分析比较GLM与其他预训练模型的差异与BERT比较与XLNet比较与T5比较与UniLM比较实验
Sunny G helloworld·2023-10-02 16:34

FairMOT论文阅读笔记

Abstract近些年目标检测和Re-ID有很大的发展，但是没有人在单个网络中联合这两个任务。由于re-ID任务没有公平的学习，这导致了大量id的转换。不公平之处在于两个方面:(1)他们将重新身份识别视为次要任务，其准确性在很大程度上取决于主要检测任务。所以训练很大程度上偏向于检测任务，而忽略了重识别任务；(2)它们使用感兴趣区域对齐来提取直接从对象检测中借用的重标识特征。然而，这在表征对象时引入
我在阳澄湖畔吃炸鸡·2023-09-30 18:50

A Simple Baseline for multi-object Tracking(FairMOT)论文阅读笔记

FairMOT论文笔记（一）Title（二）Summary（三）ResearchObejct（四）ProblemStatement（五）Method5.1backbone5.2ObjectDetectionBranch5.3IdentityEmbeddingBranch5.4LossFunctions5.5在线跟踪（六）Experiment6.1数据集6.2实现细节实验1实验2Multi-Laye
不知道叫啥好一点·2023-09-30 18:18

自然语言处理1——NLP概述

常见应用文本分类文本聚类情感分析信息抽取命名实体识别实体消歧关系抽取事件抽取自动文摘信息推荐自动问答机器翻译NLP的困难歧义病构重述层间循环依赖NLP方法论理性主义经验主义说在前面本文及后续文章是学习自然语言过程中的学习笔记
河篱·2023-09-30 10:45

知识图谱：【知识图谱基础理论（六）】——知识融合

通过信息抽取得到的信息中可能存在着冗余和错误信息，数据间的关系扁平化，缺乏层次性和逻辑性。知识融合对这些数据进行清理和整合，确保知识质量。包括：实体链接和知识合并。
J_Xiong0117·2023-09-30 09:57

数链科技基于PP-ChatOCR实现合同信息抽取，准确率达98%

传统大宗商品供应链领域数字化程度低，存在交易环节不透明、业务流程不标准、依赖主体信用评价等问题，业务中存在大量营业执照、身份证、终端合同等线下单据，严重依赖人工线下审核，且数字化难度大。不同终端、机构、仓库的单据格式不一；同类单据样式繁多，文本、常规表格、多维表格；同一指标有多种叫法，且有时需要结合上下文进行判断。针对以上问题，基于飞桨研发的PP-ChatOCR，通过微调文字识别模型、优化信息提取
百度大脑·2023-09-28 23:14

基于深度学习模型的电力变压器故障声音诊断方法研究-论文阅读笔记

基于深度学习模型的电力变压器故障声音诊断方法研究论文来源DOI：10.16311/j.audioe.2020.01.020论文目的在变压器不停止工作的情况下，基于变压器的三种状态：正常、老化和放电下对变压器发出的声音信号进行声谱图转换和梅尔对数谱图的转换，输入到MobileNet中进行训练。采用梅尔对数谱图转换实现了高达99%的识别准确率。采用声谱图转换对放电缺陷检测识别率较高，但是对老化故障识别
wyypersist·2023-09-28 22:43

如何成为提示词工程师（精简版）

信息抽取：从文本中提取结构化的信息，如实体、关系等。文本分类：将文本分为预定义的类别或标签。命名实
'Wu'·2023-09-28 09:13

论文阅读笔记：Attention: Self-Expression Is All You Need

论文阅读笔记：Attention:Self-ExpressionIsAllYouNeed摘要简介2Transformer,Attention,Self-attention2.1Transformer2.2Attention2.3Self-attention2.4Maskedattenion
塔_Tass·2023-09-27 21:24

2023第十二届中国智能产业高峰论坛之文档大模型的探索与思考

文章目录前言合合信息多模态大模型与文档图像智能理解文档图像分析识别与理解的技术难题文档图像分析与预处理文档解析与识别版面分析与还原文档信息抽取与理解AI安全知识化&存储检索和管理文档图像的分析识别与理解和大模型的关系文档图像大模型的进展
阿Q说代码·2023-09-25 18:28

Understanding Host Network Stack Overheads论文阅读笔记

RFS(ReceiveFlowSteering)RFS（Receiveflowsteering）和RPS配合使用。RPS试图在CPU之间平衡收包，但是没考虑数据的本地性问题，如何最大化CPU缓存的命中率。RFS将属于相同flow的包送到相同的CPU进行处理，可以提高缓存命中率。调优：打开RFSRPS记录一个全局的hashtable，包含所有flow的信息。这个hashtable的大小可以在net.
克莱默申克·2023-09-25 07:56

知识图谱学习笔记（五）——实体识别（1）

实体识别（信息抽取）1.信息抽取概述信息抽取定义：从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术。
aidanmomo·2023-09-24 20:14

JsonPath详解

JsonPath简介JsonPath是一种信息抽取类库，是从JSON文档中抽取指定信息的工具文档http://goessner.net/articles/JsonPath安装pipinstalljsonpath
月木学长·2023-09-23 05:33

爬虫入门09——Xpath安装及基本操作

所以在做爬虫时完全可以使用XPath做相应的信息抽取。（1）XPath概览XPath的选择功能十分强大，它提供了非常简洁明了的路径选择表达式。
xjl-ye·2023-09-22 19:02

文档抽取技术说明

文档信息抽取技术是一种将非结构化文本转化为结构化信息的技术。这种技术可以从各类文档中自动提取出如实体、关系和其他重要信息，并将它们转化为方便计算机进一步处理和分析的格式。
·2023-09-22 15:44

探索图像数据中的隐藏信息：语义实体识别和关系抽取的奇妙之旅

探索图像数据中的隐藏信息：语义实体识别和关系抽取的奇妙之旅1.简介1.1背景关键信息抽取(KeyInformationExtraction,KIE)指的是是从文本或者图像中，抽取出关键的信息。
·2023-09-22 01:08

知识图谱学习笔记（八）——事件抽取

事件抽取1.事件抽取的任务定义事件抽取是信息抽取中的难点问题事件抽取依赖实体抽取和关系抽取相较于实体抽取和关系抽取，事件抽取难度更大在这里插入图片描述实体抽取：1992年10月3日，奥巴马，米歇尔，三一联合基督教堂关系抽取
aidanmomo·2023-09-21 19:54

Language Adaptive Weight Generation for Multi-task Visual Grounding 论文阅读笔记

LanguageAdaptiveWeightGenerationforMulti-taskVisualGrounding论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1指代表达式理解3.2指代表达式分割
乄洛尘·2023-09-21 14:06
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